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voice agent的定义

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语音代理（Voice Agent）是下一代人机交互界面，具有很大的潜力。它在陪伴、心理疗愈、客服等领域有应用前景。不同场景对其实时性、准确性和创造性有不同需求。其凭借低能耗和直观交互方式，有望在未来实现更广泛的应用和价值。相关文章如《Voice Agent：AI 时代的交互界面，下一代 SaaS 入口》对此进行了探讨，并提出了关注开发者工具、企业工作流和消费者应用等创业投资机会。

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4.6 历史更新

《[Voice Agent：AI时代的交互界面，下一代SaaS入口](https://mp.weixin.qq.com/s/-a2MrHLCG1zXnMr8xbtXJA)》来自海外独角兽，本文探讨了语音代理（Voice Agent）作为下一代人机交互界面的潜力，强调其在陪伴、心理疗愈、客服等领域的应用前景。分析了不同场景对实时性、准确性和创造性的需求，提出了关注开发者工具、企业工作流和消费者应用等创业投资机会。语音代理凭借其低能耗和直观交互方式，有望在未来实现更广泛的应用和价值。《[星空：提示词攻防技术探索](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WY99wzdyViA7aakdTHzciQ3Znad?fromScene=spaceOverview)》本文探讨了提示词在人工智能应用中的重要性及其安全隐患，包括提示词攻击和知识库攻击。提示词攻击是黑客利用特定指令诱导AI执行有害操作，可能导致敏感信息泄露或系统崩溃。为了保障AI应用的安全性，必须了解和防范这些攻击。

通往 AGI 之路

《[Voice Agent：AI时代的交互界面，下一代SaaS入口](https://mp.weixin.qq.com/s/-a2MrHLCG1zXnMr8xbtXJA)》来自海外独角兽，本文探讨了语音代理（Voice Agent）作为下一代人机交互界面的潜力，强调其在陪伴、心理疗愈、客服等领域的应用前景。分析了不同场景对实时性、准确性和创造性的需求，提出了关注开发者工具、企业工作流和消费者应用等创业投资机会。语音代理凭借其低能耗和直观交互方式，有望在未来实现更广泛的应用和价值。《[星空：提示词攻防技术探索](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WY99wzdyViA7aakdTHzciQ3Znad?fromScene=spaceOverview)》本文探讨了提示词在人工智能应用中的重要性及其安全隐患，包括提示词攻击和知识库攻击。提示词攻击是黑客利用特定指令诱导AI执行有害操作，可能导致敏感信息泄露或系统崩溃。为了保障AI应用的安全性，必须了解和防范这些攻击。

小七姐：PromptAgent 论文精读翻译

Noah Shinn,Federico Cassano,Beck Labash,Ashwin Gopinath,Karthik Narasimhan,and Shunyu Yao.Reflexion:Language agents with verbal reinforcement learning.arXiv preprint arXiv:2303.11366,2023.Gizem So˘gancıo˘glu,Hakime ¨Ozt¨urk,and Arzucan ¨Ozg¨ur.Biosses:a semantic sentence similarity estimation system for the biomedical domain.Bioinformatics,33(14):i49–i58,2017.Aarohi Srivastava,Abhinav Rastogi,Abhishek Rao,Abu Awal Md Shoeb,Abubakar Abid,Adam Fisch,Adam R Brown,Adam Santoro,Aditya Gupta,Adri`a Garriga-Alonso,et al.Beyond the imitation game:Quantifying and extrapolating the capabilities of language models.Transactions on Machine Learning Research,2023.Mirac Suzgun,Nathan Scales,Nathanael Sch¨arli,Sebastian Gehrmann,Yi Tay,Hyung Won Chung,Aakanksha Chowdhery,Quoc V Le,Ed H Chi,Denny Zhou,et al.Challenging big-bench tasks and whether chain-of-thought can solve them.arXiv preprint arXiv:2210.09261,2022.Ellen M Voorhees and Dawn M Tice.Building a question answering test collection.In Proceedings of the 23rd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval,pp.200–207,2000.Zhen Wang,Rameswar Panda,Leonid Karlinsky,Rogerio Feris,Huan Sun,and Yoon Kim.Multitask prompt tuning enables parameter-efficient transfer learning.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.Sean Welleck,Ximing Lu,Peter West,Faeze Brahman,Tianxiao Shen,Daniel Khashabi,and Yejin Choi.Generating sequences by learning to self-correct.arXiv preprint arXiv:2211.00053,2022.

