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如何形成AI反馈机制,在做出Agent之后,业务使用后的反馈。

Answer

以下是一些建议,可以帮助形成 AI 反馈机制,在创建 Agent 后获取业务使用反馈:

  1. 设置反馈渠道 在 Agent 部署后,可以为用户提供多种反馈渠道,如在界面上设置反馈按钮、提供邮箱或在线表单等,让用户能够便捷地提供反馈意见。

  2. 收集反馈数据 收集用户通过各种渠道提供的反馈信息,包括对 Agent 功能、表现、体验等方面的评价和建议。可以采用自然语言处理等技术对反馈内容进行分析和归类。

  3. 分析反馈洞见 对收集到的反馈数据进行深入分析,找出用户的痛点、需求和期望,并总结出可以改进的关键领域。这些洞见将为后续优化 Agent 提供依据。

  4. 制定优化计划 根据反馈分析结果,制定针对性的优化计划,包括功能完善、交互优化、性能提升等。并将计划付诸实施,持续迭代改进 Agent。

  5. 反馈闭环 在完成优化后,再次通过反馈渠道,向用户反馈改进情况,并征求新的意见。形成持续的反馈闭环,不断优化和完善 Agent。

总之,建立有效的反馈机制,收集用户反馈,分析洞见,并据此持续优化,是确保 Agent 满足业务需求的关键所在。这需要企业在技术、流程和文化等方面进行全面的建设。

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我想找个软件,我输入我需要记的单词,它定期给我反馈
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2024-08-21
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我们有没有 ai 视频的社群呀
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我现在需要根据一系列的 yaml 和 markdown 构建一个知识库,并且需要支持 AI 问答,每次 AI 问答的结果都要保存成一个新的内容放到知识库中,请问从经济效益来看,有哪些服务可以使用?
目前从经济效益的角度来看,以下一些服务可能有助于您构建这样的知识库并支持 AI 问答以及结果保存: 1. 云服务提供商,如阿里云、腾讯云、AWS 等,它们提供可扩展的计算和存储资源,您可以根据实际需求灵活配置,避免过度投入硬件成本。 2. 开源的知识管理和问答系统框架,例如使用 Elasticsearch 结合相关插件来实现问答功能,成本相对较低,但可能需要一定的技术投入进行搭建和维护。 3. 一些专门针对知识管理和 AI 应用的 SaaS 服务,它们通常按使用量计费,初期投入较小,适合小规模应用。 需要注意的是,具体选择哪种服务取决于您的业务规模、技术能力、预算以及对性能和功能的要求。
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文字生成视频的AI
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2025-02-01
怎么制作一个AI agent?
制作一个 AI Agent 通常有以下几种方式和步骤: 方式: 1. Prompttuning:通过 Prompt 来构建大脑模块,但一般适合拟人化不是很重的情况,其缺点是使用的 Prompt 越长,消耗的 Token 越多,推理成本较高。 2. Finetuning:针对“有趣的灵魂”,通过微调一个定向模型来实现,能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中,提高信息提取效率,减少处理数据量,优化性能和成本。 3. Prompttuning + Finetuning:对于复杂情况,一般是两种方式结合。 步骤(以工作流驱动的 Agent 为例): 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-01-31
系统学习agent构建
以下是一些关于系统学习 Agent 构建的内容: 一些 Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景表现出色。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,总结任务目标与执行形式,将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系,设计每个子任务的执行方法。 实施:分步构建和测试 Agent 功能,在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系,详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 完善:全面评估并优化 Agent 效果,整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点,通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-01-30
agent
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 记忆:包括短期记忆(所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习)和长期记忆(为 Agents 提供长时间保留和回忆无限信息的能力,通常通过利用外部向量存储和快速检索来实现)。 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。
