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AI Agent 企业实施的方案和案例

Answer

以下是一些关于 AI Agent 企业实施的方案和案例：

  • 顺着推理引擎的思路，可让 LLM 自己做自动化的多步骤推理，其间能使用搜索引擎、调用工具及与其他 LLM 协作。最早实现此想法原型的是 AutoGPT 和 BabyAGI 两个开源的智能代理，它们给出了很好的解题思路，人类给出目标，LLM 自己分解子目标，调用外部工具，自我评估任务是否完成，逐步实现整体目标。如今，随着 LLM 的推理能力和速度提高，Agent 的思路已被很多创业公司和科技巨头用于产品中。例如，来自纽约的华人创业团队 Cognition AI 推出的可以像人类程序员一样自动写代码的 Agent，但因演示视频过于科幻而被揭露造假。Google 也在今年的 Next 与 I/O 大会上发布了自己的 Agent 战略，如从客服 Agent 到员工 Agent 再到代码 Agent，以及最新的 Google Plan Search，能自动多步骤执行搜索任务。
  • 《爱分析：2024 年 AI Agent 实施的明路应用实践报告》指出，企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本，尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。
  • 公司的核心产品“灵搭”平台是以自研 Multi-Agent 架构为基础的企业级 AI Agent 平台，结合了多种技术，能理解并处理复杂的企业业务需求，提供多种解决方案。该平台具有多项优势，如适配多模型、灵活可视化构建、即时发布上线、安全访问控制、支持多 Agents 协作等。已与多家企业达成深度合作，主要服务电力能源行业，成功落地多个应用场景。

此外，《[2024 年工作趋势指数年度报告》揭示了人工智能在工作场所的情况。最近还上传了一些相关研究报告，如《[爱分析：2024 中国 AI Agent 市场研究报告》等。

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References

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

顺着推理引擎的思路，我们可以让LLM自己做自动化的多步骤推理，其间能自己使用搜索引擎，调用工具以及与其它LLM协作，Andrej的LLM OS中就包含了这些模块。最早实现这个想法原型的是AutoGPT还有BabyAGI两个开源的智能代理（AI Agent），就在去年GPT-4刚发布的时候，一时风靡全球科技圈，虽然产品非常原型和早期，但是它们给出了很好的解题思路。人类给出目标，LLM自己分解子目标，就像编程函数的递归调用那样，调用外部工具，自我评估任务是否完成，一步步实现整体目标。现在，随着LLM的推理能力和速度的提高，Agent的思路已经被很多创业公司还有科技巨头用到了自己的产品之中。例如，前段时间最受关注并且饱受非议的Devin，来自纽约的华人创业团队Cognition AI，可以像人类程序员一样自动写代码的Agent，你只需要告诉它你的需求就行，由于演示视频过于科幻，导致被人揭露造假。。行业的另一端，Google在今年的Next与I/O大会上，连续地发布了自己的Agent战略，并且把这个概念放在公司的AI Stack之上，Agent就是接下来Google App的衍生。配图2.05：Google Gemini Agent战略从客服Agent到员工Agent再到代码Agent，以及最新的Google Plan Search，可以自动化多步骤执行搜索任务的Agent。例如，你要找一下附近有折扣的理发店并帮你完成预约，那么新的Plan Search能理解你的需求，自动分解任务，然后调用Google Map还有其它工具，自动的完成你的请求。当然Google现在有底气这样做，还得仰仗Gemini 1.5 Pro的推理能力已经达到GPT-4的水平了。

