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網絡上有不少大模型和Agent評測的文章，但分析都是從整體或者某個行業進行。這篇文章，作者從三個大模型的應用場景出發，給大家分析這幾個模型的優劣勢，供各位參考。

之前寫了AI Agent構建平臺的產品評測文，分享到朋友圈后有小伙伴讓分享一下openbuddy、coze和通義的優劣勢于是我就去搜集了一些資料。

一、openbuddy/Coze/通義分別是什么

1、openbuddy：基于LLaMA2跨語言對話模型

▲ 知乎解答-openbudy

2、通義App：集成通義大模型全棧能力，免費為所有用戶提供服務。

通義APP以性能媲美GPT-4 Turbo的基模為底座，并把通義實驗室前沿的文生圖、智能編碼、文檔解析、音視頻理解、視覺生成等能力“All in one”，成為每個人的全能AI助手。（新聞通稿）

▲ 通義官網-產品集

3、Coze：Coze是新一代 AI 應用開發平臺。

無論你是否有編程基礎，都可以在Coze上快速搭建基于大模型的各類 Bot，并將 Bot 發布到各個社交平臺、通訊軟件或部署到網站等其他渠道。(官網幫助文檔解釋）

▲Coze產品截圖

當我去收集完這些材料后，我發現這三個產品很難在一個緯度上分析優劣勢。openbuddy 是一個具體的模型；通義是一個基于通義千問模型的綜合性AI平臺，他提供模型、提供模型訓練工具；而coze 則是基于已有模型的Bot構建平臺（支持接入已有模型，通過文字、流程、插件引導Bot完成具體場景任務）。

二、所以我們常說的AI，在應用層到底是個啥？

大語言模型生態系統

▲ 大語言模型生態系統-圖源AINLP

模型層提供了基礎的大語言模型能力，包括開源和閉源兩類。

閉源模型的代表有OpenAI 的 GPT 系列和 Anthropic 的 Claude 系列。毫無疑問，目前 OpenAI 的 GPT 系列模型在整個行業中處于領先地位，其性能遠超其他大語言模型。

開源模型的代表是 Meta推出的 Llama2。閉源模型就像移動互聯網時代的 iOS 操作系統，更易于上手、技術門檻較低。

而開源模型類似移動互聯網時代的 Android 系統，對使用者的技術要求更高，但具備更強的可定制性。不管是開源模型還是閉源模型，都提供了模型微調的能力。OpenAI 甚至提供了神經網絡的文本向量化功能。

框架層提供了基于大語言模型的開發框架，幫助開發者更快地構建與大語言模型相關的應用。目前市場上涌現出許多出色的開發框架，它們提供了各領域針對大語言模型二次開發的抽象。除了開發框架，還有向量數據庫、知識圖譜等重要的周邊模塊。

應用層是基于大語言模型開發的最終應用，ChatGPT 可以說是其中最知名和熱門的。這些應用大致可以分為兩類：一類是自動化應用，代表產品是 ChatGPT，這類應用需要人類的參與和反饋；另一類是自主 Agent 系統，代表產品是 AutoGPT，這類應用不需要人類主動參與，自主 Agent 系統可以在得到初始命令后進行自主迭代。應用層仍在不斷發展，特別是自主 Agent 系統，這是一個充滿前景和想象的領域。

中國AI Agent生態系統

▲ 中國AI Agent生態-圖源知網

中國AI Agent生態是一個多層次、多領域、高度集成的系統，它涵蓋了從基礎算力到具體應用的各個層面。

在算力層，我們看到了阿里云、百度智能云、華為云等領先企業的身影，它們提供強大的計算資源和存儲能力，為整個AI生態的發展打下堅實的基礎。

平臺框架層進一步細分為兩個方向：企業級AI Agent平臺和開發者AI Agent開發平臺。企業級平臺為大型企業提供定制化、高效率的AI解決方案，例如：釘釘、實在智能；而開發者平臺則為廣大開發者提供了豐富的工具和資源，使他們能夠快速開發和部署自己的AI應用，例如coze、文心智能體平臺。

垂直應用層是AI生態中最接近終端用戶的一環，它包括金融、招聘、營銷、供應鏈、教育、數據分析、AI PC等多個領域。

在金融領域，AI Agent能夠進行風險評估和市場分析；

在招聘領域，它們幫助企業篩選簡歷和評估候選人；

在營銷領域，AI Agent通過精準分析消費者行為來優化廣告投放；

供應鏈管理中，AI Agent能夠預測需求和優化庫存；

教育領域中，它們提供個性化學習體驗；

在數據分析領域，AI Agent能夠處理和分析大量數據，為決策提供支持；

而在AI PC領域，它們則為用戶提供更加智能和個性化的交互體驗。