以下是一些比较好用的 Agent 应用：
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
|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||AppAgent：让AI模仿人类在手机上操作APP|通过appagent的模仿能力不断提升，<br>对于之后模仿数据的反利用也有不错的应用场景，<br>例如互联网或AI或涉及到原型+UE的工作都可以在基于模仿数据的基础上进行反推，<br>进而让设计出的产品原型和UE交互更优解。|AI学习模型|AppAgent可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势，能够在手机上执行各种任务。<br>它可以在社交媒体上发帖、帮你撰写和发送邮件、使用地图、在线购物，甚至进行复杂的图像编辑...<br>AppAgent在50个任务上进行了广泛测试，涵盖了10种不同的应用程序。<br>该项目由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发。|主要功能特点：<br>-多模态代理：AppAgent是一个基于大语言模型的多模态代理，它能够处理和理解多种类型的信息（如文本、图像、触控操作等）。这使得它能够理解复杂的任务并在各种不同的应用程序中执行这些任务。<br>-直观交互：它能通过模仿人类的直观动作（如点击和滑动屏幕）来与智能手
我们的研究结果表明，如果你使用GPT3.5+Zero-shot的正确率为48%，GPT4+Zero-shot的正确率为67%，但是，如果你用GPT3.5+Agentic Workflow，你会得到超越GPT4的效果！因此，Agent在构建AI应用时非常重要。（然后就到了主题）尽管很多学者、专家谈论了很多关于Agent的东西，但我今天想更具体的分享我在Agent中看到比较广泛的四种设计模式（尽管很多团队，开源项目等做了很多种多样的尝试，但我还是按我的理解划分成了四类）。Reflection和Tool Use属于比较经典且相对已经广泛使用的方式，Planning和Multi-agent属于比较新颖比较有前景的方式。第一个讲的就是Reflection（反思，类似于AI的自我纠错和迭代），举个栗子，我们让用Reflection构建好的一个AI系统写个xxx代码，然后AI会把这个代码，加上类似“检查此段代码的正确性，告诉我如何修改”的话术，再返回给AI，AI可能会给你提出其中的Bug，然后如此反复，AI自己完成了自我迭代，虽然修改后的代码质量不一定能保证，但基本上来说效果会更好。（每页PPT下方，吴恩达大佬都推荐了一些相关论文，可以去看看）如上表述的是案例是Single-agent（区别于Mutli-agent的单智能体），但其实你也可以用两个Agent，一个写代码，然后另一个来Debug👇这两个Agent可以用相同的LLM，也可以用不同的，这种Reflection的方式在很多场景都适用。接下来第二个是Tool Use（如果你经常玩GPT4或者国产的一些AI对话产品，那就不陌生了），大语言模型调用插件，极大的拓展了LLM的边界能力。