2024 年历史更新（归档）

《[2024年工作趋势指数年度报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/JxwsrMo0Ie3gwZcxSSrcaHnOnzb)》由微软和领英联合发布，揭示了人工智能（AI）在工作场所的快速增长和深远影响。报告指出，75%的全球知识工作者在工作中使用AI，其中46%的用户在过去六个月内开始使用。AI帮助员工节省时间、提升创造力和工作满意度。然而，尽管领导者认识到AI的重要性，但对即时投资回报率的压力使他们行动迟缓。报告还发现，员工正在自行引入AI工具。此外，AI技能成为就业市场上的关键因素，66%的领导者表示不会雇佣没有AI技能的人。报告强调，组织需要克服对AI的惰性，将员工对AI的热情转化为业务转型的动力。最近上传了一些研究报告，也[可在知识星球下载](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)：《[爱分析：2024中国AI Agent市场研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/PGKDryyEyeYozocC8H6cia68nGe)》深入分析了AI Agent的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。《[爱分析：2024年AI Agent实施的明路应用实践报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/ZXvIrscbXeG362cqt6echnCFn5i)》企业实施AI Agent的主要目标是降低运营成本，尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。《[陈文光：AI时代的数据处理技术](https://waytoagi.feishu.cn/record/RLPvrig1hezeyVcfsTLceFMAnah)》数据处理应从模型为中心转向数据为中心，并强调向量数据库在提升模型服务能力中的核心作用。

受邀参加了智谱 AI Z Demo Day，让我再一次相信 AGI！

公司的核心产品是以自研Multi-Agent架构为基础的企业级AI Agent平台——“灵搭”平台，“灵搭”平台结合了大语言模型技术、检索增强生成技术、Multi-Agent技术等，能够理解并处理复杂的企业业务需求，提供企业场景化的Autonomous Agent、AI Copilot、Autopilot等解决方案。“灵搭”平台具有以下多项优势：-平台适配国内外主流开源及闭源大语言模型，支持多模型混合使用，构建企业级场景服务生态，为各类政企、行业客户等提供场景化解决方案；-灵活可视化无代码应用构建、Text-to-Agent技术，构建更便捷，上手更简单，操作更高效；-即时发布上线，支持发布为网页/小程序/API等多种形态，分钟内部署Agent应用；-企业级安全访问控制，依据Agent权限控制数据访问，通信过程加密，避免数据泄露风险-支持多Agents协作，构建知识工作者的人机协作流水线，满足复杂业务场景需求商业模式：我们已与阿里云、腾讯云、火山引擎、华为政企、智谱AI等企业达成深度合作，共同利用大语言模型为企业提供创新动力；主要服务电力能源行业，成功落地电网智能客服、合同审核、资讯助手、电网安全调度助手、故障报告生成等应用场景，赋能企业AI新范式。中财数碳项目简介基于内容增强型知识插槽技术的大模型应用服务商，主要落地场景包括双碳、财金等领域，已经落地多个应用场景，产品具有明显的价格优势。项目陈述

