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开发agent有哪些主流的方案，并从功能性，开发难易程度，适用场景进行对比

Answer

以下是一些主流的 Agent 开发方案，并从功能性、开发难易程度、适用场景进行对比：

  1. Coze：
    • 功能性：集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。
    • 开发难易程度：相对较易。
    • 适用场景：适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。
  2. Microsoft 的 Copilot Studio：
    • 功能性：外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，部署到各种渠道。
    • 开发难易程度：适中。
    • 适用场景：适用于多种场景。
  3. 文心智能体：
    • 功能性：基于文心大模型，支持开发者打造产品能力。
    • 开发难易程度：适中。
    • 适用场景：多种场景。
  4. MindOS 的 Agent 平台：
    • 功能性：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，访问第三方数据和服务或执行工作流。
    • 开发难易程度：适中。
    • 适用场景：多种场景。
  5. 斑头雁：
    • 功能性：基于企业知识库构建专属 AI Agent，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。
    • 开发难易程度：相对较易。
    • 适用场景：客服、营销、销售等。
  6. 钉钉 AI 超级助理：
    • 功能性：依托钉钉优势，提供环境感知和记忆功能，在高频工作场景表现出色。
    • 开发难易程度：适中。
    • 适用场景：销售、客服、行程安排等。

Copilot 和 Agent 的区别：

  1. 核心功能：
    • Copilot：辅助驾驶员，更多依赖人类指导和提示，功能局限于给定框架。
    • Agent：主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能自主规划和调整处理流程。
  2. 流程决策：
    • Copilot：依赖人类确定的静态流程，参与局部环节。
    • Agent：自主确定动态流程，能自行规划和调整任务步骤。
  3. 应用范围：
    • Copilot：主要处理简单、特定任务，作为工具或助手。
    • Agent：能处理复杂、大型任务，在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。
  4. 开发重点：
    • Copilot：依赖 LLM 性能，重点在于 Prompt Engineering。
    • Agent：依赖 LLM 性能，重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。

搭建工作流驱动的 Agent 简单情况分为 3 个步骤：

  1. 规划：
    • 制定任务关键方法。
    • 总结任务目标与执行形式。
    • 分解任务为子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。
    • 设计子任务执行方法。
  2. 实施：
    • 在 Coze 上搭建工作流框架，设定节点逻辑关系。
    • 详细配置子任务节点，验证可用性。
  3. 完善：
    • 整体试运行 Agent，识别卡点。
    • 反复测试和迭代，优化至达到预期水平。
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

大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

目前大模型的产品类型，主要有两种：Copilot：翻译成副驾驶，助手。在帮助用户解决问题时起辅助作用，例如github copilot是帮助程序员编程的助手Agent：更像一个主驾驶，智能体，可以根据任务目标进行自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力我们从核心功能、流程决策、应用范围和开发重点几个方面对比Copilot和Agent：1.核心功能Copilot：更像是一个辅助驾驶员，更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务。Copilot在处理任务时，通常是在人为设定的范围内操作，比如基于特定的提示生成答案。它的功能很大程度上局限于在给定框架内工作。Agent：像一个初级的主驾驶，具有更高的自主性和决策能力。能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。2.流程决策Copilot：在处理流程方面，Copilot往往依赖于Human确定的流程，这个流程是静态的。它的参与更多是在局部环节，而不是整个流程的设计和执行。Agent：Agent解决问题的流程是由AI自主确定的，这个流程是动态的。它不仅可以自行规划任务的各个步骤，还能够根据执行过程中的反馈动态调整流程。3.应用范围Copilot：主要用于处理一些简单的、特定的任务，更多是作为一个工具或者助手存在，需要人类的引导和监督。Agent：能够处理复杂的、大型的任务，并在LLM薄弱的阶段使用工具或者API等进行增强。4.开发重点Copilot：主要依赖于LLM的性能，Copilot的开发重点在于Prompt Engineering。Agent：同样依赖于LLM的性能，但Agent的开发重点在于Flow Engineering，也就是在假定LLM足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化，坐等一个强劲的LLM核心。

