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aiagent智能体是从什么时候开始实现的

Answer

AI Agent 的概念起源可以追溯到达特茅斯会议开始讨论人工智能(Artificial Intelligence),之后马文·明斯基引入“Agent”概念,至此“AI”和“Agent”彻底聚齐。心灵社会理论认为,智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果,这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。明斯基在《心灵社会》中还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能,如专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等。

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References

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

核心思想:心灵社会理论认为,智能是由许多简单的Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些Agent在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。多重层次:心灵社会将智能划分为多个层次,从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策,每个层次由多个Agent负责。功能模块:每个Agent类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务,如视觉处理、语言理解、运动控制等。分布式智能:智能不是集中在单一的核心处理单元,而是通过多个相互关联的Agent共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性,应对复杂和多变的环境。同时,在《心灵社会》中,明斯基还详细描述了不同类型的Agent及其功能:专家Agent:拥有特定领域知识和技能的Agent,负责处理复杂的任务和解决特定问题。管理Agent:协调和控制其他Agent的活动,确保整体系统协调一致地运行。学习Agent:通过经验和交互,不断调整和优化自身行为,提高系统在不断变化环境中的适应能力。从达特茅斯会议开始讨论人工智能(Artificial Intelligence),到马文·明斯基引入“Agent”概念,到这里,“AI”和“Agent”就彻底聚齐了。往后,我们都将其称之为AI Agent。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

核心思想:心灵社会理论认为,智能是由许多简单的Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些Agent在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。多重层次:心灵社会将智能划分为多个层次,从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策,每个层次由多个Agent负责。功能模块:每个Agent类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务,如视觉处理、语言理解、运动控制等。分布式智能:智能不是集中在单一的核心处理单元,而是通过多个相互关联的Agent共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性,应对复杂和多变的环境。同时,在《心灵社会》中,明斯基还详细描述了不同类型的Agent及其功能:专家Agent:拥有特定领域知识和技能的Agent,负责处理复杂的任务和解决特定问题。管理Agent:协调和控制其他Agent的活动,确保整体系统协调一致地运行。学习Agent:通过经验和交互,不断调整和优化自身行为,提高系统在不断变化环境中的适应能力。从达特茅斯会议开始讨论人工智能(Artificial Intelligence),到马文·明斯基引入“Agent”概念,到这里,“AI”和“Agent”就彻底聚齐了。往后,我们都将其称之为AI Agent。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

我们对人工智能的追求,始终围绕着一个宏伟的目标:将AI Agent的概念塑造得更接近于“人”,更确切地说,是接近“智人”的特质。那么,在这个探索的旅程中,我们又该如何定义“智人”呢?或者说,我们从何时开始认为人类具有智慧?从人类学的角度来看,当人类掌握了钻木取火的技术,那一刻,我们才真正迈入了“拥有智慧”的门槛。这一行为不仅标志着人类对自然界的深刻理解和利用,也象征着人类文明的一大飞跃。反观当下的AI Agent,尽管它们已经能够熟练地使用工具,但距离自主制造和创造工具的阶段,仍有一段长路要走。它们在模仿人类行为和决策方面取得了显著进步,但要达到人类在工具创造和文明发展上的成就,仍需不断的探索和突破。然而,正是这种对未来可能性的期待,激励着我们不断前行。我满怀希望地期待着那一天的到来——AI Agent不仅能使用工具,更能创造工具,真正展现出“智人”的光辉。图电影《太空漫游2001》“望月者”获得智慧那一刻

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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
代码小白想要学习上手aiagent 请给我制定高效学习流程
以下是为代码小白制定的学习 AI Agent 的高效流程: 1. 基础了解 度过第一阶段,了解 AI 的基本原理和发展阶段。 2. 选择方向 鉴于您是代码小白,建议从不需要代码基础的 Coze 工作流学起。它适用所有人,只要能发现智能体的需求,就可以用工作流来实现。 3. 学习资源 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,了解在业务运营领域如何通过 Coze 接触大量应用场景和进行 prompt 练习。 阅读安仔的文章,学习如何使用极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker 搭建一个 AI 微信聊天机器人,了解相关技术组件的选用、配置步骤、费用和运维问题。 查看元子的分享,如“小白的 Coze 之旅”,深入了解 Coze 平台。 4. 加入社群 可以加入免费的 AI Agent 共学群,基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源,分享时下 AI Agent 相关的玩法、经验和前沿资讯。通过微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信,备注 AI 共学即可加入。 希望以上流程对您有所帮助,祝您学习顺利!
