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agent的搭建

Answer

以下是一些常见的 Agent 构建平台：

  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，能拓展 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（Agent）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。

搭建工作流驱动的 Agent 通常可分为以下 3 个步骤：

  1. 规划：
    • 制定任务的关键方法。
    • 总结任务目标与执行形式。
    • 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。
    • 设计每个子任务的执行方法。
  2. 实施：
    • 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。
    • 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。
  3. 完善：
    • 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。
    • 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台：1.Coze：Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台，适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具，可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio：这个平台的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：这是百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。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设计良好的工作流。5.斑头雁：这是一个2B基于企业知识库构建专属AI Agent的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。它提供了多种成熟模板，功能强大且开箱即用。6.钉钉AI超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述，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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

一泽Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力

在上篇文章[Prompt工程｜样例驱动的渐进式引导法：利用AI高效设计提示词，生成预期内容](https://mp.weixin.qq.com/s/3pFG_Tx7gcnnjOyqgM1P_w)中，我已经提到过Prompt工程的必备能力：通过逻辑思考，从知识经验（KnowHow）中抽象表达出关键方法与要求。这一理念同样适用在Coze中创建AI Agent。本文主要讨论工作流驱动的Agent，搭建工作流驱动的Agent，简单情况可分为3个步骤：1.规划：制定任务的关键方法总结任务目标与执行形式将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系设计每个子任务的执行方法2.实施：分步构建和测试Agent功能在Coze上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性3.完善：全面评估并优化Agent效果整体试运行Agent，识别功能和性能的卡点通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平接下来，我们从制定关键方法与流程，梳理「结构化外文精读专家」Agent的任务目标。

一泽Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力

在上篇文章[Prompt工程｜样例驱动的渐进式引导法：利用AI高效设计提示词，生成预期内容](https://mp.weixin.qq.com/s/3pFG_Tx7gcnnjOyqgM1P_w)中，我已经提到过Prompt工程的必备能力：通过逻辑思考，从知识经验（KnowHow）中抽象表达出关键方法与要求。这一理念同样适用在Coze中创建AI Agent。本文主要讨论工作流驱动的Agent，搭建工作流驱动的Agent，简单情况可分为3个步骤：1.规划：制定任务的关键方法总结任务目标与执行形式将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系设计每个子任务的执行方法2.实施：分步构建和测试Agent功能在Coze上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性3.完善：全面评估并优化Agent效果整体试运行Agent，识别功能和性能的卡点通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平接下来，我们从制定关键方法与流程，梳理「结构化外文精读专家」Agent的任务目标。

