国内最好的ToB智能体有哪些？分别是什么公司提供的。

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。

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。

在 ToB 营销领域，目前常见的 AI 应用主要有以下几类： 1. 智能办公：在办公垂域场景中发挥作用，比如快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：通常借助 agent 实现，接入企业的 QA 知识库，回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购：在用户和商家之间发挥作用，依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销：应用于营销环节，通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源：主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外，在 AI 产品的发展中，还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势，如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等，视频制作的 Pika、Runway 等，音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试，如 ToB 市场的深耕，如针对内容创作者的 ReadPo 等。

以下是一些关于 AI 应用的信息： 在其他 2B 应用方面，基本是雷声大、雨点小。虽然很多公司想与 AI 沾边，但真正用起来的不多，比如“浏览器里加个 ChatGPT 快捷方式”是多数在问卷中回答“工作中使用 AI”的公司的主要做法。 目前 AI 的 2B 能力还存在不足，如最擅长的代码（如 Github Copilot）也只是“实习生水平”，且 AI 写代码的速度比人跟在后面 Debug 要快得多。 “AI 客服”这一应用在实际体验上也未达到大量取代人工客服的预期。 大语言模型（LLMs）已成为主流，生成 AI 应用目前主要集中在信息的分歧，即根据一组指令创建新内容。未来的第二波应用将更多是汇聚信息，例如通过综合可用信息向用户展示更少的内容，如 AI 驱动的知识库，能为人们节省大量时间。 未来 SynthAI 的真正价值在于帮助人们更快地做出更好的决策。例如，AI 能识别目标账户的意愿水平并给出相关建议，为销售代表节省研究潜在客户的时间。 确保合成高质量的根本性转变将是从大规模、通用模型转向利用多个模型的架构，包括更多针对特定领域和用例数据集进行微调的模型。

在ToB（企业对企业）的AI场景和实践方面，目前有许多公司正在探索和应用AI技术。以下是一些主要的应用场景和实践案例： 1. AI在CRM系统中的应用：例如Zoho中国，它将大模型技术应用于CRM系统，实现从客户记录中提取和总结关键信息、对交易提供预测分析、创建个性化电子邮件模板等功能。 2. 财务数智化服务：合思公司利用AI技术提供财务数智化服务，如智能客服、智能审批、智能分析等，例如AI审批可以全天候24小时实时响应，帮助审批人提前发现单据中的问题。 3. 数字员工的应用：实在智能公司提供数字员工解决方案，使用户能够通过简单的操作构建数字员工，大幅降低开发工具的应用门槛。 4. AI Agent的应用：AI Agent在办公场景中得到广泛应用，例如钉钉、腾讯会议、百度等公司都推出了相关的AI产品，提供智能化的支持和服务。 5. AI技术在多个领域的融合：AI技术正在与各个领域的服务模式全面融合，为ToB软件带来新的机遇和挑战。 6. 大模型的应用：大模型技术在ToB领域得到广泛应用，能够快速生成内容、智能分析数据，提高企业运营效率。 这些实践表明，AI技术在ToB领域的应用正变得越来越广泛，为企业带来了创新的工作模式和高效优势。

以下是一些与 Manus 类似的 AI 智能体： 1. Claude：传统 AI 助手，仅提供建议。 2. 专用 Agent：覆盖领域相对较窄，处理跨领域复合任务的能力可能不如 Manus。 Manus 作为一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，具有以下特点： 1. 具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力。 2. 技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，核心功能由多个独立模型共同完成。 3. 包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件。 4. 采用“少结构，多智能体”的设计哲学，在处理复杂任务时更加高效和准确。 5. 能够通过记忆功能优化用户偏好，具备持续学习与优化、多模态问题拆解能力、自主执行能力和多智能体架构等优势。 其运作逻辑是将人类指令按思路生成 todolist 文档，拆解任务，按需调用相关工具，评估完成质量，多个子步骤的结果嵌套利用以完成原始指令的产出。

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。

以下是为您推荐的一些通过通用语言大模型能直接输出思维导图的 AI 智能体： 1. 豆包：输入简单提示词就能创建个人 AI 智能体。 2. GLM4flash：在处理纯文本总结任务时，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。具有较长的上下文窗口、响应速度快、并发支持高、免费或价格低等优点。 需要注意的是，AI 领域发展迅速，新的产品和服务不断涌现，您可以持续关注相关领域的最新动态以获取更多更好的选择。

AI 智能体是不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 AI 超级个体可以理解为一种能够帮助我们充分发挥作为人类潜力的伙伴。它是我们的外脑，我们每个人独特的个性、经验和思考风格，将会与这些智能个体融合，成为我们的化身。超级智能将强化我们自身，与人类共生，共同汇聚成智能时代的新知识网络。 AI 智能体和超级个体的区别在于：AI 智能体更侧重于执行全自动化业务的能力，而超级个体更强调对人类潜力的辅助和强化，以及与人类的融合共生。它们的关联在于都是人工智能在不同应用和概念层面的体现，都旨在为人类提供帮助和服务，推动人类与人工智能的协同发展。

