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Agents协作的系统架构图应该怎么画

Answer

以下是关于绘制 Agents 协作的系统架构图的一些参考信息:

首先,了解 Agent 的基本框架,即“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。

规划方面,主要包括子目标分解、反思与改进。子目标分解能将大型任务分解为较小可管理的子目标来处理复杂任务,反思和改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来的步骤,从而提高最终结果的质量。

记忆分为短期记忆和长期记忆。短期记忆是将所有的上下文学习看成利用模型的短期记忆来学习;长期记忆提供了长期存储和召回信息的能力,通常通过利用外部的向量存储和快速检索来实现。

工具方面,不同的任务和场景需要选择合适的工具。

在生成式 AI 的人机协同中,分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,人与 AI 的协作流程有所差异。在 Agents 模式下,AI 完成大多数工作。

可以通过 Multiagent Collaboration 的方法,让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如,作为产品经理角色,可将产品功能设计需求通过 Agents 拆解成多个独立的任务,然后遵循不同的工作流,最后生成一份大致符合期望的输出结果,再进行修改完善。

此外,还可以参考一些实例探究,如提示 LLM 提供 100 个最新观察结果,并根据这些观测/陈述生成 3 个最重要的高层次问题,然后让 LLM 回答这些问题。规划和反应时要考虑主体之间的关系以及一个主体对另一个主体的观察,环境信息以树形结构呈现。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Inhai: Agentic Workflow:AI 重塑了我的工作流

吴恩达通过开源项目ChatDev进行举例,你可以让一个大语言模型扮演不同的角色,比如让一个Agent扮演公司CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员,这些Agent会相互协作,根据需求共同开发一个应用或者复杂程序。AI Agent基本框架OpenAI的研究主管Lilian Weng曾经写过一篇博客叫做《LLM Powered Autonomous Agents》,其中就很好的介绍了Agent的设计框架,她提出了“Agent = LLM +规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型LLM扮演了Agent的“大脑”。Planning(规划)主要包括子目标分解、反思与改进。将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务。而反思和改进指可以对过去的行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来的步骤,从而提高最终结果的质量。Memory(记忆)分为短期记忆和长期记忆。其中短期记忆是指的将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习;而长期记忆是提供了长期存储和召回信息的能力,它们通常通过利用外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。Tools(工具)

Inhai: Agentic Workflow:AI 重塑了我的工作流

生成式AI的人机协同分为3种产品设计模式:Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理),在这3种模式下,人与AI的协作流程也是有所差异。Embedding模式:人类完成大多数工作。Copilot模式:人类和AI协同工作。Agents模式:AI完成大多数工作。Agentic Workflow驱动角色工作流变革使用Multiagent Collaboration的方法,让不同角色的Agent按照根据任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成一件任务。我作为一个产品经理角色,我的诉求很简单,需要完成某一个产品功能设计,这个时候通过Agents拆解成多个独立的任务,然后遵循不同的工作流,最后给我生成一份在大体上符合我期望的输出结果,我再修修改改就能够达到可用的阶段了。所以,我从原子能力层重新思考,面对这个快速变化的时代,我该如何去重塑我自己的工作流,以不变应万变呢?我抽象化拆解了大模型的一些底层能力,例如:翻译、识别、提取、格式化等等,其实所有的一些都会围绕几个词“输入”、“处理”、“输出”、“反馈”。

文章:LLM 驱动的自主Agents | Lilian Weng

提示LM提供100个最新观察结果,并根据这些观测/陈述生成3个最重要的高层次问题。然后让LM回答这些问题。规划与反应:将反思和环境信息转化为行动规划本质上是为了优化当前与时间的可信度。提示模板:{Intro of an agent X}.Here is X's plan today in broad strokes:1)规划和反应时都会考虑主体之间的关系以及一个主体对另一个主体的观察。环境信息以树形结构呈现。图13.生成Agents架构。(图片来源:[Park等人,2023](https://arxiv.org/abs/2304.03442))这种有趣的模拟会产生新兴的社交行为,例如信息传播、关系记忆(例如,两个Agents继续讨论话题)和社交活动的协调(例如举办聚会并邀请许多其他人)。

