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讲座回顾 | 斯坦福创新圈/智金院联合活动:智能体和小龙虾的应用场景和实战心得

发布时间:2026-04-28浏览次数:740


2026年4月25日下午4点,斯坦福成长创新圈联合普林斯顿大学上海校友会华东师大上海人工智能金融学院举办了新一期的斯坦福创业讲座,主题是智能体的应用场景和实战心得,吸引了众多校友、创业者和投资人报名参与,思行AI社群是本次活动的协办方。


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讲座现场


本次讲座中,李俊杰作为主持人与范维肖CC、邵怡蕾、韦东东和徐瑞阳四位嘉宾围绕AI智能体的发展现状、前景与全球格局,AI智能体应用落地的场景和心得,以及AI时代的创业和投资机会等话题进行了精彩讨论与分享,并回答了现场观众提问。


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从左到右依次为韦东东、范维肖CC、邵怡蕾、徐瑞阳


李俊杰是斯坦福大学经济学博士和法学博士,现为丽瓦信息董事总经理,斯坦福成长创新圈理事长、斯坦福上海校友会的副会长。范维肖CC先生是Vivgrid-AI Infrastructure lnfra CEO、Linux Foundation Edge AI基金会理事,连续创业者,长期专注于地理分布式AI推理基础设施(Geo-distributed AI Inference Infra)领域。邵怡蕾教授是华东师范大学上海人工智能金融学院创院院长,联合国大学-华东师范大学人工智能金融联合研究中心主任,普林斯顿大学计算机科学博士。韦东东先生是上海玄武纪人工智能科技有限公司CTO,企业大模型应用创业者,《RAG落地之道:从工作流到企业级Agent》作者。徐瑞阳先生是NYX Ventures CEO,曾参与字节跳动、蔚来汽车、Mistral AI、Hugging Face和Genspark 等等中美科技企业的投资。

嘉宾的详细个人介绍请参见本次讲座的活动通知,以下是本次讲座的内容摘要。


1、AI智能体的发展历程、现状和前景

范维肖CC引用了黄仁勋的观点,指出OpenClaw成功的核心在于将大模型和工具结合。AI和现实世界开始结合,与大模型的响应速度和使用成本相比,长时间处理任务的能力更需要被关注。数据表明,大模型每7个月处理长时间任务的能力提升一倍。未来硬件将成为制约能力的瓶颈,长时间处理任务所需的推理数据交换需要硬件架构的提升。


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范维肖CC


徐瑞阳从投资和使用体验出发,回顾了从AutoGPT 到Manus和Genspark,再到OpenClaw的演进。他认为行业真正的分化点在于交付能力、成本结构和易用性,而不只是模型本身是否先进。未来更有价值的智能体,将能够帮助用户完成一整段工作流,而不是只提供局部能力。


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徐瑞阳



 2、应用场景、挑战和实战心得


韦东东分享了其利用智能体为一家非标设备厂商做的报价系统,通过对7000多份报价单进行结构化处理、聚类分析和业务规则提炼,收敛出20份标准模式与规则配置。经客户审核,90%内容正确,将客户十几年行业经验通过算法进行数字化,显著缩短了检索与决策时间,提高了效率。

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韦东东

 范维肖CC表示,OpenClaw的企业级应用可以从两个角度应对安全问题,一是在OpenClaw接大模型时通过系统提示词进行拦截,二是通过配置小龙虾的外骨骼,将企业级的工具部署到agent之上,支持copilot模式或者以虚拟员工身份在安全的权限内运行。


邵怡蕾教授从更宏观的角度提出,很多人当前对AI 的使用方式仍然偏保守,未能真正释放其潜力。AI的目标不应只是局部提效,而应争取数倍乃至数量级的效率提升。


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邵怡蕾


李俊杰博士也分享了其最近构建的一个文案生成系统,由三个智能体协同、多轮迭代;其中一个智能体负责写作,一个负责挑刺提出批评,还有一个负责审核。系统还设计了机制缓解生成式AI每次生成重新“开盲盒”的问题,以提升迭代效率。他鼓励大家不仅限于与AI对话,积极尝试应用AI的其他方式。


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李俊杰


3、一人公司和AI时代的创业心得

韦东东分享了为某工控软件龙头企业做售后知识库的案例,项目涉及大量文档清洗、知识整合和客服答疑场景,帮助工程师提升响应效率,降低了重复答疑成本。企业对AI的核心诉求往往非常具体,重点不在于概念包装,而在于能否快速交付、直接见效并形成可持续价值


范维肖CC表示看好两个创业方向,一种是业务在 Day1 就能产生现金流的 Agent,二是重点关注那些在模型不断进化后仍然成立的需求,例如工具调用、多智能体协作、基础设施治理和跨系统服务能力


邵怡蕾院长提出,AI时代的一人公司本质上是一个人带着一群AI 工作。未来可能出现的新机会,不只是在传统企业流程中做局部优化,而是在面向“硅基主体”的新型服务体系中寻找增量空间,包括能源、数据中心以及面向Agent的各类基础服务。


徐瑞阳指出,目前人均利润最高的上市公司是一家做飞机租赁的公司,渤海租赁AerCap,人均利润500多万美金。将来成功的一人公司年人均利润可达上亿美金。


4、全球发展格局及中美对比

邵怡蕾教授认为,美国更倾向于追求高精尖模型与前沿创新能力,中国则更擅长在工程化、供应链和性价比层面形成优势,并通过丰富的应用场景推动落地。中美差异很大,不过目前只有中美两国能生产输出token,全世界都会向两极靠拢。


范维肖CC分享其在不同市场的不同战略侧重,在欧美市场优先降低人力成本,但在中国市场则优先覆盖场景。



在讲座最后,嘉宾们还回答了现场观众提出的“面对像伊朗互联网断网无法调用大模型时该怎么办?”等问题。



观众提问环节


两个多小时的讲座分享很快结束,与会者们意犹未尽,在活动结束后继续与主持人与嘉宾们进行热烈讨论。斯坦福成长创新圈定期举办活动,下一期活动将会在不久后举办,敬请期待!


会后交流



图文:华东师大上海人工智能金融学院

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