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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我想学agent
以下是关于学习智能体（Agent）的相关内容： Agent 板块的学习方法： 元子是从 Agent 板块成长起来的。可以以 Agent 板块为例，从以下方面学习： 链接： 用法：从下往上看，逐个点击，里面都有视频。 原因：共学都有视频，都是从注册开始的手把手教学，多看几遍基本能保障调通一个工具、搭好一个 Agent。 注意事项：内容较多，选择听过的工具开始，避免太累。 链接： 用法：看了一些视频后，根据需求选择看理论还是应用，通过导航选择想看的内容。 备注：智能千帆、阿里云百炼有视频，其余没有。 注意事项：内容较多，要考虑聚焦，先挑一个开始实践，只要开始用起来就有可能成功。若快捷菜单找不到，可参考相关说明。 智能体的类型： 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器输入直接控制加热器。 2. 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建模，能推理未来状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除感知和行动外，具有明确目标，能评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统，有明确目的地并规划路线避障。 4. 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，评估行动优劣并权衡利弊。比如金融交易智能体，根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略和目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动学习最优策略。 关于 GPT 的 Action： API 就像信差，接受请求并返回信息。今天的讨论从人工智能中的“Agent&Action”开始，转向 OpenAI 对智能体能力模型的定义，深入探讨了 ChatGPT 中的 Action（搜索、画图、代码解释器）以及 GPT 系列中的不同 Action，使用了 Action Webpilot 访问网页获取实时文本内容。如果对 Action 感兴趣，可以从以下方向继续： 1. 系统学习 API 相关知识。 2. 在网上找可用的 API 练习。 3. 发掘 GPT Action 更多潜力。 学习没有终点，但有阶段性目标。大家可通过后续教程和资料，识别知识的共性和逻辑关系，深化对主题的理解，构建自己的知识体系。若对 GPT 开发有兴趣，想认识更多玩 GPT 的朋友，欢迎加入 GPTGeeker 的星球。
2025-02-07
什么是AI Agent,我作为程序员该学习什么?能获得额外收入
您提供的内容与“什么是 AI Agent 以及程序员学习相关内容能否获得额外收入”的问题无关。AI Agent 是指具有自主决策和行动能力的智能体，能够在特定环境中感知、学习、推理和执行任务。作为程序员，如果您想学习与 AI Agent 相关的知识，建议您掌握以下方面： 1. 机器学习和深度学习的基础知识，包括常见的算法和模型。 2. 自然语言处理技术，以便能够理解和处理与智能体交互的语言信息。 3. 强化学习，这对于训练智能体做出最优决策非常重要。 4. 编程技能，熟练掌握 Python 等编程语言。 至于能否获得额外收入，这取决于多种因素，如您所开发的 AI Agent 应用的市场需求、您的技术水平和创新能力等。如果您能够开发出具有实用价值和创新性的 AI Agent 应用，并找到合适的商业机会，是有可能获得额外收入的。
2025-02-07
请问什么是agent？
Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。可以把它想象成一个具有特定目标和行为能力的智能角色，能根据环境变化做出相应的决策和反应。 在不同的场景中，Agent 有不同的具体表现和应用。比如： 从产品角度来看，Agent 可以是一个历史新闻探索向导，有着知识渊博、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，还可以为其设计背景故事来使其角色更加生动。 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。它由规划、记忆、工具和行动等部分组成。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；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。 在人工智能领域，Agent 智能代理能够自动执行任务，比如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。
2025-02-07
我想要搭建一个能够帮我阅读并总结提炼，同时能在我提出问题时，随时在我给他提供的知识库中检索的AI Agent，如何用Coze搭建？
