/2422923 • 撰写调研报告： 调研特斯拉 FSD 和华为 ADS 这两个自动驾驶 系统 一个具体的例子 • 撰写调研报告： 调研特斯拉 FSD 和华为 ADS 这两个自动驾驶 系统 第二步：调用 WebBrowseAndSummarize 工具浏览网页并总结网页内容（此工具调用了 LLM ） 第三步：调用 ConductResearch 工具生成调研报告（此工具调用了 LLM LLM ） 一个具体的例子 类 型 名称 说明 角 色 Researcher 调研员智能体， 从网络进行搜索并总结报告。通过 LLM 提示工程 (Prompt Engineering) ，让 LLM 以 调研员的角色去规划和拆分任务，使用提供的工具，完成调研过程，生成调研报告。在定义角色 时，会为其注册下面列出的各项工具 工 具 CollectLinks 问题拆解，从搜索引擎进行搜索，并获取 地址列表。该工具基于 LLM 提示工程和搜索引擎 实 现，其功能如下：（ 1 ）将问题拆分成多个适合搜索的子问题（基于 LLM 提示工程） ; （ 2 ）通 过搜 索引擎搜索子问题 ; （ 3 ）筛选出与调研问题有关的 URL ，并根据网站可靠性对 URL 列表进行排 序 （基于 LLM 提示工程） 工 具 WebBrowseAndSummarize 浏览网页并总结网页内容。由两个工具组成：浏览网页和总结网络内容。（

速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应 链的自主化水平。 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技 术能够以前所未有的速度和效率协调复杂的决 策，众多供应链与技术领域的领导者对此深表 认同。 我们对1000名来自10个行业的首席级高管的 调研显示，未来十年内，近66%的企业将致力于全 面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的 企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多 数运营决策。 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 业知识和洞察进行系统化梳理与编码标准化，自 主智能供应链有助于确保核心知识的保留，并传 承至下一代员工，即便在资深团队成员陆续退休 的情况下，仍能维持知识体系的可持续性。 实现自主智能供应链 6 我们的调研发现，通过人工监督关键流程节点 （即“人机协同”）来实现自主运营，能够显著提升 效率、敏捷性和可持续性，这对于适应动态环境中 的突发变化至关重要。 这种方法既能充分发挥AI驱动系统的强大

.......................................................................................14 2.1 用户需求调研......................................................................................15 2.2 功能需求定义 通过自动化处理与智能决策，大幅减少人力成本与操作失 误； - 提升数据处理速度与决策效率，缩短业务响应时间； - 支持 多维度数据分析，为企业战略制定提供科学依据。 以下是方案的主要实施步骤： 1. 需求调研与分析：深入了解 企业业务场景，明确智能体的功能需求与性能指标； 2. 系统设计 与开发：基于需求分析结果，完成智能体的整体架构设计与功能开 发； 3. 测试与优化：通过功能测试、性能测试和用户体验测试， 标。 2.1 用户需求调研 在进行智能体开发的初期阶段，用户需求调研是至关重要的一 步。为了确保开发出的智能体能够切实解决用户的实际问题，首先 需要对目标用户群体进行深入的分析和调研。这一过程主要包括以 下几个方面： 首先，明确调研的目标和范围。确定调研的主要目标，例如了 解用户在使用现有智能体时的痛点、期望的功能改进、以及对未来 智能体的期望等。调研范围应涵盖不同行业、不同规模的企业以及

.......................................................................................92 7.1.1 需求调研与分析.........................................................................94 7.1.2 项目团队组建....... 新，并监控模型的表现，必要时进行再训练，以适应新的数据变化 和业务需求。 为确保实施方案顺利推进，各阶段的具体内容和预期时间表可 通过如下表格形式进行安排： 阶段 内容描述 预期时间 需求分析 深入调研，明确应用场景 1 个月 数据采集与预处理 收集数据，清洗与标准化处理 2 个月 模型选择与试点实验 选择合适 AI 技术，进行小范围试验 1 个月 模型训练与优化 训练模型，调整参数，解决过拟合或欠拟合问 终符合行业发展需求。 7.1.1 需求调研与分析 在项目启动阶段，需求调研与分析是非常关键的一步，以确保 AI 大模型在城市轨道交通行业的应用能够切实满足实际需求。该阶 段的主要目标是广泛收集和理解利益相关者的需求，包括交通管理 部门、运营单位、维护保障团队及乘客等。具体实施方案如下： 首先，制定需求调研的计划，包括调研的目标、范围、方法和 时间安排。通过确定调研的关键利益相关者，可以确保在后续流程

