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面向用户的agent有哪些

Answer

以下是一些面向用户的 Agent 及相关介绍:

  1. Coze:是新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。采用多 Agent 模式,支持用户轻松创建各种聊天机器人,并可部署到不同平台,还支持四种主要设计模式。
  2. Mircosoft 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: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,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,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。

此外,从产品角度思考 Agent 设计时,比如我们的 Agent 可以设定为一个历史新闻探索向导,其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,角色主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动,可为其设计简短背景故事,写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。

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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

Roger:从产品角度思考 Agent 设计

我们的Agent是一个历史新闻探索向导。身份: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:主导新闻解析和历史背景分析为了使角色更加生动,我为Agent设计了一个简短的背景故事。比如,这个Agent曾是一位历史学家,对世界上的重大历史事件了如指掌,充满热情,愿意分享知识。怎么写好角色个性:角色背景和身份:编写背景故事,明确起源、经历和动机性格和语气:定义性格特点,如友好、幽默、严肃或神秘;确定说话方式和风格角色互动方式:设计对话风格,从基本问答到深入讨论角色技能:明确核心功能,如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析;增加附加功能以提高吸引力和实用性正如《[Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EoBkwirgjiqscKkAO6Wchyf1nPe)》所写:个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户的认可,这是因为精准地击中了许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家Robert Jeffrey Sternberg提出了“爱情三角理论”,认为爱情包含“激情”、“亲密”和“承诺”三个要素。激情是生理上或情绪上的唤醒,例如对某人有强烈的性或浪漫的感觉;亲密是一种相互依恋的感觉,通过相互联结带来的喜爱和相互沟通分享自己的所见所闻、喜怒哀乐来体现;承诺是决定建立长期稳定关系,融入对方生活,形成互助互惠的关系,代表着一种长相厮守的责任。

问:Coze Agent 是什么?

Coze Agent是一个多功能的AI应用程序和聊天机器人开发平台。它支持用户轻松创建各种聊天机器人,并可以将这些机器人部署到不同的社交平台和消息应用上。Coze Agent采用多Agent模式,这是一种分布式计算范式,通过将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体(Agents)并行处理,从而提高系统的处理能力和效率。这种模式在自然语言处理、机器学习和其他数据密集型应用中尤为有效。在Coze平台上,用户可以利用其提供的插件和工具,根据自己的需求创建和定制聊天机器人。这些聊天机器人能够处理从简单问题到复杂对话的各种情况。Coze Agent还支持AI Agent的四种主要设计模式,包括反思模式(Reflection)、工具使用模式(Tool Use)、规划模式(Planning)和多Agent协作模式(Multiagent Collaboration)。这些模式可以帮助AI或大型语言模型(LLM)生成更加优质的内容,并实现高效的任务分解和执行。总的来说,Coze Agent是一个强大而灵活的工具,适用于各种聊天机器人开发需求,能够帮助用户快速创建和部署高效的AI聊天机器人。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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怎么做 agent,有什么 coze做 agent 的视频教程
以下是一些关于如何做 Agent 以及相关的 Coze 视频教程: 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【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 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ) 历史活动教程: 5 月 7 号():大聪明分享|主题:Agent 的前世今生,每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 5 月 8 号():大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 5 月 9 号():艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例,线上答疑 5 月 10 号():罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 5 月 11 号():Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子,线上答疑
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以下是一些常见的 AI 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,提供更深入的环境感知和记忆功能,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。 此外,还有来自阿里系的百宝箱,登录链接为:https://tbox.alipay.com/proabout 。如果您是对 AI Agent 使用没有经验的小白,或者想尝试其使用方法和能力,这可能是一个不错的选择。它当前有很多大模型可免费使用,如通义千问·Max、月之暗面、智谱、百灵等。在文旅和传媒方面,依托支付宝有天然渠道,刚推广时力度较大。
2025-01-17
我想训练一个专属Agent该怎么做?
要训练一个专属 Agent,以下是一些关键步骤和要点: 1. 明确目标:确定您希望 Agent 实现的特定目标,这将为训练提供方向。 2. 理解智能体的定义:智能体是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。 3. 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,以有效处理复杂任务。 4. 反思和完善:让 Agent 能够对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,并针对未来步骤进行完善,提高最终结果质量。 5. 记忆管理:包括短期记忆,利用模型的短期记忆进行学习;长期记忆,通过外部向量存储和快速检索实现长时间信息保留和回忆。 6. 工具使用:训练 Agent 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。 7. 评估工具使用能力:从调用 API 的能力、检索 API 的能力以及计划 API 超越检索和调用的能力这三个层面进行评估。 在训练过程中,还需要注意模型的上下文窗口长度有限,输入的剧集应足够短以构建多剧集历史,2 4 个剧集的多剧集上下文对于学习近乎最优的上下文强化学习算法是必要的,且上下文强化学习的涌现需要足够长的上下文。
2025-01-17
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,比如在历史新闻探索领域,Agent 可以是一个知识渊博、温暖亲切、富有同情心的向导,有着明确的身份、性格和角色,还可以为其设计背景故事来使其更加生动。写好角色个性需要考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式以及角色技能等方面。 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。它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、记忆、工具和行动。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;记忆包括短期记忆和长期记忆,分别用于存储对话上下文和用户特征及业务数据等;工具是感知环境、执行决策的辅助手段,如 API 调用、插件扩展等;行动则是将规划和记忆转换为具体输出的过程,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、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)以及工具使用等关键组成部分。
2025-01-16
Agent 现在已经落地应用场景有哪些?
AI Agent 已经在以下场景得到落地应用: 1. 软件开发:基于大型语言模型的 Agent 利用自然语言理解和生成能力,能够与其他 Agent 进行交流和协作。 2. 科学研究:在相关研究中发挥作用。 3. 手机操作:如 AppAgent 可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势,在手机上执行各种任务,包括社交媒体发帖、撰写和发送邮件、使用地图、在线购物、图像编辑等。 4. 日常服务:如点外卖、写点评、看公众号等。 例如,AutoGLM 能够根据用户意图准确选择合适的应用场景,如“帮我买一杯咖啡”时打开美团,“帮我买一包咖啡豆”时打开淘宝。但目前仍存在一些问题,如语音识别有时偏差、复杂界面操作稳定性待提升、仅支持安卓等,不过这些可通过技术迭代解决。
2025-01-16