为什么不前置一个AI功能？

我理解的AI agent是AI大模型+Python程序+AI大模型

参考文心快码（由百度开发的VS code插件），通过AI聊天框可以快速理解用户的意图，自动跳转到执行按键，点击执行后再按既定指令运行。如果是需要与AI大模型交互，还可以自动模拟人类与AI对话，实现信息熵减。

基于个人使用体验以及网络评价，目前影刀rpa是这种情况，会编程的人懒得用，可以自己写程序，不会编程的人用不明白，还得慢慢琢磨慢慢学，与其用这个时间学RPA，还不如直接学Python。

要不然就做一个workflow生态平台，比如说使用人群非常多的改简历workflow，招聘信息爬虫（找工作用），写论文workflow，闲鱼上买一个就一两块，把这些插件整合进来，直接拿下学生群体，实现用户大规模增长。

个人的一些思路（非计算机相关专业，勿喷）：

备注：在每个指令发出后，需预留10~20秒的时间供AI进行思考，具体时长可通过人工与AI的初步交互确定。时间间隔的设定也应实现自动化。

初级版AI Workflow

在与大型AI模型交互时，按照预设编排结构自动输出指令。

进阶版AI Workflow

在初级版基础上，能够理解AI模型的输出结果，并相应调整指令内容与输出顺序。

终极版AI Workflow

在进阶版基础上，进一步实现自动调用外部网页、工具或应用程序，并完成自动化操作。

初级版AI Agent

集成所有AI Workflow，相当于一个工具箱，供用户自由选择。操作方式类似于招聘平台：先选择行业、岗位等条件，再由人工筛选出合适的AI Workflow使用。

进阶版AI Agent

在初级版基础上，可根据用户指令自动匹配最适用的AI Workflow。

终极版AI Agent

在进阶版基础上，加入调用大型语言模型的能力，使其能够学习用户指令中的用词特征、使用频率等信息，实现个性化交互。

执行模式说明

所有AI Workflow和AI Agent均提供两种执行模式供用户选择：

交互模式：每次指令输出后，用户可选择重新生成、继续执行，或调整指令后继续执行。该模式通过多次优化可显著提升最终结果的准确性（例如，若单次指令准确率为90%，连续执行20次指令而不加干预的准确率将降至约12.16%）。

全自动模式：全程自动执行，单次任务耗时更短，单位时间内可生成更多方案，用户可从中自行筛选（该模式对算力要求较高）。

盈利方式

①为大企业定制开发AI workflow或者AI agent节省人力成本

②开发普适版AI workflow或者AI agent授权给中小企业使用，实现薄利多销。

开发模式

①把本公司开发技术人员或者产品经理送去大企业岗位实习，熟悉业务后进行开发，实习时间三个月左右，若有技术基础和产品基础，一款AI workflow一个月之内进行微调，本地部署AI大模型，连接数据中台就能够直接使用，单次项目预计盈利为10~20万以上。

②调研市场需求，对代表性企业进行寻访，开发普适性AI工具，授权给该行业公司使用。年费1~5万左右。

定价策略

评估为客户节省人力成本价值多少（设定针对性技术），以及产品质量和适配程度（统计后设定针对性系数），基数*系数＞=定价