Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

如何对扣子智能体做专属训练

Answer

对扣子智能体进行专属训练时,需要注意以下要点:

  1. 跳转设置:扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式。独立识别模式中每个节点都有一个独立识别模型,非独立模式则直接使用当前智能体模型进行判断,实际使用中推荐独立模式。
  2. 独立模式的选择:独立模式有两种选择。第一种是面对通用指令时,选择已经训练好的、专门用于节点切换的大型模型,其优点是经过特定训练,无需额外操心设计。第二种是在遇到非常复杂的情景时,使用自定义的大型模型,可根据需求定制模型和编写特定提示词以适应复杂交互场景,但实际测试效果不理想,所以推荐使用第一种。
  3. 关键注意点:在使用专门训练的意图识别模型进行节点切换时,要特别注意两个关键点。一是每个智能体的用途必须清晰明确,在设计和实现时要清楚标注其功能和目的,以确保系统能准确识别和响应用户意图。二是智能体的名称非常重要,应清晰、易于识别,便于系统识别和记忆。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一文读懂扣子上的多 Agent 模式

这里有几个关键点需要注意,首先是跳转设置问题。扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式,其中独立识别模式是像我们在之前的流程图中看到的:每个节点都有一个独立识别模型。而非独立模式会直接使用当前智能体模型进行判断,说穿了,这种做法还是靠着prompt进行意图识别。实际使用下来,我推荐前者。那么前者又有两种选择(不得不说扣子的功能是真多,看的让人眼花缭乱),我们该选哪种?第一种:当你面对一些通用指令时,可以选择已经训练好的、专门用于节点切换的大型模型。这种方法的优点是它已经经过了特定训练,不需要你额外操心设计。第二种:如果你遇到非常复杂的情景,可能需要更灵活的解决方案(比如要从当前节点跳到不相邻节点时,或者需要更复杂的指定模型跳转的意图时)。这时,你可以考虑使用自定义的大型模型。通过这种方式,你可以根据自己的需求定制模型,编写特定的提示词,以适应更复杂的交互场景。然而,根据实际测试,第二种设置的效果并不理想。这可能是因为某些模型在处理特定任务时缺乏足够的灵活性或适应性。所以推荐大家还是使用第一种,简单方便。那么,在使用专门训练的意图识别模型进行节点切换时,我们需要特别注意两个关键点。首先,每个智能体的用途必须清晰明确。这意味着在设计和实现时,需要在每个智能体上清楚地标注其功能和目的。这样做有助于确保系统能够准确地识别和响应用户的意图。其次,智能体的名称也非常重要。一个清晰、易于识别的名称不仅有助于用户理解每个智能体的角色,也是意图识别过程中的关键触发点。名称应简洁明了,便于系统识别和记忆。

一文读懂扣子上的多 Agent 模式

这里有几个关键点需要注意,首先是跳转设置问题。扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式,其中独立识别模式是像我们在之前的流程图中看到的:每个节点都有一个独立识别模型。而非独立模式会直接使用当前智能体模型进行判断,说穿了,这种做法还是靠着prompt进行意图识别。实际使用下来,我推荐前者。那么前者又有两种选择(不得不说扣子的功能是真多,看的让人眼花缭乱),我们该选哪种?第一种:当你面对一些通用指令时,可以选择已经训练好的、专门用于节点切换的大型模型。这种方法的优点是它已经经过了特定训练,不需要你额外操心设计。第二种:如果你遇到非常复杂的情景,可能需要更灵活的解决方案(比如要从当前节点跳到不相邻节点时,或者需要更复杂的指定模型跳转的意图时)。这时,你可以考虑使用自定义的大型模型。通过这种方式,你可以根据自己的需求定制模型,编写特定的提示词,以适应更复杂的交互场景。然而,根据实际测试,第二种设置的效果并不理想。这可能是因为某些模型在处理特定任务时缺乏足够的灵活性或适应性。所以推荐大家还是使用第一种,简单方便。那么,在使用专门训练的意图识别模型进行节点切换时,我们需要特别注意两个关键点。首先,每个智能体的用途必须清晰明确。这意味着在设计和实现时,需要在每个智能体上清楚地标注其功能和目的。这样做有助于确保系统能够准确地识别和响应用户的意图。其次,智能体的名称也非常重要。一个清晰、易于识别的名称不仅有助于用户理解每个智能体的角色,也是意图识别过程中的关键触发点。名称应简洁明了,便于系统识别和记忆。