2025-01-29
RAG与agent
RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)是一种方法,例如在餐饮生活助手的应用中,它能根据用户需求从大规模餐饮数据集中检索出最合适的餐厅并提供相关信息和服务。实现餐饮生活助手的 RAG 实战,需要将餐饮数据集转化为 LangChain 可识别和操作的数据源,并定义 LLM 的代理,让其根据用户问题提取核心信息和条件,形成标准查询语句检索数据源并生成答案。 Agent 是大模型的一个重要概念,被认为是大模型未来的主要发展方向。它可以通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力来实现。目前行业里主要使用 LangChain 框架将 LLM 与工具串接。例如在 RAG 基础上,Agent 给大模型提供了更多工具,如长期记忆(数据库工具),还在 prompt 层和工具层完成规划和行动等逻辑设计。 在大模型请求中,最大的两个变量是 Messages 和 Tools,两者组合形成整个 Prompt。Agent 应用开发的本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述成新的 prompt。RAG 可以是向量相似性检索,放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。Action 触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型进行交互,没有 tool_calls 标记则循环结束。Multi Agents 则是通过更换 system prompt 和 tools 实现。
2025-01-28
购物推荐的aiagent 目前有好用的吗
以下是一些好用的购物推荐的 AI Agent: AutoGPT GUI:其 GUI 已开放 waitlist,可在 https://news.agpt.co/ 注册。 MULTI·ON plugin by MULTI·ON:今年 2 月开始使用,能在笔记本电脑上自动执行许多任务。现开发了 ChatGPT 插件,功能强大。链接:https://www.multion.ai/ ,演示:https://twitter.com/DivGarg9/status/1648394059483054081 。 BabyBeeAGI:由 Yohei 本人开发,有更强的任务管理等能力,但速度较慢,适合处理复杂任务。链接:https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyBeeAGI?v=1 。 MiniAGI:基于 GPT3.5Turbo/4 的最小通用自主代理,保留简单实用功能,可执行多种任务,如订比萨。链接:https://github.com/muellerberndt/miniagi 。 此外,智谱的 AutoGLM 经过深度测试,展现出了较好的场景理解能力,如能准确区分“帮我买一杯咖啡”和“帮我买一包咖啡豆”并打开相应应用,但目前离好用还有一定距离,存在语音识别偏差、复杂界面操作稳定性待提升、只支持安卓等问题。 Cursor 虽然免费版只有 chat 功能,但其中的 Agent 功能只要给一个模糊指令,就会自动规划和解决问题。Cline 作为一个 AI 助手,能力有保障,长期霸榜 OpenRouter token 消耗榜,新版本还推出检查点功能。实际体验中,DeepSeekV3 和 Gemini 2.0 Flash Thinking 可作为不错的候选。
2025-01-26
如果我想让一个agent的回复的观点更鲜明,而非对一连串的侧面做分析,然后给出分散的建议, 如何做到?
要让一个智能体(agent)的回复观点更鲜明,而非分散地分析侧面和给出建议,您可以考虑以下几个方法: 1. 明确任务设定:在与智能体交互之前,清晰准确地定义任务目标和期望的回复形式,强调需要鲜明的观点表达。 2. 优化训练数据:确保用于训练智能体的数据集包含观点鲜明的示例,让智能体学习到这种表达模式。 3. 调整提示词:精心设计提示词,明确要求智能体给出直接、明确且鲜明的观点,避免模糊或宽泛的指令。 4. 引入奖励机制:在训练过程中,对观点鲜明的回复给予更高的奖励,激励智能体朝着这个方向优化。 5. 后处理和筛选:对智能体的初步回复进行后处理,筛选出观点鲜明的部分,或者对不够鲜明的部分进行修改和优化。
2025-01-26
我想实现定时通过用我的声音生成的智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,如何实现, 并且帮我做出能实现这个功能的工具
目前暂时没有直接能实现您这个需求的现成工具。但要实现这个功能,可能需要以下步骤: 1. 声音采集与处理:首先需要采集您的声音,并进行处理和特征提取,以便后续生成语音。 2. 智能体开发:利用相关技术开发能够模拟您声音的智能体。 3. 微信接口对接:由于微信的接口限制和安全策略,直接对接微信发送消息可能存在困难,需要寻找合法合规的途径。 4. 定时任务设置:通过编程实现定时发送的功能。 这是一个较为复杂的综合性项目,可能需要涉及语音处理、人工智能、软件开发等多方面的知识和技术。
2025-01-26
做出AI教学零基础开始的计划,学期2个月
