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什么是AI agent

回答

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)。

另外,AI Agent 也就是 AI 智能体,简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等。体验过 GPT 或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛。之前在使用 GPT 或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,AI 智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的 AI 智能体来解决自己的事情。

例如,字节的扣子(Coze),作为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。这些 Bot 的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后,还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上,让更广泛的用户群体能够与这些 Bot 进行交互聊天。创建智能体可以通过简单 3 步,首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像即可。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

皮皮:你的微信虚拟女友 - 李洛云

AI Agent: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包括下面几个概念: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。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。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:Responser Agent:主agent,用于回复用户(伪多模态)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)Daily Agent:每日agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground 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(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)[heading1]复杂的东西:中期记忆中的增长记忆体

皮皮:你的微信虚拟女友 - 李洛云

AI Agent: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包括下面几个概念: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。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。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:Responser Agent:主agent,用于回复用户(伪多模态)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)Daily Agent:每日agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground 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(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)[heading1]复杂的东西:中期记忆中的增长记忆体

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

AI Agent也就是我们所说的AI智能体,那什么是AI智能体呢?简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的AI智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等,体验过GPT或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛,另外之前在使用GPT或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,如果这些不解决的话,AI很难被真正广泛应用,而AI智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,AI智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以AI智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的AI智能体来解决自己的事情。[heading2]扣子Coze[content]📢扣子官网:[https://www.coze.cn/](https://www.coze.cn/)扣子(Coze),作为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。这些Bot的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后,还可以将自己构建的Bot发布到各种社交平台和通讯软件上,让更广泛的用户群体能够与这些Bot进行交互聊天。[heading2]竖起耳朵听的创建[content]我们可以通过简单3步创建智能体,首先我们要起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用AI创建一个头像即可。

