能够写论文的智能体怎么开发

第三层呢，是要学会搭建AI智能体。AI智能体它就像是我们的员工，它能根据我们设定的工作流，自动调用不同的AI工具，完成全流程任务，不需要人类每时每刻都盯着它指导它来干活。AI智能体就像是你的智能助手，给它安排好工作步骤，它就能自动选择合适的工具，按顺序完成任务。比如说我们要写一篇文章，就可以设计一个"写作助手"的AI智能体。我们只需要在文本框里输入文章的主题、风格和要求，然后回车发送。它开始自动地写一个文章大纲处理，接着根据大纲使用Claude模型来写一份文章的初稿，接着再进行修改润色，最后排版一下，把一篇完整的文章弄出来给了我们。前面我们还没引入AI智能体这个概念的时候，这原本是需要人类进行干预的，但现在就不需要人类干预了，效率也就大大提高了。以上，我们说了搭建AI工作流所需要的能力，分为三个层级，你也可以思考一下自己现在处于哪个层级呢？现在，你可以对照这三个层级，评估一下自己的AI工作流能力，找出差距和不足，多学习、多实践、多交流。

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。

现在，我们将进入智能体的学习环节。在开始之前，我们首先需要了解智能体是什么。我们现在接触到的智能体大多是建立在大模型之上的。这些智能体的发展历程是从一个基于符号推理的专家系统逐步演进而来的。随着时间的推移，技术的进步使得我们能够开发出更加复杂和高级的智能体。这些基于大模型的智能体具有以下特点：1.强大的学习能力：它们能够通过大量的数据进行学习，从而获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。2.灵活性：这些智能体可以适应不同的任务和环境，表现出较高的灵活性和适应性。3.泛化能力：它们能够将学到的知识泛化到新的情境中，解决之前未见过的类似问题。智能体的核心在于如何有效地控制和利用这些大型模型，以达到我们设定的目标。这通常涉及到精确的提示词设计，以引导模型朝着期望的方向发展。提示词的设计直接影响到智能体的表现和输出结果。接下来，我们可以展示一张图来更直观地说明这一点。在这张图的中心是提示词，它代表了智能体与用户或其他智能体交互的设定和逻辑。[heading1]十三、LangGPT结构化提示词[heading1]十四、动手实践——Chat GPT版本[content]在介绍了智能体的基本概念之后，我们将继续深入探讨，并动手实践制作智能体。我鼓励大家基于一些公开的大模型应用产品（如Chat GLM、Chat GPT、Kimi等），尝试开发属于自己的智能体。记住，智能体的开发是一个不断学习和进步的过程。不要害怕犯错，每一次尝试都是向成功迈进的一步。通过实践，您将能够更好地理解智能体的潜力，并发掘其在各种应用场景中的可能性。Step.1点击“浏览GPTs”按钮Step.2点击“Create”按钮创建自己的智能体Step.3使用自然语言对话进行具体设置Step.3使用手工设置Step.4开始调试你的智能体并发布