Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

能否整理AI AGENT的架构图

Answer

AI Agent 的架构主要包括以下部分:

  1. 中间的“智能体”通常是 LLM(大语言模型)。
  2. 为 LLM 增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。
    • 工具:通过如 Langchain 框架将 LLM 与工具进行串接,例如给大模型提供数据库工具用于长期记忆。
    • 记忆:让大模型能够记录重要信息。
    • 规划:在大模型的 prompt 层进行目标拆解。
    • 行动:每一步拆解后输出不同的固定格式 action 指令给工具作为输入。

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,不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,具备许多人类特有的属性。这些学科大多以人为研究对象,探索人类内在本质。但网络上对其的介绍往往晦涩难懂,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解和处理信息等内容常笼罩在神秘面纱之下。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Ranger:【AI 大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)

agent算是从年前到现在,比较火的一个概念了,也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。首先我们看这个很经典的一张图看起来还是蛮复杂的,然后市面上的很多描述agent的文章写的也比较复杂,说智能体是啥智能的最小单元,相较于copilot,是可以给他设定一个目标后主动完成任务的等等。当然这些说法都没错,但是我觉得还是有些不好理解的。所以我们依然先从原理着手去理解下,agent是个什么东西。首先这张图里,中间的“智能体”,其实就是llm,或者说大模型。四个箭头,分别是我们为llm增加的四个能力。工具、记忆、行动、规划。那么这个是怎么新增的呢?目前行业里主要用到的是一个叫langchain的框架,这个框架可以简单理解为,他把llm和llm之间,以及llm和工具之间,通过代码或prompt的形式,进行了串接。这个其实也像是在rag的基础上再进了一步。因为我们知道rag其实是给了大模型一个浏览器工具来使用嘛,那agent,其实就是给了大模型更多的工具。比如像是长期记忆,其实就是给了大模型一个数据库工具让其往里记录重要信息。规划和行动,其实就是在大模型的prompt层做的些逻辑,比如让其将目标进行每一步的拆解,拆解完成后,每一步去输出不同的固定格式action指令,给到工具作为输入。当然langchain或者说agent还不止这些,也会有很多其他的代码逻辑体现在其中,不过其主要的主干逻辑,其实还是在prompt层和工具层,完成的设计。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

更系列文章合集请访问:[蓝衣剑客-AIGC思维火花](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IYtowrzONiysdTkeA5QcEraxntc)[heading2]一、前言[content]本文主要向大家讲述智能体的概念、渊源和发展历史,帮助大家对智能体这一概念奠定一个正确认知。[heading2]二、很多人其实并不知道AI Agent是什么[content]打开浏览器,搜索"什么是AI Agent",我们将会得到如下结果:图2.1.1在Bing上搜索“什么是AI Agent”行吧,我们再来问问Kimi什么是AI Agent:图2.1.2问问Kimi"什么是AI Agent?"我耗费了2分钟,却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗?......罢了,我还是自己寻找答案吧。通过必应和Kimi的搜索,我们发现网络上对AI Agent的介绍往往显得晦涩难懂,仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样,神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及它们如何规划和执行任务,如何理解并处理信息,这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界,让我们不禁怀疑,是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代?未来是否真的已经到来?在深入探讨AI agent之前,我们首先需要对其进行定义和总结。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。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

更系列文章合集请访问:[蓝衣剑客-AIGC思维火花](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IYtowrzONiysdTkeA5QcEraxntc)[heading2]一、前言[content]本文主要向大家讲述智能体的概念、渊源和发展历史,帮助大家对智能体这一概念奠定一个正确认知。[heading2]二、很多人其实并不知道AI Agent是什么[content]打开浏览器,搜索"什么是AI Agent",我们将会得到如下结果:图2.1.1在Bing上搜索“什么是AI Agent”行吧,我们再来问问Kimi什么是AI Agent:图2.1.2问问Kimi"什么是AI Agent?"我耗费了2分钟,却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗?......罢了,我还是自己寻找答案吧。通过必应和Kimi的搜索,我们发现网络上对AI Agent的介绍往往显得晦涩难懂,仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样,神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及它们如何规划和执行任务,如何理解并处理信息,这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界,让我们不禁怀疑,是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代?未来是否真的已经到来?在深入探讨AI agent之前,我们首先需要对其进行定义和总结。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。

