@CEO,你的下一个私人助理何必是人类

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@CEO,你的下一个私人助理何必是人类
6020点击    2025-09-17 16:41

CEO私人助理的活儿,也被Agent盯上了。


每天能独立更新出全公司的日报版“今日头条”,还是完全本地部署开箱即用的那种:


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本体甚至能被CEO拎着走。


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没错,整个机箱就A4大小,跟iPhone 15 Pro Max对比起来是这样的:


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不卖关子,这么个新鲜角色,名叫智跃Agent一体机。很有意思的一点是,这是市面上首个专门面向CEO打造的软硬一体私有化Agent,目标用户非常明确。


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不愧是“Agent应用元年”,连AI新硬件都开始彰显“个性”了。


到底怎么一回事,量子位编辑部的同事们也是率先过了一把CEO瘾,咱们一边实测,一边看看2025年的AI新硬件,都进化成什么样的形态了——


开箱即用的“信息管理助手”


传统的一体机大家已经比较熟悉了,大体上是算力+模型供给的模式,基本上买到手里还是得给它配个专门的开发团队。


与之相比,智跃Agent一体机实际上属于一个全新的概念,定位并不相同


不强调提供模型和算力,而是把硬件+软件+算力+预置的Agent打包成一个整体,整合在一个超小型的精巧机箱里,搭配App实现插电即用。


在硬件层面,它采用小巧的12L机箱设计,搭载单卡4090,可以说是超小型化的Agent方案。


所有数据处理、存储环节均可以在本地完成,无需依赖外部云端算力资源,在保证数据处理高速响应的前提下,避免了数据传输过程中的延迟和安全风险。


软件系统则完全基于管理场景自研开发,不仅拥有专属的操作系统,还配套了定制化App。


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这种高效联动的整体性特点,让智跃Agent一体机真正做到了开箱即用


插电、配置,1小时内就能开用。


实测了一下,确实不需要专门的技术人员帮忙,以上简单操作过程均可自己完成:


首先,把我们需要生成报告的信息源上传到后台,支持本地文档上传,也可以直接接通飞书、钉钉等内部IM系统。


就以一周行程单为例。


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将该信息源生成报告后,我们就可以在手机App的“今日头条”列表查看。报告有长文模式和事项模式两种,概括了项目的基本内容,能关联原始信息的同时分析数据。


其中,长文模式能够对工作进度进行详细分析,事项模式更倾向于直接列出整个项目中某一事项的优先级。


在周行程安排的例子中,AI直接帮忙挑出了周内最重要的几个活动,如管理层周会以及与投资人会议等,而周末的休整则被放到了中优先级。


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更重要的是,报告中的每条信息均可溯源,确保后续的决策正确。


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信息溯源甚至都可以定位到具体的群聊内容。以产品交付报告为例,通过定位群聊内容就能更新项目进度。


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除了生成报告外,每个报告还能有自己专门的问答助手,注意,是每一个!专门的!


专注于一个项目报告,做到专问专答,快问快答,有据回答,减少了计算成本还提高了回答的准确度。


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这么看下来,这个全球首个专为CEO和管理者设计的Agent一体机,就是一个能主动收集信息、智能处理信息、清晰展示信息的“管理助手”。


所有功能都围绕协助管理层解决管理难题、提升决策效率展开,并且自带完整的运行系统和简洁友好的UI交互界面,即使是不熟悉复杂技术的管理者,也能快速上手操作。


老实说,这种便捷性有点像AI版的成品NAS设备,通过内置成熟的操作系统,就能让普通的用户轻松管理数据。


而智跃Agent一体机则是插电后打开App,就能让CEO轻松实现全局信息把控。


总结一下,这位“私人助理”的核心关键词有两个:超小型化垂直化


其功能上的特点可以归纳为4个方面:


