ChatGPT的下一步，AltGPTs
原创 一乐 蓝莺IM 2023-12-12 10:11 发表于北京
蓝莺GPT商店发布，AI开发者们可以分享自己定制的Chatbot了！🎉🎉🎉
阅读本文，跟我们一起回顾生成式AI元年，看GPTs为何如此重要。
也看看为什么要做企业级GPT，然后聊聊这个新的GPT商店怎么玩 :D
ChatGPT一周年，以OpenAI的宫斗结束，八卦与狗血，一度将DevDay的光芒遮蔽。
也让很多人忽略了这个可能是OpenAI生态建设的最重要措施，可分享的GPTs和GPT商店。
11月4日，OpenAI DevDay发布GPTs消息时，我们的GPT商店AltGPTs就已完成产品设计，并在随后的GTLC华中站·Agent黑客马拉松中对所有参与者进行了预览发布。
参加黑客马拉松的所有作品均使用蓝莺AI服务搭建，包括智能消息、企业知识库和AI插件，并将Chatbot发布成GPT胶囊，供其他Chatbot创建者使用。
这里，我们将可生成定制Chatbot的GPT应用称为GPT胶囊，而不是GPTs，因为它比GPTs更加强大，用《七龙珠》里的万能胶囊形容更加贴切，具体原因我们稍后展开。
在下文关于应用分发机制的讨论中，你可以认为GPT应用、GPTs、GPT胶囊是一样的，他们都是由开发者定制的GPT。
如果把GPTs看做GPT应用的初始形态，那GPT商店其实是GPTs的分发平台，毫无疑问，它对OpenAI的重要性会像APPStore之于Apple一样。鉴于当前阶段仍是百模大战，OpenAI并没有像Apple一样的生态统治力，这也就意味着，所有大模型都需要一个这样的分发平台。
因此，我们发布这个企业级的GPT商店，蓝莺AltGPTs，让所有大模型服务都可以有一个GPT商店。
看名字你也知道，它也是对Altman的一次致敬。
在详细介绍AltGPTs前，我想有必要讨论两个问题，1）为什么我们觉得GPTs如此重要；2）为什么我们需要企业级GPT，而不仅是GPTs。
为什么GPTs如此重要
权游大戏已经落幕，让我们回归AI本身，看看过去一年跟AI一起走过的路。
2022年11月30日，OpenAI在发布ChatGPT的时候，我们就意识到，AI的跨越升级开始了。于是12月上线智能消息服务，并说明了如何在APP中增加ChatGPT。
2023年3月，因为RLHF能力的强大，我们也开始将AI应用在智能客服中，并尝试用提示词解决幻觉等实际问题，提出了ChatGPT做智能客服的十条服务准则。
随着大模型AI技术的热潮到来，越来越多的人加入大模型产业。大模型上下文的限制以及开源大模型Llama等的出现，促使很多垂直领域的公司开始搞基座大模型。
7月，基于对大模型工程技术的了解和成本产出比的朴素认知，我们开始提醒客户和合作伙伴循序渐进使用大模型AI服务，不要总想着自己训练大模型，你的业务可能并不需要。
与此同时，我们发布了企业知识库服务BlueVector，支持通过通过上传文档和配置网站内容来定制AI，作为我们对垂直领域场景的解决方案。
同时增加了给微信公众号配置客服AI的功能。
8月，国产大模型开始商业化，加上监管新规的执行，我们增加了国产大模型支持。
10月，我们发布了使用函数调用实现的AI插件服务，让AI可以驱动应用。其实早在3月，OpenAI就发布了插件机制，可惜曲高和寡，作为调整方案，其又在6月发布了支撑插件服务的函数调用接口，这个功能让AI可以更高效识别用户意图进行函数调用。
11月，OpenAI发布一周年到来之际，OpenAI DevDay发布了GPTs，并介绍了未来的GPT商店。如前所述，我们的AltGPTs也已开始开发，这就是你今天看到的跨大模型的企业级GPT商店。
这一年里，我们做的事情都在围绕AI应用落地，我们也接到了来自从国企央企到互联网公司，再到超级个体KOL的各种需求，我们清楚看到了市场两极分化的程度，看到了能力与应用之间的鸿沟。
企业应用方面进展比预期要慢。
一方面，很多企业并没有想清楚如何将AI应用在业务中，他们也需要理解为什么大模型AI与之前的AI不同，什么是适合AI做的，什么不是。
另一方面，很多看似简单的原理和方案，在实际应用中仍然有很多工程问题要解决。这虽然是我们做应用框架的机会，但很多公司都忍不住要自己先试一试，即使他们最终都会发现跟我们方案之间成熟度易用性的的差距。
这明显拖延了AI在企业应用中落地的速度。
但大模型从未停止进化。我们看到了越来越多的可能性，也越发相信智能时代的未来。
跟我们有同样感受的，就是那些在各个社群里分享AI技巧的极客们。他们或在完善或在突破，不断探索AI能力的边界。
他们欣喜的交流最近用ChatGPT完成的工作，做到的炫酷的事情，但是最后分享的，缺只能是一段冗长的提示词，需要感兴趣的朋友复制粘贴，在自己的OpenAI账号下艰难重现。
