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AI Agent的具体应用场景,特别是职场办公场景

Answer

AI Agent 的具体应用场景如下:

  1. 在职场办公场景中,主要应用场景包括研究总结和客户服务。
  2. 个性化方面,随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法,从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好,随后为用户推荐新的咖啡店。
  3. 自主完成任务方面,如 Auto GPT,用户输入一个目标后,可自主执行任务、递归地开发和调试代码。
  4. 多 Agent 协作方面,如斯坦福大学的 SmallVille(小镇)项目,25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活;Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递,最终生成邮件内容给客户回复;博主林亦 LYi 的《AI 炒股?我开了一家员工全是 AI 的公司,自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。
  5. 在企业服务方面,Brix 面向北美和欧洲企业,提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent,Brix 触达全球约 2000 万以上的人才,自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程,帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理,为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。
  6. 时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术,为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案,从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。

目前,AI Agent 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨,概念落地还有较长一段距离;一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有,其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向,目前只看到“私人助理”场景。

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References

GPTs 、中间层、Chatbot虚拟社交、AI Agent, 大模型应用最新方向解析

准确的来说,AI Agent指的是一种智能代理系统,它接近人类的大脑,可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。目前AI Agent的概念在市场上并没有达成共识,存在被广泛滥用的现象。(很多Chatbot应用给Bot冠以“智能体”的名称,准确的说是对Agent的误用)[heading3]AI Agent应用的特点:[content]个性化:随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法,从而作出喜好预测Dot App在对话中了解用户喜好,随后为用户推荐新的咖啡店自主完成任务:Auto GPT:用户输入一个目标后,可自主执行任务、递归地开发和调试代码多Agent协作斯坦福大学的SmallVille(小镇)项目,现已开源25个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活Fixie AI在收到用户请求后启动多个负责不同模块的Agent进行数据查询和传递,最终生成邮件内容给客户回复博主林亦LYi的《AI炒股?我开了一家员工全是AI的公司,自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多Agent协作的能力:目前,AI Agent应用大多集中在2B场景,面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的Agent能力需要打磨,概念落地还有较长一段距离;一方面是AI和娱乐消费诉求的结合还几乎没有,其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向,目前只看到“私人助理”场景。

2024 年历史更新(归档)

《[AI Agents现状报告,未来可期or强弩之末?](https://mp.weixin.qq.com/s/xHv8toHJsUxnKgXN129f3Q)》LangChain对1,300多名专业人士进行调查,揭示了AI Agents的现状和应用。2024年,AI Agents在各行业得到广泛关注,约51%的受访者已在生产中使用它们。主要应用场景包括研究总结(58%)和客户服务(45.8%)。尽管对性能质量的关注居首,安全性、知识和时间也是重要挑战。成功案例如Cursor表明,AI Agents正在解决实际问题。未来,掌握可靠和可控的Agent将成为创新的关键。

展望2025,AI行业有哪些创新机会? | 峰瑞报告

目标用户群体:ToB服务于企业或组织,提升整体运营效率;ToP则针对内容创作者、技术专家等专业用户,提高个人工作效率和专业能力。应用场景:ToB嵌入企业流程,如销售和供应链管理;ToP聚焦个人工作流程,如内容创作和数据分析。销售模式:ToB依赖定制化开发和长期客户支持,销售周期较长;ToP通常采用产品驱动增长(PLG)的策略,销售周期较短。定价策略:ToB定价灵活,与企业规模相关;ToP多为透明的订阅或一次性购买产品复杂度:ToB复杂度高,需专业培训;ToP注重易用性,支持需求较低。在AI应用的ToB方向,峰瑞投资了Brix、时来智能等企业。Brix面向北美和欧洲企业,提供全球雇佣的AI驱动解决方案。通过Hiring Agent,Brix触达全球约2000万以上的人才,自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程,帮助企业快速组建高效团队。通过Working Agent支持远程团队的智能化管理,为企业构建100至500人规模的全球化组织提供一站式解决方案。时来智能,则是通过自研的AI Agent以及强化学习等技术,为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。他们基于垂直场景数据训练的AI营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案,从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。时来的AI Agent营销系统能帮助门店提升50%-100%的营销转化效果,以及相应提升平均15-20%的营业额。3、ToC——颠覆时刻未至,商业模式有挑战当前,ToCAI应用在美颜修图、游戏、教育、娱乐等方向已形成一定用户规模。然而,这些应用距离实现大规模商业化仍有距离,同时面临同质化竞争,以及来自行业现有头部公司的压力。

Others are asking
