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还有没有类似扣子、Dify.A类似的智能体创建平台?

Answer

以下为您介绍一些类似扣子、Dify.AI 的智能体创建平台:

  • 腾讯元器:是一个智能体开发平台。
  • kimi:在智能体领域有所涉及。

需要注意的是,目前提示词攻击在业内是一个公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,其系统提示存在泄露的风险。

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References

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。后来发现国内也有很多智能体开发平台,如Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子,所以本篇主要对比字节扣子和腾讯元器。3、为什么要关注智能体?

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。后来发现国内也有很多智能体开发平台,如Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子,所以本篇主要对比字节扣子和腾讯元器。3、为什么要关注智能体?

云中江树:智能对决:提示词攻防中的AI安全博弈

国内的kimi也是一样。并且我们拿到之后,我们发现其实产品侧是有防护意识的。提示词中明确的突出了不要去泄露系统提示的内容,但是我们还是轻易的拿到了kimi的系统提示。然后你看像豆包也是一样的。同时像国内的这种智能体编排平台——扣子。上面的热门的智能体,我们都能轻易的拿到他们的核心提示词。当我们拿到他的核心提示词以后,我们可以看到它是怎么调用知识库的,怎么调用工作流的,看到它整体的设计的逻辑、它的核心创意构建过程。国外的知名平台如OpenAI的GPT Store上面的GPTs(智能体)也是一样的。我们可以轻松拿到它的提示词,然后通过提示词可以完整的知道这个GPTs整体的设计逻辑,并且知道它知识库里面放了哪些数据,放了哪些知识。我们知道这个有什么用呢?有了这个信息,接下来进一步就可以拿到它里面的数据。不仅可以让我们的AI把里面的数据吐出来,甚至我们可以让大模型直接把这个知识文件的链接给到我,直接下载数据文件。这就是我们现在看到的,到现在为止的很多大模型应用和智能体平台的现状。提示词攻击在业内已经是一个公开的秘密。我们现在的大模型应用,有时候脆弱的简直就是一座数据金矿,只要你掌握了怎么样去破译AI密码,就可以肆意搜刮里面的东西:提示词也好,数据也好,随便拿。国内外各大著名的AI厂商几乎无一幸免。国外的不管是GPT也好,还是Cluade也好,还是说谷歌的Gemini,还是著名的AI搜索引擎perplexity,他们的这些系统提示都是处于泄露的状态。