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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
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
B端AI Agent
以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识： 一、概念定义 1. 智能体（Agent）简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了很多相关新名词，如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：如社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让其与他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后真人再介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台：最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道，如 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。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人较常用的是扣子，所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因：目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识，存在被滥用现象。AI Agent 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。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少，一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨，概念落地有距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少，主要带来生产方式和效率变革，个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。
2025-04-15
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势： 1. 灵活性、适应性和可定制性：能够根据任务难度进行调整和演变，通过组合不同模式实现定制，在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升：将复杂任务分解为更小、可管理的步骤，显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习：能够评估自身行为，完善策略，从过去经验中学习，在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性：可以高精度自动化重复任务，减少人工操作和运营成本，还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如，Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents，在规划阶段可进行查询分解等操作，还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说，Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的，遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术，分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中，大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤，被授予权限收集数据、执行任务并做出决策，利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述，不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多，这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09
常见的工作流与 Agent 开发平台
常见的工作流与 Agent 开发平台如下： AI Workflow 开发平台： Coze：新一代 AI Bot 开发平台，集成了丰富的插件工具，有国际版和国内版。 Dify：开源平台，支持自定义和插件。 腾讯元器。 FastGPT：国内知名，支持自定义流程。 影刀&zapier。 Leap。 Betteryeah：立足 RPA 场景，用 AI 将用户需求生成工作流，并通过 RPA 自动化，产品形态与 Coze 相似，是企业级的 AI 应用开发平台。 Flowise：快速实现智能体搭建。 BISHENG：主攻 tob 场景的开源 LLM 搭建平台，与 fastgpt 功能类似，但面向的客户不同，整体功能和部署成本更重。 Agent 构建平台： Coze：具有拓展强、好上手、不用出国等优点。 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。 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设计良好的工作流。 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、销售等多种场景。 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，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。 此外，Inhai 的 Agentic Workflow 将一整套工作流组合起来，每个工具在每一个节点执行一个任务。LangGPT 提示词框架应用了 CoT 完成从输入到思维链再到输出的映射。
2025-04-09
多模态Agent最新动态
以下是关于多模态 Agent 的最新动态： 《质朴发言：视觉语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期》 近期，生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉语言模型，报告范围专注于视觉和语言之间的交互，不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。 从 2022 年 11 月 18 日到 2023 年 7 月 26 日，多模态 Agents 迅速增长。 LLM 多模态 agent 是将现有技术融合的新尝试，是一种集成了多种模态数据处理能力的 AI 技术。 优点：高度的灵活性和扩展性，可根据不同任务需求调用最合适的模型处理任务，适应多样化任务和数据类型，优化资源使用，提升效率；无需训练，系统开发周期快，成本低。 局限性：调试和工程化难度较高，维护和升级成本高；多个组件紧密耦合，单点故障可能导致整个系统风险增加；没有涌现出新的能力。 适用场景：需要综合处理视频、语音和文本等多种信息的复杂环境，如自动驾驶汽车；高度交互和灵活的用户界面，如客户服务机器人或交互式娱乐应用。 《2024 年度 AI 十大趋势报告》 随着大模型对图像和视频信息的处理能力快速提升，预计 2025 年将开始出现更为综合性的多模态交互，AI 能够通过物联网、特定信息等多种感知通道进行协同。 多模态输入和输出使 AI 交互性更强、交互频次更高，适用场景也更加丰富，AI 产品整体水平显著提升。 Agent 作为融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，能够根据用户历史行为和偏好，主动提供建议、提醒并个性化执行能力，为用户提供高度个性化的任务。从 2025 年开始，AI Agent 即将广泛投入使用。 从个性化推荐到直接生成个性化内容，AIGC 能够使用户体验的个性化程度有明显提升，这将帮助产品进一步完善用户体验，并通过提高用户忠诚度和迁移成本，实现差异化定价和进一步的服务增值，对产品的差异化竞争有重大意义。目前，基于 AIGC 的高度个性化已经在 AI 教育、AI 陪伴、AI 营销领域有明显进展。在硬件端搭载的多款 AI 智能助手也已开始以高度个性的个人助理作为宣传重点。
