最新AI情况

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是最新的 AI 排行榜相关信息： 3 月 9 日榜单： 文生图：Ideogram 2a（官方评价这是 Ideogram 迄今为止最快、最实惠的文生图模型） 文生视频：SkyReels、海螺01director、Pixverse4.0 图生视频：SkyReels、Pixverse4.0、Adobe Firefly 测评涵盖了 Midjourney，Flux，即梦，Recraft，ideogram，SD3.5，Sora，可灵，通义，即梦，海螺，pixverse，pika，vidu，luma 等 50+国内外热门模型，还有 Veo 2.0 等最新模型上线。本周最出乎意料的是最新上的模型 SkyReels，在文生视频和图生视频榜单都排名靠前。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 赛道方面：天花板潜力为数亿美金；对标公司有 Xmind 等；总体趋势平稳增长，15.93%；月平均增速 34 万 PV/月；原生产品占比中等。 竞争方面：Top1 占比 32%；Top3 占比 82%；马太效应弱；网络效应中；大厂是否入局是，但大厂占比较低；技术门槛中。 23 年 12 月至 24 年 3 月月访问量排行榜及变化情况： 非大厂的 Top1 公司及产品：Whimsical Al，估值融资 3000 万$（2021），最新月 PV 为 237 万。2023 年 4 月，月访问量 382 万，Whimsical AI、gitmind AI 分别位列第一、第二的位置，月访问量合计占比 84%。2024 年 3 月，月访问量 812 万，Whimsical AI 整年看处于增长态势，仍位列第一，月访问量达到 237 万；ProcessOn 凭借其原有客户积累，月访问量快速增长，位列第二名，占比 25%。 记忆辅助榜单中，2023 年 4 月，月访问量为 83 万，Rewind AI 以 43 万的访问量位居第一，占赛道月总访问量的 52%。Personal.ai 和 Heyday 分别以 25 万和 8 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 30%和 10%。2024 年 3 月，月访问量增长至 245 万，rabbit inc.以 128 万的访问量跃居第一，占赛道月总访问量的 52%。Humane 和 Rewind AI 分别以 46 万和 22 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 19%和 9%。 相关网址： https://www.xiaohongshu.com/user/profile/65890e73000000003d035101?xsec_token=AB67OV1KW_ANCcrYRU_oRTJKJ9xLtexbMgyoJq68rxQA%3D&xsec_source=pc_search aiwatch.ai

以下是一些可应用在课堂教学上的最新 AI 技术： 1. 智慧技术助理：为教师提供辅助，帮助教师在课前、课中、课后呈现新的教学样态，驱动学生高效和差异化学习。 2. 生成式人工智能：可用于为教师减负，例如辅助设计教学内容、生成提示词等。 3. 个性化学习支持：通过 AI 技术实现对学生的个性化学习支持，如智能评估学生的学习情况，为每个学生提供定制化的学习方案。 4. 教育过程和结果的结构化表征：利用 AI 进行分析，帮助教师更好地了解学生的学习过程和结果。 5. 多维度数据采集与评价：AI 可以整合行为、情感、认知等多维度数据，为学生绘制发展全景图，实现更全面的教育评价。 需要注意的是，AI 在教育中是“助手”而非“替代”，教师应充分利用这些成熟的技术促进教育变革。

以下是 AI 在教学中的一些最新应用： 1. MIT 为孩子开设免费的 AI 课程，涵盖了 AI 在跨学科领域的应用，如 AI 与气候、AI 与大学录取、AI 对美国大选的影响等。孩子们需要思考如何用气候数据写好故事、预测气候变换走向，从数据分析角度了解大学录取中的相关问题，以及识别 AI 深度伪造的新媒体材料等。 2. 张翼然提出用 AI 为教师减负，为有初步 AI 使用经验、渴望了解最新技术进展并交流的老师提供了相关技巧和分享。例如，在智慧技术助理加持下探索教学新样态，分享全球 AI 技术在教育界的新发展和应用案例。 3. 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，提出调整教学理念，将 AI 作为教学辅助工具和合作伙伴。学习利用 AI 工具的优势应用于教学，如自动生成练习、个性化反馈等，同时确认输出质量。根据 AI 能力设计开放性作业，调整考核方式，继续发挥教师在提供情感支持、培养团队合作等方面的优势。