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有关agent的介绍
AI Agent 是当前 AI 领域中较为热门的概念，被认为是大模型未来的主要发展方向之一。 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM（语言模型）或大模型。为其增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。目前行业中主要使用 langchain 框架，将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。例如，给大模型提供长期记忆，相当于给予一个数据库工具让其记录重要信息；规划和行动则是在大模型的 prompt 层进行逻辑设计，如将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 从产品角度，Agent 可以有不同的设定。比如是一个历史新闻探索向导，身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析，还可以为其设计背景故事使其更加生动。 在人工智能领域，Agent 智能代理是一种能够感知环境并根据感知信息做出决策以实现特定目标的系统，能够自动执行任务，如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。
2025-02-16
AIagent的发展方向
AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一，其发展具有以下特点和阶段： 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中，AI Agent 并非一蹴而就，其发展可分为几个阶段，并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期，符号人工智能作为主导范式，以对符号逻辑的依赖著称，代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强，缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色，例如智能摘要能辅助快速筛选信息，自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面，每个人应根据自身情况找到适合的工具，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。
2025-02-15
AI Agent 或者 工作流， 落地的场景
以下是 AI Agent 或工作流的一些落地场景： Long horizon task 长期任务执行：Agent 能像称职的项目经理，分解大任务为小步骤，保持目标导向并适时调整策略。 多模态理解：Agent 能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式，全方位感知世界和任务上下文。 记忆与行动：通过先进的记忆机制，Agent 能积累经验，记住对话、操作步骤和效果，行动更精准高效。 自适应学习：从每次交互中吸取经验，不断完善策略，实现“智慧成长”。 在技术层面，有两条技术路线：以自主决策为核心的 LLM 控制流和以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统。Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol）提供了通用接口协议，将外部资源抽象为“上下文提供者”，便于模型与外部世界交互。 工作流驱动的 Agent 搭建，简单情况分为 3 个步骤：规划，包括制定任务关键方法、总结目标与执行形式、分解子任务等；实施，在 Coze 上搭建框架并分步构建和测试功能；完善，全面评估并优化效果。 典型例子如利用 Kimi Chat 进行网页搜索和总结分析。 包括 Agent 自行规划任务执行的工作流路径，适用于简单或线性流程。 多 Agent 协作，如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，让大语言模型扮演不同角色共同开发应用或复杂程序。 OpenAI 研究主管 Lilian Weng 提出 Agent 的基础架构为“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”，规划包括子目标分解、反思与改进。
2025-02-15
腾讯agent开发
AppAgent 是由腾讯开发的一种基于大型语言模型（LLM）的多模态 Agent 框架。 其主要特点和功能包括： 多模态代理：能够处理和理解多种类型的信息（如文本、图像、触控操作等）。 直观交互：通过模仿人类的直观动作（如点击和滑动屏幕）来与手机应用程序交互，能够在手机上执行各种任务，例如在社交媒体上发帖、帮用户撰写和发送邮件、使用地图、在线购物，甚至进行复杂的图像编辑等。 对于之后模仿数据的反利用也有不错的应用场景，例如互联网或 AI 或涉及到原型+UE 的工作都可以在基于模仿数据的基础上进行反推，进而让设计出的产品原型和 UE 交互更优解。 AppAgent 在 50 个任务上进行了广泛测试，涵盖了 10 种不同的应用程序。该项目由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发。 相关链接： 官方网站：https://appagentofficial.github.io 相关报道：https://x.com/xiaohuggg/status/1738083914193965528?s=20
2025-02-14
什么是Agent
Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动以实现特定目标的实体。它可以是软件程序，也可以是硬件设备。 从产品角度来看，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格，主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可设计背景故事，明确其起源、经历和动机，定义性格特点、说话方式和风格，以及设计对话风格和角色技能。 在结合大型语言模型（LLM）的情况下，LLM Agent 能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户的输入，并在此基础上进行智能决策和行动。其组成部分包括规划（负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估执行策略）、记忆（包括短期记忆用于存储对话上下文，长期记忆存储用户特征和业务数据）、工具（如 API 调用、插件扩展等辅助手段）和行动（将规划和记忆转换为具体输出，包括与外部环境的互动或工具调用）。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，还包括规划（子目标分解、反思完善）、记忆（短期记忆、长期记忆）和工具使用（调用外部 API 获取额外信息）等方面。
2025-02-14
什么是agent
Agent（智能体）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。 从产品角度看，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格，主导新闻解析和历史背景分析，为使其角色更生动，可设计背景故事，明确角色背景和身份、性格和语气、互动方式、技能等。 在结合大型语言模型（LLM）的情况下，LLM Agent 是指结合大型语言模型和自主智能体特性的系统，能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户输入，并进行智能决策和行动。其组成部分包括规划（负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估执行策略）、记忆（包括短期记忆用于存储对话上下文，长期记忆存储用户特征和业务数据）、工具（如 API 调用、插件扩展等辅助手段）、行动（将规划和记忆转换为具体输出，包括与外部环境的互动或工具调用）。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，还包括规划（子目标分解、反思完善）、记忆（短期记忆、长期记忆）、工具使用（调用外部 API 获取额外信息）等方面。
2025-02-12
我需要以无代码的形式搭建一个数据大屏，有哪些工具可以满足我的需求
目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏，例如： 1. 阿里云 DataV：提供丰富的可视化组件和模板，操作相对简单。 2. 腾讯云图：支持多种数据源接入，具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport：功能较为全面，能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-17
有什么用于搭建页面的ai应用吗
以下是一些用于搭建页面的 AI 应用： 1. 韦恩：扣子“AI 应用”入门 选择桌面网页，进入界面编排页面。 左侧有组件、模板和结构，组件包括布局组件、展示组件、输入组件和 AI 组件等。 中间是页面布局，左侧组件拖入并通过右侧的属性面板、事件面板进行设置。 右侧是属性面板和事件面板，不同组件的事件种类不同。 模板部分有官方提供的参考模板，结构部分方便找到页面及相关组件。 2. Wix ADI 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 3. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 4. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 5. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 AI 设计助手，可自动调整网站设计和布局，基于内容和用户互动优化，支持多种内容类型。 此外，还有韦恩：扣子“AI 应用”进阶中提到的邮票收藏馆应用的搭建案例，包括业务背景与逻辑梳理、页面设计等方面。
2025-02-17
使用COZE搭建智能体的步骤
使用 COZE 搭建智能体的步骤如下： 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路： 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力，即通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求，这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：分步构建和测试 Agent 功能。 完善：全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能。 其中，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。
2025-02-17
使用什么工具搭建智能体
搭建智能体可以使用以下工具和方法： 1. 在品牌卖点提炼中： 按照市场营销逻辑组织智能体结构，包括品牌卖点定义与分类助手、品牌卖点提炼六步法、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还可使用一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素。 2. 使用 Coze 在微信里搭建机器人： 需要字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 3. 用扣子搭建智能体： 扣子平台上有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API，还可自定义插件。 工作流就像可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，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。 还可使用知识库。
2025-02-17
通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话
通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐，具体步骤如下： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”（实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入）、自动化“整理入库”（自动整理每条内容的关键信息，支持跨平台查看）、智能“选择”推荐（根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划）。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 经过配置得到两个可用工作流（整理入库、选择内容），将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词，完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。
2025-02-16
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程： 使用 Coze 搭建： 方法一：直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 方法二：直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传：通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中，文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行：关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面：搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架，定义整体页面结构；CSS 负责网页布局样式美化；JavaScript 实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”： 传递上传图片地址：首先，把工作流的入参设置为 File>Image。然后，注意代码内容，其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的，一个引号，一个大括号都不能错。 获得图片 URL：接下来就比较简单了，工作流中可以直接用这个 image 变量，也可以用 string 模式输出，它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现： 以 API 形式链接 Zion 和 Coze：同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程： 自定义配置：变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能，支持在 Zion 内自由修改，可参考文档配置。相关链接：支付： 微信小程序变现模版正在开发中，不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序，Web，AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16