2025-02-05
购物推荐的aiagent 目前有好用的吗
以下是一些好用的购物推荐的 AI Agent: AutoGPT GUI:其 GUI 已开放 waitlist,可在 https://news.agpt.co/ 注册。 MULTI·ON plugin by MULTI·ON:今年 2 月开始使用,能在笔记本电脑上自动执行许多任务。现开发了 ChatGPT 插件,功能强大。链接:https://www.multion.ai/ ,演示:https://twitter.com/DivGarg9/status/1648394059483054081 。 BabyBeeAGI:由 Yohei 本人开发,有更强的任务管理等能力,但速度较慢,适合处理复杂任务。链接:https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyBeeAGI?v=1 。 MiniAGI:基于 GPT3.5Turbo/4 的最小通用自主代理,保留简单实用功能,可执行多种任务,如订比萨。链接:https://github.com/muellerberndt/miniagi 。 此外,智谱的 AutoGLM 经过深度测试,展现出了较好的场景理解能力,如能准确区分“帮我买一杯咖啡”和“帮我买一包咖啡豆”并打开相应应用,但目前离好用还有一定距离,存在语音识别偏差、复杂界面操作稳定性待提升、只支持安卓等问题。 Cursor 虽然免费版只有 chat 功能,但其中的 Agent 功能只要给一个模糊指令,就会自动规划和解决问题。Cline 作为一个 AI 助手,能力有保障,长期霸榜 OpenRouter token 消耗榜,新版本还推出检查点功能。实际体验中,DeepSeekV3 和 Gemini 2.0 Flash Thinking 可作为不错的候选。
2025-01-26
aiagent
AI Agent 是一个热门且复杂的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向。 在对其深入探讨前,首先要明确其定义和总结。AI Agent 是融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多学科精髓的综合实体,不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。因为这些学科多以人为研究对象,致力于探索人类内在本质。 网络上对 AI Agent 的介绍往往晦涩难懂,通过必应和 Kimi 的搜索也难以获得清晰的答案。 从原理上理解,中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型,为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 之间以及 LLM 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。比如长期记忆是给大模型一个数据库工具记录重要信息,规划和行动是在大模型的 prompt 层做逻辑,将目标拆解并输出固定格式指令给工具。但 langchain 或 AI Agent 不止这些,还有其他代码逻辑,主要的主干逻辑在 prompt 层和工具层。
2025-01-12
AIagent是什么
AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体,不仅拥有实体形态,还蕴含丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象,致力于探索人类内在的本质。 同时,AI Agent 也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。它包括以下几个概念: 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: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。 此外,还需要三个 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),运行期间会分析历史对话,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)。
2024-09-26
我能用AIAgent,做什么关于Java程序员可用的工具?
