打工人捅娄子，现在都能靠 AI 来补救了！
领导马上就要的促销方案，唰一下就写好了。
不仅能直接导出 Word：
还能一键生成 PPT。
职场新人不熟悉的电脑设备，还总是遇到 bug，截图问 AI，它就能给出具体的解决方案。
和请教 ChatGPT 不同，它能主动识别设备信息，结合具体情况回答。不知道如何操作还能继续问。
还有连不上打印机、系统报错这种很细小的问题，现在都可以求助 AI。
这简直是职场新人神器啊，毕竟初来乍到，大家总是又容易出错但也不敢问。
别问我咋知道……因为这个神器就是被刚刚捅了篓子的朋友安利的……
刚入职就赶上年终大促的他，记错了方案提交 deadline，最后靠着 AI，硬是在 1 天时间内搞定了所有任务。
没想到，“AI 救我狗命”的剧情，来得这么快啊。
比职场新人更懂高效打工
事情是这样的。我的朋友小A最近刚刚找到新工作，去了一家零食公司的市场部。
这不到了年末，年货节又要来了，领导就把一个品牌的年货节促销营销方案交给他做。
结果，篓子就来了。他把 deadline 给记错了，记成了下下周五。
等想起来的时候，已经距离真正的 deadline 只有 1 天半了。而这时的他因为刚刚入职，还在熟悉新的办公环境。从办公电脑到工作内容再到同事之间协同合作，他都还没那么熟悉。
于是——他首先上网求助了下，问遇到这种情况怎么办。网友都说，要不试试 AI 吧，死马当活马医。
但用哪个 AI 比较好呢？现在市面上从网页端到 APP 的 AI 应用可真的太多了。这时他突然发现，自己的电脑上就已经装好了一个 AI 应用。
抱着试一试的心态，他开启了被 AI 带飞的“旅程”。
打开这个 AI 应用，映入眼帘的是一个由三联屏组成的大桌面。左边是应用栏，中间是操作台，右边是 AI 问答框。
首先来看他需要搞定的工作，包括一份策划文案和一份 PPT。
这份策划需要有详细的计划，包括活动时间、具体促销方案、各项预算以及活动目标。
刚刚输完具体要求，AI 马上就开始 kuku 干活了。
给出的方案框架很全面，尤其是促销方案上，限时折扣、满减优惠、买赠活动、社媒互动……人类能想到的它都想到了。
预算支出也安排得当。因为一开始制定了 500 万的销售目标，后面的成本也是基于此估算。不同开支后面还有更进一步的说明（自己再补充点，领导真看不出来是 AI 写的啊）：
折扣及满减优惠成本：预计销售额的 15%，即 750,000 元（基于 500 万元销售额预估）买赠活动成本：200,000 元（含定制新年礼包成本）
幸运抽奖成本：100,000 元（含奖品成本及运营费用）
更进一步，它的超级 AI 也能联网查询信息，比如快速调查周边商圈信息，为促销活动做好预估。
而且它有一个独特的能力：生成好的内容，可以一键导出 Word 同步云空间，格式已经预设好了，支持自己再做细节编辑。
在云空间里，可以邀请其他同事一起在线协作。
还能使用 BI 分析工具，将预测产品销售利润以饼状图形式插入文档。
更进一步，拿着这份策划让它生成 PPT，速度也是相当快。
选择相应素材上传：
然后输入基本需求，比如做一份主题为年货节营销大图的 PPT，就能开始生成了。
它会先拆解内容做成大纲。
大纲完成，意味着文字内容已经基本确定，下一步选择模板开始制作。
生成好的 PPT 一样是可以编辑、进行细节修改的。
和 Word 一样，PPT 格式也支持保存和分享。
这意味着，只开一个 AI 应用，即可搞定 AI 创作、办公编辑、工作协同，形成了一条完整的工作流，效率自然更高了。
这一套“行云流水”下来，一共也就花了十分钟，却直接帮小A完成了 70% 的基础工作啊，时间一下子就来得及了，甚至是绰绰有余。
就在他觉得一切都稳了的时候，没想到，电脑又突然出问题。
因为是才来公司报道领的设备，小A不熟悉具体情况，不敢轻举妄动也不好意思麻烦同事。
于是他想，那试试 AI 行不行？这个 AI 应用具备多模态能力，支持上传图片提问。
提问之后，AI 开始深度思考，一共有三个步骤：理解问题→分析问题→模型输出。
在分析问题时，它会基于场景判断，调用多模态模型、结构化知识库、诊断策略集、ITS 专家模型、联网检索进行分析，然后才会输出答案。
这个过程中它能主动识别 Windows 电脑的配置信息，然后给出解答。
主动识别电脑配置信息的好处是，直接免去输入 SN 码的麻烦，还能在解决问题的时候结合不同品牌电脑、不同版本系统中的操作，更精准的定位问题，给出更准确的回答。
如果是自己去上网搜索或者找网页端 AI 来问，那就需要自己确认好系统版本再加上关键字后检索答案。
智能体不仅支持多模态输入，同时还支持多模态输出，它的回答图文并茂，可以给出更具体的教程。
当然，这个 AI 应用还能实现多方案博弈，准确定位 AI 工具集，一键自助解决问题，比如询问如何清理磁盘。它的回答中将给出可以具体操作的工具跳转链接。