ToB行业有什么关于AI Agent的应用场景
在 ToB 行业,AI Agent 有以下应用场景: 1. 人力资源领域:如 Brix 面向北美和欧洲企业,提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent,触达全球约 2000 万以上的人才,自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程,帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理,为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 2. 餐饮营销领域:时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术,为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案,从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果,能帮助门店提升 50%100%的营销转化效果,以及相应提升平均 1520%的营业额。 3. 销售和供应链管理:嵌入企业流程,提升整体运营效率。 此外,AI Agent 具有以下特点: 1. 个性化:随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法,从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好,随后为用户推荐新的咖啡店。 2. 自主完成任务:如 Auto GPT,用户输入一个目标后,可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 3. 多 Agent 协作:例如斯坦福大学的 SmallVille(小镇)项目,25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活;Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递,最终生成邮件内容给客户回复。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze: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,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: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,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,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。
2025-03-17
tob 行业智能体的场景有哪些
TOB 行业智能体的场景包括以下方面: 1. 解决大模型的局限性: 无法回答私有领域问题,如公司制度、人员信息等。 无法及时获取最新信息,如实时天气、比赛结果等。 无法准确回答专业问题,如复杂数学计算、图像生成等。 2. 提升用户体验和增强业务竞争力: 适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务的场景。 适用于缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。 3. 典型场景: 私有领域知识问答:准备好相关知识库文件,创建私有领域知识问答应用,如公司制度、人员信息等。 个性化聊天机器人:提供长期记忆功能,集成夸克搜索和图像生成等插件,提供个性化聊天体验。 智能助手:引入 RAG 能力、长期记忆和自定义插件等功能,帮助提升工作效率,如处理邮件、撰写周报等。 4. 行业解决方案: 服务和业务助手:行业包括互联网、制造、游戏等,场景包括对客服务、对内助手、产品搜索和推荐,业务关注点包括回答准确率、数据覆盖范围,关键功能需求包括丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定。 个人助理:行业包括互联网、教育、游戏、社交等,场景包括闲聊助手、情感陪伴、学习助手,业务关注点包括回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态,关键功能需求包括 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互。 多模态文件交互和数据处理:行业包括互联网、教育、安防等,场景包括视频理解和信息抽取、作业批改,业务关注点包括成本、延迟、多场景适配度,关键功能需求包括自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 5. 具体案例: 内部业务助手:使用企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,通过 RAG 智能体进行内部知识问答,数据多源、异构,复杂文档解析视觉增强,提供更好的文档理解。 医疗助手/法律助手/智能导购:构建领域内知识库,为普通用户提供基础的医疗/法律知识,给出准确的就医建议/法律援助建议,在相似度阈值判定的基础上,引入大模型的智能分析能力。 6. 商业化场景: 医疗健康行业:为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果,并通过多模态形式推送到他们常用的平台,帮助他们更好地了解行业趋势,提升医疗水平。 教育培训行业:为教育工作者和培训机构提供最新的教育资讯和课程动态,并自动生成教学报告和资料,推送到相关平台,帮助他们更好地规划教学内容和课程设计。 科技创业与孵化器:帮助科技创业公司和孵化器获取最新的科技新闻、创业报告和行业分析,并通过多模态形式推送到他们常用的平台,帮助他们更好地了解市场需求,调整创业方向。
2025-03-17
日常工作应用有哪些场景推荐
以下是一些日常工作中的 AI 应用场景推荐: 教师工作: 定制内容场景:可根据学生认知和水平筛选和定制课程材料。 制作课件场景:用 Markdown 语法列出大纲,生成基础课件。 教学执行:协助小组活动、设计分层教学、个性化教学、提供实时反馈、提供策略和知识支持。 学生评估:设计评估,可模仿各类考试题型,生成各种主观反馈和报告,比如写作口语批改反馈、期末学生评价。 深度学习场景:学习学生心理支持,可提供具体场景做案例分析。 专业成长:论文写作辅助、撰写材料,如工作总结、活动简报、领导发言稿、工作邮件,策划活动,如调查问卷、艺术节策划、教师活动策划,行政工作,公众号排版、排校历、排课表。 计划相关: 共学相关。 网页连接制作。 创意构思。 开发网页、小程序、App、桌面应用、浏览器插件等。 本地跑的 PC 应用,如计算器等。 算法学习: 分类问题:例如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题:例如房价预测、股票价格预测等。 异常检测:识别异常值或离群点。 推荐系统:找到与用户兴趣最相似的其他用户或物品,并基于相似性进行推荐。 图像分割:识别图像中的区域,并进行图像分割。 聚类分析:用于聚类任务,尤其是当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时。
2025-03-16
AI在制造业的一些典型应用场景
