商业研究要理解决策机制：人们选故事而非概率，看atypica.AI

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    人们不是在处理概率，而是在处理故事。

    —— 丹尼尔·卡尼曼

     don't   , they    of .

    ——  

    商业研究是一门用于理解人类决策的学问。人并非仅仅依据纯粹理性来做决策，而是会受到叙事、情感以及认知偏见的影响。因此，理解那些影响决策的机制是商业研究的核心所在。我们研发了一个名为「.AI」的商业研究智能体：

    如果，「物理」为「客观世界」建模；

    那么，「语言模型」则有机会为「主观世界」建模。

    AI 有能力捕捉那些数据分析无法处理的人类决策机制，并且能够为个人以及商业的决策问题给予深度的洞察。

    体验地址：

    使用 .AI

    登陆 AI 后，你只需提出一个具体的商业研究问题，AI 便会通过 10 到 20 分钟的“长推理”给出一份详尽的调研报告。

    在这10-20分钟的长推理中，.AI会自动做如下的工作：

    1. 追问你1-5个问题，把研究问题弄清楚；

    2. 设计一系列工作任务；

    按照工作任务去浏览社交媒体，现在只浏览小红书，未来会有更丰富的来源。

    4. 按照浏览结果建立多种「用户智能体」；

    采访这些“用户智能体”，若未得到答案，就会接着去建立“智能体”。

    6. 总结采访结果；

    7. 生成指定视觉风格报告；

    「Nerd Stats」会记录在工作过程中所耗费的时间，会记录工作过程中的步骤，会记录有多少个智能体角色，会记录耗费的 token 等，这些记录也是一种智能体的「工作证明」（Proof of Work）。

    注：.AI的nerd stats

    .AI的使用场景

   

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    欢迎体验.AI

    .AI还没有设计好如何商业化，先发布一个「体验版」。

    用户可以免费进行3个研究，之后每个请我们一杯咖啡如何 ️？

    .AI「深入研究」和「企业版」功能

    对于产生的研究结果，能够继续下钻和追问，从而触发“深度研究”功能，此功能将在“.AI 企业版”上线。这一功能让用户可以把初步分析当作起点而非终点，开启更深入的探索之旅。当研究人员发现初步结果中的关键洞察时，可通过特定提示或命令激活深度研究模式，系统会自动展开多层次分析。

    2. 若对此感兴趣，可在头像下方点击“了解企业版”并留下相关资料。

    调用工具能力

    调用数据能力

    权限安全管理

    .AI也可以用在个人场景

    AI 是一种用于商业研究分析的智能体，然而它也能够进行一些个人决策研究。以下是我们的小伙伴提出的千奇百怪的问题：

   

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    .AI的局限性

    .AI的缘起

    多智能体：

    2023 年，斯坦福小镇的一篇论文让我们首次见识到了多智能体互动的概念。这篇论文名为《 :   of Human 》。然而，该文章并未真正展示智能体是如何进行交互的。

    注：斯坦福小镇研究团队《 :   of Human 》

    语言模型为主观世界建模：

    2024 年 11 月，斯坦福小镇的研究团队发布了一篇题为《Agent of 1,000》的具有开创性的论文。这项研究成功地对 1000 个随机的美国人的行为模式进行了模拟。研究人员借助 AI 对真实的人类进行了深入的采访，从而构建出了能够精准反映个体行为和决策模式的智能体。这些智能体与真人的行为一致性令人瞩目，其高达 85%以上，展现出了前所未有的模拟精度。

    这项研究表明智能体具备模拟真实人类行为以及进行有效访谈的巨大潜能。我们可以借助一个比喻来领会其创新点：传统研究用户的方式就像研究橙汁那样，是对其组成元素（标签）进行分析，然而即便知晓了所有标签，也很难将用户的复杂性完整地重新构建出来。而这种新方法相当于把橙汁提炼成精华粉末，接着借助语言模型这一“水”将其重新冲调成橙汁。

    这种“合成橙汁”并非全然天然，不过它竭力模拟了真实橙汁的口感、色彩以及营养特性。这种方法打破了传统用户画像中那种简化且标签化的局限，转而运用更为丰富且语境化的方式去为人类的主观世界建模，给我们理解和预测人类行为提供了全新的视角。

    斯坦福小镇的研究团队有《Agent of 1,000》这一成果。

    让模型调用工具：

    2023 年 12 月，GPT - 4 发布了其功能，从而使模型能够调用外部工具；2024 年 11 月，MCP 协议出现，让我们看到了模型操作工具（例如我们所做的内容管理工具）的可能性。这种技术进步开创了全新的应用场景，使得模型不再仅仅局限于在对话框内进行交互，而是能够主动与外部世界建立起联系。模型如今能够浏览小红书，自行去发掘有趣的内容，把潜在的热点话题筛选出来，还能够对内容表现以及用户反馈进行分析。

    发散优先的长推理模型：

    2025 年 2 月，R1 使我们能够看到清晰透明的推理过程，由此知晓了如何设计基于基座模型的推理架构。客观世界或科学问题的推理方法注重“收敛”，而主观世界或商业问题的推理则需要注重“发散”。我们将其定义为以下四个维度：

    1）学习过去的案例

    2）灵光乍现