搭建能够阅读、总结提炼并在给定知识库中检索的 AI Agent 可以使用 Coze 按照以下步骤进行： 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。 关于一些其他问题： 1. 如何判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流？ 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常先从当前性能最强的 LLM（如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM，逐步拆解子任务，降低 LLM 执行单任务的难度，直到达成工程目标。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。 2. 只用了一段 Prompt 的 Agent，还算 AI Agent 吗？ 算。详见
2025-02-06
如何实现稳定的ai agent
要实现稳定的 AI agent ，可以从以下几个方面考虑： 1. 提示词工程与工具调用能力的配合：设计出一套与知识图谱相结合的工具调用逻辑，稳定人设。通过缩小 max_length 防止 LLM 长篇大论，每次输入到上下文窗口中的记忆只返回最近几轮的对话，并利用查询知识图谱的信息来实现永久记忆。 2. 工具设计：将与知识图谱交互这一大的任务，细分为查询、创建、修改、删除实体或关系、获取实体的所有关系、获取所有实体名称列表等多个工具，组成一个工具包供 LLM 调用。 3. 构建数字人灵魂： 写一个像人一样的 Agent ，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 解决灵魂部分如何驱动躯壳部分的问题，将灵魂部分的所有接口定义出来，躯壳部分通过 API 调用。 注意实时性，由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，要解决网络耗时和模型推理耗时问题。 考虑多元跨模态，根据实际需求添加其他感官的交互。 处理拟人化场景，如插话、转移话题等情况。 4. 工作流的设计模式：可以运用吴恩达教授提出的设计模式，如 Reflection 模式，设计工作流先检索知识库的活动内容，再通过 LLM 大模型区块进行数据修正，最终输出符合意图的结果。
2025-02-06
有哪些开源或免费的AI模型管理平台，可以配置模型，管理Agent的
以下是一些开源或免费的 AI 模型管理平台及相关模型： 1. 智谱·AI： Chat 模型： ChatGLM6Bint4：ChatGLM6B 的 Int4 版本，最低只需 6GB 显存即可部署，最低只需 7GB 显存即可启动微调（、魔搭社区、始智社区、启智社区获取。 ChatGLM6Bint8：ChatGLM6B 的 Int8 版本，上下文 token 数为 2K。可在、魔搭社区、始智社区、启智社区获取。 AgentLM7B：提出了一种 AgentTuning 的方法，开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化的真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct，基于上述方法和数据集，利用 Llama2 微调而成，上下文 token 数为 4K。代码链接为。 AgentLM13B：上下文 token 数为 4K，模型权重下载链接为。 AgentLM70B：上下文 token 数为 8K，模型权重下载链接为。 下载模型：智谱 AI 提供的所有开源模型均可以在以下平台进行下载：。 2. 通义千问： 本地部署 Qwen2.51M 模型：使用以下命令启动服务，根据硬件配置进行设置。参数说明： tensorparallelsize：设置为使用的 GPU 数量。7B 模型最多支持 4 个 GPU，14B 模型最多支持 8 个 GPU。 maxmodellen：定义最大输入序列长度。如果遇到内存不足问题，请减少此值。 maxnumbatchedtokens：设置 Chunked Prefill 的块大小。较小的值可以减少激活内存使用，但可能会减慢推理速度。推荐值为 131072，以获得最佳性能。 maxnumseqs：限制并发处理的序列数量。如果遇到问题，请参考相关内容。 与模型交互：可以使用以下方法与部署的模型进行交互：选项 1.使用 Curl；选项 2.使用 Python。对于更高级的使用方式，可以探索如之类的框架。QwenAgent 使模型能够读取 PDF 文件或获得更多功能。
2025-02-06
为什么 deepseek由一个初创公司开发出来而不是国内互联网巨头?请用犀利的语言回答可以带脏字
DeepSeek 由初创公司开发出来而非国内互联网巨头，原因可能在于国内互联网巨头在创新模式和理念上存在一定局限。它们或许更倾向于追求短期商业利益，在资源分配和创新投入上相对保守。而初创公司往往更具冒险精神和创新活力，能够突破传统思维，专注于技术研发和创新，不受庞大体系和既有模式的束缚。就像 DeepSeek 这样，凭借独特的理念和专注的投入，实现了令人瞩目的成果。
2025-02-06
大模型在软件开发公司（主java+vue）的应用场景有哪些
大模型在以 Java 和 Vue 技术为主的软件开发公司中，具有以下一些应用场景： 1. 代码自动生成：大模型可以根据需求描述生成 Java 或 Vue 的代码片段，提高开发效率。 2. 代码优化建议：分析现有代码，提供优化的建议和策略，提升代码质量。 3. 智能错误检测与修复：快速识别代码中的错误，并提供可能的修复方案。 4. 需求分析与理解：帮助更好地理解和梳理复杂的业务需求，转化为技术实现的思路。 5. 自动化测试用例生成：根据代码和需求生成有效的测试用例，提高测试效率和覆盖度。 6. 技术选型辅助：在面临新的项目或技术难题时，提供相关技术选型的参考和建议。
2025-02-06
介绍一下有没有适合一个5个人软件开发公使用的AI服务器，包含软硬件