模型功能，还能保证其在数据安全、隐私保护等方面的合规性。通 过云端计算资源，企业无需投入大量资金进行基础设施建设，即可 获得强大的 AI 能力，这极大地促进了中小企业的创新和发展。 此外，市场调研显示，大模型的应用前景非常广阔。根据 Precedence Research 的报告，全球人工智能市场在 2022 年达到 了 387 亿美元，预计到 2030 年将增至 1,391 亿美元，复合年增长 3. 竞争分析： o 成熟企业的市场占有率。 o 初创公司的特色与市场切入点。 4. 成长潜力： o AI 市场和大模型技术的发展趋势。 o 政府政策对人工智能行业的支持。 根据当前市场调研，预计未来几年大模型 SaaS 平台的增长将 主要集中在以下几个领域：  智能客服：利用大模型提供人性化的客户互动体验。  文档生成与处理：自动化处理大量文档，提升效率。  个性化推荐 平台制定出更具针对性的产品策略与市场推广方案，从 而有效地切入目标市场，满足不同客户的需求。 2.1.2 用户需求分析 在人工智能行业中，针对大模型 SaaS 平台的用户需求分析是 设计方案的重要组成部分。通过调研和分析目标用户群体，我们可 以清晰地识别出他们在实际应用中的需求和痛点，为产品的功能设 计和市场定位提供有力支持。 首先，不同用户类型在使用大模型 SaaS 平台时，需求存在显 著差异。主要用户类型可以分为以下几类：

供了新的思路，也为患者管理、医学影像分析、个性化用药等一系 列应用场景带来了广阔的前景。因此，本研究的主要目的在于探索 和验证 AI 生成式大模型在医疗场景中的实际应用可行性，具体可 以概括为以下几个方面： 首先，通过系统调研和分析，以确定 AI 生成式大模型在不同 医疗场景中的应用潜力。这包括对现有技术的评估以及对各类医疗 实践需求的深刻理解，以确保所选应用方向具有实用性和必要性。 其次，旨在搭建一个可供临床验证的 AI 生成式大模型的需求主要集中在数 据处理能力、个性化医疗、流程优化、互动智能等多个方面。这些 需求指向了 AI 技术在医疗场景中应用的广阔前景，为技术的落地 提供了坚实的基础。 根据市场调研数据，医疗行业对于 AI 技术的投入持续增长， 预计在未来的五年内，医疗 AI 市场规模将达到千亿元，年均增长 率超过 30%。这一市场趋势进一步证明了我们对 AI 生成式大模型 在医疗应用领域的可行性分析是非常及时和必要的。 生成式大模型应用之前，必须充分了解和遵循相关 法律法规，以确保患者隐私和数据安全。数据共享与使用的合规性 是必须关注的重点。此领域相关法律例如《健康保险携带与责任法 案》（HIPAA）以及各类地区性数据保护法规，需要进行深入调研 和分析。通过建立合规机制，明确数据使用的边界和保护措施，可 以有效降低法律风险，提高应用落地的安全性。 伦理方面，AI 在医疗场景中的应用必须尊重患者的自主权与知 情权。在 AI 决策过程中，患者应被告知数据如何使用以及可能的

平台——元 保，联合国内保险科技研究机构——分子实验室，共同发布《人工智能大模型保险行业应用评测报告》。报告特邀国内知名 高校专家学者、中国大地财产保险股份有限公司、众惠财产相互保险社等共同调研并撰写完成。 《报告》通过保险、法律、医疗等相关领域常规知识问题，测试大模型的基础能力，同时针对部分主要典型的应用能力设计 了保险业务场景设定及问题，以测试大模型的实际应用能力。区别于以底层专业性能指标为评测维度的大模型评测报告， 智能核保 智能理赔 实时质检 专家点评 专家点评 专家点评 专家点评 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 从本次调研呈现的结果来看， AIGC 在保险行业应用层面的表现尚未完全成熟，但 AIGC 为保险业务场景深度赋能 的 潜力已然显现，保险机构借势 AIGC 拥抱人工智能浪潮、实现飞跃的趋势已势不可当。 随着今年

此，他们可能需要从根本上改变外包的方式。 保险公司需要严格把控人工智能的应用，以确保信任度和透明度，特别是考 虑到数据的敏感性。这意味着要为人工智能的使用制定严格的指导方针，以 及完全符合法规的流程。 调研数据同时显示，52%的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工

定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 系统的响应速度和准确性不足，导致客户满意度下降； - 风险管理 领域，现有模型在复杂金融场景中的预测精度有待提升； - 运营优 化 务操作。例如，提供一键转账、实时余额查询、交易历史记录查看 等功能。同时，为了提升用户体验，界面还应支持个性化设置，如 自定义主题、快捷方式和通知提醒。 为了更好地满足上述用户需求，我们可以通过以下措施进行优 化： - 用户调研：通过问卷、访谈等方式收集用户反馈，了解他们 的具体需求和痛点。 - 用户体验测试：在开发过程中进行多轮用户 体验测试，及时调整界面设计，确保最终产品符合用户期望。 - 数 据支持：根 报告，展示用户反馈的分布情况、常见问题和改进建议。这些数据 将为我们提供有力的支持，帮助我们在后续的系统优化中做出更加 科学和合理的决策。 为了确保反馈机制的有效性，我们将定期对反馈系统进行评估 和优化。通过用户调研和焦点小组讨论，我们可以了解用户对反馈 系统的满意度，发现潜在的问题，并及时进行调整和改进。同时， 我们还将建立一个用户反馈奖励机制，鼓励用户积极参与反馈。例 如，对于提供有价值反馈的用户，我们可以给予一定的积分或优

有中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格。 本报 告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 n 本报告基于本公司及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，反映了作者的研究观点，力求独立、客 观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响。本公司力求但不保证这些信息的准确性和完整性，且本报告中 的资料、意见、预测均反映报告初次