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类似于ollama和vllm这样的LLM 框架有哪些
以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架: 1. Encoderonly 框架(也叫 AutoEncoder),典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架,典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架(也叫 AutoRegressive),典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外,还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架,如: 1. LangChain:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供了一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 2. LlamaIndex:在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色,抽象出许多提示链的细节,与外部 API 的接口,从向量数据库检索上下文数据,并在多个 LLM 调用中维持内存。
2025-02-17
类似dify的工具有哪些
以下是一些类似 Dify 的工具: ElevenLabs 发布了 Dubbing Studio 并获得 8000 万美元的 B 轮融资,Dubbing Studio 可以自动识别视频中的发言者,并能手动或自动调整每句话的语气和翻译。 Poe 的机器人创建者为 Poe 带来新用户能获得高达 50 美元的收入。 HayGen 发布了可以实时对话的数字人产品。 字节发布了 Depth Anything 深度估计模型。 此外,在开源社区中,还有像 fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,具有强大的工作流构建工具、广泛的模型集成、功能丰富的提示词 IDE 等特点,还允许定义 Agent 智能体并进行性能监控优化,提供云服务和本地部署选项。其官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-02-17
chatpdf类似的工具
以下是一些类似于 ChatPDF 的工具: 1. Phind(http://phind.com/):是生产力工具类别中的一员。 2. MaxAI(http://maxai.me/):属于生产力工具。 3. Blackbox AI(http://blackbox.ai/):在生产力工具范畴。 4. Otter.ai(http://otter.ai/):能够记录会议内容并进行实时语音转写。 5. SciSpace Copilot(https://typeset.io/):用于以问答形式解释科学文献中的文本、数字和表格。 6. AIPRM for ChatGPT(https://www.aiprm.com/):一款 SEO Prompt 模板插件。 7. Teamsmart(https://www.teamsmart.ai/):有趣的文档助手。 8. Boring Report:应对标题党的神器,去除文章中的夸张表述,仅保留客观事实。 9. ChatAll(https://github.com/sunner/ChatALL):可以同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具。 10. AIProductsAllInOne(https://github.com/TheExplainthis/AIProductsAllInOne):整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 11. Shell GPT(https://github.com/TheR1D/shell_gpt):在命令行中集成了 ChatGPT,帮助编写 shell 命令等内容。 12. 飞书 GPT(https://github.com/Leizhenpeng/feishuchatgpt):集成了多种功能。 13. GitHub Copilot X(https://githubdaily.gitee.io/posts/20230323githubcopilotx/):基于 AI 驱动的跨时代代码编辑器。 14. OpenGpt(https://github.com/futantan/OpenGpt):能快速尝试各种 ChatGPT 应用并创建自己的应用。
2025-02-11
未来类似deepseek这种推理大模型普及,结构化提示词是不是会成为过时的知识
未来类似 DeepSeek 这种推理大模型普及,结构化提示词不会成为过时的知识。 虽然未来模型可能在某些情况下无需提示词,仅通过简单对话就能理解用户意图,但基础的如何与模型对话的认知仍需具备,这就涉及提示词。例如李继刚老师的结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有意思的提示词,如“酷老师”“抬杠高手”等,近期提示词有升级,李继刚老师将其玩到新高度,cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片,小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 从工程视角看,AI 提示词在游戏创作及优化中也有应用。此外,提示工程的本质是提供足够的信息来明确指定要求,即使模型在理解上下文方面变得更好,能够清晰地陈述目标始终很重要,仍需要明确预期结果的能力和技巧。未来可能会更多地利用提示工程来让模型为我们生成、调整提示词,对于没有太多提示工程经验的人来说,提示词生成器可以帮助他们。未来的提示可能更像是一种自省,模型会尝试理解用户真正在思考什么、需要什么。 在 R1 时代,使用 AI 提示词的关键在于提供足够的背景信息,而非复杂的结构。简单大白话仍然有效,但信息量不足则难以得到理想结果。示例和框架可帮助理清思路,但最终影响在于用户的思考和表达。利用乔哈里视窗分析信息需求,避免过度指令化,让 AI 自由思考,从而激发更高的创意和效果。“有用的不是技巧,而是你的思考!”
2025-02-07
我想做一个关于类似塔罗牌或者欧卡牌的AI应用,请指点迷津
要开发一个类似塔罗牌或欧卡牌的 AI 应用,以下是一些建议: 1. 数据收集与准备:收集大量与塔罗牌和欧卡牌相关的解释、象征意义、牌面图案等数据,为 AI 模型的训练提供丰富的素材。 2. 模型选择与训练:可以考虑使用自然语言处理模型,如 Transformer 架构的模型,对收集到的数据进行训练,以让 AI 学习理解和生成与卡牌相关的解释和预测。 3. 交互设计:设计一个直观且吸引人的用户界面,方便用户与 AI 进行交互,例如选择牌、提出问题等。 4. 个性化体验:根据用户的历史交互和偏好,为用户提供个性化的卡牌解读和建议。 5. 准确性与可靠性:不断优化模型,提高解读的准确性和可靠性,避免给出模糊或误导性的回答。 6. 伦理和法律考虑:确保应用的使用符合伦理和法律规范,不涉及欺骗或有害的内容。 7. 测试与优化:在推出应用前,进行充分的测试,收集用户反馈,不断优化应用的性能和用户体验。
2025-02-06
有其他 和WaytoAGI 知识库类似的网站吗
目前,与 WaytoAGI 知识库类似的网站可能有一些,但具体的推荐需要根据您的特定需求来确定。WaytoAGI 知识库提供了和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、精选提示词、呈现知识库精华内容等功能。它是一个由开发者、学者和有志人士参与的学习社区和开源的知识库,在没有推广的情况下,一年就有超 70 万用户和千万次访问量,社群有很多活动,口号是让更多的人因 AI 而强大。如果您能更明确您对类似网站的具体需求,比如侧重的功能、领域等,我可以为您提供更精准的推荐。
2025-01-30
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序的性能。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合,效果更好。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-18
关于dify,有没有推荐的网上教材?
以下是为您推荐的关于 Dify 的网上教材: 1. 在 Dify 的官网,有一篇手把手教您将 Dify 应用接入微信生态的教程,包括创建聊天助手应用、下载 Dify on WeChat 项目、填写配置文件、把基础编排聊天助手接入微信、把工作流编排聊天助手接入微信、把 Agent 应用接入微信等步骤。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 《》,介绍了如何一键部署自己的 Dify 网站,提供了腾讯云一键部署和云服务器 Docker 部署两种方案,用户需要配置模型供应商的信息,成功保存设置后可创建 Agent 进行测试。 3. AIGC Weekly21 中提到:,GooCarlos 开发的 Dify 是一款易于使用的 LLMOps 平台,允许团队基于语言模型(如 GPT4)开发和运营 AI 应用。能在几分钟内创建 AI 驱动的应用程序,将自然语言转换为 SQL,转换编程语言,从文本中汇总关键信息等,适用于多种应用场景。
