面，还可以看到其他非大模型属性相关的配置，比如头像、名称、个性签名等。是不是和你注册社交账号时的必填信息差不多，就差来个实名认证了。这种拟人化的设置，正如钉钉AI助理的助理命名那般，你看到TA想到是一个专业的人，而不是冷冰冰的工具了。另外，创建的AI助理也和同事一样，可以在消息列表、通讯录中查看到。 二、AI Agent该如何发展？ 众所周知，产品类型主要分为两大类to B和to C。to B产品，面向角色化用户，重视效率；to C产品面向个体化用户，重视情感。AI Agent也可以按照这两种产品类型落地，笔者将继续以钉钉AI助理为例，尝试从落地产品类型来探索AI Agent如何发展。 to B完善输入逻辑，支持统一价
值观 钉钉作为办公效率软件，归属于to B产品 捷克共和国电话号码列表 类型，自然钉钉AI助理也属于to B产品。通过上一章节的介绍，可以看出钉钉AI助理在AI Agent的落地上已经领先了很多，但作为to B的应用真的要止步于此吗？当然不是。笔者在深入体验钉钉AI助理的过程中，慢慢找到了方向。当笔者在与新组织里配置的AI助理对话询问考勤情况时，AI助理回复的是一个考勤结果接口返回的数据。 从纯体验角度来看，这已经是很智能了，不需要让人事再去做统计分析了。可是当笔者代入场景感受后，发现并没有解决真正的问题，因为在钉
钉后台笔者并没有配置考勤班次信息，而且在这个新创建的组织里只有笔者一人。 所以在上述场景下，AI助理应该回复暂无考勤记录，你可以先配置考勤信息哦或者暂无考勤记录，快点扩充队伍，并配置考勤吧点击进行配置。当然现阶段的大模型应用都在要求使用者学会提问，如果在一开始向AI助理提问公司还未配置班次信息，昨天公司的出勤率是多少，笔者就会得到如下回复。 不过如果一个产品需要依赖用户一定的对话成本来提升效率，个人认为这不是好的产品形态。只有一眼看穿用户，才能高效地给出准确的答案，所以笔者认为大模型的信息获取可以不单纯来自于使用者的输入，这样才会让to B发展方向上的AI Agent展现出更高的效率和准确率。 提到to B还得说另外一个方向商业化，但是类似钉钉这种服务企业的to B产品面临一个非