AI办公产品由新加坡Microsoft Office的博士团队挑战

摘要AI不仅应该是工具，而应是团队中的“智能中心”。 2023年3月，微软释放了Office Copilot，后者删除了AI Office Revolution的第一波。但是，这种变化阻止了简单的“智能助手”或“聊天工具栏”的辅助水平。由于软件碎片化以及缺乏上下文和合作功能的上下文，副式插件无法从根本上重建办公逻辑。同时，尽管诸如Manus和Genspark之类的本地AI平台致力于提供更轻松的办公室体验并试图实现联合封闭的“写作”循环的联合限制，但它们也受到协作的脆弱功能的限制，并且不足以编辑的灵活性，并远离井井有条，并在此背景下又有一个新的解决方案。 空间。他们创建的AI协作平台Agnes，重新编写系统部门的部门和信息，通过系统下的变化，有效地将工具屏障和信息岛分开，使AI能够真正成为团队的智能中心，从而应对复杂的工作流以及真正的业务需求和实际业务需求。 01由多代理工作空间驱动的新协作大多数AI Office工具仅专注于文档本身，并专注于单人活动。当它涉及与成员的复杂团队之间的很多合作时，他似乎不愉快。这是由于Solong-player的工作，AI仅了解单个用户的上下文。在团队的合作情况下，AI需要处理的信息包括整个团队的对话，活动，文档和历史决策，以及信息量正在增加。长期的上下文理解，复杂的工具调用以及和谐与解决冲突的挑战使AI在C的过程中解决一个困难的问题。艾格尼丝（Agnes）取得了突破，并建立了一个具有许多人合作能力的本地AI办公平台。它可以撰写文章，制作研究报告，做PPT并执行基本的办公任务。团队成员不必在多个应用程序和接口之间经常移动，并且所有输入，输出，合作和工作开发都集中在具有内存功能的单个工作空间中。它的三个主要功能包括：·真正的协作AI工作区：Agnes建立了一个AI工作中间平台，该平台非常适合团队合作场景，团队内存集成，智能机构的分裂和集成的世代内容。这允许信息的任务和传输以旋转实际的合作过程，而不是片段输入和输出。 ·多次实时协作编辑：Agnes支持团队成员实时编辑文档，报告和演示，所有更改都可以在实际TI中看到我，在Google文档附近提供和谐的协作体验，这比管理传统办公室的文件版本的单个模型要好。 ·内容制造的合并能力：Agnes不仅有助于优化特定的链接，还可以完成专业文档，并形成了整个幻灯片过程。这是一个由AI体系结构构建的合作伙伴平台，具有完整的集成内容制造功能。通过深层AI嵌入操作的每个步骤，确保对团队讨论的实时响应以及记住项目历史，反馈目标和工作目标的能力以及对活动演变的动态适应，Agnes已成为“大脑工作”，以支持对长期项目的连贯管理，而不是有利可图的种族管理项目，优化。 02NUS博士组：与两个发动机合作的多衰老团队的第一位成员是NA的小学生新加坡教育大学和南洋技术大学。灵魂的创始人和人物布鲁斯·杨（Bruce Yang）目前正在新加坡国立大学学习医生。他专注于有关代理应用程序多老化推理体系结构的研究和实施。他发表了几篇技术论文，这些论文支持Agnes平台的基本功能，即首先使用-set。他是一位“技术企业家”，具有相同的研究和实践能力的科学深度。在加州大学伯克利分校的毕业生中，他在图灵奖的获奖者下学习，并尊重了数学和计算机科学的两个数学学位。毕业后，他在Microsoft和LinkedIn担任工程管理，当时是成员付款等项目。艾格尼丝（Agnes）总部位于新加坡，是在新加坡消费和种植的AI代理商企业。它在基础模型中与NUS学校建立了更深入的合作和代理商的轮廓。从对Agnes产品的用户评论到产品Hunt等社区平台，声誉是好的。一方面，产品本身的内容的产生被计算为“快速有效”的类似产品组，并且进入协作合作伙伴关系的目的是准确的。另一方面，运营组是准确的，主要为白色的工人，学生和内容创作者提供服务。新加坡人的才华很活跃，并与早期用户建立了相对稳定的联系。一些当地媒体甚至称其为新加坡的“ DeepSeek”。 ANG的主要优化Agnes和协作经验的产生和合作取决于其基本技术架构的成功：由团队独立开发的CodeAgents多代理推理框架以及轻有效的7B参数推理模型AGNES-R1。这是艾格尼丝最技术的护城河，也是E信心敢于挑战合作办公室的复杂情况。 Agnes-R1是由Agnes团队的7B自我革命开发的，该模型是为团队合作而设计的。它支持长上下文记忆，可以理解项目前后的基本信息，并与许多代理合作处理复杂的多轮推断和数据集成活动。如图所示，Agnes不仅是调用模型时用户的说明，而且还可以使注射量共享团队内存和项目上下文。 