在近日召开的顺网科技战略升级及产品升级发布会上，顺网科技CEO樊星博士提出了大模型应用落地的挑战。大模型落地到应用并不是在跑“最后一公里”，它们之间还有很长一段路要走，而智能体引擎将进一步缩减大模型到应用之间的距离。顺网科技结合实际项目经验，提出了“AI应用的五层范式”，旨在解决AI应用落地的难题。顺网创新研发的灵悉引擎，将在智能体层发挥连接算力、大模型与应用的关键作用，帮助从业者降低AI的准入门槛，促进高质量AI陪伴应用的构建。
在落地层面，顺网科技探索出一条新的道路，即涵盖“算力层、基座模型层、模型池层、智能体层、应用层”的“AI应用五层范式”。其中，算力层提供了强大的计算基础，支撑着模型的训练和运行；基座模型层利用这些算力构建出可适用于多种任务的通用深度学习模型。模型池层作为一个资源库，存储了各种经过特定训练或微调的模型，以备不同的应用场景调用。智能体层发挥着至关重要的作用，整合了底层的算力和模型资源，根据应用层的具体需求，智能地选择和调度这些资源，确保问题解决的高效性。应用层将这一切转化为面向用户的具体产品和服务。
在顺网科技AI应用五层范式中，智能体引擎不仅是技术到应用的转化器，更是连接整个体系高效运作的关键。通过智能体引擎的有效运用，大模型的强大能力得以在各种实际应用场景中得到充分发挥，最终实现了大模型到应用的顺利转化。
基于五层范式，顺网科技研发了自己的智能体引擎——灵悉引擎。灵悉引擎具备四个核心系统：智识中枢、感知与反馈、执行体系和陪伴设定。智识中枢致力于提供更强的决策规划能力和更低的使用门槛；感知与反馈板块关注于智能体的环境感知和用户交互，增强多模态交互的体验；执行体系通过任务补全、链接和执行来实现复杂功能；陪伴设定提供了个性化和快速生成的能力，允许用户根据自己的需要创建定制化的智能体，实现个性化陪伴。
智识中枢与陪伴设定是灵悉引擎的两大特色模块。通过智识中枢，参数更小的模型能实现与大模型相当的任务规划和决策能力。陪伴设定模块提供了更大的灵活性和个性化选项，允许用户根据自己的需求定制智能体，实现千人千面的个性化定制效果。
顺网科技总结了一套评估智能体陪伴能力的评估方法——AI CoMpanion BencHMaRk即艾卡帕尼评估体系。其具备对话能力、角色一致性、角色扮演吸引力、决策能力四大类共17大评估维度。通过这些综合性的评估维度，艾卡帕尼评估体系能够全面地衡量智能体的综合陪伴能力，为AI陪伴应用的开发和优化提供了一套标准化的评价框架。
灵悉引擎将在未来AI应用的发展中发挥重要作用，连接模型与应用、优化成本效益，引领AI技术从“模型时代”向“应用时代”转变。