以下是一些 AI 对于自媒体有帮助的网站和相关信息： 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手： 方案概览：在网站中引入一个 AI 助手，只需 4 步。 创建大模型问答应用：先通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建一个网站，模拟企业官网或者其他站点。 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助更好地应对客户咨询。 AI 绘画在自媒体中的应用： 个体方面：成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷（T恤，杯子实物等）、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师。 公司方面：设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用。 2024 年 10 月 8 日的相关信息： 《》鼓励每个人建立自媒体。AI 播客方面，推出中文版 Demo 并吸引大量参与者。同时，开设了 AI 酒吧 Bar2AGI，成为行业交流的新场所。参与了活动，包括 Demo Inn 和云栖大会，感受到行业的快速发展和乐观氛围。 《》国庆节期间的重要 AI 新闻，如 OpenAI 推出 Canvas 功能和实时 API，微软发布新版 Copilot，具备深度系统集成和实时语音功能；Meta 发布 Meta Movie Gen 视频生成模型，自动配音质量高；LiquidAI 发布非 Transformer 模型 LFMs，推理效率显著提高。此外，Sora 项目负责人离职、多个新模型和工具发布，以及 OpenAI 完成新一轮融资，估值达到 1570 亿美元。

工作流对于智能体具有以下重要作用： 1. 可视化组合功能：工作流就像可视化的拼图游戏，能将插件、大语言模型、代码块等功能组合在一起，创建出复杂且稳定的业务流程。 2. 应对复杂任务：当面对多步骤且对结果要求严格的任务时，如结果需准确无误、格式正确，工作流能发挥重要作用。 3. 构成基本单元：工作流由多个小块块（节点）组成，这些小块块包括大语言模型、自定义代码、判断逻辑等，是工作流的基本单元。 4. 明确起点和终点：工作流有开始和结束的特定小块块，开始的小块块包含输入信息，结束的小块块展示运行结果。 5. 信息传递与自定义：不同小块块工作所需的信息有引用前面小块块给出的信息和自行设定的信息两种。 在具体应用中，如在品牌卖点提炼中，工作流确定了以品牌卖点提炼六步法为核心的流程，并将其他分析助手加入其中，包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等，还包括一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 在 Bot 智能体中，Bot 由 4 个不同的工作流组成，会根据用户的不同输入调用不同工作流完成自动化任务，如在不同的查询和发送需求场景下，分别采用相应的工具。同时，还通过变量设置、开场白设置等与工作流中的信息交互联动，提升用户交互体验。

以下是关于智能评定学生的相关内容： 在教学中，可利用 AI 进行学生评估。例如，模仿各类考试题型，如中考、托福雅思等国外考试；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，并不断迭代优化。 让学生评价 AI 回答的质量，引导学生判断 AI 对问题的理解程度，鼓励学生提出追问。 课堂上，可组织学生小组讨论，设计相关问题，如“杜甫，您认为，安史之乱后的唐朝还能由衰转盛吗？”“杜甫，您一生坎坷、穷困潦倒，为何依旧心怀苍生？”

以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤： 1. 硬件评估：您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡，基本满足部署要求。但需要注意，运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具：ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 安装准备：如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求：根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如，如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹（lora）的需求，可能需要更高的配置。 请注意，以上步骤仅为参考，实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。

以下是关于智能体的相关信息： AI 智能体是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。 扣子（Coze）是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，并可将其发布到各种社交平台和通讯软件上。 创建智能体通常包括起一个名称、写一段简单介绍和使用 AI 创建一个头像等简单步骤。 在一些应用场景中，如生物医药领域，智能体可以由工作流和多个数据库实现。例如，生物医药小助手智能体由 1 个工作流和 6 个数据库组成，工作流相对简单，而数据库的收集和校对需要一定专业知识。在医疗领域，为保证回答的准确性，提示词约定回答只能来自于知识库。 在商业化场景方面，智能体在医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等方面都能发挥作用，回答相关问题。 决策智能体是智能体的一类，例如 Anterior 公司开发的临床决策引擎，用于自动化理赔提交审核，其将一定的控制逻辑交给大语言模型，在复杂推理流程中导航并做出业务决策。

人工智能（AI）是一种能够模拟人类智能的技术。它已经在众多领域发挥着重要作用，为社会带来了广泛的益处。 以下是一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗：根据患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出更好的贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出明智决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：（相关具体应用未在提供的内容中明确提及） 在法律法规方面，各国和地区都在制定相关规则，以规范人工智能的发展和应用，确保其在带来益处的同时，降低可能产生的风险。

生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面： 1. 基于深度学习技术和机器学习算法：通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习：例如在生成文本时使用大语言模型，通过监督学习不断预测下一个词语，经过大量的数据训练，从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习：包括文本、音频和视频等多模式的内容，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为聊天机器人提供支持的大型语言模型（LLM）。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。

