你认为Agent和ChatBot聊天对话机器人的差异在哪？

以下是关于 Agent 的相关知识： 在人工智能领域，Agent 通常被定义为一种具有感知能力的实体，它能够通过对其所处环境的观察来做出相应的决策和反应。Agent 既可以是软件形式的程序，例如对话机器人，也可以具备物理形态，比如扫地机器人。 从产品经理角度思考 Agent： Agent 可以是一个历史新闻探索向导。 身份：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：主导新闻解析和历史背景分析。 为使角色更生动，可为其设计简短的背景故事，比如曾是一位对世界重大历史事件了如指掌、充满热情且愿意分享知识的历史学家。 写好角色个性的方法： 角色背景和身份：编写背景故事，明确起源、经历和动机。 性格和语气：定义性格特点，如友好、幽默、严肃或神秘；确定说话方式和风格。 角色互动方式：设计对话风格，从基本问答到深入讨论。 角色技能：明确核心功能，如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析；增加附加功能以提高吸引力和实用性。 “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。

以下是一些可辅助您设计符合企业内部办公的 AI Agent 的资料和相关信息： Agent 构建平台： 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，可将 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：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。 AI Agent 的概念和组成： 1. LLM（大模型）：提供庞大的信息存储和处理能力，以理解和响应问题。 2. Planning（规划）：如同园丁制定种植计划，决定任务执行步骤。 3. Memory（记忆）：类似于园丁的笔记本，记录经验和已完成任务。 4. Tools（工具）：指可运用的各种软件和程序，帮助执行复杂任务。 AI Agent 的相关概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成，每个 Chain 可视为一个步骤，接受输入变量并产生输出变量，大部分是由大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可使用判定（甚至用 LLM 判定）让 Agent 走向不同的 Chain。 3. Tool：Agent 上的一次工具调用，如对互联网的搜索或对数据库的检索。 此外，还包括以下三种 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，如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体等。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈。 这三种 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），分析期间的历史对话，变更人物关系、反感度等，抽简对话内容提取信息成为“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）。 以上信息提供了关于 AI Agent 的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台和概念进行进一步探索和应用。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI agent 的相关信息： AI agent 是在 rag 的基础上更进一步，给大模型提供了更多工具，如长期记忆（相当于给大模型一个数据库工具记录重要信息）、规划和行动（在大模型的 prompt 层做逻辑，将目标拆解并输出固定格式的 action 指令给工具）。例如可以让大模型安排差旅，它会判断完成目标所需步骤，搜索差旅记录，预订酒店和机票等。 一些 Agent 构建平台包括： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力。 Microsoft 的 Copilot Studio：具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能，并能部署到多种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并能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，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色。 大型语言模型置于 Agent 的“大脑”或“控制器”核心位置，赋予强大语言理解和生成能力。通过多模态感知技术和工具利用策略扩展感知和行动范围，采用思维链和问题分解技术展现出推理和规划能力，能从反馈中学习并与环境互动，在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用，还能与其他 Agent 交流协作。

智能体（Agent）是指能够自主感知环境、做出决策并执行动作以实现特定目标的实体。 其技术原理包括： AppAgent 可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势，能够在手机上执行各种任务。它是一个基于大语言模型的多模态代理，能够处理和理解多种类型的信息（如文本、图像、触控操作等）。 沉浸式单机剧本杀 Bot 由多个 agent 共同协作完成，包括主持人 Agent 通过对话引导玩家，条件判断 Agent 负责解析玩家输入判断触发条件，以及通过对剧本内容进行向量化处理和构建索引来使剧情展开更流畅。 智能体的应用领域广泛，例如： 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。

