各类人工智能助手引发的思考
人工智能，大模型应用于实际的业务场景解决思考：
1，未来的各类应用是否一定要有统一导航平台入口？
我们有众多的业务平台，众多的业务类型，但是面对众多业务平台一股脑的推给用户端工作台上的时候，每一个工作台对应的业务具体是做什么用的，怎么用，有问题咨询谁？工作台上并不能很好的解决这些问题。
那么使用人工智能的助手，采用智能问答的方式，将业务入口包装为智能问答方式进行解答，或更加符合相关普通用户的接入方式。通过针对性的问答将用户引导到业务的入口而不仅仅是一大堆工作台里面找到某个特定的业务图标，或许是目前大模型人工智能体可以实际落地的一个场景。
2，业务人员的经验知识是否只能一对一咨询才能确认？
我们的每个业务平台都有相关的操作手册，相关的业务规则和流程。这些内容一般都只存在于业务负责人或熟练掌握业务系统人员脑中的的知识。可以通过人工智能体的方式将这些常规的业务知识整理为特定的知识库，采用人工智能问答的方式解放各类业务平台人员的工作，同时提升业务解答的覆盖面和效率，而业务负责人员的工作将由一个个的一对一咨询解答工作转向整理人工智能体知识库的过程。
比如一个招生政策的发布，各地都有在各大媒体公布，也有非常详尽的说明和解释性补充，但是面对普通用户的千奇百态的特殊情况的时候，用户并不能很好的将政策与自己的实际状态做一个对应，导致必须要到教育局的现场或者热线电话在咨询一遍的问题。于是每年的招生报名时间从热线到线下，几乎完全成为排队等待的同名词。通过人工智能体可以将大部分适用性的问题，通过人工智能来解决，人工咨询只需要面对非常特殊的个案即可，可以解决咨询量大而效率低的问题。
欢迎大家在留言里面探讨提出基于知识库的智能体其他应用场景补充。