“ AI领域当前发展聚焦生产与整合两大趋势：生产端以AIGC为核心覆盖多模态技术，整合端通过Agent平台、RPA工具等推动B/G端市场应用，底层云计算及API平台降低AI成本。重点介绍一款名为Antispace的集成产品。”
每一门新技术诞生后，都会经历飞速爆火，然后被舆论过度乐观放大期望，随着技术在越来越多领域未达到预期，负面评论就开始涌现。再经历逐步改进后，被广泛认可。虽然现在随着资本和技术的涌入，低谷期被迅速跨越，但其发展大致方向已经愈发清晰。
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AI趋势：生产、整合
个人总结目前AI类产品（非chatgpt这类基座大模型）的发展主要是2个趋势：生产、整合。
生产就是AIGC，各种N生M（如文生图、图生视频等）、AI写作、数字人等。目前这条主线已经把多模态的基础技术领域都覆盖了，尤其是上周发布的豆包CreationAgent，博采众长，在一致性方面有明显优化。
在达到技术的边际效益后，小厂逐步退出大模型的军备竞赛，开始做一些更精细化的优化，如动态优化技术，通过门控和同步加载，从获取用户input，到生成结果转换语音，整个流程压缩到0.6s以内；或做更细分领域的探索，如生成系列海报、快速生成podcast。
整合就是各类agent，如dify、coze等通用平台，manus这类虚拟机平台，基于MCP协议的各类AI编程、沉思或deepresearch这类深度生成平台。随着影刀这一批传统RPA工具完成技术积累，开始新一轮竞争洗牌，在25年下半年的G端和B端市场，随着政府侧投资和企业端应用成熟，又将掀起热潮。
此外，还有一些服务AI底层的平台，如云计算的IAAS服务商、todesk这类云电脑产品、聚合数据这类API集成平台，共同促进AI成本每年下降约10倍的发展。但也可以看到，随着AI新技术，对IT领域存量知识资产的使用也达到瓶颈，接下来也很难看到再引爆大众的产品出来。
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Antispace
今天重点介绍一款产品——Antispace。拥有人工智能助手的操作系统（AIOS），号称“WORLD'S FIRST AIOS TO KILL BORING WORK.”原因是它与我实现了我之前的一个设想：通过桌面端或跨平台应用，将个人或组织的productive tools做整合。
Antispace的核心业务流程是将用户的邮箱、日历、笔记等工具整合在一起，利用人工智能分析用户习惯和上下文。它通过预测最优操作并协同执行用户任务，提升用户效率，相比copilot更符合我心目中的智能助手。
这款产品的诞生一方面是基于今年以来前沿大模型对长文本的理解、微调成本的飞速下降、MCP协议出现降低整合门槛、以及AI领域隐私保护技术的发展。另一方面是各类端到端工作流探索、多agent协同的算法，能够根据任务内容自动调用最合适的算法，贴合个人工作习惯。
类似的产品还有motion，是根据团队成员的日程安排和项目计划，实时完成所有人员的排程，提升协作效率，帮助团队保持高效运转。在客服管理方面，也在逐渐诞生一些基于企业微信或钉钉的小应用，能够为每位客户快速定制agent，通过企业知识库和SOP流程，个性化跟进客户。
Antispace还有个亮点是可创建自定义的character，通过将agent人格化，定义文本内容和工作流风格，使其更体现个性化，输出结果祛除AI感。国内也有不少开始做agent人格化的产品，尤其是小红书这类做内容平台或社群的，降低运营成本、提升UGC和用户活跃度。
对Antispace接下来的优化方向，有三个方向的思考：
1、从场景和目标用户角度考虑，目前都是面向办公室白领人士，接下来可以通过语音处理和硬件集成，能够面向更广泛场景。如仓库，一名仓库管理员可以直接对话，双手清点入库产品，同步完成数据录入。
2、在技术层面作进一步封装。目前还需要人工完成一些低代码配置，接下来可以通过历史数据完成日志挖掘，自动形成工作流结果，降低用户的操作门槛。
3、在市场方面完善生态，加入更多办公软件，针对部分垂直领域和岗位，形成完整的解决方案，在B端和G端市场进行推广使用。C端是一些集成上下游的平台更具优势，如飞猪、携程等。
中期趋势是随着大模型在多模态感知能力的提升，能够在更加复杂的场景中使用；或者随着成本进一步降低，面向每位客户的定制化agent越来越复杂，到时候运营对象不再是面向一个个群或某个平台，而是原子化到个人；在B端会进一步集成，如面试招聘，通过集成AI的Saas和RPA，企业自动进行人才盘点并根据岗位编制自动形成HC建议，经过人工确认JD和面试要求后，自动分发到各个渠道，通过接口或邮件获取投递简历，自动筛选、邀约、发起在线面试并生成评估报告。