Others are asking
有哪些可以生成系统架构图的工具
以下是一些可以生成系统架构图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,有拖放界面方便操作。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2025-01-17
是否有工具可以生成系统架构图
以下是一些可以生成系统架构图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2025-01-09
能否整理AI AGENT的架构图
AI Agent 的架构主要包括以下部分: 1. 中间的“智能体”通常是 LLM(大语言模型)。 2. 为 LLM 增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。 工具:通过如 Langchain 框架将 LLM 与工具进行串接,例如给大模型提供数据库工具用于长期记忆。 记忆:让大模型能够记录重要信息。 规划:在大模型的 prompt 层进行目标拆解。 行动:每一步拆解后输出不同的固定格式 action 指令给工具作为输入。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体,不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,具备许多人类特有的属性。这些学科大多以人为研究对象,探索人类内在本质。但网络上对其的介绍往往晦涩难懂,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解和处理信息等内容常笼罩在神秘面纱之下。
2024-11-30
请问有ai生成架构图的工具么
以下是一些可以生成架构图(包括逻辑视图、功能视图、部署视图)的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建多种类型图表。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述生成序列图等,辅助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建架构图功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 请注意,这些工具并非都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑具体需求,如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。 此外,以下是一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)的生成设计工具,可根据设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-09
AI生成系统架构图 用什么
以下是一些可以用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括上述视图,用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io(现 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建架构图功能。 9. Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建逻辑和部署视图。 请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-10-30
输入文字,生成组织架构图
以下是一些可以用于生成组织架构图的工具: 1. PlantUML:这是一个文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本可自动生成序列图、用例图、类图等,能帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包含逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,这些工具并非都基于 AI。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑具体需求,如是否需要支持特定建模语言、与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。 另外,增强版 Bot 是基于 AI 驱动的智能创作平台,可实现一站式内容生成(包括图片、PPT、PDF)。在图片理解与生成场景中,在对话框输入诉求即可测试效果,比如生成常见的系统架构风格架构设计图,给出一张图片。通过简短的文本就能让 Bot 生成相应的图片,这背后是文本到图片或视频等其他格式内容的映射关系,在日常工作中使用便捷。当然,也可以根据图片提取里面的关键知识内容。
2024-09-03
AI Agents的课程在哪里呢