2025-02-15
coze和dify哪个对知识库的支持更好,检索和总结能力更强
Coze 对知识库的支持具有以下特点: 支持上传和存储外部知识内容,包括从多种数据源如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。 提供多样化的检索能力,可通过多种方式对存储的内容片段进行高效检索。 具有增强检索功能,能显著提升大模型回复的准确性。 但也存在一些缺点,如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、对 PDF 的解析效果不佳等。 目前没有关于 Dify 对知识库支持情况的相关内容,无法直接将 Coze 和 Dify 进行对比。
2025-02-15
dify和coze的区别
Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品,它们有以下主要区别: 1. 开源性: Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码以进行定制,由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出,目前没有明确信息表明其是否开源,可能更侧重于提供商业化服务和产品。 2. 功能和定制能力: Dify 提供直观界面,结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能,支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率,支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持: Dify 作为开源项目,拥有活跃的社区,开发者可参与共创和共建。 Coze 可能更多依赖官方的更新和支持,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 选择使用 Dify 或 Coze 时,开发者和企业需根据自身需求和目标来决策。Dify 官网:https://dify.ai/zh ;Coze 官网:https://www.coze.com 。海外版的 Coze 大大降低了使用成本,在模型质量和数据源方面有明显优势,支持多种知名模型,拥有完善的插件市场和智能体市场,能与多种外部应用集成,生成更高质量的语言内容,更用户友好。
2025-02-15
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
扣子AI应用发布到微信小程序中失败
扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法: 1. 容器编排不运行: 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安,通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件(如果已经存在可以不用创建)。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务:systemctl restart docker。若仍无法解决,可继续排查。 2. 本地镜像的方法: 服务下载:服务的百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ;服务的夸克网盘地址:https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务:在宝塔操作面板中点击文件,选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像:选择 Docker 中选择本地镜像,然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录,如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效:需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容,再重新生成一次。 4. 知识库不更新:确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图,给的图片链接点进去有错误提示:查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后,手机登陆后,没有任何机器人的反应:配置有错错误,或者安装不对,根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题:COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力,可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去:按下图所示重启服务器之后就好了,重启时间可能会久,但一定会重启成功,请耐心等待。 此外,零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下: 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建: Coze 相关配置: 创建 Coze API 令牌:进入到,点击左下角的扣子 API 选项,进入到 API 管理页面,点击 API 令牌,按照图示创建第一个 API 令牌,创建成功后保存好,因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID:去到要绑定的 AI Bot 的设计界面,在所在的链接里面记下 Bot ID,将 Bot 发布到 Bot as API 上。
2025-02-18
我是不懂编码的文科生,我学习扣子Coze的应用,难度大吗?大概需要多长时间?
对于不懂编码的文科生来说,学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的,但并非不可逾越。 根据相关资料,扣子 Coze 应用于 11 月底推出,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中,您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面,第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用,解决表单使用等卡点。 不过,社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间,难以给出确切的时长,这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习,逐步掌握相关知识和技能,相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
用扣子做自媒体创作智能体
以下是关于用扣子做自媒体创作智能体的相关信息: AI 智能体简介: AI Agent 即 AI 智能体,是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。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。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,结合大模型的自然语言理解能力,能完成复杂工作,解决如 GPT 或文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题。 扣子(Coze): 扣子是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,功能涵盖简单问答到复杂逻辑对话。开发完成后,可将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。其官网为:https://www.coze.cn/ 创建智能体: 创建智能体通常需要以下简单 3 步: 1. 起一个智能体的名称。 2. 写一段智能体的简单介绍,越详细越好,它会根据介绍智能生成符合主题的图标。 3. 点击确认,新的智能体就诞生了。 竖起耳朵听的编排: 1. 插件:插件像工具箱,里面可放一个或多个 API。扣子平台有很多不同类型插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求,还可自己制作添加所需 API。 2. 工作流:工作流像可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创造复杂稳定的业务流程。工作流由多个小块块(节点)组成,包括开始和结束的小块块,不同小块块可能需要不同信息才能工作。在竖起耳朵听的智能体里用到了 5 个小块块,可回答带有图片口语的结果。 3. 知识库。