Others are asking
有没有什么可以帮助产品自动生成功能架构图的AI工具
以下是一些可以帮助产品自动生成功能架构图的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,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,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型的图表,包括逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。
2025-03-31
生成组织架构图的AI工具
以下是一些可以生成组织架构图的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,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,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 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,包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2025-03-17
有没有可以输入文本快速生成组织架构图的软件推荐
以下是一些可以输入文本快速生成组织架构图的软件推荐: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,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,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 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,包括逻辑视图和部署视图。
2025-03-06
RAG架构图和实现案例
以下是关于 RAG 架构图和实现案例的相关内容: RAG 是当今大多数现代人工智能应用程序的标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例,其工作原理如下: 1. 应用程序加载和转换无结构文件(如 PDF、幻灯片、文本文件),跨越企业数据孤岛(如 Google Drive 和 Notion),通过数据预处理引擎(如 Unstructured)转换为 LLM 可查询格式。 2. 这些文件被“分块”成更小的文本块,以实现更精确的检索,并作为向量嵌入存储在数据库(如 Pinecone)中。 3. 当用户提出问题时,系统检索语义上最相关的上下文块,并将其折叠到“元提示”中,与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在生产中,AI 应用程序具有更复杂的流程,包含数十甚至数百个检索步骤,通常具有“提示链”,不同类型的任务并行执行多个“提示链”,然后将结果综合在一起生成最终输出。 随着 RAG 的发展,出现了自适应的检索(也被称作主动检索),其核心思想与 LLM Agent 相似。根据判断依据可分为 Promptbase 和 Tuningbase: 1. Promptbase:通过 Prompt Engineering 的方式让 LLM 对流程进行控制。典型实现案例是 FLARE,其核心思想是 LM 仅在缺乏所需知识时进行检索,以避免被动检索增强的 LM 中出现不必要或不适当的检索。FLARE 迭代地生成下一个临时句子,并检查是否包含低概率标记。如果是这样,系统将检索相关文档并重新生成句子。 2. Tuningbase:对 LLM 进行微调使其生成特殊的 token,以此来触发检索或生成。典型案例是 SelfRAG,具体步骤包括:给定输入提示和前面的生成结果,首先预测特殊 token“Retrieve”判断是否通过检索段落对继续的生成进行增强是有帮助;如果有帮助,调用检索模型,模型会生成一个 critique token 来评估检索段的相关性、下一个响应片段和一个批判令牌来评估响应片段中的信息是否得到了检索段的支持;最后,一个新的批判令牌评估响应的整体效用。模型会并行处理这些内容,并选择最佳结果作为最终的输出。 此外,系统的内存是 LMM 的上下文窗口,存在架构限制,窗口越大推理越慢,同时模型会失焦,降低推理的准确度。前沿模型研发团队都力争做到吞吐量、速度还有准确度的最佳平衡。大模型应用领域常用的方法是 RAG,例如 Perplexity、面向企业知识库的 Glean 以及面向个人知识库的 Maimo 等应用。
2025-03-05
ai生成架构图
以下是一些可以用于生成架构图的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,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,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源建模语言,用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 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,包括逻辑视图和部署视图。 编码器解码器架构: 训练结束后,在服务时间,从提供编码器表示开始,给解码器一个特殊起始标记如“GO”提示生成第一个单词。生成阶段包括起始标记嵌入、循环层状态更新、生成单词概率和选择单词,单词通过贪婪搜索或波束搜索的最高概率块选择。该架构与大型语言模型的区别在于编码器和解码器块内部的内容,简单的 RNN 网络被 Transformer 块取代,这是基于注意力机制的架构。若想了解更多,还有两门概览课程:注意力机制概览,以及 Transformer 模型和 BERT 模型概览。此外还有实验室演练,展示如何在代码中生成诗歌。 增强版 Bot: 1. 图片理解与生成:在对话框输入诉求,可生成常见的系统架构风格的架构设计图,还能根据图片提取关键知识内容。 2. PPT 一键生成:根据上下文在对话框输入诉求,可生成包含架构风格的完整 PPT 及相关模板选择。 3. PDF 智能制作:根据上下文在对话框输入诉求,可生成常见系统架构风格的 PDF 文件及可选模板。 4. 系统架构论文一键创作。 温馨提示:经过不断锤炼并提取升华而来的提示词有中文版和英文版。
2025-03-04
你有 AI+知识库应用的架构图吗