  • 直击真相


不用担心公司内一层一层的向上汇报导致信息损失,通过打通飞书、钉钉之类的内部系统,可以生成真实的、不受团队层级过滤的工作报告。


  • 透视研发


从技术管理的角度上来说,智跃Agent一体机可以做到自动监控代码提交、任务状态,以可视化的方式实时呈现项目真实进度,让非技术背景的管理者也能清晰掌握研发动态。


  • 沉淀会话资产


无论是管理者与Agent的交互记录,还是各系统同步的会议纪要、项目文档,都会被自动梳理为可搜索、可问答的结构化知识库,避免信息随时间流失,为后续决策提供历史数据支撑,让散落的信息沉淀为公司核心资产。


  • 安全保密


完全本地部署,确保所有企业核心数据都存储在本地设备中,不接入外部云端,从根源上杜绝数据泄露风险。


从CEO开始,开创Agent一体机赛道


体验下来,这么一个专为CEO设计的Agent一体机,确实有点门道。


至少老板听到我们的实测汇报,be like:


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而我们也不由好奇,这样略显“小众”的产品设计,是如何诞生的。


智跃CEO Jomy向我们透露,实际上,之所以会设计这样一款产品,思路源于他自身创业10年以来面临的管理痛点:


人越多,越难了解员工们具体都在干什么


Jomy本人是程序员出身,投身创业10年,同时也是国内知名企业级AI资源平台的CEO。公司规模从几个人发展到上百人,在这个问题上,基本上是会越开越多,但痛点却越来越大。


他曾试图向其他CEO们取经,却发现问题是普遍存在的。作为公司的一把手,公司规模越大,就越会担心层层信息过滤之后,听不到真话、管不到进度、找不到信息


也就是说,核心难题其实围绕两个字:信息


能不能用技术的手段来改善这个难题?


突破口还真就在今年出现了:在2025年,几十亿参数的小模型,效果已经大幅超越了当年1750亿参数的GPT-3,尤其是推理模型的进展,大大提升了模型的输出质量。


收集信息、处理信息、展示信息的工作交给小模型+本地算力去做,已经成为了完全可以落地实现的一件事。


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这里面的机会在于,一方面,针对管理大厂是有解决方案,但成本高昂,未必适用于中小型公司。另一方面,面向公司CEO、管理层增效,其实对提升整个企业运作的效率来说,效果非常明显:可以帮助企业做出正确的决策。


结合这样的背景,智跃Agent一体机的设计思路也就更加清晰了,瞄准的就是以信息为中心,实现更低的部署成本、更强的安全可控性


无论是单卡4090的选择,还是软硬一体化的设计,目的都是在更优的成本下,为针对信息场景的垂直Agent提供更强的性能和安全保障。


目前,智跃已经为一家高速成长的互联网科技公司提供了Agent一体机服务。


这家公司的问题在于,尽管全员使用飞书进行高效写作,但随着信息流爆炸式增长,重要的一线反馈和项目细节很容易被淹没在碎片化的聊天记录中。

智跃Agent一体机实现的解决方案是:


  • 自动收集所有一线客服信息,24小时持续分析所有客服聊天记录,用来提取关于产品的问题,并自动评价客服的回复质量。


  • 自动收集飞书群聊,整理各个部门工作进度并生成多维度报告。


上线第一周,这套系统就挖掘出了超过30条未被客服手动上报的产品关键问题。


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AI生成


而在保密要求更高的某高新制造业场景中,智跃Agent一体机还在一定程度上替代了IM、OA的功能:


