本文旨在探讨一个关键问题：为何在企业AI应用场景中，大模型应用在用户眼中显得乏善可陈，以至于未能激发出足够的实施意愿。简要来说，当前大多数文本相关应用所提供的智能增值不足，用户需要至少100次以96%准确率进行的LLM调用，或者是具备领域知识的工作流/专家知识才能满足需求。
1. 沟通的启示：与“陌生人”的交流
为了更好地理解这一问题，我们可以借鉴人与陌生人之间的沟通方式，这与用户与智能体（Agent）的互动存在相似之处。
当我们与陌生人进行沟通时，若能获得良好的交流体验，往往愿意在未来继续沟通。这种情况可以归纳为以下几种：
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情绪价值：对方提供了良好的情感交流，尽管这可能并非出于刻意。
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信息传递：对方提供了必要的信息，满足了自己的需求。
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领域专业知识：对方是一位专家，通过其经验解决了特定问题，或教会了自己解决思路。
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灵活应变：对方虽然不是专家，但思维敏捷，能根据对话内容灵活调整思路，提供创新的解决方案。
在以上情况中，情绪价值并不是企业应用场景的核心目标，而信息传递可以视为智能搜索的范畴。因此，剩下的两点可以从技术实现的角度进行分析：
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经验与工作流：对方具备与用户面临的问题相匹配的经验或工作流，能大概率解决用户的疑虑。
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非实时创新：对方的解决方案并非即时产生，而是基于以往经验的组合和调整，应用这些工作流的成本并不复杂。
简而言之，用户所需的核心价值在于对方之前已经持有的工作流，这些工作流可以有效地解决当前问题，而无需复杂的推理过程。
目前的智能检索便是一个简单的例子，通过一次请求，LLM和其他模型并行处理大量信息，过滤并交付结果。在需要多步推理和决策的场景中，AI能够基于现状探索多种方案，并选择出最佳方案呈现给用户。
类似于AI下棋，AI会基于当前局面探索未来的可能性，并选择相对优越的行动方案。尽管AI未必存储当前局面的最佳工作流，但通过大量的探索，它能够提供相对合理的方案。
在问题解决方面，Agent也能通过内部尝试各种方案，最终给出一个较高可靠性的结果。此时，Agent需要进行大量的知识型工作，包括推理与信息处理。
总之，可以归结为以下两点：
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预置专家知识的工作流，直接调用即可有效解决问题。
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通过大量计算（知识工作）为当前问题提供优越的解决方案。
2. 中基层管理者的信任障碍
在推进AI应用的过程中，中基层管理者往往是某一领域的业务尖兵，他们凭借丰富的经验和教训，在决策中更倾向于依赖自身的判断，而对AI的信任度较低。这种现象使得他们在接受新技术时显得格外谨慎，甚至产生抵触情绪。
这一信任障碍在企业中常常成为推动AI落地的障碍。中基层管理者不仅对AI的潜力持怀疑态度，而且在面对变化时，往往难以适应。这使得企业在推进AI应用时，需要付出额外的努力来改变他们的看法，克服这些心理障碍。
3. 专家知识的提取
从解决问题的直接角度来看，提取专家知识或工作流是实现目标的最直接方法。许多专家知识的解决方案在执行时并不需要高复杂度的大模型推理。独立求解一个问题较为困难，但“抄答案”的思路却相对容易。
尽管许多人认识到提取专家知识的重要性，但现实却很骨感。当前，“专家知识提取过程”的高成本已成为共识。
造成这一现象的主要原因包括：
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专家的意愿：许多领域专家并不愿意真心传授知识，存在“教会徒弟饿死师傅”的顾虑。
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传授成本：领域专家往往不擅长知识传授，或在与知识工作流构建者之间存在认知差异，导致沟通成本高。此外，专家的时间往往有限，且成本较高。
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知识输出形式：专家的输出形式往往不是文字或可量化的，这使得建模与学习变得困难。例如，涉及动作、绘画、气味等模糊感知的知识更难以提取。
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新流程构建：领域专家仅能传授已有流程，而如何依托新方案构建合适的新流程需要跨界能力，增加了人力成本。
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技术局限：当前技术尚未能满足原有流程的需求，尤其是在重新设计流程时，尚未出现有效的解决方案。
综上所述，“将领域专家的知识从其大脑中提取并固化为可执行的工作流”依然是一项难以自动化的任务，且难以在低成本水平上实现规模扩展。
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第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
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