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AI agent

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以下是关于 AI Agent 的相关信息：

AI Agent 是当您经常使用各种 AI 聊天工具但觉得不太够用，希望大模型搭配更多工具和能力以提供更稳定服务和输出时可以关注的板块。AI Agent 相关的平台和产品众多，百宝箱是其中一款来自阿里系的产品，登录链接为：https://tbox.alipay.com/pro-about 。如果您是不会写代码、对 AI Agent 毫无使用经验的小白，或者看到宣传想尝试百宝箱的使用方法和能力，这篇分享可能对您有帮助。

最近测试百宝箱的原因是作者的小队伍“来都来了”参加比赛时发现其在大力搞比赛。百宝箱具有当前大模型随便用的特点，如通义千问·Max、月之暗面、智谱、百灵等统统免费。在文旅和传媒方面，支付宝为其提供了天然渠道，作者刚好在考虑相关探索，试用时看到首页相关标签栏露出，期待能带来渠道和流量，而且刚推广力度大。

此外，为您提供一些生成式人工智能的相关链接：

  • Ask a Techspert:What is generative AI? https://blog.google/inside-google/googlers/ask-a-techspert/what-is-generative-ai/
  • Build new generative AI powered search&conversational experiences with Gen App Builder: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/create-generative-apps-in-minutes-with-gen-app-builder
  • What is generative AI? https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai
  • Google Research,2022&beyond:Generative models: https://ai.googleblog.com/2023/01/google-research-2022-beyond-language.html#GenerativeModels
  • Building the most open and innovative AI ecosystem: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/building-an-open-generative-ai-partner-ecosystem
  • Generative AI is here.Who Should Control It? https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hard-fork-generative-artificial-intelligence.html
  • Stanford U&Google’s Generative Agents Produce Believable Proxies of Human Behaviors: https://syncedreview.com/2023/04/12/stanford-u-googles-generative-agents-produce-believable-proxies-of-human-behaviours/
  • Generative AI:Perspectives from Stanford HAI: https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2023-03/Generative_AI_HAI_Perspectives.pdf
  • Generative AI at Work: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

元子：小白的30min百宝箱测评

假设你已经经常使用各种AI聊天工具了（比如豆包、ChatGPT、Kimi），并且发现它开始不是太够用了，希望大模型搭配更多工具和能力，为你提供更加稳定的服务和输出，你就该来看看AI Agent板块了。AI Agent相关的平台和产品比较多，百宝箱就是其中一款，来自阿里系，登录链接在这里：https://tbox.alipay.com/pro-about如果你是一个不会写代码、对AI Agent的使用完全没有经验的小白，或者如果你看到宣传想试下百宝箱的使用方法和能力，或许这篇分享可以帮到你。[heading1]为啥突然测百宝箱[heading3]?最近有比赛（?hahaha)[content]最近我的小队伍“来都来了”又在各种参加比赛啦，于是发现了最近它开始大力搞比赛了，当然要一试究竟。[heading3]?当前大模型随便用！[content]通义千问·Max？有！月之暗面？有！智谱、百灵？都有！当前统统免费用！[heading3]?文旅和传媒上，支付宝天然渠道[content]最近刚好在考虑要不要做点文旅和传媒这种“离钱近”的探索，然后试用百宝箱的时候就看到首页三个标签栏，俩相关的直接露出，再加上背靠支付宝，是期待它可以给我带来渠道和流量的。既然刚推广，力度一定会大，嘿嘿。

