FOMO情绪蔓延？李彦宏给出了解药_风闻

AI 带来的焦虑越来越严重，一个诞生于 90 年代的名词 “ FOMO ”（ Fear of Missing Out ），中文称为 “ 错失恐惧症 ” —— 甚至成了这个行业的专属名词。

早期这只是一些大模型创业者的焦虑，但现在已经蔓延到了更多人，怎么做应用？怎么做智能体？会不会错过 AI 风口？会用 AI 工具的人会不会顶替掉自己的工作？都在成为焦虑点。

更多人意识到，有了 AI 辅助，原本许多专业工作的门槛正在快速降低——就像打字员原本只有专业人士能做，但后来人人可打字；短视频风口前，做视频只是从业者专属，而如今人人都可做博主。

一旦错过，可能错失的不只是风口，还有原本的饭碗。

把门槛降到足够低的 AI 工具，正在一一出现：就在昨天的 Create 2024 百度 AI 开发者大会上，李彦宏又一口气宣布了 3 个 AI 开发工具：AgentBuilder 、 AppBuilder 和 ModelBuilder。

看着是 3 个专属名词，其实只说了一件事：让不懂代码的人，用中文就能上手开发，会说话就能做应用，让人人成为开发者。

难易程度逐级递增，无论懂不懂代码，都能在里面找到趁手的 “ 兵器 ”。

比如其中的 AgentBuilder 和 AppBuilder ，都完全支持零代码模式。知危编辑部也体验了下这两个工具，觉得自然语言确实已经在慢慢成为新的通用编程语言，普通人也越来越能体会到开发者的乐趣。

先来说 AgentBuilder ，它是个智能体开发工具，开发过程几乎不涉及代码，如果你略懂一些，还能自己选低代码模式。

开发智能体的过程就非常简单了，想要什么智能体，直接在设定里，输入你想它实现的功能就行。

接下来到配置页面，除了修改开场白、引导词之外，基本上就是动动鼠标的事情。不仅能添加官方自带的小组件，还可以自己导入知识库，文档或者链接都可以。

像是我们要开发一个旅游助手，就可以在数据库里面加一些专门做旅游攻略的网址，它可以做到每天更新。

设置好基础配置之后，还能自己创建数字形象，选择专属的声音。

当然不用代码开发出来的智能体，在使用体验上也丝毫不逊色。比如我们让开发出来的旅游助手，帮忙规划一下杭州三天游玩的攻略，它除了给出详细的行程之外，还不忘给出一些网络上的旅游攻略，以供参考。

而且因为和携程有合作，开发出来的旅游助手也能实时调用里面的信息。让它推荐一些酒店，不仅能准确说出酒店的评分和价格，还能直接把购买入口贴出来，点进去就能买。

如果觉得 AgentBuiler 已经满足不了自己的开发需求，也没关系，百度还有内置更多功能的 AppBuilder 。

用它开发 AI 应用，配置页面会比 AgentBuiler 稍微复杂点，但也因此还能开发出更多有实用性的应用。

在发布会上，百度就展示了和华北电力大学合作的一个案例，他们开发出一个供学生用的 AI 助手，查学校制度、查课表、充饭卡、借书等等，都能在里面给解决了。

即便功能多了不少，但用它开发应用步骤并没有麻烦多少，依旧可以用自然语言，甚至昨天还上线了 **“ 三步生成应用 ”**的功能。

比如知危编辑部要开发一个能帮忙找专业论文的应用，第一步，先起个 “ 论文助手 ” 的应用名；第二步，解释下应用的功能；第三步，到工具组件里面，选出适合应用的组件。

百度在昨天更新了一波之后，已经有 55 个工具可以挑选，像是文生图、图像内容理解，还有语音识别等等，这种多模态组件 AppBuilder 都支持。

我们主要选了预印论文平台 Arxiv ，和一些图像处理，文本处理的组件。

前前后后差不多五分钟，论文助手就开发出来了。用起来也挺顺手，比如这段时间，大模型领域里混合专家模型（ MoE ）很火，让它帮忙找几篇介绍 MoE 的论文，行动很迅速，不仅找来了论文，还给出了每篇论文的摘要，再继续追问论文里面的内容，也都能回答出来。

要是懂点代码的话， AppBuilder 这次还可以选择代码态模式，能提供包括SDK、开发环境、调试工具、应用示例代码等各种开发套件和应用组件。

至于更专业的开发者，百度也提供了更适合他们的开发工具：ModelBuilder，让高效低价生产定制模型成为可能。

具体一点来讲，这个工具就是让开发者们能针对不同场景，微调出一个混合专家模型（ MoE ）出来。

为此，ModelBuilder 预置了 77 个大模型，有自家旗舰的 ERNIE3.5 和 ERNIE4.0，还有各种尺寸、针对各种垂直场景的模型。开发者可以针对自己要定制的模型，从里面选择几个进一步定制。

总的来说，百度提供的这三个 AI 开发工具，让不懂代码、略懂代码和专业开发者，都能找到适合自己的工具。

除了让所有人都能用上 AI 开发工具之外，百度这次还解决了开发者们一直以来都很头疼的 “ 变现 ” 问题，新增了流量变现渠道。

在 AgentBuilder 上开发出来的智能体，能接入到百度生态的其他产品，比如小度、贴吧、地图等等，AppBuilder 也新增了多渠道应用分发与集成功能，能一键分发到微信公众号、web 端等等，开发者们根本不用担心后续的流量分发问题。

更重要的是，它们都还有专门的数据分析入口，让开发者们能有针对性地对智能体再调优。

而这几个 AI 开发工具迭代到这样的效果，也是百度在踩了无数坑、交了很多学费才做到的。

去年一年，他们在芯片、框架、模型、应用这四层架构上不断优化，试图把成本打下来。到现在，支撑这些开发工具的地基：文心大模型，在性能上也有非常显著的提升，算法训练效率提升了 5.1 倍，周均训练有效率达到了 98.8%，推理性能提升了 105 倍，推理的成本降到了原来的 1% 。

从百度对 AI 开发工具的投入程度，我们也不难看出他们对 “ 人人成为开发者 ” 的决心，而它费这么大功夫降低开发门槛，归根结底就是为了激发出更多优质的 AI 原生应用。

据 IDC 的数据，2027 年全球生成式 AI 的市场规模将达到 1454 亿美元，在国内，这一数字会增长至 129 亿美元，2023-2027 年复合增长率高达 55.1% 。作为生成式 AI 的一部分，可以预见的是，未来一段时间内，AI 原生应用将会成为业内的发展趋势。

而 AI 原生应用的生态，也很可能决定着大模型应用能力的上限。

正如李彦宏说的，“ AI 正在掀起一场创造力革命，未来开发应用就像拍视频一样简单 ”。

而在 “人人都是开发者，人人都是创造者 ” 的未来，或许大模型的价值也能更快地被挖掘出来。