一枚扣子:COZE应用:语文教学助手使用说明

专项练习分为生字词训练,和写做训练。练习题目根据学生的历史错题生成。以上就是这个应用的基本功能。后续会更新,更多细节优化。推荐一下自己开发的应用:1.自媒体助手:https://www.coze.cn/s/iDs5gVta/。当前开发进度20%,敬请关注!2.有梗更下饭:https://www.coze.cn/s/iDs5E4YC/。当前开发进度50%,更多功能和玩法持续更新!如果你有好的改进意见,千万千万记得联系我,拜谢!!如果你对AI教育感兴趣或你是家长,请务必联系我,一起交流!!我的工具都是免费的!如果你对AI应用开发感谢,请积极联系我,知无不言!COZE首页:@AIGCGAO地球号也可以:@AIGCGAO

Others are asking
当前哪些类型AI智能体做的好
当前在 AI 智能体领域,以下类型表现较好: 1. 在企业搜索、法律研究副驾驶、内容生成等类别中,Menlo Ventures 投资组合公司如是早期突破性的代表。 2. 领先的应用程序构建商如正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。 3. 从智能体类型来看: “决策智能体”设计使用语言模型遍历预定义的决策树。 “轨道智能体”为智能体配备更高层次的目标,限制解决空间,要求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。 此外,AGI 分为五个等级: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品仍需人类参与。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型。 5. 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程。
2025-02-07
如何建立一个行业的知识库,并建立这个行业的专属AI模型?
建立一个行业的知识库并建立专属 AI 模型可以参考以下步骤: 1. 明确行业需求和目标:确定知识库和 AI 模型要解决的具体问题和实现的功能。 2. 收集和整理数据:包括行业相关的各种信息、文档、案例等,为知识库提供素材。 3. 设计提示词:明确 AI 模型的角色和专注的技能,使其能够按照设定进行工作。 4. 构建知识库:将行业特定的规则、流程、案例等内容整理成工作手册,供 AI 模型参考。 5. 选择合适的 AI 模型:例如可以使用阿里千问模型等。 6. 进行模型训练和优化:根据收集的数据和设定的提示词、知识库对模型进行训练,并不断优化。 7. 融合实际场景:让人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动供 AI 学习,避免复制危险的偏见。 8. 持续评估和改进:根据实际应用效果,对知识库和 AI 模型进行评估和改进。 例如,在医疗保健领域,开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事医疗保健特定领域的 AI,让其接触到顶级从业人员的多样化视角。在财经领域,依托中央财经大学的资源优势,基于内容增强型知识插槽技术构建高质量知识库,与客户自有知识库结合,实现全业务场景的支撑,可实现快速的专家级 Agent 构建与管理维护。在文档处理领域,如上海普米智图智能科技有限公司,自主研发的数据框架 Ananke 和 Agent 框架 Moros,利用智能体技术提升工作流效率。
2025-03-01
如何做一款专属某行业的AI
要开发一款专属某行业的 AI ,可以参考以下要点: 1. 学习模式:AI 应像人类一样学习,例如在医疗保健领域,创建具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,反映对每个基本元素的理解或预测能力,可能会以与人脑皮层类似的方式发展,并针对特定任务专门设计神经架构。 2. 特定领域专家 AI:创建特定领域的专家 AI 比创建全能 AI 更容易,预计会创造许多专家 AI ,它们在编码、数据和测试方面采用多样化方法,并提供多种意见。 3. 现实世界互动:让熟练的人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动供 AI 学习,同时避免复制危险的偏见。 4. 模型生态系统:以医疗保健为例,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规教育开始,再通过学徒实践,AI 学习也应如此,通过堆叠模型训练,而非仅依靠大量数据。 5. 行业调研报告: 步骤:让 AI 阅读学习优秀行业调研报告,总结方法论和操作框架;询问收集行业数据时所用的一手和二手数据及靠谱资料收集网站;要求 AI 推荐行业信息网站和微信公众号,并输出行业调研报告框架;丰富框架每一章节内容。 注意事项:使报告有深度可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解,或深度咨询 AI 并借助其知识学习、研究和总结。 以上是关于如何做一款专属某行业的 AI 的相关内容。
2025-01-22
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
部署Agent专属的web端应用
以下是关于部署 Agent 专属的 web 端应用的相关内容: 在 Linux 上部署较为简单,前提是您有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。步骤如下: 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖(注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里)。 3. 启动 webui 的 demo 程序,然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。此 demo 提供了 3 个参数: server_name:服务器的 ip 地址,默认 0.0.0.0。 servic_port:即将开启的端口号。 local_path:模型存储的本地路径。 4. 第一次启动生成语音时,需查看控制台输出,会下载一些模型文件,可能因网络问题失败,但首次加载成功后后续会顺利。 