以下是 AI+知识库应用的架构图相关内容: 一、问题解析阶段 1. 接收并预处理问题,通过嵌入模型(如 Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,确保问题向量能有效用于后续检索。 二、知识库检索阶段 1. 知识库中的文档同样向量化后,比较问题向量与文档向量,选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 2. 文档向量化:要在向量中进行检索,知识库被转化成一个巨大的向量库。 三、信息整合阶段 1. 接收检索到的信息,与上下文构建形成融合、全面的信息文本。 信息筛选与确认:对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,包括对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 消除冗余:识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射:分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,如因果、对比、顺序等。 上下文构建:将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境,包括对信息进行排序、归类和整合。 语义融合:合并意义相近但表达不同的信息片段,以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 预备生成阶段:整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式,如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 四、大模型生成回答阶段 1. 整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM(大语言模型),模型逐词构建回答,最终输出给用户。因为这个上下文包括了检索到的信息,大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案,通过 LLM 的全文理解,最后生成一个准确和连贯的答案。 五、其他预处理阶段 1. 文本预处理:包括去除无关字符、标准化文本(例如将所有字符转换为小写)、分词等,以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示:将预处理后的文本(词或短语)转换为向量,通常通过使用预训练的嵌入模型来完成。 3. 特征提取:对于整个问题句子,可能会应用进一步的特征提取技术,比如句子级别的嵌入,或使用深度学习模型(如 BERT)直接提取整个句子的表示。 4. 向量优化:问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化,例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。
2025-03-04
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
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。
2025-05-09
围棋AI
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。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
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。 智能体具有以下特点: 1. 自主系统: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。 2. 关键组成部分: 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善: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。 记忆:包括短期记忆,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信息。 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。 以下是一些与智能体相关的资源目录: 关于 2025AGENT 智能体全球创作大赛: 1. 报名: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,且参赛完全免费。 2. 提交作品:在本网站直接提交,若采用 flowith 搭建了 Agent 可以在微博、小红书、即刻平台发布,并@Flowith 官方,可获得额外会员奖励。 3. 奖项设置:设有金、银、铜奖和多个单项奖,获奖后将获得组委会颁发的奖金和证书,需保证联系方式准确以便联系。 4. 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。
2025-04-12
字节跳动开源的AGENT TARS
字节跳动开源的自学型 GUI Agent 名为 UITARS,具有以下特点和优势: 能够实现复杂任务自动化,支持跨平台操作,包括网页、桌面和移动端。 性能优于主流模型(如 GPT4 等)。 适用于复杂动态交互、表单填写、批量处理、在线预订等应用场景。 提供开发框架,支持桌面和网页端运行。 相关链接: 其核心能力包括界面识别与元素定位的感知能力、执行操作指令的行动能力、多步任务规划的推理能力以及记录并优化操作流程的记忆能力,能够实现端到端学习,支持“直觉式”反应(System1)与深度思考(System2)。
2025-03-24
什么是AGENT
Agent(智能体)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,可以是软件程序或硬件设备。 从产品角度看,Agent 可以有具体的身份、性格和角色,比如是一个历史新闻探索向导,具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格,主导新闻解析和历史背景分析。写好角色个性需要考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。 在结合大型语言模型(LLM)的情况下,LLM Agent 是一种能够利用大型语言模型的自然语言处理能力,理解用户输入,并在此基础上进行智能决策和行动的系统。它由规划、记忆、工具和行动等部分组成。规划负责将复杂任务分解成可执行的子任务,并评估执行策略;记忆包括短期记忆和长期记忆,短期记忆用于存储对话上下文,长期记忆存储用户特征和业务数据;工具是感知环境、执行决策的辅助手段,如 API 调用、插件扩展等;行动是将规划和记忆转换为具体输出的过程,包括与外部环境的互动或工具调用。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,还包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用等关键组成部分。
2025-03-21
适合企业的AI AGENT