在制造业中,AI 有以下一些典型应用场景: 1. 产品设计和开发:可利用 AI 生成工具(如 Adobe Firefly、Midjourney 等)根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,大幅提高设计效率。 2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断:通过 AI 模型分析设备运行数据,预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。 4. 供应链管理:AI 可依据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提升管理效率。 5. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,能够自动生成个性化的客户回复,改善客户体验。 此外,制造业中的 AI 应用还包括: 1. 预测性维护:预测机器故障,避免工厂停机。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 4. 生产计划和供应链计划状态查询。 5. 产线预测性维保辅助。 6. 产品质量分析与溯源。
2025-03-14
AI应用赛道中top应用介绍,实现的功能和应用场景,产品Launch时间:AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式,优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍: 应用场景:涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术: 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统,记忆模块实现长期和短期记忆,以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整,多模态融合涉及多种数据类型,低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征:包括自主性、交互性和适应性,如通过自我对弈和博弈不断进化,在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线:从有语言能力的 AI 到有推理能力,再到能使用工具、发明创新以及形成组织,共五级。 智能体框架类型:分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体,每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系:大模型是中枢和基石,智能体是行动引擎,两者协同演进,智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势:智能体可能在中小企业中更具效益,人机协作中人类成为监督角色,但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向: 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。 2. 自媒体创业:视频号等平台尚有蓝海空间,需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业:个人或团队可做轻量化游戏,结合 AI 技术,满足放松和社交需求,专注垂类赛道,避免与大厂竞争。 4. 影视创业:25 年将是拐点,更多内容会采用 AI 技术,如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业:重点是 AI 虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇: 1. 创业难点:创业对创业者综合能力要求极高,找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展:从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人,其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链:包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇:AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口,提前布局未来有潜力的赛道,准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息: 1. 10 月 26 日,AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行,公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能,帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日,Perplexity 最新估值约为 5 亿美元,较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上,当前的付费用户数量达到了 1.5 万人,截止本月,Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元,最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品,分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用;多模态技术持续发展,图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用;企业级应用等。
2025-03-14
打造企业AI应用场景
以下是关于打造企业 AI 应用场景的相关内容: 阿里云百炼: 阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。开发者和业务人员都能参与大模型应用的设计和构建。通过简单的界面操作,能在 5 分钟内开发出大模型应用,或在几小时内训练出专属模型,从而将更多精力专注于应用创新。 使用场景示例: 法律合规改写:招聘平台可通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端要求是否符合劳动法等,并自动改写,减少人力审核需求。 关键信息抽取&打标签:法催机构可通过百炼工作流构建并串联相关 Agent,减少律师数据整理、分析和归类工作。 智能助理&客服:教育机构可通过百炼工作流搭建首页智能助手,通过意图分类能力分发用户 Query 并回答。 AI 决策相关: 在制定企业 AI 战略时,要在提高效率、促进创新的同时规避潜在风险。企业不需要短期内进行全面伦理审查,但可优化实际操作流程,满足市场需求并保持长远发展。 明确 AI 的适用范围:企业要针对自身业务需求明确使用边界。不是所有决策都需由 AI 完成,在复杂决策场景中,AI 适合辅助角色。常见适用场景包括数据密集型工作(如市场分析、客户画像、生产优化等)、重复性任务(自动化流程、预测维护等)、有限范围内的创新(在已有数据基础上提供初步建议)。企业管理层可引入内部评估机制,每季度评估 AI 在不同业务线中的表现,并设定不同使用权限。AI 可部署在低风险、可标准化任务上,涉及品牌形象、用户隐私、产品战略等决策应由人类主导。
2025-03-13
agent
