生成一个智能芯片的发展思维导图

以下为您推荐两款可能满足您需求的免费 AI 软件： 1. 360AI 浏览器： 功能 1：看长视频，敲黑板划重点。可以帮您观看 B 站的字幕视频，短短几秒就能总结概要生成脑图，告诉您视频的重点和高潮剧情在哪。例如用 360AI 浏览器观看《2007 年 iPhone 发布会》，能生成内容摘要和思维导图，视频全程 20 个看点，点击其中任一看点，就能定位到进度条对应位置，直接观看感兴趣的重点内容。还可以对英文字幕进行翻译，帮助您理解内容。同时可通过 AI 助手对话，就视频内容进行追问和扩展提问。 功能 2：阅读国内外长论文和著作，自动翻译自动提炼，3 分钟 get 要点。目前支持 360k 长文本阅读。以《三体》为例，360AI 浏览器可以呈现《三体》两册完整的故事框架，还支持生成思维导图。 官网地址：ai.se.360.cn 2. Boardmix 博思 AI 白板：在 12 月数据国内总榜中，其属于思维导图分类。

以下是一些可以生成思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路并生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 此外，还有一些相关的新产品，如 ChatMind，是利用 AI 自动生成思维导图的在线工具，输入问题、文章、数据即可，还能获取答案并导出图片与 Markdown 文档两种格式。其网址为：https://www.chatmind.tech/

以下是一些可以根据文本自动生成思维导图的软件： 1. GPTs 结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台，可以利用 Actions 调取其提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。 2. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 3. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，能利用 AI 生成思维导图。 4. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 5. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 6. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 7. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助提升生产力。 此外，以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建多种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 需要注意的是，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图： 1. 基础层 为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm（largelanguagemodel，大语言模型），例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现。 多模态模型，即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层 模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层（应用层） 用户实际看到的地方。 此外，在翻译场景中： 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展，每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 传统机器翻译存在局限性，基于规则和统计模型，常常出现死板和字面化的结果，尤其在遇到多义词、习语或文化差异时，翻译往往不自然，且容易误导。 深度学习翻译技术通过大规模语料库学习，能够更好地理解上下文和语境，提供更加流畅、准确的翻译。 大模型翻译技术引入后，通过海量数据学习，能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景，提供更符合语境的翻译，显著提升了翻译的准确性与流畅度。 在学术场景中： 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译，节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时，需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。

以下为您推荐一些免费好用的可用于整理文档、思维导图的 AI 画布工具： 1. Imagen 3： 功能点： 图像生成：根据用户输入的 Prompt 生成图像。 Prompt 智能拆解：能够自动拆解用户输入的 Prompt，并提供下拉框选项。 自动联想：提供自动联想功能，帮助用户选择更合适的词汇。 优势： 无需排队：用户可以直接使用，无需排队。 免费使用：目前 Imagen 3 是免费提供给用户使用的。 交互人性化：提供了人性化的交互设计，如自动联想和下拉框选项。 语义理解：具有较好的语义理解能力，能够根据 Prompt 生成符合描述的图像。 灵活性：用户可以根据自动联想的功能，灵活调整 Prompt 以生成不同的图像。 2. FunBlocks AIFlow： FunBlocks 是一个效率工具集成平台，集成了 AI Graphics（绘图）、AI Mindmap（思维导图）、AI Slides（演示文稿）、AI Youtube Summarizer（视频总结）等等多款 AI 应用。 FunBlocks AIFlow 是平台内一款自由画布类工具，近期更新后变得更加好用了！输入探索主题后，AI 会将其自动拆解成不同模块，并支持每个节点的深度编辑（包括外观设置、节点组合、内容编辑、内容可视化、生成文章等）。而且！FunBlocks AIFlow 还支持自由节点上传链接、图片、视频、笔记、任务列表等多种内容形式，对于多模态交互需求非常友好。 3. Lucidchart： 简介：Lucidchart 是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能： 拖放界面，易于使用。 支持团队协作和实时编辑。 丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 4. Microsoft Visio： 简介：Microsoft Visio 是专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能： 集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作。 丰富的图表类型和模板。 支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 5. Diagrams.net： 简介：Diagrams.net 是一个免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能： 支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）。 多种图形和模板，易于创建和分享图表。 可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/

以下是一些关于 AI 画布可用于整理文档、思维导图的相关信息： 自由画布类 AIGC 工具： Flowith 2.0：是一款出海应用，在具备 Refly 几乎所有功能的基础上，有很多独特设计。如知识库允许自行上传制作并发布，还能添加或购买他人的知识库；内容编辑器有多种模式；强化了 Agent 功能设计和对话模式；支持团队协作。 FunBlocks AIFlow：是 FunBlocks 效率工具集成平台内的一款自由画布类工具，输入探索主题后，AI 会自动拆解成不同模块，并支持每个节点的深度编辑，还支持多种内容形式的自由节点上传。 AI 画示意图的工具和步骤： 假设创建项目管理流程图，可使用 Lucidchart，步骤如下： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 绘制示意图的推荐 AI 工具和平台： Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可绘制多种示意图，具有拖放界面、支持团队协作和实时编辑、丰富模板库和自动布局功能等。官网： Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂图表，AI 功能可帮助自动化布局和优化设计，集成 Office 365，有丰富图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网： Diagrams.net：免费开源的在线图表绘制工具，适用于各种示意图绘制，支持本地和云存储，有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：