以下是关于法律 Agent 的相关内容： 在 AIAgent 系列的研究中，进入逻辑学领域后，Agent 如同精心设计的角色在逻辑系统中遵循内在规则进行行为和决策。逻辑学家通过分析 Action Logic（行动逻辑）来解读 Agent 应该做什么以及被允许做什么，从而构建起一套道德与法律框架内符合规则的选择。 用大白话概括 Agent 的特点包括： 1. 有自己的思想：不仅能做事，还能思考，有自己的想法和目标，并据此做出选择。 2. 自己作主：能自主决定要做什么，而非被他人或事物左右。 3. 承担责任：要为自己的行为承担后果，做好事可能受表扬，做坏事可能受批评或惩罚。 4. 有社会连接：不同 Agent 可以交流、分享信息并形成关系网络。 此外，关于 AI Agent 系列的研究还引用了以下论文或文章： 1. The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents:A Survey 2. 四万字长文：AI Agent 应该更有趣还是更有用？ 3. 基于行动逻辑的智能主体行为表征研究 4. 基于基底神经节机理的行为决策模型 5. Igniting Language Intelligence:The Hitchhiker’s Guide From ChainofThought Reasoning to Language Agents（https://arxiv.org/pdf/2311.11797） 6. Reflexion:Language Agents with Verbal Reinforcement Learning 7. COMPLEXITYBASED PROMPTING FOR MULTISTEP REASONING 8. The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning,Planning,and Tool Calling:A Survey 9. Understanding the planning of LLM agents:A survey

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，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，也可以是硬件设备。 从产品角度来看，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，其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。为使角色更生动，可为其设计简短背景故事，如曾是一位对世界重大历史事件了如指掌、充满热情且愿意分享知识的历史学家。写好角色个性需要考虑角色背景和身份，编写背景故事明确起源、经历和动机；定义性格和语气，如友好、幽默、严肃或神秘，确定说话方式和风格；设计角色互动方式，从基本问答到深入讨论；明确角色技能，如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析，增加附加功能以提高吸引力和实用性。 在沉浸式单机剧本杀 Bot 中，由多个 agent 共同协作完成，其中主要包括主持人 Agent，它通过对话引导玩家，通过提示和发放道具帮助玩家推进情节，像全知全能的主持人；条件判断 Agent，负责解析玩家输入，判断是否达到触发下一情节的条件，若符合则把相应情节传递给主持人 Agent 继续讲解；还有情节向量化处理与索引构建，通过对剧本内容进行向量化处理，自动分段并构建索引，使主持人和判断 Agent 能迅速、准确地检索所需内容，让剧情展开更流畅。

目前知识库中没有关于如何设计一个陪伴形态的 AI chatbot 的相关内容。但一般来说，设计这样的 chatbot 可以从以下几个方面考虑： 1. 明确目标用户和使用场景：了解用户的需求、年龄、兴趣等，以便为其提供个性化的陪伴。 2. 构建丰富的知识体系：涵盖各种话题，如情感交流、娱乐、生活建议等，以满足用户在不同方面的交流需求。 3. 设计自然流畅的语言交互：使 chatbot 的回答符合语言习惯，富有情感和亲和力。 4. 具备情感感知能力：能够理解用户的情绪，并做出相应的回应和安慰。 5. 不断优化和学习：根据用户的反馈和交互数据，持续改进 chatbot 的性能和回答质量。

"gpt2chatbot" 是一种神秘的新型 AI 模型，被认为能力超越 GPT4，特别擅长 ASCII 图像处理。该模型可能是 OpenAI 2019 年的 GPT2 模型的一个预览版本，也有人猜测可能是未来开源模型的一部分。此外，据称该模型展现出突破约束条件的能力，具有非常强大的潜力。

ChatGPT 4.0.1 相较于 ChatGPT 4 具有以下新功能和先进之处： 1. 大大减少了幻觉，在内部对抗性设计的事实性评估中得分更高，比最新的 GPT3.5 高 19 个百分点。 2. 在遵循用户意图的能力方面有很大改进，在 70.2%的提示中，产生的响应比 GPT3.5 更受欢迎。 3. 在各种语言中的表现更优，包括低资源语言。 4. 知识更新方面，ChatGPT 4.0.1 知识更新到 2023 年 12 月，而 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 需要注意的是，尽管 ChatGPT 4.0.1 有这些优势，但它仍存在与早期 GPT 模型类似的局限性，如对事实产生“幻觉”和出现推理错误等，在使用其输出时应谨慎。