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,既可以是软件程序,也可以是硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并具有以下关键组成部分: 1. 规划:包括子目标和分解,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。 2. 反思和完善: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,完善未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆:包含短期记忆,用于所有的上下文学习;长期记忆,通过利用外部向量存储和快速检索,为 Agents 提供长时间保留和回忆(无限)信息的能力。 4. 工具使用:Agents 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。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关目录: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从产品角度思考 Agent 设计: 1. Agent 可以是一个历史新闻探索向导。 身份:历史新闻探索向导 性格:知识渊博、温暖亲切、富有同情心 角色:主导新闻解析和历史背景分析 为使角色更生动,可为其设计简短背景故事,如曾是一位历史学家,对重大历史事件了如指掌,充满热情,愿意分享知识。 2. 写好角色个性的方法: 角色背景和身份:编写背景故事,明确起源、经历和动机。 性格和语气:定义性格特点,如友好、幽默、严肃或神秘;确定说话方式和风格。 角色互动方式:设计对话风格,从基本问答到深入讨论。 角色技能:明确核心功能,如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析;增加附加功能以提高吸引力和实用性。 正如《》所写:个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户认可,因为精准击中许多年轻人的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出了“爱情三角理论”,认为爱情包含“激情”“亲密”和“承诺”三个要素。激情是生理上或情绪上的唤醒,例如对某人有强烈的性或浪漫的感觉;亲密是一种相互依恋的感觉,通过相互联结带来的喜爱和相互沟通分享自己的所见所闻、喜怒哀乐来体现;承诺是决定建立长期稳定关系,融入对方生活,形成互助互惠的关系,代表着一种长相厮守的责任。
2025-03-18
agent
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,既可以是软件程序,也可以是硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 1. 规划:包括子目标和分解,将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善:可以对过去的行为进行自我批评和自我反思,从错误中吸取教训,并针对未来的步骤进行完善,提高最终结果的质量。 3. 记忆:包含短期记忆,所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习;长期记忆,为 Agents 提供长时间保留和回忆(无限)信息的能力,通常通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 4. 工具使用:Agents 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。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关目录: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从产品角度思考 Agent 设计: 1. Who:Agent 是谁?性格是什么?我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导,其身份为历史新闻探索向导,性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心,角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更加生动,可为 Agent 设计简短的背景故事,比如曾是一位历史学家,对世界上的重大历史事件了如指掌,充满热情,愿意分享知识。 2. 怎么写好角色个性: 角色背景和身份:编写背景故事,明确起源、经历和动机。 性格和语气:定义性格特点,如友好、幽默、严肃或神秘;确定说话方式和风格。 角色互动方式:设计对话风格,从基本问答到深入讨论。 角色技能:明确核心功能,如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析;增加附加功能以提高吸引力和实用性。 正如《》所写:个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户的认可,这是因为精准地击中了许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出了“爱情三角理论”,认为爱情包含“激情”“亲密”和“承诺”三个要素。激情是生理上或情绪上的唤醒,例如对某人有强烈的性或浪漫的感觉;亲密是一种相互依恋的感觉,通过相互联结带来的喜爱和相互沟通分享自己的所见所闻、喜怒哀乐来体现;承诺是决定建立长期稳定关系,融入对方生活,形成互助互惠的关系,代表着一种长相厮守的责任。
2025-03-17
multi agents讲解
多智能体(MultiAgent)是由多个自主、独立的智能体(Agent)组成的系统。每个智能体都能感知环境、决策并执行任务,且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型(LLM)的出现,以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。目前常见框架集中在单 Agent 场景,其核心是 LLM 与工具协同配合,可能需与用户多轮交互。而多 Agent 场景为不同 Agent 分配角色,通过协作完成复杂任务,与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架主要组成部分包括: 1. 环境:所有 Agent 处于同一环境,包含全局状态信息,Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段:采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器:可以是 LLM 或预先定义好的规则,负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆:因 Agent 数量增多,消息数量及每条消息的记录字段增加。 此外,吴恩达最新演讲提到四种 Agent 设计范式,Reflection 和 Tool Use 相对经典且广泛使用,Planning 和 Multiagent 较新颖有前景。Reflection 类似于 AI 自我纠错和迭代,如让 AI 写代码并自我检查修改。Tool Use 指大语言模型调用插件拓展能力。在一些场景中,Reflection 可用两个 Agent,一个写代码,一个 Debug。
2025-03-14
哪个agent可以制作图表?
