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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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《[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.

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如何把coze的agent发布到微信公众号上
要把 Coze 的 agent 发布到微信公众号上，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 组装和测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入。 将写好的 prompt 粘贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能，如工作流、知识库。 在【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 2. 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮，即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 3. 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据相关截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可，不用解绑。 4. 体验： 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。 另外，还有一种方法是在 Coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”后，进行勾选并点击发布。发布成功后，可以点击微信客服旁边的立即对话、复制 Bot 链接，会弹出该微信客服的二维码，扫码即可立即体验。
2025-02-19
agent训练
在人工智能领域中，AI Agent 的训练具有以下特点： 传统强化学习中，Agent 训练往往需大量样本和时间，且泛化能力不足。 为突破瓶颈，引入了迁移学习：通过促进不同任务间知识和经验迁移，减轻新任务学习负担，提升学习效率和性能，增强泛化能力，但当源任务与目标任务差异大时，可能无法发挥效果甚至出现负面迁移。 探索了元学习：核心是让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略，能利用已有知识和策略调整学习路径适应新任务，减少对大规模样本集依赖，但需要大量预训练和样本构建学习能力，使开发通用高效学习策略复杂艰巨。 时间：21 世纪初至今 特点：迁移学习是将一个任务学到的知识迁移到其他任务；元学习是学习如何学习，快速适应新任务。 技术：迁移学习如领域自适应；元学习如 MAML、MetaLearner LSTM。 优点：提高学习效率，适应新任务。 缺点：对源任务和目标任务的相似性有一定要求。 此外，智谱 AI 开源的语言模型中与 Agent 相关的有： AgentLM7B：提出了 AgentTuning 方法，开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct，基于上述利用 Llama2 微调而成，上下文 token 数为 4K。 AgentLM13B：上下文 token 数为 4K。 AgentLM70B：上下文 token 数为 8K。
2025-02-18
agent和copilot的区别
Copilot 和 Agent 主要有以下区别： 1. 核心功能： Copilot 更像是辅助驾驶员，依赖人类指导和提示完成任务，功能局限于给定框架内。 Agent 像初级主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能根据目标自主规划处理流程并自我迭代调整。 2. 流程决策： Copilot 处理流程依赖人类确定，是静态的，参与更多在局部环节。 Agent 解决问题流程由 AI 自主确定，是动态的，能自行规划任务步骤并根据反馈调整流程。 3. 应用范围： Copilot 主要用于处理简单、特定任务，作为工具或助手存在，需要人类引导监督。 Agent 能够处理复杂、大型任务，并在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点： Copilot 主要依赖 LLM 性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 同样依赖 LLM 性能，开发重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。 此外，Agent 具备“决策权”，可自主处理问题，无需确认；Copilot 需要人类确认才能执行任务。业界普遍认为，Copilot 更适合各行业现有软件大厂，而 AI Agent 为创业公司提供了探索空间。
2025-02-18
AI agent 是什么？
AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态） 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体） 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。
2025-02-17
有关agent的介绍
AI Agent 是当前 AI 领域中较为热门的概念，被认为是大模型未来的主要发展方向之一。 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM（语言模型）或大模型。为其增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。目前行业中主要使用 langchain 框架，将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。例如，给大模型提供长期记忆，相当于给予一个数据库工具让其记录重要信息；规划和行动则是在大模型的 prompt 层进行逻辑设计，如将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 从产品角度，Agent 可以有不同的设定。比如是一个历史新闻探索向导，身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析，还可以为其设计背景故事使其更加生动。 在人工智能领域，Agent 智能代理是一种能够感知环境并根据感知信息做出决策以实现特定目标的系统，能够自动执行任务，如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。
2025-02-16
AIagent的发展方向
AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一，其发展具有以下特点和阶段： 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中，AI Agent 并非一蹴而就，其发展可分为几个阶段，并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期，符号人工智能作为主导范式，以对符号逻辑的依赖著称，代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强，缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色，例如智能摘要能辅助快速筛选信息，自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面，每个人应根据自身情况找到适合的工具，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。
2025-02-15
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