以下是关于 AI Agents 课程的相关信息: 1. 在 AI 课程目录下新增了《》。 2. 同步更新到 1.8 版本,该图表由 E2b 团队制作。 3. 翻译了《》这篇文章,由 OpenAI 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 所写,介绍 Agents 是什么,这个领域的发展趋势,以及大量这种早期技术在实践中的精彩示例。 此外,如果您是新手学习 AI,还可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念:首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 在通往 AGI 之路知识库中,还有关于 AI 相关技术与应用的介绍及活动分享: 1. AI agent 的介绍:大语言模型衍生出 AI agent,治理进阶可用此方式,如 GPTS、code、千帆百炼等,建议先吃透 prompt 再学习 AI agent,cost 平台有丰富教程和比赛,社区小伙伴参与能获奖。 2. AI 会话相关内容:通过关键词学设进行 AI 会话学习,如每日选词丢入稳定扩散模型,积累了大量提示词,建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 3. AI 视频相关词汇:收集了通过词汇控制 AI 视频的相关词典,如环绕、过曝、缩放等,更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 4. AI 相关活动:包括 prompt battle、AI 神经大赛等,如 prompt battle 在每周六和周日晚上进行,有多种玩法,还有早晨的 PB 活动。
2025-01-13
生成图文公众号的agents
以下为您介绍一个名为《执笔者》的多 Agent 模式的全能写手: 成果展示:《执笔者》是通过多 Agent 协作搭建而成,总体用时不到 10 分钟(在之前的 bot 或者工作流已调试好的前提下)。目前只协作了三个 agent,每个 agent 都根据任务分工集成了不同的工作流、图像流等内容,各司其职,互不干扰,整体交互模式保持一致。 主要功能:执笔者当前支持小红书、公众号和头条平台的图文创作,简单使用一个“主题词+平台类型”即可召唤相关 bot 输出优质内容。 后续发展:《执笔者》不仅极大地提高了工作效率,也为创作者提供了更多时间和精力专注于内容创作。后续还会不断更新迭代(人物专栏、作文、书籍等),使其成为真正的全能优质写手。感兴趣的朋友欢迎前往试用,相信《执笔者》会成为创作路上的得力助手。链接:https://www.coze.cn/store/bot/7387404430825668643?panel=1&bid=6d1b1va9o1g18
2024-08-12
Agents群聊
"Agents群聊"可能指的是多个智能体(agents)参与的对话或交流。在人工智能领域,智能体可以是聊天机器人、虚拟助手或其他形式的自动化程序,它们能够模拟人类对话或执行特定任务。以下是一些关于使用智能体进行群聊的关键点: 1. 多智能体系统(MAS):在多智能体系统中,每个智能体都有自己的角色和功能,它们通过协作来解决复杂问题。 2. 自然语言处理(NLP):智能体通常依赖NLP技术来理解和生成自然语言,以便在群聊中进行有效沟通。 3. 上下文理解:在群聊中,智能体需要能够理解上下文,包括对话历史、参与者的意图和情感状态。 4. 对话管理:智能体需要能够有效地管理对话流程,包括话题转换、冲突解决和保持对话连贯性。 5. 个性化:智能体应能够根据用户的个性和偏好调整其回应,以提供更个性化的交流体验。 6. 隐私和安全:在群聊环境中,智能体必须遵守隐私和安全规则,确保用户数据的保护。 7. 错误处理:智能体应能够优雅地处理误解或错误,例如通过请求澄清或承认不理解某些内容。 8. 学习能力:理想情况下,智能体应该能够从群聊互动中学习,以改进其未来的响应。 9. 多模态交互:除了文本交流,智能体还可以通过语音、图像或其他模态参与群聊。 10. 用户界面(UI):智能体的群聊功能通常通过聊天界面实现,UI设计应支持流畅的对话体验。 11. 可扩展性:在大规模群聊中,智能体需要能够处理多个对话线程和大量用户输入。 12. 伦理和行为准则:智能体应遵守既定的伦理标准和行为准则,避免不当行为或冒犯性内容。 13. 集成和兼容性:智能体应能够与现有的通信平台和工具集成,以便于部署和使用。 在实际应用中,智能体群聊可以用于客户服务、教育、娱乐、信息检索等多种场景。随着技术的发展,智能体的群聊能力有望变得更加先进和人性化。
2024-04-20
多模态模型中agents音色的存储格式
在多模态模型中,如果需要存储agents的音色信息,可以考虑以下几种格式: 1. 数字化表示: 将音色信息数字化表示,例如将每种音色映射为一个唯一的数字或字符串标识。这种方法简单直观,方便存储和处理,但可能会损失一些音色的细节和特征。 2. 特征向量: 使用特征向量表示音色信息,例如使用声谱图或梅尔频率倒谱系数(MFCC)等特征提取方法,将音色转换为一个向量。这种方法可以更充分地表达音色的特征和属性,但需要较大的存储空间。 3. 音频文件: 将每种音色保存为一个独立的音频文件,例如 WAV、MP3 等格式。这种方法可以保留音色的所有细节和特征,但需要更大的存储空间,并且在处理过程中可能会增加计算成本。 4. 嵌入向量: 使用嵌入向量表示音色信息,类似于自然语言处理中的词嵌入。通过将每种音色映射为一个固定长度的向量,可以在保留音色特征的同时,降低存储成本和处理复杂度。 5. 代号或名称: 使用代号或名称来表示每种音色,例如使用常见的乐器名称或人声类型来表示。这种方法简单易用,但可能会存在歧义或不确定性,需要进行充分的标准化和规范化处理。 以上是一些常见的存储格式,可以根据具体的应用需求和场景选择合适的格式。在实际应用中,可能需要综合考虑存储空间、处理效率、音色表达能力等因素,选择最适合的存储格式。