以下是一些可以制作图表的 agent: Cursor:能够全自动写程序、装依赖、debug 等,为用户生成所需的图表,例如生成谷歌和亚马逊最近五年的股价对比图,以及对图片进行特定形状的处理。 E2b 团队:制作了。 共建者缱绻怡然:制作了中的 AI Agent 图谱。
2025-03-14
哪里可以找到开源的ai agent
以下是一些可以找到开源 AI Agent 的途径和相关信息: AutoGPT 和 BabyAGI 是最早实现让 LLM 自己做自动化多步骤推理的开源智能代理,在去年 GPT4 刚发布时风靡全球科技圈。 智谱·AI 开源了一些包含 Agent 能力的模型,如 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B 等,相关信息和代码链接可在相应的平台获取。 Andrej 的 LLM OS 中包含了相关模块。 OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 曾写过一篇博客《LLM Powered Autonomous Agents》介绍了 Agent 的设计框架。
2025-03-13
ai进行需求评审
AI 进行需求评审包括以下方面: AI Review(测试版):这是一项能让您查看代码库中近期更改以捕获潜在错误的功能。您可以单击审阅项查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天获取更多信息。为让其更有利,您能提供自定义说明让 AI 专注,比如关注性能相关问题。目前有几个审核选项,如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。 在 AI 编程中,需求梳理极为重要: 明确要解决的问题,从用户角度出发,清晰定义痛点和期望,如用户希望通过图像识别解决的具体问题。 明确 AI 在问题中的角色和作用,评估其能力边界。 制定明确可量化的评估指标,如准确率、召回率等,衡量 AI 系统性能和效果。 规划好数据的来源、质量和数量。 要在需求梳理和界面交互上花费最多时间。 周周黑客松中关于 AI 编程的需求拆解: 让 Claude 帮忙拆解需求,如插件自动读取网页主要内容并传输给 LLM agent bot,bot 处理为 HTML 代码返回,插件渲染,提供保存为图片选项等。 进行方案设计和分工,使用 AI 编码工具开发,确保程序架构良好,分离为主要模块放在不同文件夹,定义好接口,开发完成后拼接测试,有问题或新需求修改开发文档,尽量多打印日志方便 debug。 具体分工如元子负责内容提取模块,实现网页内容提取、清理格式化和优化提取算法;lark 负责 API 通信模块,实现与 LLM agent bot 的通信及相关处理和错误处理重试机制。
2025-03-18
请推荐一个中文版的AI编程助手以及编程工具
以下为您推荐一些中文版的 AI 编程助手及编程工具: 1. AIXcoder:是 AI 驱动的编程助手,支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言,提供自动任务处理、智能代码补全等功能,目前只有中文版,价格暂无信息。 2. Windsurf:提出了 Agent IDE 这种新的开发范式,Cascade 功能对应 Cursor Composer,在体验上有提升,包括深入理解现有代码库等,但有程序员反馈其 tab 自动补全不如 Cursor。 希望这些推荐对您有所帮助。
2025-03-18
请推荐1~2款适合初学者的AI编程助手和编程学习工具
以下是 1 2 款适合初学者的 AI 编程助手和编程学习工具: v0:适合初学者,能为编程提供一定的辅助和支持。 Bolt:对新手友好,有助于初学者在编程过程中获得帮助和指导。 此外,还有一些其他常见的适合初学者的工具,如 GitHub Copilot,它支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议;通义灵码,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。
2025-03-18
有什么ai根据脚本完成鼠标键盘的自动化操作的学习吗
GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手,能够模拟通过鼠标和键盘进行网页浏览。 应用场景:基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型,可用于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成,使生成效果更符合用户使用习惯,同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 技术类型:AI 学习模型 简介:它可以模拟人类浏览网页时的行为,如点击链接、填写表单、滚动页面等。通过视觉理解技术识别网页上的元素,像人眼一样“看到”按钮、文本框、图片等,并理解其功能和用途。目的是让 AI 自动完成一些人工操作任务,提高工作效率,方便人们使用网页界面。 主要特点: 1. 视觉处理:能够处理视觉信息,但支持程度有限。 2. 自动标记:使用 JS DOM 自动标记器为 UI 元素分配数字 ID,支持 COCO 数据格式的导出。 3. 鼠标和键盘操作:能够执行点击和输入字符操作。 4. 特殊键码输入:目前不支持输入特殊键码(如回车、页面上移、页面下移)。 5. 其他功能:滚动、提示用户提供更多信息、记住与任务相关的信息等功能尚未支持。 工作原理:GPT
