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请解释一下AI智能体的概念及功能

回答

AI 智能体是指类似于 AI 机器人小助手的存在。简单理解,参照移动互联网,它类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,而面向用户提供服务的产品形式就是智能体,所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。

在 C 端,比如社交方向,用户注册后先创建自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,聊到一起后真人再介入,这是一种有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。在 B 端,如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有帮助 B 端商家搭建智能体的机会,类似 APP 时代专业做 APP 的。

目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体拥有各项能力,能帮我们做特定的事情。它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。AI 智能体的出现是为了解决像 GPT 或者文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题,结合自身业务场景和需求,定制出适合自己的智能体来解决问题。

例如,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,开发完成后还可将其发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。

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参考资料

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、什么是智能体?随着ChatGPT与AI概念的爆火,出现了很多新名词,“智能体Agent”还有bot和GPTs等,Kimi(月之暗面的大模型)的书面解释是:简单理解就是AI机器人小助手,参照移动互联网的话,类似APP应用的概念(我记得GPT刚出的时候,还有人把GPT应用称为GAP),AI大模型是一个技术,而面向用户提供服务的是产品,所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家:C端案例:比如社交方向,用户注册之后先捏一个自己的Agent,然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天,两个Agent聊到一起后再真人介入,也是一个很有趣的场景;还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似APP时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent,类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze,是一篇科技报道:国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店,字节Coze扣子上线。2月1日,字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”,主要用于开发下一代AI聊天机器人。后来发现国内也有很多智能体开发平台,如Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子,所以本篇主要对比字节扣子和腾讯元器。3、为什么要关注智能体?

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、什么是智能体?随着ChatGPT与AI概念的爆火,出现了很多新名词,“智能体Agent”还有bot和GPTs等,Kimi(月之暗面的大模型)的书面解释是:简单理解就是AI机器人小助手,参照移动互联网的话,类似APP应用的概念(我记得GPT刚出的时候,还有人把GPT应用称为GAP),AI大模型是一个技术,而面向用户提供服务的是产品,所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家:C端案例:比如社交方向,用户注册之后先捏一个自己的Agent,然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天,两个Agent聊到一起后再真人介入,也是一个很有趣的场景;还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似APP时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent,类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze,是一篇科技报道:国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店,字节Coze扣子上线。2月1日,字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”,主要用于开发下一代AI聊天机器人。后来发现国内也有很多智能体开发平台,如Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子,所以本篇主要对比字节扣子和腾讯元器。3、为什么要关注智能体?

