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智能体编写

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以下是关于智能体编写的相关内容：

  • MQ 老师做了一个简单的能呈现孩子认知过程的智能体，相关链接：https://chatglm.cn/main/gdetail/660439b9cf1043dbeb2e6f31 。还用豆包写了一个带娃编数感故事玩的智能体，链接：https://doubao.com/bot/CD8JOSTq 。
  • 所谓智能体，就是预先把咒语（prompts）写好，像编程一样把要求 AI 操作的步骤写得非常详细，以后每次拿来直接用，不必重新再写。比如可以找个空闲日，将自己的日常工作列出来，寻找哪些工作部分可以被 AI 加速，哪些工作基本上是固定输入输出的，尝试把这些工作场景写成“智能体”，并不断迭代优化。
  • 提示词技能是指用户设计提供给生成式人工智能大模型的一段文字或文本的技能，AIGC 根据这些文本生成回应的内容，提示词的内容决定了 AIGC 生成内容的质量，是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词设计公式包括指定 AIGC 所扮演的角色、明确告诉 AIGC 要完成的任务等。
  • 通用人工智能体是智能体设计的神圣圣杯，是一个循环架构，拥有动态推理、规划和自定义代码生成能力。自 2023 年春天以来，相关研究进展激增，如 BabyAGI、AutoGPT 等。前沿架构的开创性商业应用包括新的基础模型，如 Reflection AI ，以及编码智能体，如 Cognition、Nustom 和 OpenDevin/All Hands AI 等。
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参考资料

MQ 老师的小妙招

[title]MQ老师的小妙招做了一个非常简单的智能体，可以呈现孩子的认知过程：https://chatglm.cn/main/gdetail/660439b9cf1043dbeb2e6f31用豆包写了一个带娃编数感故事玩的智能体。https://doubao.com/bot/CD8JOSTq

张翼然：用AI为教师减负（3H）.pdf

Kimi.ai如何效率更高的使用AI？所谓智能体，就是你预先把咒语（prompts）写好，可以像编程一样，把要求AI操作的步骤写得非常详细，以后每次拿过来直接就用，而不必重新再写。——万维钢：三个用法，AI颠覆了我的工作流建议找个空闲日，将自己的日常工作列出来，寻找哪些工作，部分可以被AI加速。哪些工作基本上是固定输入输出的。可以尝试把这些工作场景写成“智能体”，并尝试不断迭代优化我创建/改编的AI助⼿其实，你⼤可以把它当新来的实习⽣，多对话多聊提示词工程：如何更好的和ChatGPT沟通提示词技能Prompt skill•提示词技能（Prompt skill)，是指用户设计提供给生成式人工智能大模型的一段文字或文本的技能，AIGC根据这些文本生成回应的内容。•提示词的内容决定了AIGC生成内容的质量。•提示词技能是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词设计公式之——RTFC请你作为【角色】，执行【任务】，【要求】，【说明】1.角色：指定AIGC所扮演的角色；2.任务：明确告诉AIGC要完成什么任务；

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

最终,仍无法实现的智能体设计的神圣圣杯是通用人工智能体——一个循环架构,其中LLM的先进功能包含了先前设计中结构化的"轨道"。这种假设的智能体将拥有动态推理、规划和自定义代码生成能力,使其能够执行任何外部系统中的操作,而不仅仅是预定义的操作。自2023年春天[BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)和[AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT)出现以来,向这一理想目标的研究进展激增。目前,最复杂的设计是[语言智能体树搜索](https://arxiv.org/pdf/2310.04406)(LATS),它将蒙特卡洛树搜索-即[AlphaGo](https://arxiv.org/pdf/1712.01815)背后的基于模型的强化学习技术-应用于语言智能体。LATS允许智能体探索实现目标函数的多种轨迹,优先选择高回报路径,融入反馈,并在必要时回溯。这些前沿架构的开创性商业应用包括新的基础模型,如[Reflection AI](https://www.reflection.ai/),以及编码智能体,如[Cognition](https://cognition-labs.com/)、[Nustom](https://nustom.com/)和[OpenDevin/All Hands AI](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin)。