2025-03-31
目前最好的AI Agent是哪一款
目前，在 AI Agent 领域，没有绝对意义上的“最好”的一款。以下为您介绍一些受到关注的 AI Agent： 1. AutoGPT 和 BabyAGI 是最早实现让 LLM 自己做自动化多步骤推理的开源智能代理，在去年 GPT4 刚发布时风靡全球科技圈。 2. Devin 是来自纽约华人创业团队 Cognition AI 的一款可以像人类程序员一样自动写代码的 Agent，但因演示视频过于科幻而被揭露造假。 3. Google 在今年的 Next 与 I/O 大会上发布了自己的 Agent 战略，如 Google Plan Search 能自动化多步骤执行搜索任务。 4. Cursor 中的 Agent 功能，只要给它一个模糊指令，它会自动规划和解决问题。Cline 作为一个 AI 助手，也有一定的能力，其新版本还推出了检查点功能。 需要注意的是，AI Agent 领域在不断发展，不同的 Agent 在不同的应用场景和任务中可能表现出不同的优势。
2025-03-30
请找到 AI 用于知识管理的案例
以下是一些 AI 用于知识管理的案例： 1. 在法学领域，当模型培训针对组织内特定的基于文本的知识体系进行微调时，生成式人工智能可以有效地管理组织的知识。例如摩根士丹利正在与 OpenAI 的 GPT3 合作，微调财富管理内容的培训，以便财务顾问既可以搜索公司内部的现有知识，又可以轻松地为客户创建量身定制的内容。 2. 在构建高效的知识管理体系方面，可以通过一系列创新的 AI 应用来实现。比如，AI 可以通过分析工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助将信息和知识分类到 PARA（项目、领域、资源、档案）的相应部分，还能帮设计笔记标签系统。此外，知识助手 Bot 可以根据学习进度和兴趣点，定期推送相关的文章、论文和资源，实现渐进式积累领域知识。 3. 在代码库相关的知识管理中，Cursor 有针对大代码库精准找到相关函数，并利用其信息帮助撰写代码的功能。对于非开发性质的问答，它是一个天然的 RAG 引擎。在问答窗口使用特定操作时，它会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度，最后用这些信息构建提示词完成生成。而且，它能与私有文档自然结合进行问答，并将新生成的见解沉淀成新文档，形成知识闭环，提高知识检索和管理的效率。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例： 在企业运营方面，包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域，协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 在零售/电商领域，包括舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面： 活动宣传：用飞书文档制作活动宣传页面，用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词，活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名：使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程：大家在线协同，一起编辑文档，演示时共同展示一个文档。 活动记录：有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具，还有很多乐趣等待挖掘，例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例： 汽车行业： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 其他行业： 1. 企业运营：包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体：定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 4. 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。
2025-04-12
用AIGC生成的单镜头循环视频案例
以下是一些用 AIGC 生成的单镜头循环视频的案例： OpenAI 的 Sora 视频生成模型：能够生成长达 1 分钟的视频，在时长、稳定性、一致性和运动幅度上表现出色。它可以根据提供的图像和提示生成视频，还能在时间上向前或向后扩展视频以产生无缝的无限循环。此外，能零镜头地改变输入视频的风格和环境，在两个输入视频之间逐渐进行插值创建无缝过渡，也能够生成图像。 Luma 视频生成工具 Dream machine 增加了尾帧生成视频的功能和循环视频生成功能。 智谱 AI 发布的 DiT 视频生成模型“智谱清影”，支持文生和图生视频，目前免费使用，加速生成需要付费。 此外，还有一些其他相关项目： Google 的 Genie 采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数。 DeepMind 的 WaveNet 是一种生成模型，可以生成非常逼真的人类语音。 OpenAI 的 MuseNet 是一种生成音乐的 AI 模型，可以在多种风格和乐器之间进行组合。 ElevenLabs 的 Multilingual v2 是一种语音生成模型，支持 28 种语言的语音合成服务。 Stability 发布了 Stable Video 4D 模型，可以从视频中生成更多角度的新视频。 Pixverse 更新了 V2 版本 DiT 视频模型，支持 8 秒时长视频生成、细节和动作增强、支持最多 5 段内容一次性生成，无缝衔接。
2025-04-10
推荐知识库中用ai做学术的案例
以下是知识库中与用 AI 做学术相关的案例和信息： B 站 up 主的课程：每节 15 分钟，免费且内容好，涵盖 AI 艺术字等。 炼丹操作：16 号晚上中老师会带大家动手炼丹，炼丹需提前准备一些图，会让老师提前发布内容让大家准备。 高效 PB 及相关案例：高效 PB 投入力度大，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种 battle 方式，会有菩萨老师专门介绍。 初学者入门推荐：推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 经典必读文章：如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 6 月 29 日更新：翻译完 a16z 推荐的 AI 典藏文章其中两篇：。
2025-04-01
有AI+游戏的最新案例吗
以下是一些 AI+游戏的最新案例： 由 5 人独立游戏工作室 Proxima 开发的 AI 冒险独立游戏 Suck Up!上线三周油管播放超千万。这是一款沙盒社交冒险游戏，团队尝试加入了名为 Nemo 的 AI NPC，基于 LLM 驱动，Nemo 能在接收到用户命令或其他线索后，调动感知、记忆，并转化为可执行的游戏行动。去年上半年，该工作室因获得 160 万美元投资引起轰动，上线后也受到资本关注。玩家对其玩法和模式提出了很多创意想法，如设计成就系统、上线多人模式等。 开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》，是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游，最大突破是制作出了与游戏完美融合的 3D AIGC 技术，可在游戏中实时生成角色皮肤。 2024 年 Bitmagic 释出的《Roleverse》平台，可在平台内使用提示在游戏内定制角色，对角色进行缩放、挤压和拉伸，也能轻松对游戏世界进行编辑。 AI 技术在游戏行业的应用由来已久，且不断发展。从最初的简单内容和随机元素生成，到辅助游戏设计，再到如今能够生成更复杂的游戏内容，如动态场景、智能 NPC 行为等。AI 对游戏创作的影响包括美术与风格、剧情与叙事、关卡与玩法、音效与音乐、测试与优化等方面。同时，AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，动态调整游戏难度等，提升玩家体验。此外，游戏还能成为 AI 模型能力的最佳试验场。
