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摘要：在服贸会现场，从智人工智能领域的服到服贸最新成果“智能体”吸引了众多参观者的目光，成为了展示的投顾透金焦点。

展会现场市民与AI机器人互动

华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者 付乐 北京摄影报道

在服贸会现场，聚焦一对一模板源码怎么找人工智能领域的从智最新成果“智能体”吸引了众多参观者的目光，成为了展示的服到服贸焦点。

基于大模型技术，投顾透金智能体正成为AI领域的面渗关键力量。智能体能够理解复杂的融业环境，并做出快速反应，聚焦在不断的从智交互中学习和进化。例如从自动化客服到智能推荐系统，服到服贸再到复杂的投顾透金双流品牌源码出售数据分析和决策支持，不断提升效率和用户体验。

毕马威中国金融科技主管合伙人黄艾舟对《华夏时报》记者表示，金融业作为技术密集型、数据密集型行业，是大模型应用的前沿阵地。随着多家头部金融机构积极推动场景化应用，金融业与大模型的融合愈发深入，也大幅增强了金融科技企业对大模型金融应用前景的信心。

多项AI Agent应用集中展示

智能体（AI Agent）作为人工智能的一种产品形态，是连接大模型基础能力与AI应用的重要桥梁，其具备自主感知环境、智能决策并执行任务的能力，能让大模型长出“手脚”，进而为用户提供更丰富的互赚宝源码服务。

市民体验AI生活管家智能体

记者注意到，本届服贸会不少企业带来了AI Agent的创新应用。如支付宝首次展出了“小顾”，这是全国首款公共就业AI数智人智能体终端，应用了蚂蚁百灵大模型、灵镜数字人、智能问答、刷脸投递等智能服务能力。主要用于提升求职效率和精准度以及就业服务体验。求职者可与“小顾”对话，获取岗位推荐、政策咨询、岗位报名等智能服务。

与此同时，php引流平台源码支付宝的智能体开发平台“百宝箱”也亮相服贸会，依托智能体构建能力助商家机构可0代码、最快1分钟创建专属智能体，并一键发布到支付宝小程序、支付宝App、支小宝App等。

美团买药展区

智能科技不仅是“科技助手”，也为消费者带来新的消费体验。在美团展区，记者注意到一款具身大模型机器人，其可以不间断地完成补货、取货任务。当有顾客模拟“下单”后， 机器人会自主规划路径移动到物品附近，财务筹码指标源码通过大模型精准识别、抓取商品，随后送给消费者。而美团民宿AI智能客户服务助手具备语义理解能力，能够响应用户的多样化需求。

市民体验全息舱换脸打卡

服贸会现场，还有不少市民参与体验生成了酷似自己的“数字人”。新一代AI数字人多模态交互系统，以AI驱动的交互式数字人解决方案，使数字人更好地理解用户的复杂需求和情感，提供更智能、个性化和精准的交互体验。

行业普遍认为，基于自然语言交互并能执行任务的智能体，有望改变人机交互的方式，推动互联网产品从图形用户界面向对话用户界面演变。

在这一波AI浪潮中，大模型的应用将进一步降低智能体的开发成本，使AI服务变得更加经济实惠，从而让广泛的用户群体受益，实现服务的大众化。而开放的智能体生态系统也让个性化服务更加普遍，中国庞大的用户规模和数字化转型需求也为AI发展提供了基础。

率先落地金融业

金融业作为数字化程度最高的行业之一，已经成为大模型落地的“试验田”，智能投顾、智能合规、智能客服等多个关键环节的创新应用不断涌现，智能体正在成为人们的“AI金融管家”。

去年，金融业对大模型的应用还多停留在智能客服层面，通过自动化的对话系统来提升客户服务的质效。而今年，大模型应用已经扩展到了智能投顾领域，为投资者提供个性化的投资建议和资产管理服务。

本届服贸会上，部分企业带来了基于大模型技术的行业应用，如中关村科金与某券商推出的大模型智能投顾助手。就在前不久，蚂蚁集团“蚂小财”也升级亮相，用于解答理财领域专业问题。

由于缺乏统一的技术支持，传统投顾的服务流程往往是非标准化的，高度依赖于客户经理个人经验和专业程度。客户经理信息获取速度和广度有限，通常根据自身判断为客户制定投资方案，导致信息不对称且容易出错。

大模型智能投顾助手通过深入理解用户投资意图和需求，智能推荐理财产品，实现个性化资产配置，解决过往客户选择理财产品时间投入多、匹配不精准的问题。利用智能检索和研报解析等技术，为投顾经理提供市场趋势、产品特性等分析，从海量金融产品中筛选出最适合用户需求的产品，降低展业难度，提升营销效率。

通过自动化工具和智能体流程，中关村科金缩短服务响应时间，提高服务效率，客户满意度提升30%以上。通过平台的智能化分析，使得优秀客户经理的投顾经验得以复制和普及，投顾业务水平整体提升了15%以上。

奇富科技CEO吴海生则认为，全球市场都在担心这一波人工智能是泡沫，还是能够像互联网一样落地，动辄数千亿元的投入能否带来投资回报，因此在不同领域寻找最佳应用。可以说，金融科技是AI大模型的最佳PMF（产品与市场契合度）。

他举例道，奇富毓智AI贯穿金融软件研发全生命周期，不仅将同等研发人力下的交付规模提升了20%，还将单位需求的上线时效从原本的14天缩短至6天，加速了金融软件的研发进程。

责任编辑：孟俊莲 主编：张志伟