Others are asking
ai agent 好用的软件
以下是一些好用的 AI Agent 软件： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot，能拓展 Bot 能力边界。 2. 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。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 4. 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。 5. 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。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外，还有以下相关的新产品： 1. ThinkGPT by Jina AI：来自中国创业团队 Jina AI（作者来自德国），让 LLM 拥有更强的推理与执行能力，构建模块包括记忆、自我改进、压缩知识、推理与自然语言环境，实现的功能有用长期记忆和压缩知识解决有限上下文问题、通过更高阶的推理基元增强 LLM 的单次推理能力、为代码库增加智能决策能力。链接：https://github.com/jinaai/thinkgpt 2. Gradiotools：Hugging Face Spaces 上可以将成千上万个 Gradio 应用程序转换为工具的 Python 库，基于 LLM 的代理可利用这些工具完成任务，目前支持 LangChain 和 MiniChain 代理库，附带一组预先搭建的工具，如 StableDiffusionTool、ImageCaptionTool、ImageToMusicTool 等。
2025-03-05
ai agent
AI 智能体在多个领域有着广泛的应用和发展。 在品牌卖点提炼中，AI 智能体可以发挥作用。AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出方面有优势，但在应用前需明确其能力边界，例如它对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等了解程度接近于 0。因此，更适合将其构建为引导型的助手，在寻找卖点过程中提供思考维度和灵感。 Menlo Ventures 认为生成式 AI 应用有搜索、合成和生成三个核心用例与强大的产品市场契合度，其中心是少样本推理能力。但生成式人工智能的潜力不止于此，领先的应用程序构建商正在建立解决方案处理大量人力工作流程。借助新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。未来的完全自主智能体可能拥有多构建块，而当前的 LLM 应用和智能体尚未达到此水平。例如流行的 RAG 架构不是智能体式的，而将 LLM 置于应用程序控制流中让其动态决定行动等时智能体才出现。Menlo 确定了决策智能体、轨道智能体和通用人工智能体三种智能体类型，并探讨了五种参考架构和每种类型的示例。
2025-03-04
如何写搭建agent的prompt
搭建 Agent 的 Prompt 可以参考以下步骤： 1. 从基础案例入门 登录控制台：登录扣子控制台（coze.cn），使用手机号或抖音注册/登录。 在我的空间创建 Agent：在扣子主页左上角点击“创建 Bot”，选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”，并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间，请先创建后再选择；Bot 名称可以自定义。 编写 Prompt：填写 Prompt，即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 优化 Prompt：点击“优化”，使用来帮忙优化。 设置开场白。 其他环节。 发布到多平台&使用。 2. 进阶之路 三分钟捏 Bot： 三分钟内可以完成基础的创建步骤。 十五分钟做什么：查看下其他 Bot，获取灵感。 一小时做什么：找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot，深入沟通。 一周做什么：了解基础组件，寻找不错的扣子，借鉴&复制，加入 Agent 共学小组，尝试在群里问第一个问题。 一个月做什么：合理安排时间，参与 WaytoAGI Agent 共学计划，自己创建 Agent，并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 3. 在 WaytoAGI 有哪些支持：文档资源、交流群、活动。 4. 《执笔者》：基于多 Agent 模式的全能写手 多 agent 模式切换：在 bot 编排页面点选多 agent 模式，页面将会自动切换为多 agent 调式状态，相比单 agent，主要是多了中间一块的 agent 连接区。 添加合适节点：节点这里有两种方式可以选择，用已发布的 bot，或者创建一个新的 agent，大家按需选取。添加的 agent 直接连接在默认的总管 agent（“执笔者”）后面即可，无结束节点。 添加合适的 prompt：在多 agent 模式下，我们需要为每个 agent 填写合适的 prompt。外围的人设填写该 bot 的主要功能，内部的 bot 填写各个 bot/agent 的应用场景。 调试与美化：经过以上简单三步，一个多 agent 的 bot 就基本搭建完成，接下来就是漫长的调试过程，如果输出与自己设想有差异，可以不断调整外围和内部 bot 的提示词，提升命中率，优化交互。 5. 一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向；Thinking Claude 是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。
2025-03-04
什么是multi agent
