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AI 智能体

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AI 智能体是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词,如“智能体 Agent”“bot”和“GPTs”等。简单理解,它就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。

在做 Agent 创业的公司有不少,C 端案例中,比如在社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让其与他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后真人再介入,这是有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。B 端案例中,如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那么还有一个机会是帮助 B 端商家搭建 Agent,类似 APP 时代专业做 APP 的。

此外,字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。

在工具方面,如做一个 AI 搜索引擎,可首先定义几个智能体,每个智能体完成一项功能,如 A 智能体只负责给出建议的名字,B 智能体负责检索谷歌是否有同名,C 智能体负责检索 Twitter 是否有同名,D 智能体负责检测 Github 是否有同名,E 智能体负责检测可用的域名等。另外还需要有一个调度中枢,协调每个智能体的工作,需要做决策,决定是继续下一步还是回溯到之前的步骤。工作流编排除了有很复杂的逻辑判断之外,也会有很复杂的前端交互,比如多个智能体的拖拽/排序/连线等,工作流编排让 AI 搜索的可玩性最大化,能够覆盖到足够多、足够复杂的场景,想象空间很大。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、什么是智能体?随着ChatGPT与AI概念的爆火,出现了很多新名词,“智能体Agent”还有bot和GPTs等,Kimi(月之暗面的大模型)的书面解释是:简单理解就是AI机器人小助手,参照移动互联网的话,类似APP应用的概念(我记得GPT刚出的时候,还有人把GPT应用称为GAP),AI大模型是一个技术,而面向用户提供服务的是产品,所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家:C端案例:比如社交方向,用户注册之后先捏一个自己的Agent,然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天,两个Agent聊到一起后再真人介入,也是一个很有趣的场景;还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似APP时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent,类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze,是一篇科技报道:国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店,字节Coze扣子上线。2月1日,字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”,主要用于开发下一代AI聊天机器人。

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、什么是智能体?随着ChatGPT与AI概念的爆火,出现了很多新名词,“智能体Agent”还有bot和GPTs等,Kimi(月之暗面的大模型)的书面解释是:简单理解就是AI机器人小助手,参照移动互联网的话,类似APP应用的概念(我记得GPT刚出的时候,还有人把GPT应用称为GAP),AI大模型是一个技术,而面向用户提供服务的是产品,所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家:C端案例:比如社交方向,用户注册之后先捏一个自己的Agent,然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天,两个Agent聊到一起后再真人介入,也是一个很有趣的场景;还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似APP时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent,类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze,是一篇科技报道:国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店,字节Coze扣子上线。2月1日,字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”,主要用于开发下一代AI聊天机器人。

工具:我做了一个 AI 搜索引擎

首先定义几个智能体,每个智能体完成一项功能。比如A智能体只负责给出建议的名字,B智能体负责检索谷歌是否有同名,C智能体负责检索Twitter是否有同名,D智能体负责检测Github是否有同名,E智能体负责检测可用的域名...另外还需要有一个调度中枢,协调每个智能体的工作,需要做决策,决定是继续下一步还是回溯到之前的步骤。工作流编排除了有很复杂的逻辑判断之外,也会有很复杂的前端交互。比如多个智能体的拖拽/排序/连线等。工作流编排让AI搜索的可玩性最大化,能够覆盖到足够多,足够复杂的场景,想象空间很大。

