随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术应用在智能助理的各个环节。本次分享主要探讨通用智能助理所面临的技术挑战，结合小爱场景中的具体实践，分享小爱的应对策略；同时讨论未来的发展方向。

演讲提纲

1. 通用Agent面临的问题和挑战
   • 通用Agent的定义
   • 通用Agent常用技术架构：单Agent&多Agent
   • 通用Agent面临的问题：context理解、记忆、语义表示、多agent配合等
2. 通用Agent技术在小爱场景中的实践
   • context理解：基于RAG和预分类的混合理解调度架构
   • 记忆机制：记忆的提取、使用和遗忘
   • 个性化：个性化理解&基于大模型的搜索推荐
   • 多模态理解：基于文本和图像的混合理解方案
   • code式语义表示：构建机器人的“执行之手”
   • 多Agent的技术架构：多Agent配合机制
3. 总结和展望

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 现有的技术方案很难满足用户的需求。

听众收益

• 熟悉通用人工助理的构建
• 多Agent系统的构建