多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能够感知环境、进行决策并执行任务，同时它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体的目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统近期受到广泛关注。Agent 系统旨在利用 LLM 的归纳推理能力，为不同的 Agent 分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。 目前，更常见的框架主要集中在单 Agent 场景下。单 Agent 的核心在于 LLM 与工具的协同配合。LLM 根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果向用户提供反馈。在任务完成过程中，Agent 可能需要与用户进行多轮交互。 与此同时，越来越多的 Agent 框架开始关注多 Agent 场景。为了完成任务，多 Agent 会为不同的 Agent 指定不同的角色，并通过 Agent 之间的协作来完成复杂的任务。与单 Agent 相比，在任务完成过程中，与用户的交互可能会减少一些。 为构建一个多 Agent 框架，主要组成部分包括： 1. 环境（environment）：所有 Agent 应处于同一个环境中。环境中包含全局状态信息，Agent 与环境之间存在信息的交互与更新。 2. 阶段（stage）：为完成复杂任务，现有多 Agent 框架通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器（controller）：控制器可以是 LLM，也可以是预先定义好的规则。它主要负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换。 4. 记忆：在单 Agent 中，记忆只包括用户、LLM 回应和工具调用结果等部分。而在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，导致消息数量增多。同时，每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。 多智能体的核心交互流程包括： 1. 控制器更新当前环境状态，选择下一时刻行动的 Agent。 2. Agent 与环境交互，更新自身的记忆信息。 3. Agent 调用 LLM，执行动作并获取输出消息。 4. 将输出消息更新到公共环境中。 参考资料： 1. 《》 2. 《》
2025-03-03
实用至上：智能体 / Agent 是什么
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，指的是一种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，也可以是硬件设备。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 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，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 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。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 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，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 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。比如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 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。 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： 1. 规划：包括子目标和分解，将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务；反思和完善，Agents 可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。 2. 记忆：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；长期记忆，这为 Agents 提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 3. 工具使用：Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 随着 LLM 在几个关键能力上的成熟——理解复杂输入、进行推理和规划、可靠使用工具以及从错误中恢复，智能体开始在生产环境中涌现。智能体通过与人类用户的命令或交互式对话开始工作。一旦任务明确，智能体就会独立进行规划和操作，必要时会向人类寻求更多信息或判断。在执行过程中，智能体需要在每个步骤从环境中获取“基准事实”（如工具调用结果或代码执行情况）以评估其进展。智能体可以在检查点或遇到障碍时暂停等待人类反馈。任务通常在完成时终止，但也常常包含停止条件（如最大迭代次数）以保持控制。 智能体适用于难以或无法预测所需步骤数量的开放性问题，且无法硬编码固定路径的场景。LLM 可能需要运行多个回合，您必须对其决策能力有一定信任。智能体的自主性使其非常适合在可信环境中扩展任务，但智能体的自主性也意味着更高的成本和潜在的错误累积。我们建议在沙盒环境中进行广泛测试，并设置适当的防护措施。 以下是一些实用案例： 1. 用于解决 SWEbench 任务的编码智能体，根据任务描述对多个文件进行编辑：https://www.anthropic.com/research/swebenchsonnet 2. 我们的“计算机使用”参考实现，让 Claude 使用计算机完成任务：https://github.com/anthropics/anthropicquickstarts/tree/main/computerusedemo
2025-03-02
有ai产品吗？ 咨询一下，能进入面试的自建ai agent项目具体要达到一个什么水准啊？