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

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。

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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
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
通俗易懂地解释一下什么叫AGI,和我们平常理解的AI有什么区别
AGI 即通用人工智能,指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 与平常理解的 AI 相比,平常的 AI 往往是针对特定领域或任务进行设计和优化的,例如下围棋、图像识别等。而 AGI 涵盖了更广泛的认知技能和能力,不仅限于特定领域,包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等,并且要求这些能力达到或超过人类水平。 在 AI 发展历程中,早期的研究有对智能的宏伟目标追求,但很多研究进展是狭义地关注明确定义的任务。直到 2000 年代初,“通用人工智能”(AGI)这一名词流行起来,强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念转变,回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。 例如,GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,早期的语言模型则没有像 GPT3 这样连贯回应的能力。
2025-03-22
请解释一下AGI是什么意思
AGI 指的是通用人工智能(Artificial General Intelligence),它是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 例如,OpenAI 致力于研发实现 AGI 的技术,像 GPT 系列模型在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。人类在不断创新,从电力、晶体管、计算机、互联网,到很快可能出现的 AGI,每一代新的工具都推动着世界的进步。在未来,AGI 可能会让人们的生活在各方面获得极大的改善,比如治愈所有疾病、有更多时间陪伴家人以及充分发挥创造潜能等。
2025-03-06
langchain 大白话解释一下给我听
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程,提供了一系列工具、组件和接口,让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。 其核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用,链则是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 主要特点有: 1. 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,方便开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 提示模板和值:支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 3. 链:允许开发人员定义一系列处理步骤,按顺序执行完成复杂任务。 4. 代理:支持构建代理,能使用语言模型做决策,并根据用户输入调用工具。 LangChain 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,能与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。它旨在为开发人员提供强大工具集,构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。
2025-02-08
帮我用最简单的方法解释一下时间序列模型
时间序列模型是用于分析和处理随时间变化的数据的一类模型。 例如,在评估 GPT4V 对时间序列和视频内容的理解时,会考虑其对现实世界中随时间展开的事件的理解能力,像时间预测、排序、定位、推理和基于时间的理解等。 在视频生成方面,如 Video LDM 模型,先训练图像生成器,再微调添加时间维度以生成视频。 总的来说,时间序列模型旨在理解和预测数据在时间上的变化规律和趋势。
2025-01-23
解释一下RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识(尤其是长尾知识)、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,增删改查可解释,且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中,如本地部署大模型以及搭建个人知识库时,利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下,RAG 常见应用于知识问答系统,其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容,与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16
解释一下RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识(尤其是长尾知识)、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,增删改查可解释,且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中,如本地部署大模型以及搭建个人知识库时,利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下,RAG 常见应用于知识问答系统,其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容,与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 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。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,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,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。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):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 Agent 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。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图有哪些快速上手的prompt、平台和教程
以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程: 平台:Tusiart Prompt 提示词: 用英文写您想要 AI 生成的内容,不用管语法,仅使用单词和短语的组合去表达需求,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 描述逻辑通常包括人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。 教程: 1. 定主题:确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:按照主题找内容贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:在生成内容基础上,寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet:可控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字等,高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写您想要 AI 避免产生的内容,单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸:根据喜好和需求选择。 辅助网站: 1. http://www.atoolbox.net/ :通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ :每种参数有缩略图参考,更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ :可抄作业,复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时,可先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。
2025-03-28
AI agt 是很么概念
AI Agent 是一种智能代理系统,具有以下特点和概念: 是从年前到现在比较火的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型,通过为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。 目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 准确来说,指的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。 目前其概念在市场上未达成共识,存在被滥用现象。 应用特点包括个性化,能随着用户使用了解用户习惯和想法并作出喜好预测;能自主完成任务,如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归开发和调试代码;能实现多 Agent 协作,如斯坦福大学的 SmallVille 项目。 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少。 包括 Chain(通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成)、Router(可使用判定让 Agent 走向不同的 Chain)、Tool(Agent 上的一次工具调用)等概念。 例如微信虚拟女友中的 AI Agent 包括 Responser Agent(主 agent,用于回复用户)、Background Agent(背景 agent,用于推进角色当前状态)、Daily Agent(用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈)。
2025-03-28
NLP相关概念
以下是关于 NLP 相关概念的详细介绍: 一、NLP、NLU、NLG 的关系 自然语言处理(NLP)中包含了自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。 二、NLP 的定义 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是研究人与计算机之间使用自然语言进行有效通信,希望机器能像人一样具备正常人的语言理解能力。有别于计算机语言,“自然语言”是人类发展过程中形成的一种信息交流方式,包括汉语、英语、法语等世界上所有的语种语言。“处理”包含理解、转化、生成等过程。“自然语言处理”就是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理,即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工,以实现人机间的信息交流。 三、NLP 的用途 如文字校对、信息检索、机器翻译、问答系统、聊天机器人、文章摘要、舆情监测、情绪分析等都涉及到 NLP 相关技术。 四、NLP 的技术原理 按照内容构成的层次,NLP 的基本技术原理可以分成 5 个层次: 1. 词法分析:找到词汇的各个词素,从中获得语言学信息。 2. 句法分析:对句子和短语的结构进行分析,目的是要找出词、短语等的相互关系以及各自在句中的作用。 3. 语义分析:找出词义、结构意义及其结合意义,从而确定语言所表达的真正含义或概念。 4. 篇章分析:分析篇章结构,识别不同部分之间的语义联系,结合内外部信息,在整体上理解篇章。 5. 内容生成 五、NLU 专注于让计算机理解人类语言的含义。NLU 系统试图理解句子和词语背后的含义,而不是仅仅处理单个词语。NLU 能够识别文本中的情感、意图和实体,并将其转化为计算机可以理解的结构化信息。 六、NLG 专注于让计算机生成人类可以理解的语言。NLG 系统将结构化数据转化为自然语言文本,例如新闻报道、产品描述、聊天机器人回复等。NLG 能够根据不同的需求和场景,生成不同风格和语气的文本。 七、NLP 任务 主要包含 3 大类任务: 1. 自然语言理解任务(NLU,Natural Language Understanding):特点是能看到完整上下文信息,然后做广义分类任务,典型任务如文本情感分析,词性标注,信息检索等。 2. 有条件自然语言生成任务(conditionedNLG,Natural Language Generation):特点是 seq2seq,典型任务例如机器翻译,自动摘要等。 3. 无条件自然语言生成任务(unconditionedNLG):特点是开放性的句子生成,典型任务如问答系统(QA)、对话机器人(ChatBot)等。一开始针对不同任务会使用不同的模型,后来发现 NLG 任务能通过 incontext learning + prompt 来完成 NLU 任务,于是逐渐收敛到了 NLG 任务。
2025-03-24
介绍AI基本概念和目前发展阶段
AI 的基本概念: 人工智能(AI)是指让计算机模拟人类智能的技术。 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等,它们之间存在密切联系。 目前发展阶段: 已取得显著进展,如聊天机器人具备基本对话能力,能用于客户服务和简单查询响应。 推理者如 ChatGPT 能解决复杂问题并提供详细分析和意见。 智能体虽能执行部分自动化业务,但仍需人类参与。 创新者如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型能协助人类完成新发明。 最高级别的组织型 AI 能自动执行组织的全部业务流程,但尚未完全实现。 对于新手学习 AI: 建议阅读「」熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 在「」中找到初学者课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 理论学习后进行实践,尝试使用各种产品并分享实践成果。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人。 如果希望继续精进 AI: 了解 AI 背景知识,包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础,如统计学、线性代数、概率论。 熟悉算法和模型,如监督学习、无监督学习、强化学习。 学会评估和调优模型性能。 了解神经网络基础,包括网络结构和激活函数。
2025-03-20
描述相关概念的时候需要给ai什么指令
以下是关于给 AI 描述相关概念时的一些指令示例: 在法律法规方面,如《人工智能法案》中,指令包括发布年度报告以评估法规实施情况、审查严重事件报告、协助建立监管沙箱、组织与相关机构的会议和咨询等。 对于 Midjourney 生成 UI 界面,若指定生成某个页面(如首页、登录页等),可添加页面指令描述,如“landing page”“Profile Page”等。对于社交平台,关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计;对于信息类,关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 需要注意的是,目前 Midjourney 产出的设计图更适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意,直接落地开发仍有距离,但随着 AI 技术的迭代,这种距离有望缩短。
2025-03-16