5. 基于此基础可拓展,比如集成到 agent 的工具中,结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可设置的几个参数说明: text:指需要转换成语音的文字内容。 Refine text:选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed:语音种子,是一个用于选择声音类型的数字参数,默认值为 2,是很知性的女孩子的声音。 Text Seed:文本种子,是一个正整数参数,用于 refine 文本的停顿,实测文本的停顿设置会影响音色、音调。 额外提示词(可写在 input Text 里):用于添加笑声、停顿等效果,例如。 以下是一些 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,提供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。 以上信息仅供参考,您可根据自身需求选择适合的平台。
2025-01-07
AI+交易:来定制专属于你的私人高级交易顾问吧!
以下是关于“AI+交易:来定制专属于你的私人高级交易顾问吧!”的相关内容: 原本是一名 AIGC 创作者,在接触交易后,希望将交易与 AIGC 相结合,打造私人高级交易顾问。学习交易知识后认识到,单纯迷信技术分析提高胜率实现长期稳定盈利对个人投资者不可行,心态关键。新人对交易理论不熟悉更致命,成熟交易员单一策略熟练运用能找进出点、良好心态能长期盈利,但不熟悉行情只能观望。借助 AI 分析行情,期望在不熟悉市场时找到合适进场点,提高资金使用效率,多种策略配合提高理论胜率(有统计数据显示几千名专业交易员一年里平均胜率 70)。 此外,还有以下 AI 与工作场景结合的案例: 1. 销售方面:包括话术总结优缺点、定制销售解决方案。 2. 客服方面:定制客服话术,有关键词库,如产品知识、使用方法等。 3. HR 方面:团队绩效管理,根据绩效数据输出考评和改进建议;面试工具,如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成回答。 另外,在七大行业的商业化应用中: 1. 企业运营:包括日常办公文档撰写整理、营销对话机器人等。 2. 教育:协助评估学生学习情况、定制学习内容等。 3. 游戏/媒体:如定制化游戏、出海文案生成等。 4. 零售/电商:包括舆情监测分析、品牌营销内容撰写等。 5. 金融/保险:如个人金融理财顾问、识别欺诈活动风险等。
2024-12-17
如何打造专属自己的ai智能体?让保存的文献资料为自己专属分析只用?
打造专属自己的 AI 智能体并让保存的文献资料为自己专属分析,可参考以下步骤: 1. 设计 AI 智能体架构:先构思整个 AI 智能体的架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据:新建一个飞书多维表格,根据稍后读的管理需要,定义元数据字段,如“内容(超链接格式,显示页面标题,可点击跳转具体的页面)”“摘要(根据具体内容,总结内容主题、关键信息、阅读价值,并指出适合的读者群体)”“作者”“平台”“状态(阅读状态,收藏的默认态为“仅记录”)”“发布日期”“收集时间”等。您也可以直接复制准备好的模板:【模板】稍后读管理 3. 搭建整理入库工作流: 首先在 Coze 中逐步搭建 AI 智能体,搭建整理入库工作流。这是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url。由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程,所以不需要额外配置。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址。为便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容。这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中,随便设置{{timeout}}为 60000。
2024-11-29
扣子和大模型的区别是什么
扣子是一个 AI 聊天机器人构建平台,如字节推出的 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。它具有强大的知识库功能,能帮助上传和存储知识内容,并提供多种查找知识的方法,解决大模型可能出现的幻觉或某些专业领域知识不足的问题。 而 AI 大模型是一种技术,面向用户提供服务的是基于大模型开发的产品。例如,智能体可以被视为基于大模型开发的应用。 在实际应用中,扣子这样的平台能让开发者更便捷地构建和优化智能体,以满足不同场景和用户的需求。
2025-02-28
如何用扣子搭建自己的智能体
用扣子搭建自己的智能体可以参考以下步骤: 1. 创建智能体: 输入智能体的人设等信息。 为智能体起一个名称。 写一段智能体的简单介绍,介绍越详细越好,系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 配置工作流: 放上创建的工作流。 对于工作流中的特定节点,如【所有视频片段拼接】,注意插件 api_token 的使用,避免直接发布导致消耗个人费用,可以将其作为工作流的输入,让用户自行购买后输入使用。 3. 测试与发布: 配置完成后进行测试。 确认无误后再发布。 扣子(Coze)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。开发完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。同时,像菠萝作词家这样的智能体,是专为特定需求设计的,能够帮助解决相关领域的问题。
2025-02-27
请介绍Coze开发平台中,扣子API有什么功能?怎么用它?