以下是生命科学领域有关 AI 的最新动向： 在医疗健康生物制药方面，AI 技术极大地加速了研究，在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。例如，AI 提前三年诊断胰腺癌；两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因；AI 帮助抗衰老，筛查出高效的药物候选物；利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法；通过神经网络分析患者体液中的生物标志物，早期诊断帕金森。 Nature Methods 主题特刊聚焦于 AI 在生物学中的应用，探讨了计算生物学多领域，强调高精度蛋白质结构预测成就，提及了 AI 在蛋白质组学数据分析中的应用、机器学习可解释性挑战，以及科研人员对 AI 工具培训的需求，同时探讨了 AI 与生物医学数据结合的新时代。 Flagship Pioneering 创始人 Noubar Afeyan 提出 AI for Science 的下一步是 MultiAgent，旨在实现类似自动驾驶的科研自动化，推动生命科学领域的革命性进展。

以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用： 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析：通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态，帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放：利用 AI 生成吸引人的营销文案，并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理：基于历史销售数据和其他相关因素，预测未来的库存需求，优化库存配置，降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配：提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察：深入了解消费者的购物偏好和趋势，为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外，在医疗药品零售领域，AI 也有广泛的应用： 1. 药品推荐系统：根据用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存策略。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，保障药品供应链的安全和可信度。 总之，AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本，并为企业创造更多的价值。

以下是为您提供的最新 AI 即时信息和工具： 4 月 1 日 AI 资讯： 【AI 模型及应用】 OpenAI：将会开源一个推理模型，ChatGPT 即将推出推理强度控制选项，Gpt4o 生图能力面向免费用户。 Gemini 2.5 Pro：免费使用，任何人都可以使用 Canvas 进行编码和创作。 【AI 视频】 Higgsfield：发布 50 多个电影级摄影机动作预设，提升动态镜头表现力。 luma：为 Ray 2 引入摄像机运动概念，可基于预设镜头并组合编辑。 Remakes：支持基于用户上传图像直接编辑，并融合 Remade 视频特效，简化创意流程。 Meta：宣布推出 MoCha 系统，实现电影级说话角色合成效果。 【AI 3D】 HSMR：推出从单张图像重建人体 3D 骨骼和网格模型的系统。 krea：引入 AI 3D 生成能力，扩展其创意工具的功能范围。 PGC：推出基于物理的单一姿势高斯布料模拟技术，提升数字服装的真实感。 【AI 音频】 MiniMax Audio：发布全新 Speech02 语音模型，提升语音合成质量。 3 月 19 日 AI 资讯： 【AI 模型】 英伟达：发布全球首个开源人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1 及相关 GTC 信息。 谷歌 Gemini：放出了两个功能 Canvas 和 Audio Overview。 【AI 视频】 STAbility AI：发布 Stable Virtual Camera，2D 图像转化 3D 视频。 Domo AI：推出“图片说话”功能，带口型匹配。 【AI 3D】 Roblox：推出 AI 3D 技术 Cube 3D。 Claude MCP Unity 版本推出。 【AI 音乐】 AI 音乐工具 Udio：推出 v1.5 Allegro。 LVAS Agent：基于多智能体协作的长视频音频合成。 获取 AI 资讯的渠道： 公众号：超时空视角、AI 替代人类。 小红书/抖音：EverAI。 B 站：Ever AI 酱（这里会有教程及 AI 工具界面操作）。 关于“通往 AGI 之路”知识库和社区平台： WaytoAGI（通往 AGI 之路）是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台。为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 社区定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 目前合作过的公司/产品包括阿里云，通义千问，淘宝，智谱，支付宝，豆包，火山引擎，marscode，coze，堆友，即梦，可灵，MiniMax 海螺 AI，阶跃星辰，百度，Kimi，吐司，liblib，华硕，美团，美的，360，伊利，魔搭，央视频，Civitai，Openart，Tripo3D，青椒云等。