2024-04-20
写一篇关于个人AI生存协作的探索指南
以下是一篇关于个人 AI 生存协作的探索指南: 一、相关研究和报告 1. 平安证券发布的《AI 系列深度报告(六):AI 智能眼镜:AI 技术应用落地新风口,25 年有望迎来新品密集发布》指出,AI 技术推动终端创新,AI 智能眼镜成为新风口,具有轻薄、功能聚焦视听、佩戴舒适等特点,预计 2025 年新品将密集发布,销量有望翻倍。 2. 腾讯研究院发布的《2025 年 AI 转型的进展洞察报告》深入探讨了 AI 转型的定义、内涵、应用现状、投资情况、挑战与风险以及未来展望。报告指出企业对生成式 AI 的探索集中在核心业务环节,但在职能性环节成熟度更高,应用时以多目标为导向,优先聚焦提升核心能力和优化现有业务。 二、基础篇 过去一年持续进行了关于 AI 协作探索的研究和分享,包括 AI 产品的流量和竞争视角分析等。 三、协同智能的七种武器 1. 认知层/武器一:As Team,Be Leader 2. 视角层/武器二:AI as Person 3. 视角层/武器三:AI as ME 4. 视角层/武器四:AI as Alien 5. 实践层/武器五:AI as Tool 6. 实践层/武器六:AI as Mirror&Coach 7. 实践层/武器七:AI as Coworker&Friend 四、拓展阅读 包括 Gamma embed、AIGC 行业、AI 变革、公司/产业实践等方面的内容。 五、人类价值的低替代、提升方向和方式重塑 在领导决策、创新思维、沟通能力等方面,思考和创新占 70%,想法的实现执行和与 AI 协作执行占 30%。
2025-02-12
大模型和小模型如何协作
大模型和小模型的协作方式主要体现在以下几个方面: 在人机协同模式方面: 1. 模式一:以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段),如同副驾驶,开车时提供建议,决定权在人手上。 2. 模式二:人和大模型协同工作,合作完成同一工作(embedding 阶段),实际工作场景中,一些小环节可由大模型完成,融入工作流程提高效率。 3. 模式三:人指挥大模型工作(数字员工阶段),但此阶段目前少见,大模型还不能完全独立完成具体工作,可能是工程问题或自身能力欠缺。 在 AI 绘图方面:大模型如同主菜或主食,小模型(如 Lora)如同佐料或调料包,Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制。并且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。 个人观点认为,当下应努力让大模型深度融入工作流,而数字员工阶段尚不成熟,可让其他大厂和学界先多尝试。
2025-01-05
智能鸿沟和国际协作写认识理解、研究方向、未来
以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容: 认识理解: 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响,包括其造成的劳动力跨部门的变化,以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向: 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来: 在未来的研究中,需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响,以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作,共同制定策略,以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距,促进全球的平衡发展。同时,持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响,及时调整应对策略。
2024-12-18
多智能体协作
多智能体协作是指多个智能体协同工作以解决任务的系统。 CAMEL 框架新增了多智能体协作 Workforce 模块。Workforce 是一个让多个 Agent 协同工作以解决任务的系统,采用分层架构,包含多个工作节点,每个工作节点可以包含一个或多个 Agent 作为工作者,由协调 Agent 进行管理,还有任务规划 Agent 负责将任务分解和组合。 选择 Workforce 的原因在于其具有动态问题解决能力,与传统 Workflow 工作流不同,能实时适应,自动分解问题、重新启动新的 Agent 并持续迭代,直到任务完全解决,这种灵活性使其在大规模解决复杂问题时成为改变游戏规则的工具。详情可在官网的 Doc 中查看:https://docs.camelai.org/key_modules/workforce.html 。 多智能体(MultiAgent)是由多个自主、独立的智能体(Agent)组成的系统,每个智能体都能感知环境、决策并执行任务,且能信息共享、任务协调和协同行动以实现整体目标。随着大型语言模型(LLM)的出现,以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受到广泛关注,目前常见框架有单 Agent 和多 Agent 场景。单 Agent 核心在于 LLM 与工具的协同配合,多 Agent 会为不同 Agent 指定不同角色并通过协作完成复杂任务。