2025-03-18
想转型AI产品经理,推荐学习的资料有?
以下是为您推荐的学习资料,有助于您从产品经理转型为 AI 产品经理: 1. 林粒粒呀的相关视频,如“小白如何理解技术原理与建立框架”,其中介绍了思维链、RAG、PAL、ReAct 等概念,并且提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现。 思维链:谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力,即使不用小样本提示,也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG:检索增强生成(RetrievalAugmented Generation),外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL:程序辅助语言模型(ProgramAided Language Model),2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,核心在于不让 AI 直接生成计算结果,而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 余一的相关内容,如《AI 时代个人生存/摸鱼探索指南.Beta》《从 2023 年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI》。 3. 相关网页链接: 创新公司观察: 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析:https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析(三期):https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察(2024.1):https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】: 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】:https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】:https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】
2025-03-18
有什么使用AI驱动的游戏项目吗?其中有哪些比较热门
以下是一些使用 AI 驱动的游戏项目及热门情况: 1. 《Among Us》:由只有 5 名员工的工作室 Innersloth 制作。 2. 《微软模拟飞行》:有新的游戏类型和与新内容实时生成结合的特点。 3. 《AI Dungeon》和《Hidden Door》:基于文本的早期游戏例子。 4. 《Suck Up!》:2023 年 12 月由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”,玩家扮演吸血鬼与 LLM 驱动的 NPC 对话,上线仅两周全网播放火速突破千万。 此外,还有以下趋势和特点: 1. 由人工智能辅助的“微型游戏工作室”逐步崛起,小型工作室能创造的游戏规模将增长。 2. 每年发布的游戏数量会增加。 3. 新的游戏类型将会被创造出来,例如以人工智能创造的角色为特色的 Spellbrush 的 RPG 游戏 Arrowmancer。 4. 有的游戏开发商使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像。 生成式 AI 将使生产高质量游戏变得更加简单、更快和更便宜,同时使玩家能够真正定制他们的游戏体验。我们已经看到像 Scenario、Iliad 这样可以创建游戏资源的 AI 工具,以及像 Promethean 这样可以构建整个虚拟世界的平台。甚至可以用像 Inworld、Charisma 和 Convai 这样的产品生成非玩家角色(NPC)。
2025-03-18
职场打工人,没有编程基础。怎么在3个月内学习运用好ai?并列出详细计划
以下是为没有编程基础的职场打工人制定的在 3 个月内学习运用好 AI 的详细计划: 第一个月: 了解 AI 编程的基本概念和应用场景,通过相关文章和案例建立初步认知。 借助 AI 工具完成一些简单的任务,例如使用一些现有的 AI 插件来辅助工作,如 IAiUse Language Translator Settings、i18n Nexus 等。 第二个月: 学习 Python 基础,包括基本语法规则(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)。 掌握函数的定义和调用,理解参数和返回值的概念,以及作用域和命名空间。 第三个月: 深入学习 Python 的模块和包,学会导入标准库中的模块和第三方库,以及使用包来扩展程序功能。 了解面向对象编程的基本概念,包括类和对象、属性和方法、继承和多态。 学习异常处理,理解异常的工作原理,掌握使用 try 和 except 语句处理错误。 掌握文件操作,包括文件读写、文件与路径操作。 在学习过程中,要多实践、多练习,结合实际工作中的需求进行应用,不断提升自己运用 AI 的能力。
2025-03-11
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效?
