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AI智能体

回答

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。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

[title]AI智能体：企业自动化的新架构- Menlo Ventures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投资组合公司如[Sana](https://menlovc.com/portfolio/sana-labs/)*（企业搜索）、[Eve](https://menlovc.com/portfolio/eve/)*（法律研究副驾驶）和[Typeface](https://menlovc.com/portfolio/typeface/)*（内容生成AI）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。但是生成式人工智能的承诺远远超越了这第一波核心使用案例。能为您阅读和写作的人工智能很棒,但更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。为此,我们已经看到领先的应用程序构建商如[Anterior](https://www.anterior.com/)、[Sema4](https://sema4.ai/)和[Cognition](https://www.cognition.ai/)正在建立解决方案,来处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。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。在我们深入探讨人工智能体领域的过程中，我们将概述Menlo对新兴市场的论点——首先定义什么是智能体以及什么使它们成为可能。我们将追溯[现代人工智能技术栈](https://menlovc.com/perspective/the-modern-ai-stack-design-principles-for-the-future-of-enterprise-ai-architectures/)从少量样本指令到检索增强型生成(RAG)再到完备的智能体系统的架构演化过程，然后探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。

智能体在品牌卖点提炼中的应用

在搭建智能体之前，我们需要先明确AI的能力边界，因此我们需要明确AI对我们公司以及公司所在的市场不了解的部分。AI不知道我公司的主要产品，以及产品具体解决了用户什么需求。AI不知道我公司产品具体的独特之处。AI不知道我公司是否获得过哪些特别的认可。AI不知道我公司目前所依赖的核心渠道。AI不知道我公司目前产品从售卖数据上体现的核心购买人群。AI不知道我公司在产品售卖中曾使用过的营销手段。AI不知道我公司期望在新的渠道中获得怎样的结果。……你会发现，AI在品牌卖点探索过程中，对你公司的了解程度接近于0，如果你直接期望AI去帮你找到卖点，那基本上只能收获AI的一通瞎回答，比如像下面这样：这样的回答结果，基本无法帮助我们拿到有效的品牌卖点，更无法将卖点制作成真正的落地页。而AI真正的能力是什么：AI能够通过分析数据和信息进行逻辑推理，解决复杂问题。AI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。AI有大量的训练数据，可以输出比人类更全面的相关信息。AI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，我们可以确定这样一个智能体，更适合做一个引导型的助手，你不能依赖AI给你从0到1找到公司产品的卖点，也不能依赖于智能体直接从大量数据的分析结果直接得到最终的有效卖点。而引导型的助手，更好的形式是，让它成为一个灵感提问助手，在我们寻找卖点的过程中，在思考路径陷入停滞的情况中，让AI提供更多的思考维度。

