目前强化学习只出现在LLM的RLHF阶段。将强化学习思想引入Agent领域，或许可以帮助AI Agent取得进一步的突破。那好吧，那我就自己建一个，几个操作员，自己建，建一个像他这样的团队。如果就这样失败了，那就没有办法了。反正世界乱了最好，他可以重新划定界限，通常最大的运营商因为既得利益而最反对。艾克说：扎克伯格这几年学到了很多东西，肚子里又燃起了新的火。

迄今为止，盖茨已向盖茨基金会捐赠了价值358亿美元的微软股票（约合人民币2500亿元）。难以想象，这些在PC互联网上都是成熟的模式，但在手机上却不敢这么做。他们把流量转移到手机上，白白减少了收入。这是一件可怕的事情。

1、千亿美金下的反思

C。合作机制设计：将Agent应用于企业是一个复杂的问题，需要考虑很多因素：如企业/用户数据的共享、安全性、权限管理机制等；还有Agent之间的分工，分层的方式，就像我们前面提到的Agent Framework一样，和工厂系统、公司系统有一定程度的相似。

但电子购物没那么快，因为很多人还是想在PC上慢慢看，但相反，O2O、携程，包括去哪儿，现在下载量差不多有40%，有时甚至60%，手机，包括团购购买，现在在手机上大量使用。为什么？在移动互联网还没有那么普及的时候，大家都用物联网来打电话。现在他们使用电脑。现在，你使用电脑的时间都花在了移动终端和移动通信网络服务上。事实上，运营商们还是很担心的。什么？

目前有两种思路可以进行干预，让Agent更加可控。这两类产品来自不同的角度。我们相信两者都有未来的商业前景。比尔盖茨捐款无数，仍是首富：我的数千亿美元财富证明财富分配不公。中间层Infra侧重于提供实用且可复用的Agent框架，降低开发Agent的复杂度，并为Agent协作提供机制设计。

包括很多以前不起眼的，比如搜房网。不知不觉间，市值已经变得和三大门户一样，和新浪几乎持平。我以前以为搜房网很小，但搜房网有几千人在不同的城市运营。就像工厂、企业系统中经常发生的角色协调和博弈一样，LLM也需要按照各自的职责各司其职，完成任务，形成一个完整的协作组织。

那么再次强调，在互联网时代、移动互联网时代，一个企业看似坚不可摧，但实际上却存在很大的危机。如果不能把握这个趋势，其实是非常危险的，之前积累的东西可能会化为乌有。一旦跨过这个障碍，你将势不可挡。这是一种感觉。

企业可以通过定义Agent并收集领域数据和行为序列来更好地使用LLM，以提供更完整的数据反馈进行微调；同时finetune可以支持某个领域更专业、更可靠的Agent。两者结合在一起，可以让LLM在企业端更容易实施。