元子：小白的30min百宝箱测评

假设你已经经常使用各种AI聊天工具了（比如豆包、ChatGPT、Kimi），并且发现它开始不是太够用了，希望大模型搭配更多工具和能力，为你提供更加稳定的服务和输出，你就该来看看AI Agent板块了。AI Agent相关的平台和产品比较多，百宝箱就是其中一款，来自阿里系，登录链接在这里：https://tbox.alipay.com/pro-about如果你是一个不会写代码、对AI Agent的使用完全没有经验的小白，或者如果你看到宣传想试下百宝箱的使用方法和能力，或许这篇分享可以帮到你。[heading1]为啥突然测百宝箱[heading3]?最近有比赛（?hahaha)[content]最近我的小队伍“来都来了”又在各种参加比赛啦，于是发现了最近它开始大力搞比赛了，当然要一试究竟。[heading3]?当前大模型随便用！[content]通义千问·Max？有！月之暗面？有！智谱、百灵？都有！当前统统免费用！[heading3]?文旅和传媒上，支付宝天然渠道[content]最近刚好在考虑要不要做点文旅和传媒这种“离钱近”的探索，然后试用百宝箱的时候就看到首页三个标签栏，俩相关的直接露出，再加上背靠支付宝，是期待它可以给我带来渠道和流量的。既然刚推广，力度一定会大，嘿嘿。

1. 生成式人工智能简介

Ask a Techspert:What is generative AI?https://blog.google/inside-google/googlers/ask-a-techspert/what-is-generative-ai/Build new generative AI powered search&conversational experiences with Gen App Builder:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/create-generative-apps-in-minutes-with-gen-app-builderWhat is generative AI?https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-aiGoogle Research,2022&beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/google-research-2022-beyond-language.html#Gener ativeModelsBuilding the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/building-an-open-generativ e-ai-partner-ecosystemGenerative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hard-fork-generative-artificial-intelligen ce.htmlStanford U&Google’s Generative Agents Produce Believable Proxies of Human Behaviors:https://syncedreview.com/2023/04/12/stanford-u-googles-generative-agents-produce-believable-proxies-of-human-behaviours/Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2023-03/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd fGenerative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf

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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
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
有关 ai agent 的科普文章
以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，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、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。
2025-04-15
，AI agent 发展趋势，技术状态，商业模式
以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息： 发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，接近 AGI 的技术出现，人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态： 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式： 依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。
2025-04-13
ai agent有哪些技术
AI Agent 涉及的技术包括以下方面： 1. 长期任务执行技术：能够将复杂、跨度长的任务分解为小步骤，并在执行中保持目标导向和适时调整策略。 2. 多模态理解技术：能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式，通过多种感官理解世界和任务上下文。 3. 记忆与行动技术：通过先进的记忆机制积累经验，记住对话、操作步骤和效果，使行动更精准高效。 4. 自适应学习技术：从每次交互中吸取经验，不断完善策略，实现“智慧成长”。 在技术层面，AI Agent 的发展有两条技术路线： 1. 以自主决策为核心的 LLM 控制流，代表了 AGI 的探索方向。 2. 以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统，加速了 AI 落地应用。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol），其本质是一个通用接口协议，能解决让 AI 模型以标准化、可扩展方式与外部世界交互的问题。 此外，强化学习（RL）也是 AI Agent 的重要技术，起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法，如 Qlearning 和 SARSA。随着深度学习技术兴起，深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习，赋予 Agent 从高维输入中学习复杂策略的能力，如 AlphaGo 和 DQN 等。但强化学习面临训练周期长、采样效率低和稳定性等问题。其特点是通过试错学习最优行为策略以最大化累积奖励，时间始于 20 世纪 90 年代至今，技术包括 Qlearning、SARSA、深度强化学习（结合 DNN 和 RL），优点是能够处理高维状态空间和连续动作空间，缺点是样本效率低、训练时间长。
2025-04-09
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，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. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. 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。 5. 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。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-07
有没有可以抓取公众号文章的 agent
以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息： 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面（http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom）来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时，建议使用分析 XML 页面，比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章，由于本地部署，无法直接将文章同步到 Coze，所以选择使用多维表格（当在线数据库，事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的）及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换，就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。例如使用 Docker 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号。然后在公众号源上，点添加。然后将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（经测试最好不要超 40 个）。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容，但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。
2025-04-05
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 1. 搭建工作流框架： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据）。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能： 完成任何一个节点的配置后，都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一：点击「测试该节点」。 步骤二：按格式要求输入待测试的输入内容，如果是 array 等其他格式，请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三：点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。如果有误，请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误，以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期，就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05