构建多 Agent 框架需要考虑环境(所有 Agent 处于同一环境,环境包含全局状态信息,Agent 与环境有信息交互与更新)、阶段(采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务)、控制器(可以是 LLM 或预先定义好的规则,负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换)和记忆(多 Agent 框架中由于 Agent 数量增多,消息数量增多,每条消息可能需记录更多字段)等组件。 在工作流 Workflow 方面,也可以理解为多智能体协作。以“什么值得买”智能体为例,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题,如给新产品取名,涉及多个步骤和智能体的协作,还需要有调度中枢协调工作和做决策。
2024-11-25
AI在协作办公中的应用场景
以下是 AI 在协作办公中的一些应用场景: Saga AI: 是一个协作工作空间,用于笔记、文件和任务。 内部的创意助手可帮助起草内容、生成创意、修复语法错误,并一键翻译成 20 多种语言。 直接集成到工作空间,无需在应用程序间切换和不断复制粘贴,还能同时进行多个与 AI 的对话。 官网:https://saga.so/ai Sembly AI: 高效会议:简化会议过程,允许与会人员专注于讨论,同时捕捉所有重要信息。 高效协作:自动化和集成能力简化了会后跟进和任务管理。 企业解决方案:与多个平台和应用程序兼容,适用于各种规模的企业。 ChatOrg: 在 AI 项目上进行协作,利用 ChatGPT 进行实时讨论和构思。 组织聊天和文件夹,以简化沟通并确保易于访问相关讨论。 在团队内部共享提示和知识,提高工作效率并加速协作过程。 通过 Markdown 和代码语法高亮改善技术讨论的可读性。 编辑和改进消息,提高协作过程中的准确性和清晰度。
2024-08-13
AI提示词系统课程有哪些
以下是一些 AI 提示词系统课程: 1. 藏经阁个人专栏中的课程: LangGPT 社区年度分享:AI 交流的艺术 系统论述文章:构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt Prompt 进阶—提示链(Prompt Chain)和多提示词协同 LangGPT—让人人都能编写高质量 Prompt 提示工程培训:入门到精通系列课程 2. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的课程: 2024 年 7 月 19 日至 21 日的 DAY33 至 DAY35 吴恩达的 prompt 课程 目录:吴恩达讲 Prompt ChatGPT 提示工程中文翻译版(仅用于学习分享) 3. 从零开始:AI 视频制作小白的成长之路中的相关内容,但主要是关于提示词应用的案例和经验,而非具体的课程。
2025-02-15
大模型如何使用应用系统数据
大模型使用应用系统数据可以通过检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术来实现。 RAG 是一种结合检索和生成的技术,能够让大模型在生成文本时利用额外的数据源,从而提高生成的质量和准确性。其基本流程为:首先,当用户给出输入,如问题或话题,RAG 会从数据源(如网页、文档或数据库记录)中检索出相关的文本片段,这些片段称为上下文。然后,RAG 将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型(如 GPT),输入通常包含提示,指导模型生成期望的输出,如答案或摘要。最后,RAG 从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 从大模型的整体架构来看,其分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:包括静态的知识库和动态的三方数据集。这里的数据层指的是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层:包含 LLm(大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)或多模态模型(如文生图、图生图等模型,训练所用数据为图文或声音等多模态数据集)。 4. 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,是模型与应用之间的组成部分。 5. 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。
2025-02-14
你能系统性的概述一下ai的能力包含哪些吗
AI 的能力主要包含以下方面: 1. 在品牌卖点提炼中: 逻辑推理:通过分析数据和信息,为寻找品牌卖点提供思路。 数据分析:快速处理和分析相关数据,提取有价值的信息和模式。 内容理解和输出:理解用户提供的内容,按照正确结构梳理并输出有效的内容。 但需要注意的是,AI 对公司的具体情况了解程度接近于 0,更适合作为引导型助手,在思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 在网页浏览模拟中: 像 GPT4VAct 这样的多模态 AI 助手能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览的行为。 它可以通过视觉理解技术识别网页元素,目的是自动完成一些人工操作任务,提高工作效率。 3. 在通用人工智能(AGI)的发展等级中: 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于简单服务和查询响应。 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT。 智能体:不仅能推理,还能执行全自动化业务,但目前仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如预测蛋白质结构等。 组织:最高级别,能自动执行组织的全部业务流程。