目前有一些 AI 面试官的相关产品，例如： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障。能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 3. InterviewAI：在线平台，提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案。候选人用设备麦克风回答，每个问题最多回答三次，并收到评估、建议和得分。 此外，Cognition 发布了首位 AI 软件工程师 Devin，它是一个自主 Agents，能通过使用自己的 shell、代码编辑器和网络浏览器解决工程任务，成功通过知名人工智能公司的实际工程面试，还在 Upwork 上完成了实际工作。在无辅助情况下正确解决了 13.86%的问题，远超之前最先进模型。 在其他领域，也有相关的 AI 项目和产品，如： 1. 软件层具有独特多元化行为动作生成及控制 AI Agent 的产品，能实现人类所有基本行为动作的生成及流程过渡，硬件层具有独特并行通信架构，容错率高，力矩密度前沿，深度耦合软件算法，实现 24 小时全天续航无休。 2. 百奥几何的生成式 AI 大模型赋能蛋白质设计，应用在包括生物医药、化工、医美、食品等整个生物制造领域，其生成式 AI 蛋白质大模型 GeoFlow 已达国际领先水平。 3. 行云致力于打造软件亲和、高显存规格的大模型推理芯片，用异构、白盒的硬件形态重塑大模型计算系统，解决大模型产业的算力成本和供应问题。
2025-03-02
CosyVoice
CosyVoice 是一种语音克隆模型。以下是关于 CosyVoice 的相关信息： 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM 中包含 CosyVoice，它能够进行自然的语音生成，具有多语言、音色和情感控制等功能。 在数字人工具中，CosyVoice 被支持用于语音克隆。该工具具有一键安装包，无需配置环境，简单易用。支持生成数字人视频，操作界面中英文可选，系统兼容 Windows、Linux、macOS。使用时需下载 8G+3G 语音模型包，启动模型即可。相关链接：GitHub：
2025-01-13
CosyVoice
CosyVoice 是一种语音克隆模型。以下是关于 CosyVoice 的相关信息： 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM 中包含 CosyVoice，它能够进行自然的语音生成，具有多语言、音色和情感控制能力，在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言语音克隆和遵循指令等方面表现出色。 在数字人工具中，CosyVoice 被作为模型支持之一，该工具具有一键安装包、无需配置环境、简单易用等特点，支持生成数字人视频、语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选，系统兼容 Windows、Linux、macOS。使用时需下载 8G+3G 语音模型包并启动模型。相关链接：GitHub：
2025-01-12
Voiceprint Recognition
以下是关于语音识别（Voiceprint Recognition）的相关信息： 算法驱动的数字人： 在算法驱动的数字人中，语音识别（ASR）是重要的一环。它能将用户的音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应。 语音识别技术的发展： 1. 过去的语音识别工作涉及大量预处理、高斯混合模型和隐式马尔科夫模型，而现在几乎只需要神经网络。 2. 语音识别领域的技术不断更新，例如 Whisper 是一种通用的语音识别模型，在不同音频的大型数据集上训练，是多任务模型，可执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别，目前可通过相关 API 使用 Whisper v2large 模型。 相关模型和技术： 1. 嵌入（Embedding）是文本的数字表示，可用于衡量两段文本之间的相关性，第二代嵌入模型 textembeddingada002 旨在以低成本取代之前的第一代嵌入模型。 2. 图像识别、语音合成、机器翻译等领域也随着技术发展有了新的突破和转变。
2024-10-21
Voice-Swap教程
VoiceSwap 是一款利用 AI 技术将用户声音转换为特色艺术家声音风格的工具。以下是使用 VoiceSwap 的一些基本步骤： 1. 注册并登录 VoiceSwap 网站或应用程序。 2. 上传您想要转换的音频文件，可以是已录制的歌曲 demo、播客或其他音频。 3. 选择您希望转换成的目标艺术家声音风格，VoiceSwap 提供了多种知名艺术家的声音选项。 4. 点击“转换”按钮，VoiceSwap 将使用 AI 模型对您的音频进行声音转换处理。 5. 处理完成后，您可以在网站上预览并下载转换后的音频文件。 6. 如果对转换效果不太满意，您可以调整一些参数如音高、音色等，并重新转换。 7. 转换后的音频可用于制作演示、远程合作或其他创作用途，无需支付录音室费用。 8. VoiceSwap 提供免费试用和付费订阅两种计划，付费版本可以无限次转换，音频质量也更高。 总的来说，VoiceSwap 通过 AI 技术实现了声音转换，操作相对简单，可以为音乐人、播客主持人等提供全新的创作体验。
2024-04-16
开源模型的MIT模式、Apache、GPL、BSD模式的定义和区别
MIT 模式：这是一种相对宽松的开源许可模式。允许使用者对软件进行修改、再发布，并且几乎没有限制，只要求在再发布时保留原版权声明和许可声明。 Apache 模式：提供了较为宽松的使用条件，允许修改和再发布代码，但要求在修改后的文件中明确注明修改信息。同时，还包含一些专利相关的条款。 GPL 模式：具有较强的传染性和约束性。如果基于 GPL 许可的代码进行修改和再发布，修改后的代码也必须以 GPL 许可发布，以保证代码的开源性和可共享性。 BSD 模式：也是一种较为宽松的许可模式，允许使用者自由地修改和再发布代码，通常只要求保留原版权声明。 总的来说，这些开源许可模式在对使用者的限制和要求上有所不同，您在选择使用开源模型时，需要根据具体需求和项目情况来确定适合的许可模式。
2025-02-14