其他人在问
AI 辅助课程大纲编写与优化
利用 AI 辅助课程大纲编写与优化可以按照以下步骤进行： 1. 确定课程大纲主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课程大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课程大纲涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课程大纲的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课程大纲的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课程大纲的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课程大纲编写与优化时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 此外，还可以参考以下思路： 调整结构：在大纲开头增加一个“快速选择指南”，帮助读者快速定位最适合自己的方法。 补充新信息、新观点：增加一个章节，比较不同 AI 模型在相关工作场景中的优劣。 对于教师，还可以借助 AI 作为教学助理来规划课程。AI 教学助理应先向老师介绍自己，询问教学科目以及面向的学生层次（高中、大学还是职业教育），以便更精准地提供建议。若老师有教学大纲，应认真研读并根据需求提出修改建议；若没有大纲，让老师尽可能详细描述课程内容。
2024-10-29
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍，但是在开始前，我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分，以及如何将各个部分连接起来，以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
我想基于一个开源模型，训练一个自己的AI模型，用于编写软件测试用例，如何实现呢
要基于开源模型训练一个用于编写软件测试用例的 AI 模型，您可以参考以下步骤： 1. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够的训练数据覆盖软件测试用例的相关场景，同时准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对编写软件测试用例的目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型：将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护：模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，训练这样一个模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-23
prompt的编写
编写提示词（prompt）是决定 AI 模型理解和生成文本的关键步骤。以下是一些编写 prompt 的要点和方法： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时应包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，要提供足够信息，如写历史事件报告时提供基本事件信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇，防止 AI 模型误解。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格，在 prompt 中明确说明，如文章遵循的格式或引用的文献类型。 5. 使用示例：若有期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，过多信息可能导致 AI 模型困惑，生成不准确结果。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 一般来说，写出好的内容创作 prompt 的卡点在于如何用方法论教 GPT 创作，即“know how”。比如让 GPT 创作视频标题时，不能简单写“帮我写爆款视频的标题”，而应提供创作标题的方法论和技巧，如运用的修辞手法、写作人称、语言风格、内容结构等。可以通过找对标账号的标题拆解、模仿来获取这些方法论和技巧。 此外，把方法论和示例写到 prompt 中最快的方法是改写大佬写好的 prompt。如果之前未写过结构化的 prompt，推荐打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 。运用 COT（少样本提示）的技巧，把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分。
2024-09-21
如何精进prompt的编写
很抱歉，目前知识库中没有关于如何精进 prompt 编写的相关内容。但一般来说，精进 prompt 编写可以从以下几个方面入手： 1. 明确目标和需求：清楚知道您希望通过 prompt 获得什么样的结果，以便更有针对性地编写。 2. 详细描述：提供尽可能多的细节和背景信息，帮助模型更好地理解您的意图。 3. 尝试不同的表述方式：有时候相同的意思用不同的词汇和语序表达，可能会得到不同的效果。 4. 学习优秀案例：参考他人编写的成功 prompt ，分析其结构和技巧。 5. 不断实践和优化：通过多次尝试和根据反馈不断改进您的 prompt 。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-21
如何做一个好用的问答知识机器人？文档如何编写？
要做一个好用的问答知识机器人并编写相关文档，可参考以下步骤： 1. 选择合适的知识库创建工具，如使用 Coze 进行操作。 以外贸大师产品的帮助文档为例，选择其中一个文档来创建知识库，如“购买后新人常见问题汇总·语雀”。 点击创建知识库，并从知识库中添加知识单元。 为获得更好的检索效果，可使用 Local doucuments 方式，上传 Markdown 格式文档。注意文档数据格式，每个问题以“”开头（这是 Markdown 的语法）。 准备上传文件，完成知识库构建。 2. 配置问答机器人： 左侧有三处配置，分别是 AI 模型、提示词和知识库。 AI 模型：可选择如阿里千问模型。 提示词：告诉模型其角色和应专注的技能，使其成为所需的“员工”。 知识库：相当于给“聪明”员工发放的工作手册，包含特定场景下的具体规则和信息。 3. 注意事项： 文档的分片策略会严重影响查询结果，这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案，存在跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等问题。后续可进一步研究如何组织文档形式以更好分片。
2024-09-20
请总结本知识库，并提炼出11节面向十岁儿童关于AIGC的课程，三节是提示词工程，2节文生文，2节文生图/图生图，2节文生音频，2节文生视频/图生视频，不需要涉及智能体及文生代码