人工智能算法的发展历程大致如下： 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大，随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习，能从自身错误中学习，且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化，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，使用神经网络转换语音并识别意图，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 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面，算法通过分析数据和推断模型建立参数，或与环境互动学习，人类可注释数据，环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法，由 Geoffrey Hinton 开创，1986 年发表开创性论文引入反向传播概念，2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作，需要数据，如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期的机器学习算法；深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。

目前在数字人技术方面，腾讯的 MimicMotion 项目表现出色。它支持面部特征和唇形同步，不仅能用于生成跳舞视频，也适用于数字人领域。其具有基于置信度的姿态引导机制、基于姿态置信度的区域损失放大技术以及创新的渐进式融合策略，能确保生成的视频更加连贯流畅，减少图像扭曲和变形，并在可接受的计算资源消耗下实现任意长度视频生成。项目地址为：https://github.com/tencent/MimicMotion ，节点地址为：https://github.com/AIFSH/ComfyUIMimicMotion 。 此外，HeyGen 与 Sora 集成推出的全新数字人技术也值得关注，其由 AI 完全生成的虚拟人能够模拟并超越真人演员的动作、表情和行为，可灵活调整动作和表情，无需重复拍摄，且视频长度无限制，并非基于真人模型的“数字克隆”，而是全新的 AI 虚拟形象。

以下是一些学习提示词工程的优质教程推荐： 1. 小七姐的“Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译”： 提供了提示词工程的在线教程。 将提示词工程的任务分解为两个步骤，并在元提示词中明确这两个步骤，提前传达期望。 为鼓励模型仔细检查示例，指导提案模型回答一系列问题。 明确提示词在不同上下文中与输入的相互作用。 2. 歸藏翻译的“简单易懂，强烈推荐 Codesignal 提示工程教程1”： 通俗易懂，给出丰富实践经验。 课程地址：https://learn.codesignal.com/preview/coursepaths/16/promptengineeringforeveryone 。 3. “GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List”中的第 3 节： 推荐了 Lilian Weng、Eugene Yan、Anthropic 的《提示工程教程》和《人工智能工程师工作坊》。

以下是一些好用的 AI 搜索工具： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 此外，能联网检索的 AI 有： 1. ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网。 2. Perplexity，结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot，作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 在 2025 年必用的 AI 搜索工具中，Perplexity 被认为是年度最佳 AI 搜索。早在 2022 年，它就开始探索 AI 搜索领域，对许多后续产品有启发。一个 AI 搜索产品的优劣取决于 AI 的理解和整理能力，以及引用信息的质量。Perplexity 的官网是：https://perplexity.ai/，Pro 会员每月 20 美元，成为 Pro 会员后，可以使用高级模型，并享受无限制的 Pro 搜索。在专业搜索模式（Pro 搜索）中，对于复杂问题，可分别进行多次搜索以获取更全面的信息。

以下是一些在国内可用且功能强大的视频生成工具： 1. VIGGLE：可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，能做各种动作，如跳舞等。其核心技术基于 JST1 模型，能理解真实世界的物理运动原理，生成的视频很真实，还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换。核心功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建。 2. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 3. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。 4. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 5. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 6. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，用户提供文本描述即可生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于根据文字描述生成视频的工具： 1. Adobe Firefly：其“生成视频”（测试版）能将书面描述转换为视频剪辑。您可以使用文本提示定义内容、情感和设置，包括摄像机角度，还能合并图像为视频生成提供视觉提示。操作步骤为：在 Adobe Firefly 网站上选择“生成视频”，在 Generate video 页面输入文本提示，也可在图像部分上传图像用于第一帧并提供方向参考，在 General settings 部分确定 aspect ratio 和 frames per second。 2. VIGGLE：其核心技术基于 JST1 模型，能理解真实世界的物理运动原理，生成的视频很真实。核心功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建。用户可通过文字描述指定角色动作和场景细节来生成视频。 3. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 4. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上直接生成视频，是由 Stability AI 开源的 video model。 5. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 6. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 7. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 以上工具适用于不同的使用场景和需求，您可以根据自身具体情况选择。更多文生视频的网站可查看：。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

WaytoAGI 不是一个系统性学习 AI 的最佳网站。原因如下： WaytoAGI 更像是一个一起做有趣事情的游乐场，不是专门用于系统性学习的地方。在这里，更鼓励发挥对 AI 天马行空的想象，把 AI 玩出新花样。 但对于想要系统性学习 AI 的人来说，个人观点认为一开始应该进行系统性的学习，比如系统地看几本书、听几门好课，不能仅依靠刷短视频等碎片化输入。 不过，WaytoAGI 也有其优势，比如它是一个开源的知识库和社区平台，汇集了丰富的 AI 资源，包括上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯，还有丰富的学习资源、实践活动等。在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。