在 Coze 开发平台中,扣子 API 具有以下功能和使用方法: 获取 accessToken: 在 coze 界面右侧的扣子 API 授权,或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌,设置 token 的名称和过期时间(为安全起见,最多 1 个月)。 设置权限,可选择会话管理和对话,拿不准可全部选择,完成后点击“确定”按钮。 最后一定要点击按钮复制下拉获取令牌,此令牌只会出现一次。 获取 botid: 从“工作空间”打开一个 bot,点击商店按钮,查看地址栏中“bot/”之后的数字。 发布为 bot api: 注意在前端使用 bot 必须发布成为 API,点击发布,选择 API,等待审核通过。 此外,智能体沟通页面在 Zion 中采用 OAuth 鉴权机制,准备工作包括: 获取 Coze bot 应用鉴权密钥:在 Coze 主页点击左下方扣子 API,选择 Oauth 授权模式,添加新令牌并配置基本信息,创建 Key 过程中会生成公钥和私钥(私钥需单独下载保存),最后勾选全部权限。 获取 Bot ID:进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字,且 bot 发布时要选择 Agent as API。 在 Coze 上发布 bot:发布时记得勾选 API 及 WEB SDK,Coze bot 发布有审核周期(1 30 分钟),需确认发布成功。 在扣子中手搓插件方面: Body:用于传递请求主体部分,GET 方法中通常不使用来传递参数。 Path:定义请求路径部分,GET 方法中可编码为 URL 一部分传递参数。 Query:定义请求查询部分,是 GET 方法中常用的参数传递方式。 Header:定义 HTTP 请求头信息部分,GET 方法中通常不用于传递参数。 配置输出参数:填对信息后可点击自动解析,若成功会显示并填好输出参数,然后保存并继续,建议填写参数描述。 调试与校验:测试工具能否正常运行,运行后查看输出结果,点击 Response 可看到解析后的参数。
2025-02-27
扣子的智能体发布时,可以不公开发布在扣子商店,但可以被其他人访问吗
扣子的智能体发布时,必须公开发布在扣子商店才能被其他人访问。根据相关活动规则,参赛选手需在规定时间(如 2024/11/15 23:59 之前)将智能体上架到扣子商店,发布成功后需等待审核,确认发布好后提交链接参赛。优质的智能体将作为模板上架到扣子官方网站的模版库中供其他开发者体验、使用。
2025-02-26
扣子的智能体发布时,可以不公开在扣子商店吗
扣子的智能体发布时可以选择不公开在扣子商店。在相关配置中,有取消勾选发布到扣子商店的选项,例如在智能体配置的最后一步,可以选择“跳过并发布”,然后取消勾选发布到 coze 商店,仅选择发布为 API 即可。但需要注意的是,参赛选手参加某些活动时,如火山引擎开发者社区联合扣子开启的 Show Me 扣子 AI 挑战赛,要求参赛选手于 2024/11/15 23:59 之前(社区参与可延期至 11 月 24 日 23:59 前)将作品上架到扣子商店。同时,参赛的智能体需要满足一系列要求,如 Prompt 文明用语、插件不侵犯第三方权益、知识库内容合法等。
2025-02-26
AI智能体扣子搭建
以下是关于 AI 智能体扣子搭建的相关内容: 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,搭建智能体的门槛较低,无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下: 1. 创建一个智能体,输入人设等信息,并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中使用的插件 api_token 不能直接发布,可将其作为工作流的输入,用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字,然后写一段详细的介绍,越详细越好,因为会根据介绍智能生成符合主题的图标,最后使用 AI 创建一个头像即可。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体,是专为音乐创作设计的辅助工具,能理解分析用户输入的信息生成歌词。 扣子官网:
2025-02-26
人工智能生成内容(AIGC)感悟600字
以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容(AIGC)的感悟: AIGC 作为当今科技领域的热门话题,正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容,包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌,而是多种先进技术融合的成果。例如,Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用,为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看,AIGC 涉及多种生成算法,如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时,还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中,AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章,为媒体行业带来效率的提升;能够生成艺术画作,为艺术创作注入新的活力;可以创作音乐,丰富音乐领域的多样性;还能制作视频游戏内容,为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表,充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂,能够与用户进行流畅且相关的文本交流,仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而,AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高,版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是,AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门,让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善,相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用,为人类创造更多的价值。
