生成式AI在B端产品的应用分析
随着今年生成式AI应用的大范围涌现，B端产品也面临转型的机遇和挑战。
接下来我会从不同角度分析生成式AI在B端应用场景，希望可以给大家提供一些参考和启发。
AI原生应用 vs 已有产品的AI辅助
Agent、Copilot和智能对话助手的区别
传统的B端产品通常以web界面查看数据、图表或者进行特定工作流为主，那么，目前的AI原生应用和已有产品的AI辅助，对于B端产品业务场景的设计有什么参考意见呢？
下面我整理了几类和B端业务比较类似的应用进行分析：
1.面壁智能 ChatDev：多Agent协作，更高效
B端业务通常涉及多个角色，需要多方协作。
面壁智能的ChatDev主打的就是让多个Agent协作，完成一个任务。
以红包雨小游戏为例，输入需求后，会有多个Agent开始为你打工输出代码。
里面有：设计产品的Agent、开发代码的Agent、测试代码的Agent，一整个“定制团队”专门为你服务。
对于B端产品设计的思考：
我们产品里的角色是否也可以抽象为不同的Agent？
是否可以通过将不同角色的任务线上化、自动化，来实现多Agent协作，提高业务效率？
2.通义点金：更懂金融，对话式查询数据、图表的交互体验
B端的业务一般需要查询数据，数据多种多样，往往有很多界面用来查表格、查图表，产品需要准备复杂的操作文档，用户的使用门槛也比较高。
通义点金的例子：一个懂金融的问答大模型，可以对话式查询数据，生成表格、图表。
对于B端产品设计的思考：
相比传统Web界面的开发，对话式查询的交互体验可能前期投入较高，但后期维护成本很低；不过复杂精细的配置需求可能还是需要使用Web界面。
3.Process On AI助手：在已有流程图软件上，通过生成式AI辅助创作
前面2个都是AI原生应用，但很多场景里，我们需要在已有产品上去增加AI的能力。
Process On的AI助手，就是在已有流程图软件的基础上，支持通过生成式AI辅助流程图的绘制，包括：输入需求自动生成步骤和流程图、风格美化、翻译等功能。
对于B端产品设计的思考：
我们的产品中是否有需要生成内容、翻译等工作？可以考虑通过AI助手提高这部分工作的效率。
4.Office PPT小助手：基于主题创作大纲、生成PPT
如果说前面这些案例好像自己的产品都没什么能借鉴的，比如产品就是很传统的需要用户1、2、3步完成任务，没有那么灵活、可生成。
可以看Office PPT小助手的例子，基于有限的主题进行搜索选择，生成大纲，然后生成PPT。感觉就是把已有的内容模板和PPT模板的功能重新包装了一下。
对于B端产品设计的思考：
产品是否有已有的功能或模板、知识库，可以通过智能化、生成式AI的结合，向生成式AI方向转变？
对比分析小结
可能经常看到Agent智能体，微软提的Copilot，还有小爱同学等智能对话助手也升级了大模型，它们之间到底有什么区别呢？
只有弄清楚这些类别的不同，对于我们自己设计产品，对于产品的方向定位才能更加明确。
以智能汽车为例：
Agent：无人驾驶汽车，它都能搞定；
Copilot：辅助驾驶模式，在你的掌控下，帮助你做一些简单的任务；
智能对话助手：汽车里的语音助手，比如小迪、小爱同学等，可以和它对话了解信息、做一些简单的操作。
不过目前Agent和智能对话助手有些时候叫法、定义上是有重复的，可以大致参考。
以下是一些Agent、Copilot和智能对话助手的应用示例：
1.Agent：有明确的业务流程，可以完全自动化
钉钉AI助理市场-简历生成助手
只需要给出大致的情况、想要突出的能力，就能快速生成一个专业可用的简历。
修改简历：可以直接口述要修改的部分，也可以一键跳转网页进行更深度调整。
2.Copilot：有明确的业务流程，但仍需有人监管
特斯拉的辅助驾驶模式
使用方向盘上的拨杆或使用触摸屏开启
开启辅助驾驶后：
仪表盘上车速表和方向盘图标将变为蓝色。
车辆将自动保持车道并与前方车辆保持安全距离。
驾驶员仍然需要双手握住方向盘，并随时准备接管驾驶。
特斯拉辅助驾驶功能状态的指示：
仪表盘上车速表和方向盘图标的颜色：蓝色表示已启用；灰色未启用。
方向盘上的触觉反馈：当驾驶员需要接管驾驶时，方向盘会轻微振动。
触摸屏上的视觉指示：当前车速、与前方车辆的距离以及车道线的位置。
3.智能对话助手：需要通过对话进行问答、查询和简单的修改
这块市面上有很多，就不一一列举了，我自己目前用的比较多的是Google的Gemini，信息比较新和全，而且除了能帮我搜集资料，还能提供一些启发性的建议。
虽然生成式AI的浪潮来势汹汹，但我始终相信愿意学习、持续成长的人，永远不会被浪打倒。
希望我们都能拥抱变化，迎接挑战，迭代出自己的1.0、2.0、3.0版本。
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