2025-04-01
基于多维评价数据，使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗？
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性，但也存在一些限制。 一方面，大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如，能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库，模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面，如 GLM 模型，具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能，能够综合考虑文章的多个维度给出评价，提供个性化反馈，保证评分的一致性等。 另一方面，也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域，大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义，如隐喻、双关等修辞技巧，以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时，仍存在一定难度。 然而，只要提示词到位、示例清晰，大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力，可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型，还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
我想要自学AI相关的知识，但不知道从哪里开始，需要一个行动方案，我未来想做一个ai产品经理
以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能： 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求，例如： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作： 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样，将需求抽象再具象成产品。 总之，要成为 AI 产品经理，需要不断学习和实践，适应行业的发展和变化。
2025-04-12
请给我提供一个 AI辅助我进行知识管理的方案
以下是一个 AI 辅助知识管理的方案： 1. 利用提示词规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，助您将信息和知识分类到相应部分，简化分类过程，加快组织和检索信息。核心是理解以行动为驱动的笔记逻辑。 2. 借助提示词设计笔记标签系统：有效的标签系统对知识管理很关键，AI 能分析笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和结构，提高检索效率。 3. 让知识助手 Bot 渐进式积累领域知识：随着在特定领域的深入，需要系统积累和更新知识。知识助手 Bot 可根据学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，实现渐进式学习，扩展知识边界并确保知识更新。例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成知识库，根据不同对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成智能分析的 Bot。 4. 基于已积累知识的 RAG 方法进行深度研究：RAG 是结合检索和生成的 AI 模型，应用于知识管理，能在深度研究时自动检索相关知识点和资料，辅助构建更全面深入的分析。 5. 打造个人知识导师，随时对话辅助梳理线索：创建个人知识管理员机器人，随时与之对话，询问特定知识点或寻求解决问题思路。它能基于知识库自学习，了解您的知识结构和需求，成为不可或缺的知识伙伴。 6. 构建最了解您的智能体作为 AI 写作助手：涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色与优化等全流程。构思阶段利用智能体生成创意点、主题或大纲；草稿生成基于构思让智能体生成文本草稿；内容迭代通过 promptchain 工具设计迭代提示修改完善草稿；润色与优化对最终文本进行语言风格和语调调整。通过实践和反馈优化 prompt 设计，使写作助手贴合个人风格和需求。 此外，生成式人工智能在知识管理应用程序方面也有新兴应用，例如用作管理组织内基于文本（或可能基于图像或视频）知识的手段。一些研究表明，针对组织内特定知识体系微调模型培训，可有效管理组织知识。一些公司正与领先的商业提供商合作探索基于生成式人工智能的知识管理理念，但用户可能需要培训或帮助来创建有效提示，且知识输出应用前可能仍需编辑或审查。
2025-04-11
excel表格导出的用户的对话记录，来进行自定义标签并打标，有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面，以下是一些常见且好用的工具和方案： 1. Microsoft Excel 本身：可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets：具有类似 Excel 的功能，且在线协作方便。 3. R 语言：通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库，如 Pandas：能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具，取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
问题定义： 1. 核心问题陈述：创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息：公司举办AI创新大赛，个人参赛，主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能，公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定：聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求： 1. 内容范围： - 必须包含：整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
mcp 有什么开源的方案吗
Anthropic 于 2024 年 11 月推出并开源了 MCP（模型上下文协议）。MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”，能统一不同的外部服务，如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等，通过标准化接口与大语言模型对接。开发者基于 MCP 规范开发一次“接口适配器”（MCP 服务器），就能让所有兼容 MCP 的模型（MCP 客户端）无缝接入，无需针对每个模型单独适配，大幅提升兼容性与开发效率。MCP 里面还包含 SSE（ServerSent Events），是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。MCP 像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”，可以标准化地连接 AI 系统与各类外部工具和数据源。与传统 API 相比，MCP 是单一协议，只要一次整合就能连接多个服务；具有动态发现功能，AI 模型能自动识别并使用可用的工具；支持双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。相关链接：
2025-03-27