图片来源：Unsplash
GPT Store 的得与失
GPT Store 的概念最早在 2023 年 11 月的 OpenAI 开发者大会上提出。由于高层的内斗大戏，原定的发布计划被推迟，直到 2024 年 1 月 11 日 GPT Store 才正式上线，Sam Altman 发言称 GPTs 把指令、扩展知识和行动结合了起来，将在任何场景发挥价值。
Sam 所言非虚，当月 OpenAI 官方就宣布用户已创建超过 300 万个 GPTs，包含产力工具、研究分析、编程、生活方式、教育等多个类别。2024 年 5 月 14 日， OpenAI 又宣布新的利好，GPT Store 解除付费用户限制，将对所有用户免费开放。
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GPT Store 的爆发增长态势是惊人的。一方面得益于 OpenAI 的强大的流量效应，敏锐的开发者不会错过流量红利，何况还是 OpenAI 的流量池；另一方面来自于 GPTs 极低的创建门槛，一个 GPTs 应用创建过程与 ChatGPT 的日常对话流程类似，开发者无需编程，仅需与 GPT Builder 对话并在 Configure 上编辑细节就可直接发布应用。
GPT Store 是一场无代码革命，也是 GPT Store 的第二次生态尝试，现在看确是得失兼具。从正面效应看，UGC 的大量涌入，迅速拉长了长尾 GPTs 的供给，对大模型技术普及和终端用户接触的意义非凡。同时，GPT Store 被类比为苹果 APP store 的叙事，也助力了 OpenAI 1000 亿美金估值的融资故事。
但故事的另一面，GPT Store 的问题也在发布后几个月中逐渐凸显。「The information 」曾报道指出 GPT Store 的发展比预期缓慢，并披露了 OpenAI 与其开发者之间的诸多不和。比如上架了众多规避内容检测，涉嫌侵权的 GPTs。此外，由于 GPTs 的开发门槛低，随着 GPTs 的公开，其他创作者可以通过模仿和测试不断优化提示词的效果，抄袭问题十分严峻，但 OpenAI 并未在原创保护上提供有效的限制手段。甚至还有大量的山寨 GPTs 出现在搜索前列，这意味着 OpenAI 的基本审核工作都十分松懈。OpenAI 作为平台方，在原创保护、生态运营、安全问题上正在损失开发者的信任。
GPT Store 的教训，Kimi+的机会
什么是 Kimi+？
GPT之后，各家AI厂商也都在尝试智能体，但思路有所不同。豆包的智能体就在主流程里，仿佛一个AI版微信，更多切情感陪伴的场景；而Kimi则制作了效率工具场景的AI分身
Kimi+将不同场景和任务封装成模板，以便用户高效使用，Kimi+ 提供了一系列专业技能增强版助手，这些助手就像是 Kimi 的分身，每个都拥有独特的技能，可以帮助用户解决不同的问题，从提示词设计到写作辅助，或者是学术资源的搜索，类似于一个私人助理团队。
Kimi+目前共有五大类目，包括官方推荐、办公提效、辅助写作、社交娱乐、生活实用，总计 24 个智能体。这些智能体覆盖了多种常见的使用场景，例如翻译通、Offer 收割机、PPT 助手、小红书爆款生成器、学术搜索等
用户可以在 Kimi 的网页端上使用 Kimi+，包括直接打开对应的 Kimi+，或者在聊天窗口单独激活、也可以在聊天栏中@对应的 Kimi+。这种方式可以让用户在一个窗口内完成整个工作流，无需在不同的应用或工具之间来回切换。
Kimi+的优势
GPTs 的能力建立在模型能力之上，体验下来，Kimi+ 和其他智能体最大的差异化有二：
第一，无损上下文带来的输入，信息量更丰富。Kimi 智能助手支持 200 万字的超长无损上下文输入，这意味着它能够一次性处理大量的文本数据，而不会丢失或损坏信息。无损上下文处理与我们经常听到的 RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）不同。无损上下文处理靠底层技术突破实现，类比于脑处理容量。在复杂对话环境中，无损上下文是保持连贯性和一致性的关键。
第二，垂直领域的信息源，回答质量更高。垂直搜索来自于信息源的优化，信息作为原材料，对于专业领域的回答质量至关重要。在 Kimi 官方推出的不少智能体中，垂直搜索是核心能力。比如 Kimi+什么值得买，搜索源是「什么值得买」社区中的 UGC 内容；学术搜索的搜索源是 Bing Scholar；长文生成器，则是用到了多步搜索能力，可以一口气搜 50+个信息来源，大幅提升了文章生成质量。
不少学生和科研人员已经非常依赖 Kimi。这次学术搜索不仅能处理用户上传的文件，还能主动搜论⽂、找⽂献、找理论、写综述。我们用学术搜索做个能力测试，写一篇关于脑机接口的综述
第一步打开「学术搜索」
面对浩瀚如烟的论文，我希望 Kimi 搜索论文的同时提出阅读建议。输入 Prompt「帮我找到 5 篇脑机接口领域最新的英文论文，简单总结，附上论文链接。并且给我一些阅读的先后次序建议」
Kimi+ 的搜索结果很全面，不仅有脑机接口技术的概述、不同交互方式还有关于未来进展的预测，提出的阅读次序也很有帮助。
第二步 打开「翻译通」。将前序步骤得到的一篇阅读材料做全篇中文翻译。
第三步 打开「论文写作助手」
写作是个需要不断模仿和打磨的过程，我想学习看看优秀论文的论证思路，「论文写作助手」是个很好的老师。它还能帮忙一键润色论文内容，让表述更严谨，更准确。
Kimi + 学术搜索，很好地展示了 Kimi+长文本和垂直搜索的能力，对于需要多步骤进行的任务，也能在一个对话框中进行多任务的调用，减少了用户操作的摩擦。
Kimi+ 的机会
据悉，Kimi+正在筹备对外开放智能体能力，可以预见会有一大批应用开发者基于 Kimi 强大的长文处理和搜索能力构建各个场景的智能体助手。
前事不忘后事之师，OpenAI 的 GPT Store 给开发者和模型厂商都做出了示例。在提示词不再构成壁垒时，大模型的基础能力如长文本、搜索能力将成为应用开发的关键。同时，平台方健康的生态运营才能长久地留住开发者和用户。
Kimi的智能体是强效率工具导向。效率工具比情感陪伴方向更难、对模型能力&信息源要求更高，Kimi想做难而正确的事。
参考链接
https://www.theinformation.com/articles/openais-chatbot-app-store-is-off-to-a-slow-start
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