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照片ai软件
以下为一些与照片相关的 AI 软件信息: 在 100 个 AI 应用中,涉及照片的有: AI 摄影参数调整助手,使用图像识别、数据分析技术,常见于摄影 APP 中,能根据场景自动调整摄影参数,市场规模达数亿美元。 全球 AI APP 增长榜图像类中: Retake AI,6 月 APP 下载量为 795,相对 5 月变化为 0.159。 DaVinci,6 月 APP 下载量为 751,相对 5 月变化为 0.049。 Viggle AI,6 月 APP 下载量为 741,相对 5 月变化为 822.333。 PhotoApp AI Photo Enhancer,6 月 APP 下载量为 688,相对 5 月变化为 0.186。 AI Mirror,6 月 APP 下载量为 676,相对 5 月变化为 0.432。 ToonMe,6 月 APP 下载量为 640,相对 5 月变化为 0.042。 图片增强 Top10 中: Cutout pro,4 月访问量为 1608 万,相对 3 月变化为 0.023。 Upscale media,4 月访问量为 432 万,相对 3 月变化为 0.073。 ZMO AI,4 月访问量为 338 万,相对 3 月变化为 0.161。 Neural.love Art,4 月访问量为 283 万,相对 3 月变化为 0.072。 Topaz Photo AI,4 月访问量为 247 万,相对 3 月变化为 0.047。 VanceAI,4 月访问量为 247 万,相对 3 月变化为 0.078。 bigjpgAI 图片无损放大,4 月访问量为 203 万,相对 3 月变化为 0.06。 Img Upscaler,4 月访问量为 203 万,相对 3 月变化为 0.042。 Let's Enhance,4 月访问量为 167 万,相对 3 月变化为 0.046。 Akool,4 月访问量为 122 万,相对 3 月变化为 0.173。
2024-12-20
什么是ai
AI(人工智能)是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说,可将其当成一个黑箱,只需要知道它能理解自然语言就行。AI 技术再发展,其生态位仍是似人而非人的存在。 从历史角度看,最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明,用于按明确程序运算。现代计算机虽先进,但仍遵循相同受控计算理念。有些任务无法明确编程让计算机完成,比如根据照片判断人的年龄,而这类任务正是 AI 感兴趣的。 在应用方面,AI 健身是利用 AI 技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能为用户提供个性化指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2024-12-20
现在在国内有想要做这个AI方面的这个创业,我能做一些什么呢?
在国内进行 AI 方面的创业,以下是一些建议: 1. 数据处理方面: 认识到高质量数据处理服务的稀缺性,数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据,谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面: 训练底层世界大模型需要巨大投入,除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品,而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面: 可以选择“唯快不破”的策略,尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习(如 AI 智能写作助手、语言学习助手等)、推荐与规划(如商品推荐、行程规划等)、监控与预警(如健康监测、安全监控等)、优化与管理(如办公自动化、物流优化等)、销售与交易(如艺术作品生成与销售平台等)等细分领域。 需要注意的是,在这轮 AI 大潮中,新技术加速迭代是常态,不能期望在“技术稳定”时再出手。
2024-12-20
我想要让AI来操作,我这个电脑,然后呢?去充当一个AI客服的角色去回答微信上的问题有什么办法吗?
目前在微信中,Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台,可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异: 1. 个人微信/微信群:Coze AI 平台之前不支持直接对接,但国内版正式发布 API 接口功能后,直接对接已成为可能。 2. 微信公众号:Coze AI 平台支持对接,能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号:同样支持对接,可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服:Coze AI 平台支持对接,使 AI 机器人能够自动回答用户咨询,提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后,对于类似客服的应用场景,存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者,落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。
2024-12-20
我想要实现一个微信ai客服,怎么弄呢
要实现一个微信 AI 客服,您可以参考以下两种方法: 方法一: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时会告诉您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建,这是一个知识库问答系统,将知识文件放入其中,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答您的问题。如果不想接到微信,自己使用,搭建完此系统即可,它也有问答界面。 3. 搭建,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 方法二: 1. 确定功能范围: 支持用户发送“关键字”,自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识,优先以“您的知识库”中的内容进行回答,若知识库内容不足,则调用 AI 大模型回复,并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息,请链接作者:jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上,作为微信客服助手。 2. 准备以下内容: 根据 Bot 的目的、核心能力,编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,可用 word、txt、excel 整理。 创建一个自己的【知识库】,用于回答 AI 相关知识。 由于“AI 前线”要按照一定规则处理知识,创建一个【工作流】,控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号,以便将机器人发布在微信公众号上。 以上就是实现微信 AI 客服的两种方式及具体步骤。
2024-12-20
如何自己制作ai
自己制作 AI 可以参考以下步骤: 1. 对于写作相关的 AI 应用,我们可以从人类驱动开始,使用 AI 来修改完善,比如先手动撰写博客文章,再利用自动填充和语法反馈工具改进。有时也可以先让 AI 生成写作内容,然后根据自己的需求和风格进行修改。 2. 若要打造微信 AI 机器人,比如“AI 前线”Bot: 确定功能范围,如支持用户发送“关键字”获取“AI 相关资料链接”,能回答 AI 相关知识(优先以自己的知识库回答,不足时调用 AI 大模型并在答案末尾添加相关信息),能发布在微信公众号上作为客服助手。 准备实现所需的内容,包括根据目的和核心能力编写 prompt 提示词,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系(可用 word、txt、excel 等),创建自己的知识库,创建工作流来控制 AI 按要求处理信息,准备好微信公众号。 设计详细步骤,先展示最终效果界面。
2024-12-20
目前我已经有了一个可以文生视频或者图生视频的模型但是只能6秒,我要如何利用agent自动流实现这个模型可以生成更长,更可靠质量的视频呢
要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频,您可以参考以下几种模型和方法: 1. PixVerse V2 模型: 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits,5 秒的视频生成需要花费 15 Credits,且只能使用 PixVerse V2 模型,生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频:点击“Text to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成,您可以通过在提示词中加入“Anime”,“Realistic”等词语做到这点。 图生视频:点击“Image to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能,如需要使用上述功能,请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型: Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video:30B 参数 Transformer 模型,可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频,相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑,它可以执行添加、删除或替换元素,或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频,它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio:13B 参数 Transformer 模型,可以接受视频输入以及可选的文本提示,生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成,在骨干网络架构上,它沿用了 Transformer,特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练,学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调,以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果,模型还引入了流匹配(Flow Matching)作为训练目标,这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型: 文生视频,图生视频,视频生视频,支持多种视频定制选项,如分辨率(从 480p 到 1080p)、视频长度(从 5 秒到更长时间)和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频,获取灵感和学习技巧(直接抄别人 prompt)。 故事板:允许用户通过时间线指导视频中的多个动作,创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑:提供视频混音功能,允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑,以及创建循环视频。 高级功能:包括混合功能,可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户,Sora 的使用是包含在现有订阅中的,无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数;OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成,500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成,但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期,对于某些地区(如欧洲和英国)可能会有延迟。
2024-12-19
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件,可以参考以下方法: 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。 2. 一般而言,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时,先用关键词进行尝试性搜索,根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例,判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时,一般优选官方/高收藏/高成功率的插件,提升使用效果。如果实际试用效果不行,则换用其他插件,或自己编写上架插件。 例如,在搜索 TTS 文字转语音插件时,可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词;在搜索思维导图插件时,可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
agent
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,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前感知输入直接采取行动,不维护内部状态,不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):具有明确目标,能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能通过与环境交互不断改进性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 相关链接: 1. 2. 3. 4. 5. 6.
2024-12-17
基于知识库做备考AI Agent,我该怎么做
以下是基于知识库为您提供的备考 AI Agent 的建议: 首先,建议您先吃透 prompt,这对于学习 AI Agent 很重要。 在 cost 平台有丰富的教程和比赛,您可以参与其中。 了解到 AI agent 是大语言模型衍生出的智能体,用于解决大模型在处理复杂任务时存在的一些问题,如无法获取最新外部信息、缺少规划、没有记忆能力等。 明天银海老师将详细讲解 AI agent,您可以关注。 此外,知识库中还提到了一些相关的活动和内容,如 prompt battle、AI 神经大赛等,您可以根据自己的兴趣参与。 对于与 AI 会话相关的内容,您可以通过关键词学设进行学习,比如每日选词丢入稳定扩散模型,积累大量提示词,还建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 在 AI 绘画方面,是视觉基础,有针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。同时,还收集了 AI 视频类词汇和相关词典,更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 希望以上内容对您备考 AI Agent 有所帮助。
2024-12-16
怎么做一个搜索ai新闻的agent
要做一个搜索 AI 新闻的 agent,您可以参考以下步骤: 1. 设定 Bot 的人设与回复逻辑。 2. 为 Bot 配置技能: 在 Bot 编排页面的技能区域,单击插件功能对应的“+”图标。 在添加插件页面,选择阅读新闻>头条新闻>getToutiaoNews,然后单击新增。 3. 修改人设与回复逻辑,指示 Bot 使用 getToutiaoNews 插件来搜索 AI 新闻。 4. (可选)为 Bot 添加开场白,让用户更好地了解 Bot 的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 测试您的 Bot:配置好 Bot 后,在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 发布您的 Bot: 在 Bot 的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-12
现在有多少个agent平台
以下是一些常见的 Agent 平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具以拓展 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,以及将 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,支持开发者根据需求打造产品能力。 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:2B 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。 此外,随着 AI 的发展,还有一些相关的研究和报告,如生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月中提到的 Agents a16z 图谱等。但需要注意的是,这些平台都有各自的局限性。您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。
2024-12-12