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。

其他人在问
google ai studio
生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具，允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少。 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 生成式人工智能的工作原理包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段，通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习，得到一个“基础模型”。在应用阶段，基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种相关工具，如 Vertex AI（端到端机器学习开发平台，帮助构建、部署和管理机器学习模型）、Model Garden（平台，可发现 Google 的基础和第三方开源模型，并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道）。
2024-10-31
AI创建角色的指令
以下是关于 AI 创建角色的一些信息： 在 c.ai 这个 AI 角色扮演对话平台中，创建角色的功能非常简洁，主要依赖用户编写的 Description（基础信息）和 Definition（复杂背景），并且已经支持上传声音片段实现语言克隆。 在筑梦岛中，创建梦中人（捏崽）需要用户提供各类信息，其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息；创建梦屋（拉群）则允许用户添加多个 AI 角色创建一个群聊。 在游戏开发中，如 Arrowmancer 这款 RPG 游戏，具有 AI 创造的角色，以实现几乎无限的新游戏玩法。还有游戏开发公司使用 AI 让玩家创建自己的游戏内角色形象，相比让玩家从零开始上传自己的内容，通过 AI 生成内容更安全，因为可避免创造冒犯性内容，同时让玩家有更强的归属感。 在使用 Nijijourney 5 进行二次元角色设计时，为获得最佳结果，可能需要尝试不同的权重组合并根据产出调整 Prompt。
2024-10-31
AI制作音乐的工具和案例
以下是一些 AI 制作音乐的工具和相关案例： ：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。 ：由一群艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 （被 Apple 收购）：音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 ：下一代音乐制作人。 ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。 ：使用 AI 创作音乐和语音。 ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予你新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变你的歌唱声音。 ：为你的创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 案例方面，Manglemoose 最近展示了由他们最新开发的音乐生成器制作的视频案例，该工具的名称尚未公布。bGPT 是一种具有下一个字节预测功能的模型，它几乎完美地复制了符号音乐数据的转换过程，在将 ABC 符号转换为 MIDI 格式时实现了每字节 0.0011 位的低错误率。此外，bGPT 在模拟 CPU 行为方面表现出卓越的能力，执行各种操作的准确度超过 99.99%。
2024-10-31
Notion AI 软件
Notion AI 相关信息如下： Notion CEO 表示，Notion AI 的进展较快。早期对 GPT3 作用轻视，看到 GPT4 能力后想法转变，认为其能改变与计算机的交互模式。之后团队全身心投入 AI 项目，需结合已有积木，招聘人才并让内部人员形成共同信念。 Notion 更多从计算、内容或文本角度思考，认为若更多人能创造性使用软件情况会不同。Notion 的诞生源于一篇论文，初衷是创造能让人们灵活调整和定制的软件，后来转变为提供各种 blocks 构建模板让用户上手即用。 除数据库外，Notion 本身有 AI 相关功能，团队很早就与 OpenAI 和 Anthropic 合作集成 AI 能力，Notion AI 里有 Q&A 功能，能基于个人/组织的知识库回答问题，类似之前的 Coze Bot，只是信息源不同。
2024-10-31
AI共学
以下是关于 AI 共学的相关信息： 「AI 编程共学」： 10 月 28 日 20:00 开始，分享人麦橘，分享内容为 0 基础做小游戏分享，包括通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨，回放链接：。 10 月 29 日 20:00 开始，分享人梦飞，分享 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南，回放链接：。 10 月 30 日 20:00 开始，分享人银海，分享 0 基础学做 AI 拍立得，包括 Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用，回放链接：。 10 月 31 日 20:00 开始，分享人猪猪🐷撞南墙。 「Agent 共学」之“谁是人类”「WayToAGI x 阿里云」： 大赛简介：HB 是由 WayToAGI 主办，阿里云百炼和通义千问赞助发起的 AI 共学活动，设置连续三轮迭代式初赛和一次决赛，鼓励制作 AI Agent 及赋予 AI Bot 人设，让人感受 Agent 拟人化魅力（必须使用通义千问 API）。 WaytoAGI 介绍： 。 比赛目标：通过 AI Bot 拟人化比赛提升 Prompt 书写能力，加深对 AI Agent 的学习和理解。 活动形式：在活动群里，主持人出题，AI 机器人和人类卧底在微信群中回答问题，一场比赛 6 8 轮，每轮群众选出谁是人类，详细见 。 比赛结果： 。
2024-10-31
aigc提示工程师应该学习哪些课程
以下是 AIGC 提示工程师应该学习的一些课程： 1. 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程：由 OpenAI 技术团队成员授课，涵盖软件开发最佳实践的提示，常见用例如总结、推理、转换和扩展，以及使用 LLM 构建聊天机器人等内容。 2. 范德堡大学的提示工程课程：教您成为生成 AI 工具的专家用户，展示利用生成式人工智能工具的示例，提高日常工作效率，并深入了解其工作原理。 3. 了解大型语言模型背后的理论：深入探讨自然语言处理中基本模型的细节，学习创新技术，涉及基于 Transformer 的模型，以及少量学习和知识蒸馏等转移学习技术，聚焦新的 LLM 发展方向。 4. 提示词培训课——Part4：包括提词工程的基础概念和实用技巧，如利用地规构建思考链条、探讨提示词的敏感性问题、解释'token'概念及相关操作，深入讲解提示词的进阶技术，如增强推理能力、运用元提示和任务分解技巧，探讨 AIAgent 和 AIAgentic 的概念和差别，学习多智能体设计模式，梳理提词落地流程。
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
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
怎么学习人工智能并应用到赚钱
学习人工智能并应用到赚钱可以从以下几个方面入手： 1. 掌握基础知识：学习人工智能的基本概念、原理和技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 提升技能：通过相关课程和实践，提高自己在数据处理、模型训练和优化等方面的能力。 3. 学习商业应用：了解人工智能在金融、医疗、制造业等行业的应用案例，例如学习微软的《面向商业用户的人工智能学习》《人工智能商学院》等课程。 4. 深入研究经典机器学习：可参考《机器学习入门课程》。 5. 掌握特定技术：如使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用，包括《视觉》《自然语言处理》《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》等课程。 6. 持续学习和实践：人工智能领域发展迅速，需要不断更新知识和技能，并将其应用到实际项目中。 然而，需要注意的是，学了人工智能有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等，但能否赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出。大型语言模型主要基于语言理解和生成，并非专门设计用于数学计算，在处理数学问题时可能出错。同时，关于 GPTs/GLMs 能否帮助创作者赚钱，答案是能，但大多数人不能，具体原因会在相关文章中详细阐述。
2024-10-30
智能体工作流相关的资料全给我
以下是关于智能体工作流的相关资料： 生物医药小助手： 技术实现原理：由 1 个工作流和 6 个数据库实现。工作流设计简单，包括一个输入，对接知识库，搭载豆包 function call 大模型，最后输出。相对有难度的是收集和校对知识库的资料。在医疗领域，为保证回答准确性，提示词约定回答只能来自知识库。 商业化场景：能替代大部分传统医药数据库商业化场景，如医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等。 竖起耳朵听： 插件：像工具箱，可放一个或多个 API，平台有多种插件，也可自制。 工作流：像可视化拼图游戏，由多个小块块（节点）组成，可组合插件、大语言模型、代码块等创造复杂稳定业务流程。不同小块块可能需要不同信息，包括引用前面小块块信息或自行设定信息。此智能体用到 5 个小块块。 【图像流】用 Coze 的工作流创建随便虐的室内设计师： 创建 Bot：打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 图像工作流：包括图像流配置界面、分类（智能生成、智能编辑、基础编辑）、空间风格化插件（含参数如 image_url、Strength、Style、user_prompt）、工作流流程（按构架配置，调试效果，有毛坯房测试用例）、开始节点解析（对应配置三项内容，提示词优化）、人设和回复逻辑。发布后机器人可出图。
2024-10-29