让这种情况越来越难的，是AI Agent的热潮，由Lilian Weng的一篇关于大模型驱动的自治智能体文章引爆。
因为一个完整的AI Agent不是几句提示词所能够代替的，它需要更强的规划以实现完成业务，需要有更大的记忆来存储领域知识，还需要有驱动业务的工具。
这也分离了GPT开发者和GPT使用者。
我们用前者来代替那些走在前面的AI探路者，那些充满AI技巧的极客们，用后者来代替那些对AI充满好奇，但由于研究时间和经验限制，主要精力都在体验和感受AI的人。
我之所以有这样的感慨，因为我今年在多个大会分享过，也观察了TGO鲲鹏会会员对AI的使用。在这个号称集中了全中国最懂技术的一千个CTO的社群里，还有相当一部分人没有用过ChatGPT，这令人难以想象。
但是你看，当我们将GPTs看为应用，区分开了GPT的开发者和使用者，这是不是像极了APP开发者和使用者？
有了GPTs，GPT开发者的发现和知识可以从解决自己的问题到开始解决别人的问题，从分享好玩的文字（提示词）到分享好玩的工具，甚至通过分享这样的工具获得收益。
GPTs让OpenAI有了开发者生态，而只有有了开发者，企业对AI的理解和后续的应用落地才有可能加速。
GPTs的局限与企业级GPT
但GPTs是有局限的，这也是很多人用起来的感受，它还是不够强大。
1. 知识库大小受限且类型单一
我们知道，GPTs可以上传文件，但文件大小是有限制的，而且使用方式较为单一。按照之前我们对Agent所需要的记忆的理解，这种存储模式其实还只能用在知识记忆和有限的历史记忆，而不是更丰富的业务记忆和会话记忆。
2. 知识文件没有权限控制和数据保护
最重要的上传的文件可以轻松通过提示词被使用者获取，这在企业应用甚至是某些个人应用或数字分身里，都是很难令人接受的设定。
3. 动作Action比较简单
GPTs确实可以通过Action来调用外部系统，但是这跟能够支持千级别API导入处理的AI插件来比，说玩具虽然有些夸张，但差距仍是十分明显的。
在API调用鉴权特别是OAuth的时候不稳定经常出错，是尝试过的朋友的第一感受。
4. 使用对话方式构建GPT有难度
当前构建Agent的方式，有三种典型操作：
一种是手写提示词，然后对话调教，就像GPT Builder一样； 另一种是通过GUI界面定义工作流，使用拖拽等方式进行流程沉淀，例如ChatFlow[1]； 还有一种更倾向于使用编程方式进行流程定义和编排，像微软PromptFlow[2]、刚刚开源的微博RillFlow[3]以及尚未发布的xAI PromptIDE[4]。
虽然我们不能排除未来应用开发方式以对话构建的可能，但我们相信，在相当长一段时间内，需求和应用的复杂性意味着其需要更强大的IDE支持。
5. 厂商锁定仅限于OpenAI
严格来讲，这不能算是GPTs的局限，GPTs当然是服务OpenAI的。但是对于企业级应用来讲，厂商锁定仍是一个巨大的风险，对于国内监管新规下企业更是不可忽视的问题。
以上这些，都是企业级GPT要解决的问题。
一个跨大模型的GPT商店
有了企业级GPT，就要有发现与分发机制，这就是我们今天发布的AltGPTs：
- 它是企业级GPT/Agent的分发平台，因为我们支持构建企业级GPT；
- 它是跨大模型AI的，因为我们支持多大语言模型，也只是随时配置；
- 它可以让GPT开发者赚到钱，因为我们会增加GPT应用定价机制；
因为好用的工具，就是要完成应用的闭环，不管AI多么强大，它都需要与当前企业应用做对接，这部分并不是聊天那么简单。
而蓝莺AltGPTs将为所有LLM创建GPT商店机制，创建Agent开发、分发、收益分成的统一平台。
如果你是AI领域超级玩家，喜欢分享自己的GPT应用，或者希望为私域的用户提供增值服务，欢迎添加文后公众号提前试用收费GPT。
如何使用
如前所述，你只需要在创建Chatbot之后，使用生成GPT胶囊即可创建自己的GPT应用。
生成时需要填写的主要内容为GPT简介，以及一个GPT开发者的lanying.link地址，方便使用者联系作者，再加上密码和定价：
之后，GPT开发者即可在创建Chatbot时导入GPT胶囊即可：
至于如何创建Chatbot，可直接搜索本公众号视频号查看使用指南。
后记
我们当然也知道，这一年，多模态技术接连突破，开源大模型能力突飞猛进，但我们关注大模型的能力进展，我们更加关注AI带来的新应用机会。
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https://lanying.link/00h0vp [5]
关于蓝莺IM
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