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: 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,有三个 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。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),期间会分析历史对话,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,并且有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 对于 Java 程序员来说,可以利用 AI Agent 中的工具调用功能,例如对相关技术文档的搜索和检索,以辅助解决编程中的问题;也可以借助其分析和理解能力,对代码逻辑进行审查和优化建议等。
2024-08-09
具身智能最核心的技术热点是什么
具身智能最核心的技术热点包括以下方面: 1. 人机混合增强智能标准:规范多通道、多模式和多维度的交互途径、模式、方法和技术要求,如脑机接口、在线知识演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与控制等。 2. 智能体标准:规范以通用大模型为核心的智能体实例及智能体基本功能、应用架构等技术要求,包括智能体强化学习、多任务分解、推理、提示词工程,智能体数据接口和参数范围,人机协作、智能体自主操作、多智能体分布式一致性等。 3. 群体智能标准:规范群体智能算法的控制、编队、感知、规划、决策、通信等技术要求和评测方法,包括自主控制、协同控制、任务规划、路径规划、协同决策、组网通信等。 4. 跨媒体智能标准:规范文本、图像、视频、音频等多模态数据处理基础、转换分析、融合应用等方面的技术要求,包括数据获取与处理、模态转换、模态对齐、融合与协同、应用扩展等。 5. 具身智能标准:规范多模态主动与交互、自主行为学习、仿真模拟、知识推理、具身导航、群体具身智能等。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力。执行能力是技术难点,涉及硬件设计,具身智能体主要分为移动和操作两大能力。移动方面,各种类型机器人在不同地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。操作方面,现阶段能落地的只有简单抓取,可泛化的通用执行能力是三大核心能力中最短的板。大语言模型(LLM)为具身智能热潮来临提供了机会,其强泛化能力和 zeroshot 能力使不再需要为每个任务手工调校机器人。
2025-03-12
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域,以下是关于具身智能的详细介绍: 定义:强调智能体(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。 核心:在于智能体的“身体”或“形态”,其可以是物理形态(如机器人的机械结构)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体不仅是互动手段,也影响智能体的学习和发展。 涉及学科:包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 机器人学:关注设计能自主行动和适应环境的机器人。 认知科学和神经科学: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。 计算机视觉:致力于开发算法,使智能体能够理解和解释视觉信息,进行有效空间导航和物体识别。 应用: 机器人领域:在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,使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。 虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域:创造更具沉浸感和交互性的体验。 特点: 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),三者高度耦合是高级智能的基础。 四个模块:感知决策行动反馈,形成闭环。 面临挑战:如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展,但仍有诸多挑战待解决,未来研究将继续探索推动其发展和应用。
2025-03-12
什么是智能体?
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念,指的是一种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,也可以是硬件设备。 智能体具有以下特点和组成部分: 定义:是一种自主系统,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)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以规划、反思和完善、记忆、工具使用等关键组成部分。 规划:包括子目标和分解,将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 记忆:分为短期记忆和长期记忆,短期记忆用于所有的上下文学习,长期记忆为 Agents 提供长时间保留和回忆(无限)信息的能力,通常通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 类型:可以根据其复杂性和功能分为几种类型。 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 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,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 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,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 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。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。在 C 端和 B 端都有相关的应用案例,如 C 端的社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天;B 端帮助商家搭建 Agent 等。
2025-03-12
COZE智能体全自动制造视频发布媒体