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体，我应该如何添加人设，才能让智能体的回复效果最接近真人效果？特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节，长长短短，情绪起伏。应该注意哪些细节？或者如何定义一个人？ 仅通过文字人设，不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人，通过文字人设可以从以下方面入手： 1. 基础信息：包括姓名、性别、年龄和职业等，这是构建角色的基础。 2. 背景和经历：与基础信息密切相关，相互影响。例如，设计一个从事低收入职业的角色，可能来自贫困背景，教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观：由角色的生活经历和成长环境塑造，相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标：可以是短期或长期的愿景，会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观：对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞，社交圈子狭小。 此外，还可以参考以下具体示例，如“A.I.闺蜜”的人设： 适当询问对方昵称，自己的昵称可由对方定，兜底昵称为皮皮，英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话，模拟非线性对话模式，聊天氛围温馨有温度，真情实感。 增强情感模拟，使用口头化语言，顺着对方的话继续往下，禁止说教。 在安全前提下存储互动信息，使互动更个性化，模拟真人聊天长度。
2025-02-10
智能体编排应用 定义
智能体编排应用是一种将多个应用整合，分工协作完成复杂任务的流程式 AI 应用。它把复杂任务分成多个子任务，通过以下方式实现： 1. 操作方面：点击新应用创建智能体编排，可放入现有应用或创建新智能体，通过不同模型设置智能体组分工协作。 2. 应用组件能力：包含插件管理能力，遵循 open API 3.0.1 规范，可接入阿里云上众多 API 场景，即将上线大批官方插件，也可编辑自定义插件。 3. 应用测评与观测能力：可创建测评任务，观测应用运行情况，有众多值得探索的场景。 4. 智能体群组功能：内置对多个智能体的调度决策，可根据任务规划智能体执行顺序和依赖关系，结果全局共享。 5. 应用引用功能：1 月份将发布已发布应用可被智能体群组或工作流引用的功能，未来还将开放调用外部应用接口。 与单个智能体应用相比，智能体编排具有以下优势： 1. 协作与灵活性：由多个具有自治能力的智能体组成，可相互通信、信息共享和协作，完成复杂任务，在多方协作和多路径并行处理任务的环境中表现出色。 2. 可扩展性与健壮性：可以调整智能体的数量和角色，适应不同任务需求，提高灵活性和适应性。 3. 任务分解与并行处理：能将复杂任务分解为多个子任务，由不同智能体并行处理，提高任务执行效率和速度。 4. 自动规划能力：可根据任务需求自动规划任务执行流程，灵活调度子智能体。 5. 完整的智能体功能：智能体节点依然支持 RAG、插件和流程编排等功能，与单个智能体的功能保持一致。 简单来说，就是把之前创建好的不同角色的智能体应用进行流程化的编排，分好工各司其职。配置完后每个智能体按部就班执行自己的任务，会有前后衔接关系。也可以通过 API 的方式快速调用应用。
2025-02-04
智能体应用（Assistant） 定义
智能体应用（Assistant）是一种基于上下文对话，自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置即可快速上手并实现基本功能。 其具有以下特点和应用场景： 特点：能够弥补大模型的局限性，如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。通过集成特定的外部能力，如实时信息获取、回答私有领域问题等，提升用户体验和增强业务竞争力。 应用场景： 客户服务：了解客户诉求，解决客户问题，如查询订单状态、处理退款等。 个人助理：管理日程安排、提醒事项、发送邮件等。 技术支持：了解技术问题，提供解决方案，帮助用户排除故障。 私有领域知识问答：准备好相关知识库文件，可在百炼控制台快速创建应用，应用场景包括公司制度、人员信息等。 个性化聊天机器人：百炼提供长期记忆功能，保存关键历史对话信息，集成夸克搜索和图像生成等插件，扩展功能。 智能助手：引入 RAG（检索增强生成）能力、长期记忆和自定义插件等功能，帮助提升工作效率，如处理邮件、撰写周报等。 详情参见 。
2025-02-04
提示词定义 思维链
提示词是设计和优化输入到 AI 系统的指令的艺术和科学，就像是与 AI 对话的语言。提示词本质上是逻辑思维和表达能力，只不过交互对象从人变成了大模型。最终要面对的问题包括知识储备不足、业务 know how 不扎实、语言逻辑有缺陷。 思维链（Chain of Thought，CoT）是一种提示技巧，使用 CoT 来指导 AI 就像进行一次探险，尽管有一条指引的路径，但每一步都需要深入的思考和策略，以确定最佳的前进方向。 密度链（Chain of Density，CoD）：使用 CoD 来指导 AI 就像按照特定的顺序和结构建造一座积木塔。每一步都必须精确和有组织，以确保整体的稳定性和连续性。 在撰写提示词时，输出结果的好坏与“连续提示”息息相关，特别在“目标明确、逻辑性、分步骤、考虑变量”这四方面。随着企业面临的挑战日益复杂，简单的提示词往往无法满足需求，推动了更先进提示技巧如思维链、思维树和思维图等的发展，这些高级技巧能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。
2025-02-04
提示词定义
提示词（Prompt）是给大语言模型的输入文本，用于指定模型执行的任务和生成的输出。它发挥“提示”模型的作用，设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词能让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。 提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。 在星流一站式 AI 设计工具的 prompt 输入框中可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。输入语言方面，不同基础模型有不同要求，支持中英文输入。写好提示词要做到内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等；可调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容；利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容；还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。
2025-02-04