以下是一些适合企业的 AI Agent 相关信息: 影刀 RPA + AI Power: 功能亮点:集成丰富的 AI 组件及技能组件,如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息,RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作,突破大模型的限制。 无缝多样的使用方式:提供网页分享、对话助理、API 集成等嵌入方式,方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式,打通分散的系统,实现便捷交互。 贴身的企业级服务支持:提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务,帮助企业把产品用起来,实现 AI 落地。 其他 Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio:具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能,并能将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 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工作流。 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、销售等场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,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。 在智变时代,Microsoft 也推出了 Copilot 产品的升级,如 Copilot Team 与 Studio,让 Agent 融入企业内部,自动化日常工作。软件应用范式已转移,AI Agent 成为新 SaaS。您可以根据自身需求选择适合的平台。
2025-03-11
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。 AI Agent 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:我们可以使用一些判定(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。 总结下来我们需要三个 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。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会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)。 此外,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。心灵社会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,还存在专家 Agent(拥有特定领域知识和技能,负责处理复杂的任务和解决特定问题)、管理 Agent(协调和控制其他 Agent 的活动,确保整体系统协调一致地运行)、学习 Agent(通过经验和交互,不断调整和优化自身行为,提高系统在不断变化环境中的适应能力)。从达特茅斯会议开始讨论人工智能(Artificial Intelligence),到马文·明斯基引入“Agent”概念,往后,我们都将其称之为 AI Agent。
2025-03-06
目前市面主流的AI AGENT工具是?
目前市面上主流的 AI Agent 工具包括: 1. Ranger:通过为大模型增加工具、记忆、行动、规划等能力来实现,行业里主要用到的框架如 langchain,在 prompt 层和工具层完成主要设计。 2. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 3. Microsoft 的 Copilot Studio:具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作以及部署等功能。 4. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者按需打造产品能力。 5. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等,并访问第三方数据和服务或执行工作流。 6. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 7. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意,以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-30
整理会议纪要的prompt
以下是一些关于整理会议纪要的 prompt: 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员:将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要:专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写,仅做信息整理,将一些明显的病句做微调。
2025-04-15
有没有aI工具可以把小红书收藏的内容帮我整理出来
以下是一些可以帮助您整理小红书收藏内容的 AI 工具: 1. Felo:这是一个浏览器插件,会自动调用您的小红书网页搜索获取笔记内容,然后引用小红书的笔记内容来回答您的问题。它输出的攻略详尽,使用结构化语言梳理路径,比直接看小红书博主的笔记更高效,因为能避免 emoji 和排版不清晰的干扰。 2. 点点 生活搜索助手:小红书自家推出的 AI 搜索产品,目前还在内测中。在微信小程序上搜索“点点 生活搜索助手”即可使用。它在回答问题时会插入相应图片,免去重新打开笔记看图片的麻烦。 3. 暂时未明确提及其他专门用于整理小红书收藏内容的工具,但您可以参考以下相关资源: 一些小红书优质科技内容案例,如: 关于字节火山 DeepSeek 系列 API 的获取及使用方法,您可以参考:
2025-03-30
如果我要把多篇会议纪要整理成一片行业调研报告,需要如何做