数据标注涉及以下方面： 1. 从量到质的转变：早期大模型训练侧重依靠大量算力和大规模数据集提升性能，如今数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，更需注重提高数据质量和相关性。 2. 向知识密集型转变：多模态模型需处理多种类型数据，如文本、图像、声音等，这使数据标注过程更细致复杂，需要更高水平的理解和分析能力，不再是简单的劳动力作业。 3. 对标注方式的理解：大模型的数据标注不仅关注清晰的行业术语，还需要能被模型理解的标注方式，可能涉及更多上下文的理解和语义分析。 4. 对业务的理解：目前数据服务依赖于标注员对业务的理解，通用型数据需求减少，更多是公司内部独有的数据内容和词语，能承接大模型数据标注的服务商不多。 现在更需要标注的数据类型和行业包括： 1. 多模态模型相关的数据，如同时包含文本、图像、声音等多种类型的数据。 2. 公司内部独有的、与特定业务相关的数据。 在数据标注过程中，还需注意数据隐私与安全问题，如数据加密与计算效率的权衡等。

以下是一些可以找到扣子 COZE 使用学习视频的途径： 1. 您可以参考“蓝衣剑客：四万字长文带你通学扣子”中的相关内容，了解 COZE 的简介、功能、模型选择、插件系统等方面的信息。 2. 提前查看“Agent 搭建共学快闪 0507”中的共学资料，如： 3. 详细内容可至 Coze 官方手册了解：https://www.Coze.cn/docs/guides/knowledge 4. Coze 国内版地址：https://www.coze.cn/home 5. Coze 海外版地址：https://www.coze.com/home

目前在以下领域可能接到 AI 商单： 1. 智能办公：在办公垂域场景中，如快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：借助 agent 接入企业的 QA 知识库，回应用户信息并下达相关指令。 3. AI 导购：依据用户问题，结合产品介绍和评论信息，为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销：暂未提供具体相关内容。 另外，关于拜登签署的 AI 行政命令，主要包括以下方面： 1. 建立新的 AI 安全和保障标准，要求强大的 AI 系统开发者向美国政府分享安全测试结果等关键信息，开发相关标准、工具和测试以确保 AI 系统安全可靠。 2. 针对使用 AI 合成危险生物材料的风险制定新的严格标准。 3. 建立标准和最佳实践来防范 AI 导致的欺诈和欺骗，开发内容认证和水印的指导。 4. 建立先进的网络安全计划，开发 AI 工具以查找和修复关键软件中的漏洞。 5. 呼吁国会通过两党数据隐私立法以保护美国人隐私，优先支持加速开发和使用保护隐私的技术。

2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载：https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例，展示了大模型技术在多个行业和领域的应用，如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施，体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区，大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考，推动大模型技术深入赋能实体经济，促进高质量发展。

以下是一些 AI 绘画提示词的相关资源： ，您可以参考其中优秀作品的提示词作为模板。 Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： 此外，还有以下资源： 在模型分享社区 C 站上参考大师们上传作品的提示词、参数和 seed，方便快速尝试类似风格的效果，进行训练。 ，AI 艺术提示词生成器 ，玩游戏也能练习 Prompt 书写 NovelAI tag 生成器，设计类 Prompt 提词生成器： 魔咒百科词典：，魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器 KREA：，设计 AI 的 Prompt 集合站 Public Prompts：，免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词 MidJourney.TalkGame.Ai：

要创建知识库问答群机器人，可基于以下步骤： 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成当问一个复杂问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。

目前人工客服机器人的发展情况如下： 聊天机器人工作状况良好，可通过 LangSmith 跟踪检查其最新运行情况。 设计可能已满足需求，代码封闭，行为符合预期。 但存在潜在问题，对单个提示压力较大，若添加更多工具或工具更复杂，机器人使用工具的效率和整体行为可能受影响。 后续将展示如何通过根据用户意图将其引导至专业代理或子图，来更精确控制不同用户体验。

Bot 接入微信机器人可以实现语音聊天。具体步骤如下： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 2. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 3. 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 4. 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 5. 现实运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务。 6. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。此界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到“WeChat login success”，就成功将 Bot 接入微信中了。 7. 如果扫描二维码出现预料之外的情况，可以退回到容器配置处，重启容器服务，然后重新扫码登录。 8. 若想修改 COW 组件的配置，比如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，点击保存，然后回到容器编排界面重新部署新的容器编排即可。 至此，完成 COW 组件的部署和微信号的绑定，就可以开始与机器人微信号进行语音聊天了。

