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有哪些企业级的AI agent产品

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以下是一些企业级的 AI agent 产品:

  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,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。
  2. Microsoft 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。
  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,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。
  6. 钉钉 AI 超级助理:依托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表现出色。
  7. MiniAGI:基于 GPT-3.5-Turbo/4 的最小通用自主代理,保留简单实用功能,但无长时记忆,可执行多种任务。
  8. Embra AI Agents:面向企业和个人,首个可通过 Mac App 访问的 AI 代理中心。
  9. Height Copilot by Height:使工作流管理更自动化,帮助团队构建更好的产品。
  10. Aomni:专用于信息检索而非内容生成的 AI 代理,能在互联网上找、提取和处理数据,无需 API,采用 AutoGPT 架构智能规划查询。

您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台:1.Coze:Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台,适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具,可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio:这个平台的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。3.文心智能体:这是百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。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设计良好的工作流。5.斑头雁:这是一个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。它提供了多种成熟模板,功能强大且开箱即用。6.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。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述,您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

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。

4月动态|78个AI新产品

? MiniAGI基于GPT-3.5-Turbo/4的最小通用自主代理,只保留了最简单实用的功能,但缺点是没有长时记忆(即不能通过长时间使用成为更个性化的工具),目前可以执行的任务包括但不限于创建游戏、分析股票价格、进行网络安全测试、创作艺术品、总结文档和...订比萨。另外,MiniAGI还可以开启批评(critic)模式,额外请求API以提高任务完成的准确性。? https://github.com/muellerberndt/mini-agi?? Embra AI Agents面向企业和个人的,也是首个可以通过Mac App访问的AI代理中心,随时随地创建和访问AI代理。? https://embra.app/? Demo - https://twitter.com/zachtratar/status/1649130015093841921?Height Copilot by HeightHeight本身是一家项目管理SaaS初创公司,上周,他们推出了新的产品Height Copilot,通过AI代理,使工作流的管理更加自动化,帮助团队构建更好的产品。? https://height.app/? Aomni一个专用于信息检索而非内容生成的AI代理,能够在互联网上找到、提取和处理数据,无需API。Aomni采用了AutoGPT架构来智能规划查询,并确保正确的数据来源和多样化的结果。? https://www.aomni.com/