大模型涉及到的芯片包括以下几种： 英伟达的Blackwell超级芯片：如GB200 NVL72，将36个Grace CPU和72个Blackwell GPU集成到一个液冷机柜中，可实现总计720 petaflops的AI训练性能，或是1,440 petaflops（1.4 exaflops）的推理性能。 英伟达的DGX B200：包括8个Blackwell GPU和2个第五代Intel Xeon处理器，包含FP4精度功能，提供高达144 petaflops的AI性能、1.4TB的GPU内存和64TB/s的内存带宽。 同时需要注意的是，在数据、算力、算法三要素中，算力是基础，也是大模型竞争力，但国产芯片在软件适配度、稳定性方面仍显不足。国产芯片与英伟达显卡之间的解耦能力较弱，未来可能会逐步用国产芯片去做百亿甚至更大体量的模型训练，但算力的累积依然是重要挑战。目前，AI大模型算力主要在训练、推理两个部分，其中成本最高部分是前期的模型训练，大部分采用智能计算中心、自费买英伟达A800/H800显卡组成服务器运行、或者是用价格更为实惠的服务器云来训练。而推理部分算力需求较少、价格不高，大部分模型应用都需要同时建立公有云、私有云两种混合模式，而且需要购买一定的云服务，以更好做大模型应用。

很抱歉，目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种，比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容，更新显卡驱动，确认工作流的设置是否正确，以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。

英伟达 H200 芯片具有以下特点： 推理速度是前代 H100 的两倍。 使用 HBM3e 内存，显存带宽提升至 4.8TB。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 SIGGRAPH 会议上宣布了相关信息，包括下一代 GH200 Grace Hopper 超级芯片平台。Grace Hopper 超级芯片 NVIDIA GH200 已于 5 月份全面投入生产，将具备连接多个 GPU 的能力。Nvidia 还在与 HuggingFace 合作，帮助开发人员在任何云上创建、测试和微调生成式 AI 模型。现在，可以使用 Nvidia 的 Omniverse 以 USD 格式生成 AI 内容，以创建虚拟世界，它包括与 Adobe、Wonder Dynamics 和 Luma AI 等多种 AI 相关的集成。 相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1724239489302974768?s=20

AI芯片质量的提升对影视行业产生了显著的影响，主要体现在以下几个方面： 1. 提高制作效率：随着AI芯片性能的提升，影视制作中的渲染、图像处理和特效制作等环节的效率得到显著提高。这使得影视制作团队能够在更短的时间内完成更多的工作，加快了整个制作流程。 2. 降低成本：更高质量的AI芯片使得自动化和智能化的后期制作成为可能，减少了对专业人员的依赖，从而降低了人力成本。 3. 提升内容质量：AI芯片能够处理复杂的算法和大数据分析，帮助提升影视作品的视觉效果和内容质量。例如，AI可以用于改善视频的色彩、对比度和清晰度，甚至在动画和CGI制作中实现更逼真的效果。 4. 创新内容形式：AI芯片的强大计算能力支持了新的创作工具和平台的开发，这些工具可以帮助创作者探索新的内容形式和叙事手法。 5. 个性化内容推荐：AI芯片在影视行业中的另一个应用是在内容分发和推荐系统中的应用。通过分析用户数据，AI可以为观众提供个性化的内容推荐，提高用户体验。 6. 辅助决策：AI芯片可以分析市场趋势和观众反馈，帮助制片人和发行商做出更明智的决策，比如在内容的定位、营销策略和发行时间等方面。 7. 推动技术发展：随着AI芯片技术的进步，影视行业也在不断探索和采用新技术，如虚拟现实等，这些技术为观众提供了更加沉浸式的观影体验。 8. 加速AI应用研究：随着AI芯片质量的提升，影视公司和平台也在加快AI技术在内容创作和制作中的应用研究，以期在新的竞争中建立优势。 综上所述，AI芯片质量的提升为影视行业带来了效率、成本、内容质量和创新等多方面的积极影响，同时也推动了整个行业的技术进步和产业升级。