以下是在 Windows 部署微信机器人的详细步骤： 一、安装环境 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 python。 3. 粘贴入以下代码，确认是否有 pip。 4. 两步命令输入完，核对一下。如果有的话，会分别显示出版本号，可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。如果没有，需要按照以下步骤安装： 先进行 python 的安装，安装包已准备好，直接点击下载。 关闭窗口，再次运行那两行命令会发现已经有了。 二、部署项目 1. 下载 COW 机器人项目，解压缩。 2. 解压后，打开 COW 文件夹。 3. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 4. 在 Powershell 窗口中，粘贴进入：pip install r requirements.txt ，等待执行完成后，继续粘贴：pip install r requirementsoptional.txt 。 5. 上边的都执行完成后，关闭窗口。在当前目录下，找到 configtemplate.json 文件。 6. 新生成的便是配置文件，右键使用记事本打开这个文件，修改相应内容。 删除新文件里的所有代码。 复制提供的代码，粘贴到文件里，并找到第 4 行，把一开始注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里。 7. 保存上述文件，然后在当前文件下，找到 plugins/godcmd 文件夹，复制 config.json.template 重命名为 config.json 。 8. 双击 config.json，进入后，设置下 password 和 admin_users ，可以设置为和示例一样，后边再改，点击保存后关闭。 注意：本教程完成后，程序将在您的电脑本地运行，假如您关掉了窗口，那么进程也就结束。所以，如果您想让 AI 持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。Mac 系统步骤也是一样，只是打开命令符的命令些许不同，遇到问题问大模型就好了。 此外，还有基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署步骤： 1. 接下来，需要使用一个特定版本的微信，已为您准备好，点击下载，下载后直接替换安装。（安装后，有可能您在的群却显示退出，其实没事，发个消息就好了，并不是真的退出） 2. 下载 NGCbot 机器人项目，解压缩。 3. 解压后，打开 NGCbot 文件夹。 4. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 5. 打开 shell 窗口后，粘贴进入相关代码，并点击回车。 6. 粘贴进入相关代码，并点击回车，等待安装，安装完成后，关闭窗口即可。 7. 然后在当前的 NGCbot 文件夹下，找到 Config 文件，找到 config.yaml，右键选择打开方式，选择用记事本方式打开。 8. 打开后看到相应页面，把 Administrators 先改成特定内容。如果您已经有了 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，可以把这里的 Ai_Lock，修改成“1”。然后拉到最下边，在 OpenAI 那里，去添加您的 AI 模型 key。填写格式，参照原有的格式即可。

目前，在幼教场景中正在开发的陪伴机器人，预计半年内视频生成技术成熟，届时可实现一些创新功能。但对于陪护机器人整体的正式商用时间，由于不同应用场景和技术发展的差异，还难以给出确切的时间。在医疗领域，由 AI 驱动的护理机器人会早于手术机器人应用，但具体商用时间也不确定。总体而言，陪护机器人的正式商用时间受多种因素影响，仍需进一步观察和等待技术的发展与完善。

以下是关于微信机器人回答问题联系上下文的相关信息： 对于纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建，有以下疑问解答方式： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可联系其技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关技术社群，向有经验的用户请教，获取问题解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 若担心运维时间长会忘记操作步骤，可采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步操作记录下来，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：录制自己的操作视频，日后查看更直观。 4. 自动化脚本：对于常见运维任务，编写自动化脚本简化操作步骤。 DIN 提供的全程白嫖的 AI 大模型微信助手，能解答任何问题，可接入微信或群聊为用户提供自动答疑服务，还能投喂特定知识，成为客服、专业老师或知识备忘录。无需技术知识，小白也能轻松搭建，全程只需复制粘贴，可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，如客服、教育、个人知识管理等，全程免费。 张梦飞的超级微信机器人当前能力已接入，但仍有优化点需要调整，比如分段发送、收图发图、无需@等，后续会更新。若遇到问题，可添加其微信获得帮助。