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上周的医疗大会，医院的专家领导们分享了智能体在医院的应用，内容比较多，但一个不起眼的应用场景，让人眼前一亮，“通俗易懂”的体现了AI agent的场景化价值：『排班智能体』。

一个不起眼的排班智能体，恰恰道破了AI Agent落地的核心 —— 技术的价值，终究要在真实场景里兑现。

当大模型还在比拼参数和算力时，排班智能体已经用实践证明：AI Agent的价值，是在一个个具体的行业场景中。

基于此，站在产业和行业维度，结合落地难的问题，简单说点思考：

1.人工智能技术已经跳出传统技术迭代的节奏和圈子，坚定、快速的寻找“AI+行业”的融合场景

AI和大语言模型的能力已经足够强，但真正的落地才刚刚开始。

即便AI算力和大模型能力就停留在今天的水平，不再发展，当前的能力，已经超出很多行业“可用”的最低门槛。

但距离全面铺开应用还差得很远，尤其是在传统行业。问题不在于模型还不够聪明，而是现实中大多数系统的流程和组织还没有为AI做好准备。

2. 聚集小模型与轻量级推理场景
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当前主流的大模型推理框架和软件生态，主要面向通用的超大模型和超大规模推理场景，大多以通用性和极致吞吐量为目标，适合云端、大模型、多租户的推理场景。

然而在现实世界中，大量场景往往使用特定领域的小模型，规模不大，但对延迟、成本、部署复杂度和系统稳定性有更高要求。

它们更需要的是简单、可靠、易部署、易维护的推理系统。技术和产品空间还很大。

3.寻找自己的核心竞争力：“系统工程能力”

AI的大规模应用，已经不再是单纯的模型、算力或数据问题，而是构建和运营新型超大规模高性能分布式系统的综合工程能力。这包括系统架构设计、开发与测试、自动化部署、运维管理、安全隔离、可观测性、弹性扩展以及长期稳定运行能力。

每一个点都可能成为竞争力，这也是为什么AI infra领域有这么多创业公司。

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