其他人在问
有没有项目管理领域的ai工具
以下是一些项目管理领域的 AI 工具: 1. 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等,已开始集成 AI 功能,可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具:微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中,为项目文档撰写、编辑等提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具:可帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具:AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等绘画工具,可帮助快速生成创意图像素材。 另外,还有以下具体的产品经理 AI 工具集: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(hypertype.co) 会议信息:AskFred(fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(senseapp.ai) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(ellie.ai) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com) 假设您需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 总的来说,随着 AI 技术的发展,越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能,涵盖项目管理的各个环节,有助于提高工作效率和决策能力。
2024-09-16
有没有快速帮我入门使用AI的教程
以下为您提供两份快速入门 AI 的教程: 《写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI》 在深入学习 AI 时,许多朋友因需要编程而感到困难,且各类教程默认会打命令行,导致入门不易。此教程旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,在接下来的 20 分钟内,您将循序渐进地完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 《AI 线上绘画教程》 如果您在工作中需要大量图片,AI 生图是高效的解决办法。主流工具如 midjourney(MJ)付费成本高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低,但还有像这样的免费在线 SD 工具网站。此教程就是解决不会使用这些工具的问题,从开始探索到写完前两篇教程仅 10 天,说明入门不难。
2024-09-16
AI的整个发展史,有没有AI相关综述,让我阅读一下
以下是为您提供的关于 AI 发展史及相关综述的内容: 1. 《机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命》:涵盖了 AI 进化史的多个方面,包括前神经网络时代、Machine Learning 的跃迁、开启潘多拉的魔盒等,文章较长,约 22800 字,阅读前可先观看一段 Elon Musk 和 Jack Ma 在 WAIC 2019 关于人工智能的对谈视频。 2. 对于初学者: 微软的 AI 初学者课程《Introduction and History of AI》: AI for every one(吴恩达教程): 大语言模型原理介绍视频(李宏毅): 谷歌生成式 AI 课程: ChatGPT 入门: 如果您是新手学习 AI,可参考以下学习路径指南: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。
2024-09-16
音乐剪辑AI网站
以下是一些音乐剪辑 AI 网站: :无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。 :生成歌词、旋律、鼓点等,并且能够像任何专业 DAW 一样进行编辑和混音。 :AI 驱动的音乐制作平台,使用 AI 创作歌词、节拍和人声,然后直接从 Cassette 进行混音和发布。 :人工智能创作情感背景音乐。 :简化的音乐创作工具,帮助您为视频和播客创作音乐。 :为直播的游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 :高质量音乐和音效,所有内容都包含版权。 :世界上第一个动态音乐引擎。 (被 Shutterstock 收购):为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 :您的虚拟音乐工作室。 :即时制作音乐,与世界分享。 :智能乐谱。
2024-09-16
有什么ai工具可以辅助面试
以下是一些可以辅助面试的 AI 工具: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 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。同时候选人体验也得到改善,到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI:在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 4. GPT4 技术的实时转录工具:如 Ecoute,可在文本框中为用户的麦克风输入和扬声器输出提供实时转录,还使用 OpenAI 的 GPT3.5 生成建议的响应,供用户根据对话的实时转录说出。开源地址:https://github.com/SevaSk/ecoute 。 使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2024-09-16
能写代码的ai软件
以下是一些可以写代码或辅助编程的 AI 软件: 1. GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,该工具基于 130 亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手,该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。 以上工具都可以帮助您提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。希望这些信息对您有所帮助!内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-16
人工智能发展的流程图上面有相关人物与重要时间节点或重大事件
以下是人工智能发展的流程图相关内容,包含重要人物与重要时间节点或重大事件: 二十世纪中叶,人工智能领域开启。最初符号推理流行,带来专家系统等重要进展,但因提取知识成本高等问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 近现代,计算机科学发展为人工智能研究奠定基础,人们尝试用机器模拟人类思维。 1950 年,英国数学家阿兰·图灵提出著名的“图灵测试”。 1956 年,人工智能一词被提出,达特茅斯会议举行。 1997 年,深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年,AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年,GPT3 发布。 2022 年,DALLE 发布。 2023 年,GPT4 发布。 2024 年,预计发布 GPT5 。 随着时间推移,计算资源变便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已与人工智能频繁互动,如交通、天气预测和电视节目推荐等,其发展速度惊人,使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来,当计算机在各项任务上超越人类时,可能会出现超级智能,机器可能具有自我意识和超级智能,成为真正的数字生命形式。届时,我们对机器意识的概念将发生重大转变,也会面临合作与竞争等有趣问题。 从产业角度看,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产和经济发展形态,对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层,近年来在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展,形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代,呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已经与人工智能有诸多互动,比如交通、天气预测以及电视节目推荐等,其普及程度和发展速度令人惊叹,使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看,当计算机在各项任务上超越人类后,可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能,甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式,这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,正与实体经济深度融合,改变工业生产和经济发展形态。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)和应用层(行业场景应用)。近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速,形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代,呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已经能感受到人工智能的普及,它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用,并且正以惊人的速度发展,使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看,当计算机在各项任务上超过人类时,可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现,甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式。这将带来一系列关于机器意识、物种竞争等有趣且重要的问题。 在产业方面,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产模式和经济发展形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)等部分。近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
可以找最新研究方向论文的智能体
以下是关于具身智能的相关信息: 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力,执行能力是技术难点,涉及硬件设计,从执行角度来说,具身智能体主要分为移动和操作两大能力。在移动方面,如二足机器人、四足机器狗、轮式机器人在各种地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。 相关研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发算法使智能体能够理解和解释视觉信息,进行有效空间导航和物体识别。 相关论文如《Catalyzing nextgeneration Artificial Intelligence through NeuroAI》,链接为:https://www.nature.com/articles/s4146702337180x 。 具身智能的测试如 Coffee test:一台机器需要进入一个普通的美国家庭,并弄清楚如何煮咖啡:找到咖啡机,找到咖啡,加水,找到一个杯子,然后通过按下适当的按钮来煮咖啡。网址:https://analyticsindiamag.com/turingtestisunreliablethewinogradschemaisobsoletecoffeeistheanswer/ 。 此外,DeepMind 开发出可以向人类学习的人工智能,Nature 发表了相关研究成果,研究人员在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习,展示了 AI 智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下,通过观察来学习和模仿人类的行为,被视为向人工通用智能(AGI)迈进的一大步。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已经能感受到人工智能的普及,它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用,并且正以惊人的速度发展,使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看,当计算机在各项任务上超过人类时,可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现。届时,机器可能具有自我意识和超级智能,我们对机器意识的概念将发生重大转变,甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题,如数字生命与人类之间的合作和竞争基础,以及对具有自我意识的数字生命模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业方面,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,正加速与实体经济深度融合,深刻改变工业生产模式和经济发展形态,对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(用于模型开发的深度学习框架和工具)、模型层(大模型等技术和产品)、应用层(在行业场景的应用)等部分。近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展,形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。
2024-09-16