目前市面上有多种适合 5 人软件开发公司使用的 AI 服务器，软硬件的选择需要综合考虑多方面因素。 在硬件方面，服务器的处理器性能至关重要，例如英特尔至强系列处理器具有较强的计算能力。内存容量应足够大，以满足数据处理和模型训练的需求，建议至少 32GB 或更高。存储方面，高速的固态硬盘（SSD）可以提供快速的数据读写速度。 在软件方面，常见的操作系统如 Linux（如 Ubuntu、CentOS 等）具有较好的稳定性和兼容性。深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等是进行 AI 开发的重要工具。同时，还需要配备相关的数据库管理软件、开发工具和监控软件等。 然而，具体的选择还需根据公司的业务需求、预算以及技术团队的熟悉程度来决定。
2025-02-05
原料类产品的营销人员如何使用ai开发客户
以下是一些原料类产品的营销人员可以借鉴的利用 AI 开发客户的方式： 1. 图像生成工具应用：像 DALLE 2 这样的图像生成工具已经在广告领域得到应用。例如，亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来展示“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”，这意味着模型接受了大量相关照片的训练。雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌，美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 2. 服装推荐与可视化：如 Stitch Fix 这样的服装公司，使用 AI 向客户推荐特定服装，并尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。原料类产品的营销人员可以思考如何将类似的理念应用到自身产品的展示和推荐中，以吸引客户。
2025-02-05
对于没有编程经验的使用者，Cursor和VSCode+roo code相比哪个更适合用来软件开发？需要从哪几方面进行考虑？
对于没有编程经验的使用者，在选择 Cursor 和 VSCode + Roo code 用于软件开发时，需要从以下几个方面进行考虑： 环境配置方面： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 有赠送额度，如果没有赠送余额，可以选择充值，支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化充值方式，并创建一个 API key，注意 API key 只会出现一次，请及时保存。 代码编辑器选择与设置方面： 可以下载 cursor（https://www.cursor.com/）或者 vscode（https://code.visualstudio.com/），只要代码编辑器可以下载插件即可。 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline。安装完后，打开三角箭头可看到 RooCline，选中并点击齿轮进入设置，依次设置以下内容： 配置基本参数： API Provider：选择 DeepSeek。 API Key：填入已创建的 key。 模型：选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士：记得把 HighRisk 选项都打开，这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击这个 blingbling 的星星优化提示词，最终在 deepseekr1 的加持下基本上能一遍得到想要的结果，各种特效效果交互逻辑正确，画面优雅，交互效果不错。
2025-02-04
一个人如何开发ai应用
以下是关于一个人如何开发 AI 应用的指导： 首先，进行规划 POC 和开发路径。设计 POC 的小项目，比如“我是技术小白。我想要开发的项目功能如下。这里有哪些技术点？能否为我一一列举。请尽可能细化，帮我选择合适的技术方案，并为我设计 POC 项目。每个 POC 都应该是一个独立的项目，我好先通过完成 POC 来学会相关技术。”POC 即实验性小项目，其优点是足够小，AI 能直接生成。通过研究小项目、搞明白特定技术点的工作方式，便于后续在大项目中添加功能。这一步中，AI 可能会选取不合适的技术栈、拆分粒度不够细、开发路径设计不合理、没有循序渐进。如有可能，请老师傅把关。 接下来就是真正的实践。按照项目规划，学习一个 POC，并将其应用到大项目中；再学一个 POC，再运用。当遇到错误时，复制错误信息、相关代码，扔给 AI 让其找错误并修复。若使用可以识图的 claude 或 GPT4o，截图+错误信息+代码三件套会很好用。但可能会遇到一些问题，如开发 chrome 插件时，即便强调要用 manifest v3 的版本，AI 仍可能给出 v2 的代码及错误修复方案。此时，更有效的方式是找文档（可让 GPT 提供文档链接，或问 perplexity），或去 stackoverflow 上找答案（注意回答和评论的日期），然后把文档或找到的答案提供给 AI，让其基于这些信息修复，此时它给的指引会更正确且详细。当然，这一步如有老师傅支援更好。 另外，以证件照为例的 90 分钟从 0 开始打造第一个 Coze 应用的教学中，提到了 Code AI 应用的背景、现状以及学习过程，包括创建 AI 应用，学习操作界面、业务逻辑和用户界面，重点熟悉桌面网页版的用户界面等。
2025-02-03