其他人在问
企业级rag系统开发框架
企业级 RAG 系统开发框架如下: 首先,通过数据预处理引擎(如 Unstructured)将企业无结构文件(如 PDF、幻灯片、文本文件)从数据孤岛(如 Google Drive 和 Notion)加载、转换为 LLM 可查询格式,并将这些文件“分块”成更小的文本块,以实现更精确的检索,然后作为向量嵌入和存储在数据库(如 Pinecone)中。 当用户提出问题时,系统会检索语义上最相关的上下文块,并将其折叠到“元提示”中,与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 会从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在实际生产中,AI 应用程序具有更复杂的流程,包含多个检索步骤和“提示链”,不同类型的任务并行执行多个“提示链”,然后将结果综合在一起生成最终输出。 RAG 是检索增强生成(Retrieval Augmented Generation)的简称,概括起来是知识检索+内容生成,主要组成包括数据提取、embedding(向量化)、创建索引、检索、自动排序(Rerank)、LLM 归纳生成。其核心在于能否将内容检索得又快又准。 RAG 的优势在于: 大语言模型技术存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题,而 RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制大模型生成的文本输出,并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 RAG 可以和微调结合使用,两者并不冲突。微调适用于模型需要复制特定的结构、样式或格式时,RAG 适用于模型需要回答特定的询问或解决特定的信息检索任务。但 RAG 不适合教模型来理解广泛的领域或学习新的语言、格式或样式。 同时,通用的基础大模型无法满足实际业务需求的原因包括: 知识的局限性:模型自身的知识源于训练数据,对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题:大模型基于数学概率的文字预测,存在提供虚假、过时、通用或低可信度信息的情况。 数据安全性:企业重视数据安全,不愿承担数据泄露风险将私域数据上传第三方平台训练。
2025-03-08
什么是AGI,如何在做企业级程序开发的工作中使用提高自己的工作效率
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指的是具备像人类一样广泛的认知能力和学习能力,可以执行多种复杂任务的人工智能。 在企业级程序开发工作中提高效率,可以考虑以下几点: 1. 利用自动化工具和脚本:例如自动化测试工具、代码生成工具等,减少重复性工作。 2. 采用敏捷开发方法:如 Scrum 或 Kanban,提高团队协作和项目管理效率。 3. 学习和应用新的编程语言和框架:选择适合项目需求的高效技术。 4. 优化代码结构和算法:提高程序的性能和运行效率。 5. 建立良好的代码规范和文档:便于团队成员理解和维护代码。 6. 利用云计算资源:根据需求灵活扩展计算和存储能力。 7. 持续学习和交流:参加技术社区和培训,了解行业最新动态和最佳实践。
2025-02-11
企业级应用集成AI大模型架构白皮书
以下是关于企业级应用集成 AI 大模型架构的相关内容: 从整体分层的角度来看,目前大模型整体架构可以分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层:这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自己的特性,维护的垂域数据。分为静态的知识库,和动态的三方数据集。 3. 模型层:包括 LLm 或多模态模型。LLm 即 largelanguagemodel 大语言模型,例如 GPT,一般使用 transformer 算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层:模型与应用间的平台部分,比如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:也就是应用层,用户实际看到的地方。 此外,以下报告也涉及相关内容: 1. 量子位智库发布的《》概述了大模型技术在多个行业中的应用和发展趋势。强调大模型在编程、教育、医疗等领域的重要性,并预测其将推动生产力和创新服务的增长。大模型业务模式涵盖应用开发、模型 API 和模型服务,其中模型服务和 API 是核心。报告还讨论了大模型在不同地域和行业的落地情况,以及企业在大模型技术投资方面的需求。 2. 亿欧智库发布的《》聚焦于企业中人工智能大模型的应用和落地情况。报告涵盖了 AI 大模型在企业中的应用现状、发展趋势以及面临的挑战。它详细分析了 AI 技术如何推动企业创新、提高效率和降低成本,并探讨了不同行业如何利用 AI 大模型实现数字化转型。此外,白皮书还提供了关于如何克服实施过程中的障碍和最大化 AI 大模型价值的见解。 对于大模型 API,与大模型对话产品的提示词不同。对于大模型 API,需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数,拼搭出完整的 API 提示请求,精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例,可以看到需要在请求中传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。可以构建相应的 API 请求内容,包括设定系统提示词定义基础任务、设定用户提示词提供具体任务数据并要求大模型按 JSON 格式返回生成结果等。如果缺少参数设定的经验,也可以先询问 AI 文本总结类的模型 API 请求,temperature 设定多少合适,再逐步调试效果即可。
2025-02-06
企业级AI的现状如何了?
