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AI原生应用月活破亿,智能体爆发式增长,秘密武器是提示工程(文末送~)

码小辫  · 公众号  ·  · 2025-03-10 17:10

正文


文末赠书

从诺贝尔物理学奖颁发给AI领域科学家,到英伟达市值超越苹果与微软,再到苹果推出Apple Intelligence AI系统,2024年AI的发展势头强劲,我们见证了众多突破性进展。而业界普遍认为2025年将是AI智能体元年,AI应用将迎来大规模爆发。


中国工程院院士邬贺铨在2025年ICT行业趋势年会上表示, 2025年不仅是智能体的元年,也将是AI终端的元年 。OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)也曾表示:“我们会拥有越来越好的模型,但我认为下一个巨大突破来自智能体。”


2024年11月12日,上海世博中心成为科技界的焦点,2024百度世界大会在此盛大开幕。百度创始人李彦宏在大会上发表了主题为 “应用来了” 的演讲,分享了对AI时代趋势的新思考。


李彦宏在演讲中强调,智能体将成为AI应用的最主流形态,即将迎来爆发点,它将成为 AI原生时代 内容、信息和服务的新载体。百度不是要推出一个“超级应用”,而是要帮助更多人、更多企业打造出数百万 “超级有用”的应用 。这一战略方向预示着AI技术将更加深入地融入人们的日常生活和工作中,推动社会的全面数字化转型。


2025年1月1日,值百度成立25周年之际,李彦宏又在全员信中指出:“没有万卡集群就不会有大模型的智能涌现,就不会有这次生成式AI的浪潮;没有数以亿计的运营公里数,无人驾驶就不可能比有人驾驶安全十倍;没有大量的AI原生应用的推动,国产AI芯片就不可能真正成熟!”


大模型赋能的AI原生应用 正在各行各业各种场景迅速普及,虽然超级应用尚未出现,但AI的实际渗透率已经不低,并且将在2025年继续井喷式增长。”


QuestMobile数据显示,截止到2024年12月,AI原生APP月度活跃用户已经突破1.2亿,同比增长232%,同时,用户粘性也持续增加,整体月人均使用时长达133.0分钟,月人均使用次数也达到49.6次。


AI原生APP主要分为两大类:一类是满足用户广泛需求的综合工具类APP,另一类则是针对特定场景设计的垂类APP。


在综合类原生APP领域,整体流量呈现出明显的二八分布格局,其中豆包、Kimi、文小言三家占据了80%的市场份额,豆包更是以7523万的庞大用户规模处于领先地位。与去年年中时的表现相比,豆包的运营策略有了显著提升。然而,值得注意的是,大多数APP仍面临着用户卸载率高这一棘手问题,这凸显出APP功能与用户体验设计未能充分满足用户需求的痛点。


在垂类原生APP赛道上,目前还没有出现用户规模达到千万级别的应用。在社交类垂类APP中,星野和猫箱表现突出,位居前列。特别是猫箱,在下半年的运营中取得了显著成果,其用户使用时长已经与同类竞品拉开了距离。对于社交类原生APP而言,要在用户沉浸感、探索欲以及满足感这三个方面下功夫,才能真正成为用户的“情感陪伴伙伴”。


由此可见,随着AI技术的不断成熟和进步, AI原生应用已经成为技术创新的重要方向 。AI技术的快速发展为原生应用提供了强大的技术支持,使得应用能够具备更高的智能化水平和更强的自适应能力。这种技术驱动的创新不仅推动了AI原生应用的快速发展,也为各行各业带来了前所未有的变革,如商业智能、办公助手、游戏娱乐、智能家居等。


在这些行业中, AI原生应用通过智能化技术提升了业务的效率和准确性,降低了成本,并为用户提供了更加便捷和个性化的服务 。同时,作为AI发展大趋势,AI原生应用正逐渐渗透到各行各业,引领着数字化转型的浪潮。


在这一背景下, 如何确保AI模型能够稳定、高效地生成符合预期的高质量输出 ,成为开发者们共同面对的核心难题。这一难题不仅关乎应用的直接性能与用户满意度,更深层次地影响着业务决策的准确性、技术生态的健康发展以及整个社会的智能化进程。


因此,市场对于AI原生应用开发领域专业人才的需求愈发迫切。这些人才不仅需要具备扎实的AI理论基础与丰富的提示工程实践经验,还需要具备敏锐的创新能力,能够准确捕捉市场需求与趋势,设计出符合用户期望的AI原生应用。


《AI原生应用开发:提示工程原理与实战》 一书从提示工程的本质出发,深入剖析了结构化提示设计、NLP任务引导、内容创作、生成可控性、提示安全设计等多个方面, 深度探索提示工程在AI开发中的应用与实践 ,为开发者们提供一套系统性解决方案、完整代码和提示, 解决开发中的提示工程痛点问题


本书作者 魏承东 曾经主持研发了服务超10亿用户的“疫情地图”系列产品,帮助公司获得“工业和信息化系统抗击新冠肺炎疫情先进集体”称号。他主持的项目曾两次荣获“IDC中国未来企业大奖”,是国内较早探索大语言模型在产业落地的技术专家之一,持有国内外30余项发明专利。


作者结合其过往 AI原生应用落地的大量实践案例 ,系统讲解了 提示工程的核心原理、策略设计、案例分析以及实战技巧 ,为开发者们提供了一套全面且实用的知识体系。

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