这样一来，连不上打印机、找不到 WiFi 这种烦人的小问题，都能更快解决了。
求人不如求己，遇到 IT 问题再也不用麻烦其他人啦，小白立马变大神。
当然，如果一些设备问题是 AI 无法解决的，智能体还能自动分配线上专家座席，远程协助或者智能派单给服务站，帮助客户解决问题。
这种一站式，AI+ 线上+线下全覆盖的服务能力应该也是各种 AI 应用里独一档了。
那么，不卖关子了，这个拯救职场新人的 AI 应用，就是联想百应智能体。
它是由联想百应面向广大中小企业打造的智能体，采用了通用模型 +IT 服务专家模型的混合 MoE 架构，打造了行业首款面向中小企业的 IT 服务智能体。
它具备多模态交互、可视化思维链、多方案博弈、多智能体协作、全链路安全五大技术能力，首推AI 服务、AI 办公、AI 营销三大应用，助力中小企业降本、增效、开源。
它提供超级 AI、智能 IT 服务，阅读分析、云空间等能力，支持 web 端、PC 客户端以及小程序端，能让人在不同设备间丝滑高效工作，也提供在线协作，支持企业内多人云端合作。
而且还支持构建企业专属智能体、进行内部知识学习。
那么，问题来了，联想百应智能体如何而来？
独创 IT 服务专家模型，来自 30 年数据积累
联想百应智能体的最底层，是联想推出的擎天 3.0 智能 IT 引擎，这个引擎把一站式企业 IT 服务平台升级成了 IT 服务智能体。
其中包括了智能体运行开发平台，为包括联想百应在内各类智能体的运行提供了所需的环境和技术支撑，极大地加速了每个行业中智能体的拓展速度。
除了有智能 IT 引擎作为后盾，在模型的配置上，联想百应智能体也选用了独特的 MoE 混合模型，除了基础模型之外还引入了IT 服务专家模型，具有更强的 IT 知识推理和精准匹配能力。
并且依靠 PC 起家、作为 IT 服务圈老大的联想，在 PC 行业已经摸爬滚打了 30 年之久，积累了海量的 IT 运维和服务数据，拥有其他厂商无法望其项背的数据优势，这也是联想能够开发出 IT 服务专家模型的杀手锏。
除了核心的模型架构和数据优势，联想百应智能体还拥有了五大独特的技术亮点。
首先从操作上看，联想百应智能体平台支持多模态输入输出和多智能体协作。
一般情况下，我们遇到技术问题时，把问题准确地描述清楚就已经很不容易了，再从海量的搜索结果中发现真正的解决方案更是难上加难。
但有了多模态输入，不再需要纠结怎样描述问题，直接把状况截图丢进去，然后等着 AI 分析就可以了，输出的答案也是图文并茂，很容易就能理解。
还有多智能体协作，减少了窗口切换、内容传递等冗余操作，让办公工作流程自动化程度进一步提升，极大提高了办公效率。
效率提升的同时，生成的内容质量也必须能够保证，为此联想百应智能体采用了可视化的思维链，并引入了多方案博弈的机制。
可视化的思维链会让智能体对问题进行深度推理，模拟人类的思考过程，并将问题进行拆解后依次解决，用更清晰的思路和步骤，得到更准确的生成结果。
在此基础之上，多方案博弈又为结果的准确性增加了一道保险，能够从不同的结果中筛选出最优解，不仅更加精准，还降低了试错成本。
另外，作为一款办公场景下的智能体工具，安全问题也是用户的一大重要关切。
联想百应智能体每个环节均遵循了高标准的安全规范，存储加密、通讯加密、数据备份，同时拥有联想搭建的联想智能云作为支撑，确保用户信息全链路安全无虞。
这些，还只是联想百应智能体平台自身的优势。
往底层、往设备方向上看，联想百应智能体还拥有联想 PC 这一吸引用户的绝佳入口；
在设备一侧，联想百应智能体又与 WPS 等办公软件厂商展开合作，进一步打通日常办公中的应用壁垒，让百应智能体成为一个更加一体化、全流程的 AI 平台。
Ilya：AI 智能体化将成为质的飞跃
中小企业现在亟需一个更便捷、更低成本的在 AI 入口。
正如联想所说，AI 不是应该头部企业的专利，并且非常看好中小企业在 AI 上的应用速度。
但另一方面，中小企业模型应用场景碎片化，定制模型成本高昂、性价比不高的现象又客观存在，给中小企业带来了限制因素。
在这种情境下，联想选择的智能体，成为了中小企业奔赴 AI 的最佳入口。
从最眼前的视角看，智能体开发成本比定制模型低得多，操作也容易得多，能够降低 AI 向中小企业普及的门槛，更容易实现降本增效。
往宏观上说，智能体这条路线也顺应了当今 AI 应用发展的趋势。
今年的顶会 NeurIPS 2024 上，OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 发表了关于 AI 未来的演讲。
演讲当中 Ilya 指出，随着 Scaling Law 的放缓，我们所熟知的预训练即将终结；
接下来将诞生的是超级智能，其中智能体系统将是打破瓶颈的关键，AI 的智能体化将是一个质的飞跃。
所以，作为智能体路上的一次实践，联想百应智能体既能解决当下的困难，又顺应了未来的趋势。现在，只差时间的检验了。