以下是关于 AI 创意行业思维拓展方面应用的相关内容： 一、通过智能工具实现博客的高效数字化转型 1. 内容创作与管理中的常见挑战 2. 通过 AI 生成文章大纲与创意扩展 案例：从 1000 字到 5000 字的扩展 开始扩展：举例深化理解 以“AI 辅助写作的优势”为例，如使用 Claude 模型辅助写作后日均文章产出增加且质量未降，在克服写作瓶颈时提供新颖切入点，以及强大的数据处理和分析能力。 持续优化和润色：与 AI 互动，审阅扩展内容并获取优化建议，如指出表达不清之处和添加转折句增强连贯性。 最后润色：标题选择和整体评估 选定“AI 与人类协作：重塑内容创作的未来”的标题，AI 指出语法错误和表达不一致的地方并据此修改。 3. 成果和反思 文章从 1000 字扩展到 5200 字，耗时约 4 小时，比独立完成节省至少 60%的时间，深度和广度显著提升。 体会到 AI 是高效写作助手和强大思维拓展工具，帮助从多角度思考问题，发现被忽视的观点，同时需思考人类创作者在 AI 时代的独特价值，学会更好利用 AI 工具并保持创造力和批判性思维。 二、分众传媒携手阿里通义大模型开拓品牌广告 AI 营销新模式 1. 业务价值 品牌营销 AI 化：赋能品牌客户利用 AI 大模型技术进行品牌定位分析和策略制定，在存量博弈市场找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 降低营销门槛：通过一键生成广告语、一键 AI 设计等 AI 应用，帮助中小广告主快速高效制作广告创意素材。 业务价值回报：为分众拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 AI 小智助手：通过“AIchat”对话交互方式进行品牌洞察分析和营销策略制定，基于通义千亿大模型进行准确语义理解和意图分类，并根据用户提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 AI 广告语：基于分众高质量广告语数据和方法论搭建的 Agent 生成应用，模拟营销专家创作思路，使用 Cot 思维链技术增强广告生成的准确性。

提示词是设计和优化输入到 AI 系统的指令的艺术和科学，就像是与 AI 对话的语言。提示词本质上是逻辑思维和表达能力，只不过交互对象从人变成了大模型。最终要面对的问题包括知识储备不足、业务 know how 不扎实、语言逻辑有缺陷。 思维链（Chain of Thought，CoT）是一种提示技巧，使用 CoT 来指导 AI 就像进行一次探险，尽管有一条指引的路径，但每一步都需要深入的思考和策略，以确定最佳的前进方向。 密度链（Chain of Density，CoD）：使用 CoD 来指导 AI 就像按照特定的顺序和结构建造一座积木塔。每一步都必须精确和有组织，以确保整体的稳定性和连续性。 在撰写提示词时，输出结果的好坏与“连续提示”息息相关，特别在“目标明确、逻辑性、分步骤、考虑变量”这四方面。随着企业面临的挑战日益复杂，简单的提示词往往无法满足需求，推动了更先进提示技巧如思维链、思维树和思维图等的发展，这些高级技巧能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。

要通过 DeepSeek 构建智能客服，可以参考以下步骤： 1. 效果对比：用 Coze 做小测试进行对比。 2. 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。 4. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 另外，实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下： 1. 拥有扣子专业版账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 同时，GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到：Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾，重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。

以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议： 在构建基于 LLM 的应用时，Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过，对于许多应用来说，优化单个 LLM 调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现，例如： 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet（一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器）。 4. Vellum（另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具）。 这些框架通过简化标准的底层任务（如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易，但它们往往会创建额外的抽象层，可能会使底层提示词和响应变得难以调试，也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API，许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。 此外，还有以下相关工具和应用： 1. VectorShift：能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序，利用大型语言模型（例如 ChatGPT）构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程，无需编码。 2. Unriddle：帮助更快阅读、写作和学习的工具，能简化复杂的主题，找到信息，提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法，它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考：https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents

在即梦 AI 中，智能画布中的参考图具有以下重要作用： 1. 实现多种商业创意设计：只需上传一张参考图，就能快速生成多种创意设计，例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势；产品图的材质和背景改变；电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性：在奶茶宣传图的制作中，参考图在制作步骤中发挥了关键作用，如在第 1 步找参考图，为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括： 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图（上传一张参考图，点击智能参考）。 相关案例： 1. 模特图自由定制：通过智能参考，轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化：可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定：支持随意更改背景、元素，适应不同营销主题。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA

在即梦 AI 中，智能画布中的参考图具有以下重要作用： 1. 实现多种商业创意设计：只需上传一张参考图，就能快速生成多种创意设计，例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势；产品图的材质和背景改变；电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性：在奶茶宣传图的制作中，参考图在制作步骤中发挥了关键作用，如在第 1 步找参考图，为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括： 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图（上传一张参考图，点击智能参考）。 相关案例： 1. 模特图自由定制：通过智能参考，轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化：可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定：支持随意更改背景、元素，适应不同营销主题。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这正是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md

以下是一些常见的数据分析产品的智能体类型： 1. 简单反应型智能体：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接控制加热器。 2. 基于模型的智能体：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来的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的模型。 3. 目标导向型智能体：具有明确的目标，能根据目标评估不同的行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统，有明确目的地并规划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体：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，评估行动的优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体，根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 此外，还有一些具体的数据分析产品智能体，如颖子团队的“市场分析报告”生成智能体，它能根据输入的行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告，数据化呈现且附带信息来源网址便于校正，适用于企业管理层、投资者、创业者、营销人员等，可减少信息收集时间，聚焦决策判断。 在智谱 BigModel 开放平台工作流搭建中，也有相关的智能体节点，如具有自主规划任务、使用工具、记忆的 Agent 节点。