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效: 1. 作为多场景 AI 工具,支持从创意到实现的全流程智能化服务,能快速将创意转化为高质量视频,具备角色一致性技术与分镜自动成片功能,并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式,分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等,通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法,并且有诸多提示词技巧,在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛,像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合,实现批量处理信息,提升工作效率,如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等,让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。
2025-03-10
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效?
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效: 1. 作为多场景 AI 工具,支持从创意到实现的全流程智能化服务,能快速将创意转化为高质量视频,具备角色一致性技术与分镜自动成片功能,并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式,分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等,通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法,并且有诸多提示词技巧,在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛,像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合,实现批量处理信息,提升工作效率,如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等。
2025-03-10
我想要生成一张妇女节的海报,表达女性在职场中,生活中的各种力量
很抱歉,目前没有相关的生成海报的具体内容。但对于生成表达女性在职场和生活中各种力量的妇女节海报,您可以考虑以下思路: 1. 画面主体:可以是一位自信微笑的女性,身着职业装,手中拿着工作文件,背景是温馨的家庭场景。 2. 色彩搭配:使用温暖而有力的色彩,如粉色、紫色等,来展现女性的温柔与力量。 3. 文字表述:在海报上添加一些激励人心的话语,如“女性力量,无可限量”“职场与生活,女性皆能绽放”等。 如果您需要借助 AI 工具来生成海报,一些常见的 AI 绘画工具如 DALL·E2、StableDiffusion 等可以帮助您。您可以输入详细的提示词,如“一位充满自信的职业女性在温馨家庭中微笑的场景,用于妇女节海报”,来获取初步的图像创意。
2025-03-05
职场求职 prompt
以下是关于职场求职的相关内容: 岗位职责生成器:由小七姐创作,版本 1.3。可根据标准模板及用户需求,为从事人力资源岗位的初级用户快速生成岗位职责。需注意与用户对话时,考虑其经验和技能水平,生成的岗位职责应包含通用模块和业务专业模块。生成岗位职责后,可基于此提供 15 个面试问题,分任职资格、职业发展、业务能力三个模块。 AI 提示词工程师岗位技能要求: 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 职场新人求助攻的案例:刚转正的 HR 要组织新员工培训,制造业公司新人 HR 要给 20 名 95 后校招生做入职培训等。 常见翻车急救包:如应对 AI 开始瞎编、答案太笼统、越改越跑偏等状况的方法。
2025-02-25
清华大学deepseek赋能职场
以下是关于清华大学 DeepSeek 赋能职场的相关信息: 有多个与 DeepSeek 相关的课题和研究,如“DeepSeek——从入门到精通”“DeepSeek 如何赋能职场应用?——从提示语技巧到多场景应用”“普通人如何抓住 DeepSeek 红利”等。 相关资料的链接和团队简介有所不同,如“DeepSeek 从入门到精通「清华团队」”的链接为 https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/JdqkwyhD7iE4IXkn5jPcmyEknjb ,团队来自清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室。 2 月 15 日社区动态速览中提到 DeepSeek 可以作为赋能职场的多场景 AI 工具,支持从创意到实现的全流程智能化服务,能快速将创意转化为高质量视频,具备多种功能,提供不同模式,还能用于多种工作,如制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等,通过智能体框架实现人机高效协作。 其它一些相关报告发布在研究报告板块和知识星球,如 ARK Invest 的《ARK Big Ideas 2025》中文版、民生证券的《DeepSeek 系列报告之 AI+教育》、华创证券的《汽车行业深度研究报告:AI 时代,车企的升维之战》。
2025-02-18