在面对众多的 AI 站点和 AI 智能体时,您可以从以下几个方面进行选择:
例如,字节的扣子(Coze)是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论有无编程基础都能构建各类问答 Bot,并可发布到多种社交平台和通讯软件上。而在开发 AI 插件时,像 AI Share Card 插件会根据需求选择合适的模型,如选用了具有较长上下文窗口、免费且并发支持高的 GLM-4-flash 模型。
总之,要综合考虑自身需求、功能特点、技术能力、成本和个性化等因素,选择最适合您的 AI 站点和智能体。
原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7386988670428905510作者:法医[heading2]爆火的AI Agent[content]AI Agent也就是我们所说的AI智能体,那什么是AI智能体呢?简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的AI智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等,体验过GPT或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛,另外之前在使用GPT或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,如果这些不解决的话,AI很难被真正广泛应用,而AI智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,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,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以AI智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的AI智能体来解决自己的事情。[heading2]扣子Coze[content]📢扣子官网:[https://www.coze.cn/](https://www.coze.cn/)扣子(Coze),作为字节跳动旗下的新一代一站式AI Bot开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于AI模型的各类问答Bot。这些Bot的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后,还可以将自己构建的Bot发布到各种社交平台和通讯软件上,让更广泛的用户群体能够与这些Bot进行交互聊天。[heading2]竖起耳朵听的创建[content]我们可以通过简单3步创建智能体,首先我们要起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用AI创建一个头像即可。
🫧宝玉日报「11月7日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💸OpenAI收购多个顶级域名购得chat.com,访问该域名将跳转至chatgpt.com。ai.com也指向ChatGPT,进一步强化品牌认知。🔗[https://x.com/dotey/status/1854244427688001623](https://x.com/dotey/status/1854244427688001623)2⃣️⚔️谷歌在AI搜索大战中的优势与挑战虽已将生成式AI融入搜索,但苹果、OpenAI等竞争者逐渐崛起。OpenAI、Meta等正将AI搜索整合到助手功能中,逐步挑战谷歌主导地位。谷歌依托庞大的数据优势和用户习惯,仍然在传统搜索市场中保持稳固地位。🔗来源:[https://ft.com/content/fb438142-33a5-4c26-b28b-9254b250e4ff](https://ft.com/content/fb438142-33a5-4c26-b28b-9254b250e4ff)🔗[https://x.com/dotey/status/1854289071641625065](https://x.com/dotey/status/1854289071641625065)3⃣️❓善于提问:用AI如同向专家求助提出正确问题,才能找到正确答案。强调不同学科的“思维模式”,如工程思维、设计思维等,用于更好地引导AI。🔗[https://x.com/dotey/status/1854341016251240727](https://x.com/dotey/status/1854341016251240727)4⃣️🤖AI智能体:统筹各领域专家将AI视作多个智能体(Agent),每个Agent是不同领域的专家。通过统筹这些智能体,实现复杂任务的有序协作和高效完成。🔗[https://x.com/dotey/status/1854369204482298337](https://x.com/dotey/status/1854369204482298337)
纯靠词生卡Prompt完成卡片样式输出,固然是非常灵活的AI智能体方案。但倘若在最终落地产品中,还是每次都依赖大模型重新生成卡片的样式代码,反而会消耗大量的输出token,耗时且不经济。此外,在实际使用中,用户通常只固定使用一到两个常用模板,对自定义样式的需求并不频繁。所以在开发AI Share Card插件的过程中,我选择将模板生成功能设计为固定的代码组件,而让大模型专注于内容总结的功能。如果用户需要选择其他模板,则通过增加更多模板选项or自定义模板代码功能实现。如此一来,对AI大模型的要求就不会动辄需要像Claude 3.5 sonnet那样高不可攀的顶级模型。处理纯文本总结任务,仅需13B或更小参数的模型,加上精调的提示词,就能产生很好的结果。一旦明确模型的任务,AI API服务的选型要求就清晰了:1.较长的上下文窗口:内容总结类任务需要较大的上下文长度;2.响应速度要快、并发支持要高:以便在多人使用插件时,保持良好的性能表现;3.免费或尽量低价:减少模型token费用。经过简单调研后,AI Share Card选用的是GLM-4-flash(没恰饭。截至2024-12,长达128k的上下文窗口,完全免费的调用价格,200 RPM高并发支持,还要什么自行车🚲~)