要将多篇会议纪要整理成一篇行业调研报告,您可以按照以下步骤进行: 1. 让 AI 阅读学习:提供一篇优秀的行业调研报告,让 AI 总结其中的方法论,输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 问 AI:询问文章在收集行业数据时所使用的一手数据和二手数据,并让其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI:表明您想参考以上内容写一份特定“XXX 行业调研报告”,让其作为“行业调研报告撰写专家”,为您推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,并输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI:针对上述“XXX 行业调研报告”框架,丰富每一章节内容,每章内容字数大于 200 字。 5. 经过以上 4 个步骤,AI 会为您生成一个“XXX 行业调研报告”的初稿。之后,您可以根据自身需求,让 AI 进一步完善每一个章节的内容,并结合自己的独特经验和知识,对文章内容进行润色和调整。 需要注意的是,要使调研报告有深度,可以通过以下两个途径: 1. 自身对行业比较了解,整理深度洞察和见解。 2. 一步一步深度咨询 AI,借助 AI 的海量知识,一边学习、一边研究、一边洞察总结。(通过借助 AI,可以加速我们的学习和研究能力) 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接: 欢迎与 JessieZTalk 交流,在 AIGC 的路上共同进步!
2025-03-24
现在是2025年3月18日,我现在要整理一份AI行业的最新动态,在每天早上十点发布,请你整理今天的最新动态,10条左右
以下是 2025 年 3 月 18 日 AI 行业的最新动态: 1. 3 月 AI 发展持续升温。 2. 3 月潞晨科技发布 OpenSora。 3. 3 月 Suno 发布 V3 版本爆火。 4. OpenAI CPO Kevin Weil 访谈亮点:GPT5 近在眼前,将融合多个模型能力,快速推进,AI 代码自动化将在今年内达到 99%,强化推理能力和大规模预训练是关键方向,AI 不仅会写代码,还将让人人都能成为软件创造者。 5. 2025 年职场思考与建议:高管们面临“经验贬值”与“转型焦虑”,非 AI 公司的估值与融资变难,软件开发方式正被重构,“等风来”的代价越来越高,加入 AI 公司也并非万能,市场冷却下招聘更挑剔。 6. 你的孩子可能已经在用 AI“作弊”。 7. 过去一年,头部 AI 应用的品类变化不显著,创意工具仍占据最大比重。 8. 2024 年 9 月,OpenAI 发布新一代语言模型 o1,采用全新训练与推理方案,结合强化学习技术,显著增强推理能力,可能通过生成内部“思维链”模拟人类系统 2 思维方式。 9. 5 月伊莉雅离开 OpenAI,AI 竞争白热化。 10. 5 月伊利亚成立新公司,估值超五亿美金。
2025-03-18
用 ai 整理图片
以下是关于用 AI 整理图片的相关内容: 在图像生成与优化方面: 初步生成:使用 DALLE 3 和 Midjourney(MJ)进行初步图像生成。DALLE 3 凭借强大的文本识别能力快速生成符合意图的画面,MJ 则通过垫图功能(Sref 和iw 组合)确保图像风格一致。 图像优化:对于 DALLE 3 和 MJ 跑不出来的图,使用 Stable Diffusion(SD)进行图像的细节处理,尤其是局部重绘,例如调整人物的手部细节。通过 magnific.ai 工具对图像进行超分处理,提高画质。 在关键词方面: 主题描述:图片内容分为二维插画和三维立体两种表现形式。描述场景、物体或人物时,应清晰准确,对于场景中的人物最好独立描述。 设计风格:可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图,让 AI 生成特定风格的图片。材质相关的关键词有很多门道,需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。 在老照片处理方面: 将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰,但无法使头发、衣服等元素变清晰。 接着将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍,切换到 sd2.1 模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写以免干扰原图。
2025-03-16
上手coze的路径,整理一个教程的列表
以下是上手 Coze 的路径及相关教程列表: 1. 历史活动教程: 5 月 7 号():大聪明分享|主题:Agent 的前世今生,每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么。流程安排:20:00@?AJ 主持开场,20:00 21:00 大聪明分享,21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号():大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze。流程安排:20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号():艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例,线上答疑。流程安排:20:00 21:00 艾木分享,21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号():罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书。流程安排:20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号():Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子,线上答疑。流程安排:20:00 21:00:itao 分享,21:00 21:30 线上答疑。 2. 基础教程: 3. 大圣的胎教级教程中的 Coze 概述: 字节的官方解释:Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为:Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。 字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点,分别是国内版和海外版。 国内版: 网址:https://www.coze.cn 官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型:使用的是字节自研的云雀大模型,国内网络即可以正常访问。 海外版: 网址:https://www.coze.com 官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型:GPT4、GPT3.5 等大模型(可以在这里白嫖 ChatGPT4,具体参考文档:),访问需要突破网络限制的工具,参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程:Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。
2025-03-16