以下是关于 COZE 智能体全自动制造视频发布媒体的相关内容: 一、概述 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化,实现视频全自动创建。感谢开源,现提供教程。 二、先看效果 可查看 三、功能 通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,创建完成后推送视频链接到飞书消息。 四、涉及工具 1. Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成) 2. 飞书(消息) 3. 飞书多维表格(字段捷径、自动化流程) 五、大体路径 1. 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 工作流调试完成后,加入到智能体中。可选择工作流绑定卡片数据,智能体通过卡片回复。发布时选择飞书多维表格,填写上架信息,等待审核。 3. 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。创建飞书多维表格,添加相关字段,选择“自动更新”,输入相关字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 4. 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。点击多维表格右上角的“自动化”,创建想要的自动化流程。 六、【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 1. 三、创建智能体 3. 知识库 本次创建知识库使用手动清洗数据。 3.1 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,选择飞书文档、自定义,输入,可编辑修改和删除,点击添加 Bot,在调试区测试效果。 3.2 本地文档:注意拆分内容提高训练数据准确度,将海报内容训练到知识库,按固定方式人工标注和处理。 3.3 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-03-12
基于PLC的智能仓储控制系统设计
很抱歉,目前知识库中没有关于“基于 PLC 的智能仓储控制系统设计”的相关内容。但一般来说,设计这样一个系统需要考虑以下几个方面: 1. 需求分析:明确仓储系统的功能要求、存储容量、货物类型和操作流程等。 2. PLC 选型:根据系统规模和控制要求选择合适的 PLC 型号。 3. 传感器和执行器配置:选择合适的传感器来检测货物位置、状态等信息,以及确定执行器如电机、气缸等的类型和数量。 4. 控制程序编写:使用相应的编程软件编写 PLC 控制程序,实现货物的入库、出库、存储位置管理等功能。 5. 人机界面设计:提供直观、易于操作的人机界面,方便操作人员监控和控制系统。 6. 系统调试与优化:对设计好的系统进行调试,优化控制参数,确保系统稳定可靠运行。 希望以上这些通用的思路能对您有所帮助,如果您需要更详细准确的信息,建议查阅相关的专业书籍和技术资料。
2025-03-12
Coze 智能体 教程 初学者 3个月内的内容
以下是为初学者提供的 Coze 智能体相关教程,预计在 3 个月内可以完成学习: 1. 页面布局: 常见的左右、上下布局及嵌套方法,包括如何设置容器实现左右布局、调整大小分割等,强调外层高度设置的重要性。 溢出处理方式及内边距影响,建议初学者用固定宽高布局。 换行布局及元素分布设置,用于图片排版。 证件照应用搭建过程及布局设置,如创建应用、清理页面,设置第一个 div 容器,证件照基础界面为上下布局,分标题、示例、操作展示三块,需拖三个容器,顶部高度大概 100。 2. 证件照应用的用户界面搭建与业务逻辑构建: 用户界面搭建,包括各部分尺寸、布局、组件设置,如文本、图片、表单等。 业务逻辑搭建,创建工作流,添加图片理解、图像生成、智能换脸等插件,设置参数、提示词,并告知文档地址在社区智能体 1.3 共学里。 3. 工作流与代码(重度用户): 对于轻度用户,不需要工作流;对于重度用户,可参考官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 。 工作流的优势,如解决速度慢和可能出错的问题。 介绍主工作流和 AI Project 工作流,以及中间用到的 python 代码和结合工作流修改的「人设与回复逻辑」。 4. 基础通识课: 在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。 工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。 能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。 Nimbus 介绍智能交互相关内容,包括有趣的智能体、插件商城、扣子案例、模型社区并答疑。 AI 编程课前准备及相关工具、账号注册说明,如注册阿里云账号、安装无影、注册 GitHub 账号等。
2025-03-12
实现一个简单的 function calling agents ,要求小白可以看懂
以下是一个关于实现简单的 function calling agents 的指导,以便小白能够理解: 实现原理: 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中,它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions 和 REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时应注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表,实际使用时可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数,对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码,通过识别 LLM 返回的调用工具的字典提取对应值传入工具函数,将工具返回结果以 observation 角色返回给 LLM,对于不接受相关角色的 LLM 接口可改为回传给 user 角色。 实现方式的比较与建议: 1. JSON Output:通过 Prompt 方式让模型输出 JSON 格式内容,但 Prompt 麻烦,输出不稳定,串业务成本高。 2. JSON Mode:官方 JSON Output,与 Tools 适用场景不同,JSON mode 为输出 JSON 存在,Tools 为 Call API 存在。 3. 从可控角度推荐 Function Calling 和 Tools 实现: 放弃 JSON mode,模型输出 JSON 仍可能出错,模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 降低 System prompt 依赖,能在 Tools 里写的尽量写在里面。 API Response 增强 Prompt,准确率高。 尽量让模型做选择而非填空,减少 token 输出,提高速度和准确率。 利用 Tools 做 Route,构建 Multi Agent,术业有专攻。 此外,在初级菜鸟学习 Langchain 做简单 RAG 方面: 1. 没有用 Langchain 做 table 和 text 的 RAG: Table 表格:包括读入表格 markdown 格式嵌入 template 和直接使用 function call 两种方法。 Text 文字:包括文字相似度检索过程,涉及读入文字、清洗、切分、向量化、计算相似度等步骤。 2. 用 Langchain 做 table 和 text 的 RAG:包括运用 Agent 和 Chain 等方式。 3. 使用 Agent 把文本多种文档组合起来。 相关代码和示例可参考相应的链接。