2025-03-01
人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育,感悟
以下是关于人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育的感悟: 一、原理与概念 1. 人工智能(AI):是一种目标,让机器展现智慧,简称 AI。 2. 生成式人工智能(GenAI):目标是让机器产生复杂有结构的内容,简称 GenAI。 3. 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 4. 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT:是 AIGC 技术的一个应用实例,是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系,具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
哪里可以参考他人的智能体作品
以下是一些可以参考他人智能体作品的途径: 1. Poe:https://poe.com/SunoSongWriterV2 2. GPTs:Explore 直接搜 suno 3. 颖子团队的智能体搭建思路分享,其智能体名称为“市场分析报告”,是品牌营销公司在用的生成智能体,输入行业/类目关键词可自动检索关联信息并生成报告。 应用场景:企业管理层做发展策略评估、投资者评估投资机会、创业者评估项目可行性、营销人员做营销计划依据。 解决的问题:减少信息收集时间,数据化呈现更具真实性,附带信息来源网址便于源信息校正,报告格式涵盖多个板块和子目录,更加符合实用需求。 主要功能:根据用户要求或指定的行业、产品,搜索网络信息,生成完整的市场调研报告,用数据支撑,并附引用链接。 此外,还有一些相关的资源和分享,如: 1. 7.3—7.5 共学分享中的参考音频,包括。 2. YoYo 作为文科生,从早期使用 ChatGPT 日常聊天,到在 coze 平台的经历,以及初步进阶手搓智能体,如搓过大聪明的 agent,复刻过 kimi 搜索逻辑的智能体,并小结了基本知识。有兴趣的伙伴可以留言互动,YoYo 可提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。
2025-03-01
AI与智能体的区别
AI 与智能体的区别主要体现在以下方面: 1. 架构和功能:未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体尚未达到此水平。例如,流行的 RAG 架构不是智能体式的,而是以推理和外部记忆为基础。一些设计如 OpenAI 的结构化输出支持工具使用,但这些应用程序将 LLM 作为语义搜索、综合或生成的“工具”,其采取的步骤由代码预先确定。而智能体是将 LLM 置于应用程序的控制流中,让其动态决定要采取的行动、使用的工具以及如何解释和响应输入。 2. 控制自由度和类型:在 Menlo,确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是“决策智能体”设计,它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。“轨道智能体”提供了更大的自由度,为智能体配备了更高层次的目标,但同时限制了解决空间,要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。在光谱的另一端是“通用人工智能体”,本质上是没有任何数据支架的 for 循环,完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。 3. 概念理解:智能体简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。在 C 端和 B 端都有相关案例,同时也有众多智能体开发平台。
2025-03-01
智能体入门
以下是关于智能体入门的相关内容: 讲师介绍: 韦恩是智能体创业者、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,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。其承接业务包括 1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地。 课程计划: 1. DAY1:入门,搭建证件照应用,需要有一定的智能体搭建基础。 2. DAY2:进阶,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: 1. 全面认识扣子的 AI 应用的底层逻辑。 2. 解决 AI 应用核心卡点,如工具栏、表单使用、加载动图、界面布局等。 3. 收获一个价值千元的 AI 应用——证件照。 智能体特点: 1. 强大的学习能力,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,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,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大型模型,以达到设定的目标,这通常涉及到精确的提示词设计,提示词的设计直接影响到智能体的表现和输出结果。
2025-02-28
对于物联网的智能台灯设计,你给我写一下国内外的发展现状,但不能完全抄袭,查重率百分之十
目前,在国内外物联网智能台灯的发展呈现出以下现状: 国内方面,随着物联网技术的迅速发展,智能台灯的市场逐渐扩大。许多企业纷纷投入研发,注重产品的智能化功能,如通过手机 APP 实现远程控制、亮度和色温调节等。同时,一些产品还融入了语音控制功能,提升了用户的使用体验。然而,在产品的稳定性和兼容性方面,仍存在一定的改进空间。 国外方面,智能台灯的设计更加注重人性化和创新性。例如,一些产品在外观设计上更加时尚美观,能够与不同的家居风格相融合。在技术应用上,国外的智能台灯更加注重与其他智能家居设备的互联互通,形成完整的智能家居生态系统。但部分产品价格较高,限制了其在大众市场的普及程度。
2025-02-28