目前企业级 AI 的现状呈现出以下特点: 1. 应用方面:更多迁移到具体业务场景,企业重点放在自主构建应用程序上,如客户支持和内部聊天机器人等,同时也在尝试更新颖的应用,如编写消费品配方、缩小分子发现范围和进行销售推荐。 2. 资源配置和态度:企业对生成式 AI 的资源配置和态度在过去 6 个月发生显著变化,预算几乎增加两倍,将更多应用部署在较小的开源模型上,并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 3. 市场机会:生成式人工智能在 2023 年席卷消费市场,2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。 4. 创新与挑战:基础模型的出现使企业构建自己的 AI 应用程序更易,但“GPT wrappers(GPT 套壳)”存在局限性。目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会改变。那些能在“LLM+UI”公式之外创新,并帮助企业更好利用专有数据的应用将表现出色。 5. 赋能企业:许多公司正将 AI 融入工作流程以快速达成 KPI、扩张规模和降低成本。应用公司在 AI 50 强榜单中占据主导地位。不远的将来,有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。
2025-01-11
万字长文带你使用Coze打造企业级 万字长文带你使用Coze打造企业级
以下是一些关于使用 Coze 打造企业级的相关资源: 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb ) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb ) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb ) Coze“图像流”抢先体验(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf ) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe ) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ ) 知识库相关: 官方文档:创建并使用知识库(https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge ) 官方文档:知识库最佳实践(https://www.coze.cn/docs/guides/product_knowledge_bot ) 用 Coze 做一个基于知识库的 QA bot,TA 熟读了我所有的文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/699276883 ) 手把手教你如何用扣子(COZE)打造一个企业级的知识库机器人(https://zhuanlan.zhihu.com/p/695935995 ) Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/N4wBwPY1oifcNJkZsyHc6McdnYg?renamingWikiNode=true )
2024-12-24
企业级的ai服务或者解决方案有哪些
以下是一些企业级的 AI 服务或解决方案: 1. 美国的 Zephyr AI 公司,于 2024 年 3 月 13 日完成 A 轮融资,融资金额 1.11 亿美元,主营 AI 药物发现和精准医疗。 2. Together AI 公司,2024 年 3 月 13 日完成 A 轮融资,融资金额 1.06 亿美元,从事 AI 基础设施和开源生成。 3. Glean 公司,2024 年 2 月 27 日完成 D 轮融资,融资金额 2.03 亿美元,专注于 AI 驱动企业搜索。 4. Figure 公司,2024 年 2 月 24 日完成 B 轮融资,融资金额 6.75 亿美元,业务为 AI 机器人。 5. Abridge 公司,2024 年 2 月 23 日完成 C 轮融资,融资金额 1.5 亿美元,从事 AI 医疗对话转录。 6. Recogni 公司,2024 年 2 月 20 日完成 C 轮融资,融资金额 1.02 亿美元,提供 AI 接口解决方案。 在 AI 应用方面: 1. AI 智能写作助手,如 Grammarly、秘塔写作猫,利用自然语言处理技术,市场规模达数十亿美元。 2. 淘宝拍照搜商品,通过图像识别和机器学习技术,市场规模达数百亿美元。 3. 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发,运用语音识别和自然语言理解技术,市场规模在百亿美元以上。 4. Keep 智能训练计划,基于数据分析和机器学习,市场规模达数十亿美元。 5. 大众点评智能推荐,借助数据挖掘和自然语言处理,市场规模达百亿美元规模。 6. 阿里小蜜等电商客服,采用自然语言处理和机器学习技术,市场规模达数十亿美元。 影刀 RPA + AI Power 具有以下特点: 1. 功能亮点:集成丰富的 AI 组件及各种技能组件,拓展 AI 服务的能力边界,打造 AI Agent,如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息,RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现 AI 自动化操作。 2. 无缝多样的使用方式:提供网页分享、对话助理、API 集成等嵌入方式,方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式,打通分散的系统,实现便捷的 AI 交互。 3. 贴身的企业级服务支持:提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务,帮助企业把产品用起来,把 AI 落地下去,找到最佳实践,助力业务成功。
2024-12-19
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
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产品经理招聘
