以下是关于入手 AI 智能的相关内容：
AI Agent 也就是 AI 智能体，是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“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。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道，现在基本能用自然语言来编程，降低了编程门槛。但之前使用这些大模型时会出现胡编乱造、时效性及无法满足个性化需求等问题，而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力，能完成复杂工作。其出现是为了结合业务场景和自身需求，定制专属的 AI 智能体来解决问题。
以字节的扣子（Coze）为例，这是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础，都能在该平台迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后还能将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。
创建智能体可通过简单 3 步：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像即可。
在品牌卖点提炼中，AI 智能体也有应用。搭建智能体前，要先明确 AI 的能力边界，比如 AI 对公司及所在市场不了解的部分，包括公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、在新渠道的期望结果等。AI 真正的能力在于能通过分析数据和信息进行逻辑推理、处理和分析数据、利用训练数据输出全面信息、理解用户内容并正确梳理输出。因此，更适合搭建引导型的助手，在寻找卖点过程中提供思考维度。
此外，AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能），ANI 得到巨大发展但 AGI 尚未取得巨大进展。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。机器学习中有监督学习，从输入到输出。近期监督学习快速发展是因为数据增长、神经网络规模发展及算力提升。数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，每列代表特定变量，每行对应成员。获取数据的方法有手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可马上展示或喂给 AI 团队，数据不一定多就有用，还需处理不正确和缺少的数据，同时数据分为结构化和非结构化数据，机器处理非结构化数据更难。
原文链接：https://developer.volcengine.com/articles/7386988670428905510作者:法医[heading2]爆火的AI Agent[content]AI Agent也就是我们所说的AI智能体，那什么是AI智能体呢？简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的AI智能体平台，像字节的扣子，阿里的魔搭社区等等，体验过GPT或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道，现在基本可以用自然语言来编程了，相当于降低了编程的门槛，另外之前在使用GPT或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题，如果这些不解决的话，AI很难被真正广泛应用，而AI智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式，AI智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，就可以完成比较复杂的工作。所以AI智能体的出现就是结合自己的业务场景，针对自己的需求，捏出自己的AI智能体来解决自己的事情。[heading2]扣子Coze[content]📢扣子官网：[https://www.coze.cn/](https://www.coze.cn/)扣子（Coze），作为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。这些Bot的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后，还可以将自己构建的Bot发布到各种社交平台和通讯软件上，让更广泛的用户群体能够与这些Bot进行交互聊天。[heading2]竖起耳朵听的创建[content]我们可以通过简单3步创建智能体，首先我们要起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用AI创建一个头像即可。
AI在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特的强项，可以应用在品牌卖点提炼中，为公司寻找品牌卖点的过程中，提供有效的分析和灵感，因此我们可以借助AI智能体，搭建出属于公司品牌的品牌卖点提炼助手，利用和智能体的对话，更有助于我们找到有效的品牌卖点。[heading2]3.1先明确我们的Know-How和AI的能力[content]在搭建智能体之前，我们需要先明确AI的能力边界，因此我们需要明确AI对我们公司以及公司所在的市场不了解的部分。AI不知道我公司的主要产品，以及产品具体解决了用户什么需求。AI不知道我公司产品具体的独特之处。AI不知道我公司是否获得过哪些特别的认可。AI不知道我公司目前所依赖的核心渠道。AI不知道我公司目前产品从售卖数据上体现的核心购买人群。AI不知道我公司在产品售卖中曾使用过的营销手段。AI不知道我公司期望在新的渠道中获得怎样的结果。……你会发现，AI在品牌卖点探索过程中，对你公司的了解程度接近于0，如果你直接期望AI去帮你找到卖点，那基本上只能收获AI的一通瞎回答，比如像下面这样：这样的回答结果，基本无法帮助我们拿到有效的品牌卖点，更无法将卖点制作成真正的落地页。而AI真正的能力是什么：AI能够通过分析数据和信息进行逻辑推理，解决复杂问题。AI擅长快速处理和分析数据，能够从中提取有价值的信息和模式。AI有大量的训练数据，可以输出比人类更全面的相关信息。AI可以理解用户所提供的内容，按照正确的结构梳理有效的输出内容。因此，我们可以确定这样一个智能体，更适合做一个引导型的助手，你不能依赖AI给你从0到1找到公司产品的卖点，也不能依赖于智能体直接从大量数据的分析结果直接得到最终的有效卖点。而引导型的助手，更好的形式是，让它成为一个灵感提问助手，在我们寻找卖点的过程中，在思考路径陷入停滞的情况中，让AI提供更多的思考维度。
AI分为ANI和AGI，ANI得到巨大发展但是AGI还没有取得巨大进展。ANI,artificial narrow intelligence弱人工智能。这种人工智能只可做一件事，如智能音箱，网站搜索，自动驾驶，工厂与农场的应用等。AGI,artificial general intelligence，做任何人类可以做的事[heading5]机器学习[content]监督学习，从A到B，从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展，因为现有的数据快速增长，神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据？[content]数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据，一，手动标注，二，观察行为，三，网络下载。使用数据的方法，如果开始搜集数据，可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队，因为大多数AI团队可以反馈给IT团队，说明那种类型数据需要收集，以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用，可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现，不正确，缺少的数据，这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中，人们理解图片，视频，文本很简单，但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。