以下是为您制定的零基础开始的 AI 教学计划,学期为 2 个月: 第一个月: 1. 第一周 了解 AI 的基本概念和应用领域,包括 AI 绘画、自然语言处理等。 熟悉常见的 AI 工具和软件,如 StableDiffusion(SD)、Midjourney 等。 2. 第二周 深入学习 SD 的基础教程,掌握其基本操作和功能。 开始尝试使用 SD 进行简单的创作,如生成一些简单的图像。 3. 第三周 继续巩固 SD 的使用技巧,尝试更复杂的创作,如不同风格的图像生成。 学习如何优化图像生成的效果,如调整参数、选择合适的数据集等。 4. 第四周 探索 AI 变现的途径,了解如何将 AI 技术应用于实际项目中。 参与相关的社群讨论,与其他学习者交流经验。 第二个月: 1. 第一周 学习新的 AI 工具,如 Midjourney,并熟悉其操作和特点。 练习使用 Midjourney 进行文生图的创作,打磨提示词的使用技巧。 2. 第二周 深入研究 AI 在不同领域的应用案例,如证件照制作等。 尝试将所学的 AI 技术应用到实际项目中,如制作简单的证件照应用。 3. 第三周 总结前两个月的学习经验,查漏补缺,解决遇到的问题。 继续探索创新的 AI 应用方式和解决方案。 4. 第四周 对整个学期的学习成果进行评估和展示。 思考未来在 AI 领域的发展方向和进一步学习的计划。
2025-01-22
你推荐什么代码工具让我做出一个自己的软件
以下是为您推荐的一些有助于制作自己软件的代码工具: 1. Vercel 的 V0:可以根据自然语言描述生成工作界面,例如个人财务仪表板,并提供多个版本供选择,还能根据后续说明进行迭代。 2. TLDraw 的 Make Real 原型:在画布上连接多模态语言模型(GPT4 Omni),通过绘制和注释界面生成可运行的软件。 3. Bolt.new:AI 帮您自动写代码、自动运行并自动部署,全部在浏览器中完成,只需撰写简单提示,支持现代开发工具链,如 npm、Vite 和 Next.js。 4. GPTs 相关工具,如: Picturator:设计类,描述和图像生成专家。 GPT Code Copilot:代码类,您的人工智能软件开发助手。 Logo Maker:设计类,为您的业务制作专业高质量的 PNG。 提示精灵小富贵(Prompt Pet):效率工具、文本类,主动懂您,会帮您写 Prompt 的仓鼠精灵。 ChatPRD:商业、文本类,按需提供服务的首席产品官,帮助起草和改进 PRD 文档。 VentureGPT:商业类, 打造的风险投资合作伙伴。 There's An API For That:代码类,最先进的 API 查找器,可用于 2000 多个手动策划的任务。
2025-01-06
如何让AI对自己的写作做出精确的建议
要让 AI 对自己的写作做出精确的建议,可以从以下几个方面入手: 1. 提供清晰且具有指导性的提示词(prompt):一个好的提示词能够帮助 AI 更准确地理解您的需求,并生成更符合预期的内容。如果已有基本提示词,AI 能生成基础文章;若想进一步提升质量,可尝试提供更详细、更具创意的提示词,以便 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如,“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 2. 与 AI 互动改进写作:将文本粘贴到 AI 中,要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿,使事物更生动,或者添加例子,以激发自己做得更好。 3. 利用 AI 完成任务:把 AI 当作实习生,让其协助写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 借助 AI 保持动力:当在任务中遇到困难挑战而分心时,AI 可以提供让自己保持动力的方式。
2024-12-08
请问一下,群里AI记账,可以识别文字、语音、图片的那种是怎么做出来的呀
目前关于群里能识别文字、语音、图片进行 AI 记账的实现,需要综合运用多种技术和方法。首先,对于文字识别,通常会运用自然语言处理技术,对输入的文字进行解析和理解,提取关键的财务信息。语音识别则依赖语音识别技术,将语音转换为文字后再进行后续处理。图片识别方面,会利用计算机视觉技术,对图片中的财务相关内容进行识别和提取。 在具体实现过程中,需要建立大规模的数据集进行模型训练,以提高识别的准确性和效率。同时,还需要设计合理的算法和模型架构,来处理不同类型的数据,并将其转化为有用的财务记录。此外,为了保证系统的稳定性和可靠性,还需要进行充分的测试和优化。 但由于缺乏具体的案例和详细信息,以上只是一个大致的介绍,实际的实现会因具体需求和技术选型而有所不同。
2024-12-07
作为一名媒体从业者,可以用AI做出哪些作品
作为一名媒体从业者,可以利用 AI 做出以下作品: 1. 写东西: 草拟任何东西的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。 让写作变得更好,将文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议,还可要求其以不同风格创建多个草稿,使其更生动或添加例子。 帮助完成任务,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 从困难挑战中解锁自己,让自己更有动力。 2. 撰写公众号文章: AI 生产文章的过程相对简单,关键在于提供清晰且具有指导性的提示词。基本提示词能生成基础文章,更详细、具创意的提示词能提升文章质量,更好地捕捉文章的语气、风格和重点。 例如,可给 AI 这样的提示词:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 会生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章,但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。
2024-11-23