以下是为您整理的 AI 产品经理招聘信息: 特看科技: 岗位要求: 负责 AI 视频工具方向产品工作,对生成式 AI 产品有一定研究,熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 英文好,有海外产品经验优先,有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 2 年以上产品岗位经验,职级根据经验能力制定,对标阿里 P6P8 区间。 您能得到: 确定性的商业化应用场景,已有大量品牌客户。 初创公司充沛的早期期权池。 强大的工程师团队,将新技术快速落地应用。 最高可到合伙人级别。 加分项:有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 联系方式:欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com,或飞书与@清慎联系。 阿里大文娱妙鸭团队: 工作地点:北京 职位要求: 熟悉图像、视频、文本领域的前沿大模型和应用。 对算法能力边界有很好的感知。 有某一场景下的大模型微调和应用的项目经验。 联系方式:欢迎推荐简历至 xiaocen.cxc@alibabainc.com 其他: 职责描述: 负责基于通用人工智能技术(AGI)的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析,开发满足客户需求的产品或服务,为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标,协调项目相关人员,推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议,推动产品快速迭代,并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求: 本科及以上学历,计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验,有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度,熟悉竞品分析、定价策略。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
AI生成产品原型 html
以下是利用 AI 生成产品原型 HTML 的相关内容: 1. 网页上与 AI 交互编程的一般流程: 讨论需求:明确项目目标和用户需求,确保团队对产品方向有一致的理解。 确定关键功能:根据需求确定产品最核心的功能,确保能实现最基本的用户价值。 AI 生成产品草图:利用 AI 快速生成界面草图,帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 列出功能列表:明确产品所需的功能模块,并逐一列出。 选择一个功能:每次专注完成一个功能,确保质量与效率。 向 AI 描述功能:详细描述功能需求,AI 会根据描述生成代码。 AI 编写代码:AI 根据需求编写代码,减少开发者的重复性劳动。 测试代码:测试生成的代码,确保正常运行。 向 AI 提出问题:若功能不正常,将问题反馈给 AI 进行调整。 功能完成:功能通过测试后标记为完成。 还有功能吗:若还有未完成的功能,继续开发下一个功能。 发布初始版本:所有核心功能完成后发布初始版本,以获取用户体验反馈。 2. 项目开发案例: Trae 生成天气 HTML 项目:通过复制粘贴等操作利用 Trae 生成天气相关的 HTML 项目,可调整背景颜色等,生成后可在文件夹中打开并用浏览器查看。 开发游戏案例:直接让智普生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素,生成 HTML 大框架并验证元素摆放位置,对生成的 CSS 结构中的 position 定位模式进行人工调整。 3. 项目开发与部署流程: 初始化设计文档,用脚本生成项目目录,让 Trae 生成代码,提交代码到 GitHub,打包镜像部署到服务器。 需要注意的是,AI 生成的内容可能有 90%能用,但剩下的 10%可能需要有经验的人或专家进行人工调整。AI 只是辅助,自身学习还是很有必要的。
2025-04-12
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
数字人讲解产品
以下是关于数字人讲解产品的相关内容: 电商方面: 1. 添加产品/介绍背景:若有自己的视频/图片素材可用,若无,可根据搜索添加。 2. 扣像结合背景:在剪映中把数字人扣下,导入视频,点击画面选择抠像,点击智能抠像,调整大小和位置。 3. 添加字幕和音乐:智能识别字幕,可搜索或手动添加喜欢的音乐。最终形成所需视频,可用于带货或讲解产品,也能应用于直播(直播可能收费,短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版)。 XiaoHu.AI 日报 1 月 14 日相关: 1. 无需真人模特,上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示。 2. 支持语音和口型同步,动作、姿势可定制,提供 1000+多国家数字人模特。 3. 覆盖全球 28+种语言,能快速生成产品宣传视频,省去拍摄烦恼。测试视频效果接近成熟,嘴型部分仍需微调。在线体验:
2025-04-11
目前AI Excel数据分析有哪些产品
目前在 AI Excel 数据分析方面,以下是一些相关的产品: 1. 宝玉日报中提到,让 AI 帮写 Excel 宏函数适用于几乎所有主流 AI。数据分析推荐 Claude 网页版或 ChatGPT,可上传 CSV 进行可视化分析。链接:https://x.com/dotey/status/1895319207413170354 2. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 3. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 自动完成任务,如数据分析或格式创建。 4. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 5. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 6. 表格 Top10 中的相关产品有:Highcharts、Fillout.com、Coefficient、Numerous.ai、SheetGod、GPTExcel、酷表 ChatExcel、GPT Workspace、OpenAI in Spreadsheet、Ajelix AI Excel Tools 。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2025-04-10