2025-02-13
扣子智能体搭建
扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,搭建扣子智能体的门槛较低,无论有无编程基础均可操作。以下是关于扣子智能体搭建的相关信息: 菠萝作词家智能体:是专为音乐创作设计的辅助工具,能理解分析用户输入的提示词、情感基调、歌曲主题等信息并生成歌词。创建时需想一个名字,写一段详细介绍,然后点击确认即可。 竖起耳朵听智能体:创建需三步,先起一个名称,再写一段简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。 多模态资讯的跨平台推送智能体:可根据个人需求抓取、整理资讯并推送到多个平台。其视频演示地址为:https://www.bilibili.com/video/BV1RLaGeAE7Z/?vd_source=baeb68724c9458d179387d4bce43931c ;体验地址为:https://www.coze.cn/store/bot/7386884942153957391?panel=1&bid=6d2j6kkj04019 。 一般来说,创建扣子智能体首先要想一个智能体的名字,然后写一段该智能体的介绍(越详细越好,会根据介绍智能生成符合主题的图标),最后完成相关操作(如确认、创建头像等),一个新的智能体就诞生了。
2025-02-11
扣子工作流上传图片并让AI理解图片内容
扣子工作流可以实现上传图片并让 AI 理解图片内容。具体步骤如下: 1. 上传输入图片:将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL,以便在平台中进行调用。 2. 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息:通过封装的图片理解大模型和图片 OCR 等插件来实现。 3. 场景提示词优化/图像风格化处理。 4. 返回文本/图像结果。 在搭建工作流时,主要关注以下几个步骤: 1. 点击工作流后面的“➕”来添加一个工作流。 2. 点击创建工作流。 3. 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述清晰以便区分。 4. 初始化的工作流:左边有各种可用的插件和搭建 Agent 的工具,可通过点击加号或直接拖拽使用。插件一般有对应的参数说明,初始化后会生成开始模块和结束模块,且只能以开始模块启动,结束模块终结工作流。 此外,扣子平台具有以下特点和功能: 1. 集成了丰富的插件工具,包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型,支持内置插件和自定义插件。 2. 提供简单易用的知识库功能来管理和存储数据,支持多种格式的数据上传,包括文本格式、表格格式,也支持本地文件和在线网页内容及 API JSON 数据的上传。 3. 具有持久化的记忆能力,可记住用户对话的重要参数或内容。 4. 工作流功能灵活,可通过拖拉拽的方式搭建处理逻辑复杂且稳定性要求高的任务流。
2025-02-10
学习扣子ai
以下是关于扣子 AI 的相关信息: 讲师韦恩: 身份:智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家。 成就:荣获多家 AI 开发平台的比赛奖项,拥有 12 年程序开发背景,是多家企业的 AI 落地顾问。 承接业务:1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地。 课程内容: 入门课程:搭建证件照应用,需要有一定的智能体搭建基础。 进阶课程:邮票收藏馆搭建,需要有第一天的 AI 应用搭建基础。 课程收获: 完整构建一个中等复杂的扣子 AI 应用学习。 解决应用构建过程中的卡点,如页面布局、页面跳转、数据绑定、页面复用等。 获得一个价值万元的邮票收藏馆 AI 应用。 此外,还有骏老师关于如何用 AI 学习英语的相关内容,包括能打动人的文案相关的智能体(扣子“李教授文案馆”智能体)、同一句话多种输出方式相关的智能体(扣子“多风格翻译”智能体)以及英语学习助手智能体(豆包“英语学习助手”智能体),并提供了相应的链接。
2025-02-09
什么样的智能体才是真正的智能体
真正的智能体具有以下特点和类型: 特点:能够感知环境,采取行动以实现特定目标。可以是软件程序或硬件设备。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当大脑,并具备规划、反思完善、记忆和工具使用等关键组成部分。 规划:包括子目标分解和反思完善,将大型任务分解为小的子目标,并能从错误中吸取教训改进未来步骤。 记忆:有短期记忆用于上下文学习,长期记忆用于长时间保留和回忆信息,通常通过外部向量存储和快速检索实现。 工具使用:学习调用外部 API 获取模型权重中缺失的额外信息。 类型: 决策智能体:使用语言模型遍历预定义的决策树。 轨道智能体:配备更高层次的目标,限制解决空间,遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 通用人工智能体:完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正,没有任何数据支架的 for 循环。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人?
要做一个知识库智能问答机器人,主要基于大模型的 RAG 机制,具体步骤如下: 1. 理解 RAG 机制:RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍,再基于书籍信息给出详细回答,这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库:创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot:在设计中添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外,在飞书中,还可以利用飞书智能伙伴创建平台(Aily)来搭建 FAQ 机器人,它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能为企业提供简单、安全且高效的环境,帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,指智能体(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。 具身智能的研究涉及多个学科,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,致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能的应用广泛,在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域,能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能有三要素:本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现,如何让智能体在复杂多变环境中有效学习,以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
如果通过deepseek构建智能客服
要通过 DeepSeek 构建智能客服,可以参考以下步骤: 1. 效果对比:用 Coze 做小测试进行对比。 2. 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 3. 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不稳定)。 4. 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向;Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 另外,实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下: 1. 拥有扣子专业版账号:如果还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务,添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 同时,GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到:Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾,重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。
2025-02-18
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17