以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述： 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场，创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年，企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例，且以“GPTwrapper（GPT 套壳）”产品作为新的 SKU 交付，一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而，在过去几个月，a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现，过去 6 个月里，企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留，但企业领导人几乎将预算增加两倍，更多应用部署在较小的开源模型上，并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为，为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案，能预见痛点，从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司，将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候，为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素，涉及资源、模型和应用。

以下是在您有完整的数据内容和大纲的情况下，让 AI 帮您写论文的步骤和建议： 1. 确定论文主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果论文涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 另外，还有一些相关的经验分享： 对于写作与内容创作，先确定一个明确的大主题，再细化出一系列小主题，形成文章大纲，在大纲要点下添加关键词提示。对着文章大纲，挨个语音输出。然后用 AI 组合成完整的文章，在 AI 合并出来的文章里插入一些配图，再稍微修改调整。 对于丰富细化，要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致，可先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。可以让 AI 以表格的形式输出细节描述，这样有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容具体等好处。 对于串联成文，把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章。 但也要注意，在修改过程中可能会遇到一些问题，比如某些 AI 模型可能会出现“失忆”等情况，导致修改不符合预期。

以下是为您提供的一些参考，帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目： 在您所做的 AI 深度解读功能项目中，可以从以下几个方面进行介绍： 项目背景：阐述开展该项目的原因和目标，例如为了提升医疗服务的效率和准确性，满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责：详细说明您在项目中的具体职责，如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现：描述项目中所运用的关键技术，如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化：提及为提升用户体验所采取的措施，比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益：展示项目取得的成果，如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外，您还可以参考以下其他相关人员的项目经验： 秦超作为 AI 2C 项目负责人，在产品落地服务方面具有丰富的经验，包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域，将宠物与 AI 结合，具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理，在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过多种 AI 创作工具，并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理，熟悉 prompt，部署过多种绘图项目，使用过多款 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助，祝您面试成功！

以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况： 2024 年被称为国内大模型落地元年，经过一年时间的发展，呈现出以下特点： 1. 竞争格局：国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长：2024 年 1 至 11 月，国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现：百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。在金融行业，百度也排名第一。 4. 行业应用：在智能终端行业，超半数手机厂商使用文心大模型，多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求：大模型进入产业落地后，除模型本身能力外，落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力，大模型的竞争正成为体系化之战。 此外，2023 年国内大模型发展情况包括：智谱推出了 4 代 GLM，MiniMax 推出新模型及“星野”APP，月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少，在 2B 行业中，大模型对收入撬动有限。硬件层上，国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片，华为昇腾在单卡指标上接近，但存在稳定性和生态问题。

秘塔 AI 是一款优秀的工具，具有以下基本情况和使用技巧： 基本情况： 整体流程较长且完整，首先需要构建专题，并上传文档或者复制网页链接。 搜索完成后的操作类型丰富，例如可以继续追问、导出文档、收藏、保存到秘塔写作猫并编辑、生成在线演示文稿、下载脑图图片等，还能查看与原文的对应关系并进一步搜索。 RAG 和搜索能力出色，是国产之光。 使用技巧： 构建专题时，认真准备上传的文档或网页链接。 搜索时，在搜索框左下角选中专题以定制数据源。 充分利用丰富的搜索完成后的操作，满足不同需求，如追问、编辑、分享等。 您可以通过以下链接访问秘塔 AI 搜索：https://metaso.cn

以下是捏制一个满足您需求的 AI Agent 的操作步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法，总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 AI Agent 相关概念： 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。 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。 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。 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。 常见的 AI Agent 类型包括： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 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）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 Background Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。