2025-03-11
角色:你是一名软件开发公司的运营经理 背景:现在要准备入局AI导航网站市场,通过AI导航网站实现布局产品流量入口,来获取AI风口的流量。 任务:请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求:调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析: 一、市场分析 目前,AI 领域发展迅速,AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口,具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高,对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接,涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统,帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能,根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员:负责网站的开发和维护,如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑:收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员:负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源,以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈,可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速,需要及时更新网站内容,以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战,需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
ai制作幽默表情包系列的工作流,用dify或make实现的全流程
以下是使用 Dify 或 Make 实现 AI 制作幽默表情包系列的全流程: 1. 素材准备 平面设计稿:确定表情包的基本设计和角色形象。 2. 制作流程 转 3D:将平面设计稿转换为 3D 形式,增加立体感和丰富度。 AI 生成场景:利用相关工具生成适合的场景。 AI 图生视频:将生成的图片转换为视频。 剪辑转 gif:对视频进行剪辑,并转换为 gif 格式。 压缩:使用图像压缩工具,如 https://imageresizer.com/zh/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%8E%8B%E7%BC%A9 ,对 gif 进行压缩,以满足上传要求。 上传微信表情平台审核:完成压缩后,上传至微信表情平台进行审核。 相关工具: 即梦:https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate Recraft: https://www.recraft.ai/
2025-03-11
总结文章内容,生成内容总结,最后输出图片、海报类的内容总结,用什么工具如何实现?
以下是对上述文章内容的总结: 文章主要介绍了三种与总结文章内容、生成相关图片和推送相关内容有关的工作流: 1. Yeadon 的 coze 扣子闪光卡片制作工作流:包括输入原文链接、提取链接内容、生成原文二维码、图片搜索、利用代码节点改变 HTML 展示信息变量、HTML 代码转图片内容、抠图提取卡片主体等步骤。具有页面自动对齐、修改方便、模板复用等优势,有待提升的方面包括自由选择显示内容和添加更多动画效果等。 2. 【拔刀刘】的自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流:包括使用大模型节点批量总结文章内容,选择模型和配置参数,使用代码节点汇总格式化最终输出内容,通过自建插件将格式化好的内容推送到用户微信。 3. 【买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀】的一站式营销内容解决方案工作流:包括卖点提炼模块,通过提问引导用户发掘卖点,或由大模型帮助生成;卖点修改模块,对大模型总结的卖点进行精细化调整;内容展示模块,将生成的内容制作成可保存的图片并输出图片链接。 关于生成图片、海报类内容总结的工具和实现方式,在 Yeadon 的工作流中,通过代码节点将 HTML 代码转成图片内容,在【买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀】的工作流中,利用图像流制作美观的图片模板,并传入相关信息展示在图片中。
2025-03-11
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效?
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效: 1. 作为多场景 AI 工具,支持从创意到实现的全流程智能化服务,能快速将创意转化为高质量视频,具备角色一致性技术与分镜自动成片功能,并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式,分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等,通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法,并且有诸多提示词技巧,在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛,像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合,实现批量处理信息,提升工作效率,如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等,让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。
2025-03-10
什么ai可以实现免费的ppt文档制作
以下是一些可以实现免费 PPT 文档制作的 AI 工具: 1. 歌者 PPT(gezhe.com):这是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有一键生成 PPT 内容、支持多种文件格式转 PPT、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享以及增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例丰富、支持多语言以及几乎无需学习成本就能上手使用。 2. Gamma:在免费版本中也能生成质量较高的 PPT,随着不断优化和改进,能满足大多数用户需求。个人使用体验良好,在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现出色。 3. WPS AI:可以对 PPT 大纲进行优化,大纲还可以二次修改。但可能存在未来收费的情况。
2025-03-10