2025-02-14
图生图 / img2img:上传一张图片,然后系统会在这个图片的基础上生成一张新图片,修改一些提示词(Prompt)来改变新图片的效果 , 给我推荐这类大模型
以下为您推荐可用于图生图(img2img)的大模型: 1. Stable Diffusion(SD)模型:由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。在图生图任务中,SD 模型会根据输入的文本提示,对输入图片进行重绘以更符合文本描述。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码成机器能理解的数学信息,用于控制图像生成。 2. Adobe Firefly image 2 模型:上周发布了 Beta 测试版本,增加了众多功能,模型质量提升。默认图片分辨率为 20482048,对图片的控制能力增强,具有更高质量的图像和插图生成、自定义选项和改进的动态范围。支持生成匹配(img2img),应用预先选择的图像集中的风格或上传自己的风格参考图像以创建相似图像,还有照片设置、提示建议、提示链接共享、反向提示词等功能。
2025-02-12
deepseek总是提示系统繁忙,如何解决,如果本地部署的话能解决吗,能的话怎么部署
DeepSeek 总是提示系统繁忙,目前本地部署并不适合普通用户。纳米 AI 搜索是较为稳定的第三方替代方案,其满血版推理能力接近官方但速度较慢,高速版速度快、体验流畅但推理能力稍弱。体验地址为: 如果您想进行本地部署,在 Linux 上部署相对简单,但需要有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。简单步骤如下: 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖(注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里)。 3. 启动 webui 的 demo 程序,然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。这个 demo 本身提供了 3 个参数: server_name:服务器的 ip 地址,默认 0.0.0.0。 servic_port:即将开启的端口号。 local_path:模型存储的本地路径。 4. 第一次启动后生成语音时,需要看下控制台输出,它会下载一些模型文件,因此比较慢,而且可能因为网络的问题有各种失败。但是第一次加载成功了,后面就顺利了。 5. 基于这个基础已经可以开始拓展了,比如把它集成到 agent 的工具中去,比如结合 chatgpt 来做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可以设置的几个参数说明: text:指的是需要转换成语音的文字内容。 Refine text:选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed:语音种子,这是一个数字参数,用于选择声音的类型,默认值为 2,是一个很知性的女孩子的声音。 Text Seed:文本种子,这是一个正整数参数,用于 refine 文本的停顿。实测文本的停顿设置会影响音色,音调。 额外提示词(可以写在 input Text 里):用于添加笑声、停顿等效果。例如,可以设置为。
2025-02-12
我该如何系统学习ai
以下是系统学习 AI 的一些建议: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习筑牢根基。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,体验其应用场景。也可以探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程,掌握主要技术如机器学习、深度学习等,同时学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,锻炼动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 总之,要从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面着手,全面系统地学习 AI 知识和技能。 另外,《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到,学习 AI 要注重系统性,避免碎片化输入,比如可以通过看书听课进社区的方式。初期可以系统地看书听课,了解 AI 的底层原理和发展历程。同时,加入像“通往 AGI 之路”这样的开源社区,按照新手指引入门,能帮助您少走弯路,更高效地学习。
2025-02-11