AI 能做的事情非常广泛，已经深入渗透到生活的各个层面，引发了一场生产力的革命。以下是一些具体方面： 医疗保健方面：包括医学影像分析以辅助诊断疾病、加速药物研发、提供个性化医疗方案、控制手术机器人提高手术精度和安全性等。 金融服务方面：用于风控和反欺诈、信用评估、投资分析、提供 24/7 客户服务等。 零售和电子商务方面：进行产品推荐、改善搜索和个性化体验、实现动态定价、提供聊天机器人服务等。 制造业方面：做到预测性维护机器、检测产品质量、优化供应链、控制工业机器人提高生产效率等。 交通运输方面：（此处未给出具体内容） 如今，AI 正推动着智能化时代的到来，其发展速度远超大多数人的预期。例如，像 ChatGPT 这样的聊天机器人，其交流体验已经非常接近和正常人类的交流。虽然对于 AI 是否真正拥有智慧还存在争议，但它无疑已经在改变着我们的生活和工作。

以下是一些 Agent 的典型例子： 1. Inhai:Agentic Workflow：使用 Kimi Chat 查询问题时，它会在互联网检索相关内容并总结分析给出结论，这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子。此外，Agent 会自行规划任务执行的工作流路径，如先识别男孩姿势，再找姿势提取模型、姿势图像模型、图像理解文本模型和语音合成模型来完成流程任务。吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 2. Roger：从产品角度思考 Agent 设计：Agent 可以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，曾是一位历史学家，对世界重大历史事件了如指掌，愿意分享知识。为使角色生动，可设计背景故事、定义性格和语气、规划角色互动方式以及明确角色技能。 3. 智能体的类型： 简单反应型智能体，如温控器，根据温度传感器输入直接行动，不维护内部状态和考虑历史信息。 基于模型的智能体，如自动驾驶汽车，维护内部状态，对感知输入建模，推理未来状态变化并行动。 目标导向型智能体，如机器人导航系统，有明确目标，评估行动方案并选择最优行动。 效用型智能体，如金融交易智能体，量化不同状态效用值，选择效用最大化行动。 学习型智能体，如强化学习智能体，通过与环境交互不断改进性能。

以下是捏制一个满足您需求的 AI Agent 的操作步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法，总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 AI Agent 相关概念： 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。 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。 Router：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。 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。 常见的 AI Agent 类型包括： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 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）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 Background Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），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）。

以下是一些去除图片水印的工具推荐： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，运用AI技术去除图片水印。它支持多种图片格式，如JPG、JPEG、PNG、GIF等。操作简便，上传图片、选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake：提供AI去除图片水印功能，用户可上传最多10张图片，AI自动检测并移除水印，处理完成后可选择保存生成的文件，适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 3. AI改图神器：具备AI智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单。 此外，还有以下工具可供选择： 对于去除图片中特定物体（如右手手串），除了PS，SD局部重绘、Firefly、canva、Google photo、微软Designer等都有局部重绘功能。 ProPainter：可一键移除视频内物体或水印，基于E2FGVI实现。 收费但效果较好的工具如：https://anieraser.media.io/app。 效果一般的免费工具：https://onlinevideocutter.com/removelogo。 这些工具各有特点，您可以根据具体需求选择最适合的去水印工具。请注意内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

大模型和小模型的定义及差别如下： 大模型主要分为两类：大型语言模型，专注于处理和生成文本信息；大型多模态模型，能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 差别： 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本信息，大型多模态模型能处理多种类型信息。 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、生成、情感分析等；大型多模态模型可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛领域。 数据需求不同：大型语言模型主要依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 功能和通用性不同：小模型通常被设计完成特定任务，如专门识别猫或狗；大模型像多功能基础平台，能处理多种任务，应用范围广泛，拥有更多通识知识。 可靠性和成本：随着模型规模增加，可靠性可能增加，但成本也会上升。不同规模的模型在不同应用中有不同用途，并非所有应用都能证明大模型的成本合理。

AI 能够“思考”主要基于以下几个方面： 1. 以 AlphaGo 为例，它在对战围棋传奇李世石时展示了超越简单模式模仿、真正“思考”的能力。在预训练时，它不仅模仿人类专家决策，还会在作答前“停下来思考”，通过模拟多个未来可能的棋局，评估得分并选择最优应对方式。随着推理时间增加，表现逐步提升并超过人类。但将此概念移植到大规模语言模型（LLM）上存在构建价值函数的难点，如在评估文章初稿、制定旅行计划等较为开放领域的打分问题。 2. 人类的思维过程分为快速、直觉的“系统 1”和缓慢、深思熟虑的“系统 2”。研究人员认为，如果有足够大、接近人脑的人工神经网络，就可能实现人脑的“思考”工作。 3. 像 HiDeepSeek 这样的工具，旨在让 AI 像人类交流时那样展示思考过程，通过特别的规则要求 AI 在思考时自然地提出疑问、修正错误等，使 AI 的回答不再是冰冷的结论，而是可跟踪、可理解的思考过程。虽然这种“思维”是模拟的，但有助于更好地理解和使用 AI 。

以下是为您提供的关于捏制 AI Agent 的相关知识： 一、手捏 AI Agent 的思路 在 Coze 中创建工作流驱动的 AI Agent，简单情况可分为 3 个步骤： 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 二、AI Agent 的概念 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：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。 同时，需要三个 Agent： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 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）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 三、Agent 的“明斯基时刻” 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。 其特点包括： 1. 多重层次：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。 2. 功能模块：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。 3. 分布式智能：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，明斯基还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能： 专家 Agent：拥有特定领域知识和技能的 Agent，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。

Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动以实现特定目标的实体。它可以是软件程序，也可以是硬件设备。 在不同的场景中，Agent 具有不同的特点和应用： 从产品角度看，比如作为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，还为其设计背景故事来使角色更生动。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）的场景中，LLM Agent 能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户的输入，并在此基础上进行智能决策和行动。其组成部分包括规划、记忆、工具和行动。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，分别用于存储对话上下文和用户特征及业务数据；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。Agents 可以将大型任务分解为更小的子目标，对过去的行为进行反思和完善，利用短期记忆进行上下文学习，通过长期记忆长时间保留和回忆信息，以及学习调用外部 API 来获取额外信息。

RAG 是检索增强生成（RetrievalAugmented Generation）的缩写，是一种结合了检索模型和生成模型的技术。其核心目的是通过某种途径把知识告诉给 AI 大模型，让大模型“知道”我们的私有知识，变得越来越“懂”我们。 RAG 的核心流程是：根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。 RAG 的最常见应用场景是知识问答系统，用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 RAG 的基本流程如下： 1. 首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG 会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。 2. 然后，RAG 会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。 3. 最后，RAG 会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。

以下是一些 AI 大模型的专业术语： 1. AIGC：生成式 AI 生成的内容。 2. AI：人工智能。 3. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习：一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 5. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 6. LLM：大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 7. Prompt：提示词，即输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 8. Token：大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token≈1 2 个汉字。大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制，都以 token 为单位计量。 9. 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。