智跃在一体机内制作了独立的汇报系统,让员工可以在智跃App内进行汇报。智跃Agent一体机本身内置了端到端加密,App和一体机直连,不经过中转,保密程度更高。


并且“相比市面上其他私有化部署的产品,智跃Agent一体机更便宜,更安全,更AI”。


随着产品的推出,目前已有数家投资机构,正在与智跃进行A轮融资的接洽。


落地关键:工程化


从技术的角度出发,摊开来说,智跃Agent一体机核心要解决的问题其实就是RAG (检索增强生成)。


Jomy和他的团队遇到的问题正是,市面上其实并没有能满足一体机需求的RAG解决方案。


依赖通用模型能力,则将面临成本爆炸,很难满足小型化开箱即用和本地部署的需求。而开源的小模型方案,更多的是学术性探索,无法满足企业生产中真实面临的问题。


为了做到成本、效率和效果上的最佳实践,Jomy强调了一个关键词:工程化能力


自研RAG系统


首先,是自研RAG系统。


智跃透露,在GraphRAG的思路之上,研发团队做了以下创新。


  • 多维实体提取不只提取一个实体,而是从多维度提取实体,更接近人类的记忆和联想方式。


  • 动态关系建立不依赖预先构建的知识图谱,而是在检索的时候,再动态地去建立实体之间的关系,避免重复建立实体关系。


  • 抗幻觉能力一方面,利用Agent的“自我反思”来检测是否存在幻觉;另一方面,通过百分百溯源来消除幻觉产生的影响。


小模型驱动的轻量化设计


目前,智跃Agent一体机采用的基础模型是Qwen3-30B-A3B,也就是总参数量30B,激活参数量3B的版本。


通过对复杂任务的拆分和上下文工程,小模型可以替代大模型,动态适应企业的个性化信息需求,而不依赖于模型微调。


同时,采用小模型方案也使得在单卡4090机器上,塞进embedding模型、rerank模型、多模态模型成为可能。


连接器的工程化创新


智跃Agent一体机研发团队还在信息源连接器的设计上做了不少工程化实践。


原因在于,信息源的接入其实属于“脏活累活”,涉及到针对不同数据的不同处理方式。能否更简单快速地让用户完成配置,是影响使用体验的关键之一。


智跃Agent一体机目前针对企业常用工具,如飞书、钉钉等等,都提供了连接器支持快速接入。


比如,填一下飞书ID和API Key,就能快速把飞书信息接入到一体机当中。


智跃也向我们透露了产品下一步的进化方向:


纵向上,是持续增强Agent的能力,让这个“私人助理”不仅能收集和展示信息,还能做简单的管理和决策,比如完成审批等,实现从“CEO助理”到“CEO分身”的进化。


横向上,是研发面向不同岗位的Agent,同样集成到一体机中,例如程序员Agent、财务Agent、法务Agent等等,让AI可以普及到更多岗位当中,发挥辅助增效的作用。


垂直领域,Agent创新加速


当“Agent元年”过去2/3,可以观察到的是,在各个垂直领域,Agent正在激发越来越多的应用创新、展现越来越大的应用潜力。


技术本身的突破之外,发现场景、深入洞察应用场景的真正痛点,开始成为建立新的竞争先手优势的关键所在。


像智跃,就通过定义Agent一体机这个AI硬件新品种,针对低成本、小型化、开箱即用的真实需求,依靠工程化能力率先开辟出了“Agent一体机=智跃Zleap”的赛道。


智跃CEO也向我们分享了来自一线的最新感悟:


尤其传统企业而言,对大模型技术本身不了解,也没有相关的开发团队。想要快速在这些场景中落地Agent,针对实际场景进行打磨的垂直模型,比通用模型更具备实用性。


我们在302.AI——中国甚至全球AI资源最全的平台,看到了非常多企业用户真实的AI需求。这使得我们对AI工程里面的坑更加了解,这是我们最大的优势。


能把一个场景优化得还不错,背后需要做很多工程化的工作。我们也希望通过Agent一体机这样的产品,推动整个AI行业面向垂直领域,聚焦于更落地的一些事情。


最后,如果你感兴趣,智跃官方已经把企业级的知识库和信息提取能力免费开放出来了,现在就能在官网在线体验,链接在文末附上,也可以点击“阅读原文”获取。


最后的最后,公布一下智跃Agent一体机的价格——68000


各位CEO,你愿意花6万8雇一个这样的Agent入职上岗吗?


官网链接:


https://zleap.com.cn/


文章来自于微信公众号“量子位”,作者是“鱼羊,闻乐”。


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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

2
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

3
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

4
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner