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agent

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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，并针对未来步骤进行完善，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实现长时间保留和回忆（无限）信息的能力。
  4. 工具使用：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。

此外，还有 2025AGENT 智能体全球创作大赛。当下 AI 时代，智能体 Agent 技术放大人与人之间的差距，掌握这些工具的创作者将获得竞争优势。该大赛由 Flowith AI 联合微博 AI、小红书科技薯、即刻平台共同推出，邀请众多科技媒体与博主作为评委嘉宾，结合大众评选方式完成。比赛宗旨是用结果说话，期待看到通过 Agent 实现的创造性解决方案和产出、能显著提升工作效率的 Agent 工作流、探索 Agent 能力边界的实验性项目、能为公众带来实际价值的 Agent 应用以及通过作品展示 AI 能力的边界。比赛具有开放平台、实战展示、全球视野、行业交流等亮点。

以下是一些智能体 Agent 相关的目录：

  1. 大圣-技术开发/Agent
  2. 安仔-技术开发/Agent
  3. 一泽 Eze-Agent/Prompt
  4. 景淮-GPTs/Agents
  5. 刘宇龙 Rryu-GPTs
  6. 艾木-技术开发/Agent
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References

问：什么是智能体 Agent

"智能体"（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念。它指的是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体。智能体可以是软件程序，也可以是硬件设备。以下是对智能体的详细介绍：[heading3]智能体的定义[content]智能体是一种自主系统，它可以通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。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：规划子目标和分解：Agents将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。反思和完善：Agents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，从而提高最终结果的质量。记忆短期记忆：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：这为Agents提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。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（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。

2025AGENT智能体全球创作大赛

[heading1]一、比赛背景[content]当下AI时代的我们处于一个关键的转折点：90%的AI使用者对AI模型的利用率不到20%。智能体Agent技术更是正在急剧放大人与人之间的差距，掌握这些工具的创作者将获得前所未有的竞争优势。进入2025，Deepseek R1引领了大众使用AI的热潮，随后又有多个现象级AI产品进入大众的视野。人们对大模型、Agent智能体等概念也不再陌生：过去一周有成百上千用户在各大社交媒体分享他们的Agent运行案例、交流学习最新的技术。很多人也从中更加了解了技术边界、发现了全新的可能性。为此，Flowith AI联合微博AI、小红书科技薯、即刻平台共同推出2025第一场Agent创作大赛，同时邀请@通往AGI之路等数十家科技媒体与博主作为评委嘉宾，结合大众评选的方式，一起完成这次Agent创作盛事。参赛者将获得各大平台的流量支持和科技公司的奖励，更有机会获得最终的现金大奖。[heading1]二、比赛宗旨：用结果说话，而非营销话术[heading3]期待看到：[content]通过Agent实现的创造性解决方案和产出能显著提升工作效率的Agent工作流探索Agent能力边界的实验性项目能为公众带来实际价值的Agent应用通过作品展示AI能力的边界[heading3]比赛亮点：[heading5]开放平台[content]参赛者可使用任何Agent技术平台，包括但不限于Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze或其他开闭源Agent平台[heading5]实战展示[content]所有参赛作品需包含详细的实施过程和成果展示[heading5]全球视野[content]联合微博、小红书、即刻等多个平台，面向全球创作者开放[heading5]行业交流[content]获奖作品将有机会与顶尖AI公司和投资机构直接对话

智能体 Agent 目录

[大圣-技术开发/Agent](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AaswweY9iiEqFZkgrrNcBAAsnNg)[安仔-技术开发/Agent](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LT6GwjPggigfsDk6hMscoiU5nvx)[一泽Eze-Agent/Prompt](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RL5AwtPrcieK1ZkcIKUcCkjFnNe)[景淮-GPTs/Agents](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JvHXwrsAIiwxFLk9ivzcbZTrnaf)[刘宇龙Rryu-GPTs](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/V5YCw8u2AiiCSfk068tcsjO0nwd)[艾木-技术开发/Agent](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OGUTwWmpji5ifLkuJsYczdHMnRh)

Others are asking
ai agent
AI 智能体在多个领域有着广泛的应用和发展： 1. 在品牌卖点提炼中，AI 智能体可以成为引导型的助手，帮助我们在寻找卖点的过程中提供更多思考维度。但在搭建智能体之前，需要明确其能力边界，例如 AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。 2. 宝玉日报 3 月 13 日的相关内容中提到了关于 AI 智能体的推荐阅读，如《真正的 AI 智能体即将到来：告别死板提示词，迎接自主规划时代！》，介绍了 LLM 智能体不再靠提示词，而是具备自主规划与行动能力，DeepResearch 与 Claude Sonnet 3.7 正在用强化学习推动智能体时代。 3. 在企业自动化方面，生成式 AI 应用有搜索、合成和生成等核心用例。Menlo Ventures 投资的公司在这些类别中有早期突破性的代表，其中心是 LLMs 的少样本推理能力。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。在深入探讨人工智能体领域时，将概述 Menlo 对新兴市场的论点，包括定义智能体以及追溯现代人工智能技术栈的架构演化过程，并探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。
2025-03-27
什么是AI Agent？
AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 它包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 此外，AI Agent 还需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。其具有多重层次，将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还包括专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其功能。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态，更蕴含着丰富的概念形态，同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象，致力于探索人类内在的本质。
2025-03-27
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、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，并针对未来步骤进行完善，提高最终结果质量。 3. 记忆：包含短期记忆，所有的上下文学习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：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。 以下是一些与智能体 Agent 相关的目录： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2025AGENT 智能体全球创作大赛的常见问题： 1. 如何报名参加比赛？可以通过→首页的“立即参赛”按钮进入报名页面，填写相关信息并提交即可完成报名。 2. 参赛是否需要缴纳费用？本次比赛完全免费，不收取任何报名费用。 3. 可以使用哪些技术和工具开发 Agent？可以使用任何 AI 模型、编程语言和开发工具，只要最终作品符合提交要求即可。 4. 如何提交作品？在本网站直接提交，通过该通道上传您的 Agent 作品和相关材料，同时如果采用 flowith 搭建了 Agent 可以在微博、小红书、即刻平台发布，并@Flowith 官方，可以获得额外的会员奖励。 5. 比赛的奖项设置是怎样的？比赛设有金、银、铜奖和多个单项奖，在获奖后，将获得由组委会颁发的奖金和证书，请保证联系方式的准确性，以便组委会联系您。 6. 参赛作品的知识产权归属？参赛作品的知识产权归参赛者所有，但组委会有权在宣传和展示中使用参赛作品。
2025-03-25
有关国内Ai Agent的行业分析
以下是关于国内 AI Agent 的行业分析： 市场研究报告： 《爱分析：2024 中国 AI Agent 市场研究报告》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《爱分析：2024 年 AI Agent 实施的明路应用实践报告》指出企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本，尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 行业发展现状： 2024 年是大模型持续落地的一年，行业内普遍认为明年将迎来 Agent 的爆发。 从大模型落地具体方式来看，2024 上半年中国 MaaS 市场规模达 2.5 亿元，中国 AI 大模型解决方案市场规模达 13.8 亿元，百度智能云在这两个市场中均获得第一名。 百度智能云旗下有千帆行业场景解决方案，沉淀了制造、能源、交通，政务、金融、汽车、教育、互联网八大行业解决方案。在 2024 百度世界大会上，百度智能云千帆大模型平台发布了工作流 Agent 能力。 AI Agent 特点： 是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。 具有个性化特点，能随着用户使用了解其习惯和想法并作出喜好预测。 能够自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归地开发和调试代码。 具备多 Agent 协作能力，如斯坦福大学的 SmallVille 项目和 Fixie AI。 应用场景： 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少，个人消费者方向目前主要是“私人助理”场景。
2025-03-25
多agent能做什么呢？
多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体组成的系统。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。 随着大型语言模型的出现，以其为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。Agent 系统利用语言模型的归纳推理能力，为不同 Agent 分配角色和任务信息，并配备工具插件以完成复杂任务。目前常见框架多集中在单 Agent 场景，其核心是语言模型与工具的协同配合，可能需与用户多轮交互。同时，更多 Agent 框架关注多 Agent 场景，为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架的主要组成部分包括： 1. 环境：所有 Agent 处于同一环境，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：通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器：可以是语言模型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：相比单 Agent，多 Agent 框架中因 Agent 数量增多，消息数量及相关字段也增多。 在 Agent 产品开发方面，本质是动态 Prompt 拼接，通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。包括短期记忆（messages 里的历史 QA 对）、长期记忆（summary 之后的文本塞回 system prompt）、RAG（向量相似性检索）、Action（触发 tool_calls 标记进行请求循环）等。 Coze Agent 是多功能的 AI 应用程序和聊天机器人开发平台，支持创建各种聊天机器人并部署到不同平台。它采用多 Agent 模式，可提高系统处理能力和效率，在自然语言处理等领域有效。用户能利用插件和工具定制机器人，支持四种主要设计模式，是强大灵活的工具。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-25
我是一个产品经理，我想要绘制ai agent对现有业务流程的提升ppt，有没有一些好的案例
以下是一些关于 AI Agent 对现有业务流程提升的案例，希望对您绘制相关 PPT 有所帮助： 1. 在查询问题方面，如使用 Kimi Chat 时，它会在互联网检索相关内容并总结分析给出结论，这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子，同时 PPT 中还介绍了众多不同领域类型的工具，为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 2. 在任务执行的工作流路径规划方面，Agent 能够自行规划，面向简单或线性流程运行。例如，先识别男孩姿势，再找姿势提取模型、姿势图像模型、图像理解文本模型和语音合成模型来完成流程任务。 3. 在多智能体协作方面，吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色，如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员等，这些 Agent 相互协作共同开发应用或复杂程序。 4. 对于 AI Agent 的基本框架，OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。规划主要包括子目标分解、反思与改进，将大型任务分解为较小可管理的子目标，处理复杂任务，并对过去行动进行自我批评和反思，从错误中学习改进未来步骤，提高最终结果质量。 5. 在信息处理方面，近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，不断颠覆传统搜索引擎。智能摘要功能能辅助快速筛选信息，实现信息降噪。 6. 在信息表达方面，现在用自然语言描述一句话就能生成美观可用的图片，降低了不同角色的创作门槛和周期。 7. 对于产品经理的工作流，可使用 AI 进行搞定用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议先摸清自己的日常工作流，再根据工作节点线索找到适合自己的工具。 关于 Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。同时，在法律法规方面，相关生命周期参与者应实施适当的透明度措施，直接受 AI 系统使用影响的各方应能获取足够信息以维护自身权利，技术标准也可为评估、设计和改进 AI 系统的透明度和可解释性提供指导。
2025-03-24