以下是对本知识库的总结： 包含了不同时间段的 AIGC 周刊内容，如 Open AI 发布 ChatGPT 的 iOS 应用、Google 宣布多项 AI 新功能、AI 歌手相关教程等。 有关于提示词工程的课程及相关技巧介绍。 涉及一些特定的 AIGC 技术和方法，如 Donut 文档理解方法。 提到了谷歌的生成式 AI 学习课程。 以下是为十岁儿童设计的 11 节关于 AIGC 的课程： 1. 提示词工程基础 什么是提示词 提示词的作用 简单的提示词示例 2. 提示词工程进阶 复杂提示词的构建 如何优化提示词 提示词的实际应用 3. 提示词工程实践 设计自己的提示词任务 分享与讨论提示词成果 总结提示词的使用技巧 4. 文生文入门 了解文生文的概念 简单的文生文工具介绍 尝试生成一段文字 5. 文生文提高 优化文生文的输入 让生成的文字更有趣 比较不同文生文的效果 6. 文生图/图生图基础 认识文生图和图生图 常见的文生图工具 用简单描述生成一张图片 7. 文生图/图生图进阶 更复杂的描述生成精美图片 对生成的图片进行修改 分享自己生成的图片 8. 文生音频入门 什么是文生音频 简单的文生音频工具 生成一段简单的音频 9. 文生音频提高 让生成的音频更动听 给音频添加特效 欣赏优秀的文生音频作品 10. 文生视频/图生视频基础 文生视频和图生视频的概念 基本的文生视频工具 制作一个简单的视频 11. 文生视频/图生视频进阶 让视频更精彩 视频的后期处理 展示自己制作的视频
2024-10-31
智能生图 生成logo的工具有哪些
以下是一些可以生成 logo 的智能生图工具： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 另外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。 即梦也有相关功能，其制作步骤如下： 第 1 步：在即梦左侧点击「智能画布」，「上传图片」上传一张 logo 图，点击「图生图」输入描述词，参考程度为 55 ，选择「轮廓边缘」，点击立即生成。 第 2 步：右侧图层可看到 4 张图，选择喜欢的图；若不喜欢，可用局部重绘、消除笔等功能调整，也可重新生成。 即梦 AI 官网：https://jimeng.jianying.com/ ，有问题可发送到即梦@bytedance.com 。
2024-10-31
AI智能体
AI 智能体是拥有各项能力来帮助人们完成特定事情的一种存在。目前，不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。 生成式 AI 应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度：搜索、合成和生成。Menlo Ventures 投资组合公司在这些类别中都是早期突破性的代表，其中心是 LLMs 的少样本推理能力。但生成式人工智能的承诺不止于此，能为您阅读和写作的人工智能很棒，更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。 在品牌卖点提炼中，AI 智能体也有应用。AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特的强项，但在搭建智能体之前，需要先明确 AI 的能力边界，比如 AI 对公司的主要产品、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。AI 真正的能力在于能够通过分析数据和信息进行逻辑推理，解决复杂问题，擅长快速处理和分析数据，能够从中提取有价值的信息和模式，有大量的训练数据，可以输出比人类更全面的相关信息，可以理解用户所提供的内容，按照正确的结构梳理有效的输出内容。因此，在品牌卖点探索中，智能体更适合做一个引导型的助手，在思考路径陷入停滞时提供更多思考维度。 以扣子为例，它是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论用户是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，功能涵盖从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。开发完成后，还可以将构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。创建智能体可以通过简单 3 步：起一个智能体的名称，写一段智能体的简单介绍，使用 AI 创建一个头像。
2024-10-30
什么是AI 智能体？具体有哪些形式的产品？
AI 智能体简单来说就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了诸如“智能体 Agent”、bot 和 GPTs 等新名词。 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，出现了不少做 Agent 创业的公司。 在 C 端，比如社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，让其与他人的 Agent 聊天，聊到一起后真人再介入，这是一种有趣的场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 在 B 端，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，那么还有帮助 B 端商家搭建 Agent 的机会，类似 APP 时代专业做 APP 的。 以 ChatGPT 的 GPTs 举例，一个智能体应用通常由以下几部分自定义操作组成： 1. 提示词：描述智能体的作用，定义智能体的回复格式。 2. 知识库：上传私有文件作为回答参考。 3. 外挂 API：请求第三方 API 获取实时数据。 4. 个性化配置：包括是否联网、是否使用图片生成、是否使用数据分析等。 常见的智能体开发平台有字节的扣子 Coze、Dify.AI 等。
2024-10-30
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下： 起源阶段： 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。 1950 年，图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年，在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并确立为一门学科。 发展历程： 二十世纪中叶，符号推理流行，带来专家系统等重要进展，但因方法局限性，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 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”常被视为“神经网络”的同义词。 早期阶段（1950s 1960s）：有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 前沿技术点： 大模型：如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。
2024-10-30
最新的AI可以做到什么程度的智能
目前最新的 AI 能够达到以下程度的智能： 1. 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 例如 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5（在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前，它驱动了现在著名的 ChatGPT）在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，而早期的模型像 GPT2 等实际上没有真正连贯回应的能力。
2024-10-30