各位看官认为生成式AI发展方向是Agent还是Chat？
首先我们来简单看一下这两个的区别：
Chat是一个以"大脑和嘴"为主要构成的智能体，专注于信息处理和语言交流。以ChatGPT为例，它能够准确理解用户的查询，并给出有价值和连贯的回应，但它本身并不直接执行任务。
Agent像一个具备"大脑、手和脚"功能的智能体，不仅具备思考和决策的能力，还能执行具体的任务。这意味着Agent不仅能在思考层面上做出决策，还能将这些决策转化为实际行动，完成指定的任务。
我们可以认为Chat重心是"说"，而Agent重心是"做"。
就像生活中交朋友一样，你是选择耍嘴皮子不办事的朋友，还是选择默默无闻办实事的朋友？
Chatgpt一经发布可谓是火爆大街小巷，但是我们要清楚但凡人们对躺平的美好追求还存在，"让机器为我们干活"的念头就不可能消失，所以人们不可能仅仅满足于让它"嘚啵嘚"。
然而DeepBI作为AI原生数据分析软件，不仅能在数据集范围内实现"问不倒"，还能一句话实现数据可视化、一句话自动生成数据分析报告和精美大屏展示！
有人会在这打退堂鼓，这么多功能肯定很复杂吧！明确告诉你们，很简单，所有过程中不需要任何代码知识，就是提需求等DeepBI给出结果就可以！
DeepBI为Airbnb赋能
Airbnb成立于2008年，短短9年时间成为了短租民宿行业的巨头，并且仍在不断的冲击着传统酒店行业，抢占着这一市场。
目前Airbnb作为一款社区平台类产品，其业务遍布了191个国家，通过DeepBi对于数据进行分析，旨在通过梳理数据后发现airbnb在做好了产品体验、房源美感、民宿共享服务之后，其服务是否存在可以改进的地方。
根据近年的Airbnb的运营数据，DeepBI 通过不同的指标就可以制作出一份数据分析报告并且提出建议，给出修改或者提升方向。
DeepBI 可以对大量数据快速进行处理并得到所需要的问题答案，相比于对数据进行人工处理大大节约了时间成本以及人力成本。
不仅仅是基于问题进行回答，根据数据绘制可视化的图表也是DeepBI信手拈来的工作！
甚至根据提出的问题，DeepBI可以提出许多建设性建议。 例如在上面这个问题中，针对Airbnb用户数量与季节变化的关系。DeepBI 提出夏季用户较多冬季用户较少的现状，并据此建议以此来调整营销策略。
那我们就要问一下DeepBI应该在什么时间段给优惠了，直接看截图：
在对于应该哪些时段给予优惠这个问题进行提问时，DeepBI对于时段的理解需要更具体的定义。在本次提问中原意是想提问哪些月份应该给予一些优惠来提升客户数量。
在将时段更加细致的被确认为月份的时候，DeepBI完美的回答了各个月份的预定数量并分析出应该给予优惠的时段
DeepBI是如何做到的
我们来看一下DeepBI对每个问题的工作是如何做到的，就拿上面"我们应该在哪些月份给予优惠"为例：
对于应该在哪个时段给出优惠的问题，DeepBI选择调用了表格中的 'date_first_booking' 字段
将该字段的数据交给 '数据分析师' 进行分析
最后交给 '报告师' 进行总结回答
这样，一份精确而又全面的回答就会被返还回来。
整个过程完全由DeepBI中的multi-Agent（AI智能体们）相互协作给到我们准确的答案，这样的一款数据分析软件是不是犹如我们身边有一个专业的数据分析团队， 只要我们需要它们就随时待命。
关于DeepBI
DeepBI 是基于GPT4的Muti-Agent数据分析软件，现已在GitHub上开源，大家可以随时去下载体验
GitHub开源地址：github.com/DeepInsight...
现扫二维码加入DeepBI 用户群，联系客服还可免费领取20万试用Token，数量有限，先到先得