AGNES-R1将结合任务的目标，并通过代码调子的轮廓自动拆卸任务，将其分配给各种代理进行处理，最后总结并输出统一的结果。代码代理是Agnes Group开发的多样性图。根据已发表的纸质团队的说法，代码代理商在公共基准方面表现出色，尤其是在减少M的代币消耗方面任何代理合作场景。由于传统的多古AI框架取决于自然语言作为沟通的桥梁，因此更容易陷入诸如代币消费过多之类的问题，因此很难监视工作的proseso，低沟通效率，难以评估和调试，这会对倾斜的成本和对商业应用程序的控制造成巨大压力。如果应用于漫长的协作过程，这些问题将被指数放大，从而限制实际实施。 Agnes团队的解决方案是使用结构化的伪代码来推动多代理拆卸过程和协作过程，并清楚地写下劳动力代理，控制控制，工具呼叫，处理排除等等的部门，在代码级别上，以自然语言取代了传统的宽松对话。这相当于将多个代理任务处理转换为操作工业装配线的方式：ING任务，纸张分配和错误处理具有清晰的LOHTH，这在提高性能的同时大大降低了成本。该体系结构可以分为三层：结构化过程管理：整个过程，行动和反馈的结构管理，并准确找到失败和状态变化的关键点。任务的模块化划分：分解乐高积木式标准化模块中的作品，并且每个模块的劳动，工具和评论的目标，劳动力，工具和评论都清晰，精致，并结合在一起以产生完整的合作伙伴关系。复杂的控制控制功能：支持自动滚动循环，分支条件以及许多任务旋转，以适应工程和多轮协作的复杂场景。基于公共基准的许多结果，Agnes“代码”的轮廓是SA传统自然的多缘方法。在推理和跨工具合作活动的许多步骤中随着Gaia和HotPotQA的，代码的令牌成本大大降低，准确性速度高于自然语言信号。在VirtualHome的长链接模拟环境中，代码工作的成功率增加了几乎20％，并且令牌的消费减少了近40％，这大大降低了计算的成本和压力。更重要的是，这不是“实验室模型”，而是与真实产品连接的足够能力。这项技术的道路不仅意味着更有控制的用户体验，而且还意味着进行大规模商业化的方式。在当前由于高令牌成本而难以赚取收入的大量AI工具的后方，Agnes和价格的偶像将是AI合作市场的重大竞争。创始人布鲁斯（Bruce）还提到了这个问题，尚未在新加坡的retunerxt会议上。任何可以便宜，快速，受控和强大的人都可以走得更远。在AI中 - 授予AI应用程序，推理可以占公司年成本的近70-80％。在确保准确性的基础上，AI成本的成本是下一阶段AI人群的关键。除了效率和成本的突破外，布鲁斯还促进了AI的“值得信赖的进化”。 Agnes团队正在新加坡国立大学工作，以研究“ AI信托协议”机制，以提高AI的透明度和解释性。基本技能包括：AI允许奖励工作和主要里程碑；确保输出是一种“人类误解”的语言或结构，以确保同意人与人工智能之间的目标和障碍；在培训和惩罚“虚假行为”期间，确定强化激励措施，以改善AI的资格和合作。布鲁斯说，他们希望将来推广全球AI信托协议，以确保AI始终与人类目的保持一致。 03ai办公室下一个场景：重建OF Paradigbarbig Agnes不仅是由于它的变化，而且还因为它是改变天堂伙伴关系的关键点。 AI插件和自动化工具似乎出现在无尽的流中，但本质仍处于“蜡和抛光”中。 DA Informationsplit团队Loy，艰难的降雨，跨工具合作不佳和过程骚乱尚未从根本上得到解决。从基础架构，模型培训到代理商的框架，Agnes正在从合作中创建AI-KING合作系统，并重新组合了内容生成，部门部门和团队内存的逻辑。让AI不再成为补充工具，而是可以在组织外科手术的过程中出现，从而促进了知识流的真实和智能分布。在很短的时间内，艾格尼丝不太可能结束Microsoft Office的统治，因为它声称，但Agnes提供了Important信号：办公系统调整级别可能是OPIS官员中下一代工具的真正起点。在改善其产品功能时，“下一代办公室”是一个更聪明的单焊接战斗工具，还是一个智能的“团队大脑”，可以理解协作，过程和记忆？这场办公室革命是思考的权利，并期望每个关注工作未来的人。尽管工程上的困难大于传统应用程序，但如果这条路径能够运行，那么它的重要性不仅是提高特定链接的效率，而且还可以重新定义团队的合作方法。最后，以艾格尼丝（Agnes）创始人布鲁斯（Bruce）的一句话结尾处：“获奖者正在考虑如何在AI浪潮中站立以占据结构性变化，交通进入和组织的变化。”它可能不是完美的，但是足够强大，足够新鲜，并且足以成为AI办公空间中的另一个起点。