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如何设计一个多轮对话的AI命题Agent

回答

设计一个多轮对话的 AI 命题 Agent 可以从以下几个方面考虑:

  1. 自然语言交互:
    • 多轮对话能力:LLM 应能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复,以帮助 Agent 进行有效交流。
    • 生成能力:LLM 要展示卓越的自然语言生成能力,生成高质量文本。
    • 意图理解:LLMs 能够理解人类意图,但需注意模糊指令可能带来挑战。
  2. 知识:
    • 语言知识:包括词法、句法、语义学和语用学,使 Agent 能理解句子和进行对话。
    • 常识知识:如药和伞的用途等世界常识,帮助 Agent 做出正确决策。
    • 专业领域知识:特定领域如编程、医学等知识,对解决领域内问题至关重要。但要注意知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。
  3. 记忆:
    • 记忆机制:存储过去的观察、思考和行动,帮助 Agent 处理连续任务。
    • 记忆提升策略:包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。
    • 记忆检索:Agent 检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。
  4. 推理和规划:
    • 推理:基于证据和逻辑,对解决问题、决策至关重要。
    • 规划:组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。
    • 计划制定:分解任务、制定计划,包括一次性全面分解和自适应策略。

以国内版 Coze 为例,在实际操作中:

  1. 对话引擎:目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,其携带上下文轮数默认为 3 轮,可修改区间是 0 到 30,具体轮数根据业务需求决定。
  2. 为 Bot 添加技能:
    • 在 Bot 编排页面的“技能”区域,为 Bot 配置所需的技能。
    • 若不懂插件,可选择区域右上角的“优化”按钮,让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。
    • 也可自定义添加所需插件,点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。
    • 如 Bot 需要获取 AI 新闻,可添加新闻搜索接口。
  3. 测试 Bot:在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域,测试 Bot 是否按预期工作,可清除对话记录以开始新的测试,确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一):智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.1大脑模块(Brain)��力的关注点:|类别|子类别|描述|<br>|-|-|-|<br>|自然语言交互|多轮对话能力|LLM能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复,帮助Agent进行有效交流。|<br>||生成能力|LLM展示卓越的自然语言生成能力,可生成高质量文本。|<br>||意图理解|LLMs能够理解人类意图,但模糊指令可能带来挑战。|<br>|知识|语言知识|包括词法、句法、语义学和语用学,使Agent能理解句子和进行对话。|<br>||常识知识|世界常识,如药和伞的用途,帮助Agent做出正确决策。|<br>||专业领域知识|特定领域的知识,如编程、医学,对解决领域内问题至关重要。|<br>||潜在问题|知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑LLM解决。|<br>|记忆|记忆机制|存储过去的观察、思考和行动,帮助Agent处理连续任务。|<br>||记忆提升策略|包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。|<br>||记忆检索|Agent检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。|<br>|推理和规划|推理|基于证据和逻辑,对解决问题、决策至关重要。|<br>||规划|组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。|<br>||计划制定|分解任务、制定计划,包括一次性全面分解和自适应策略。|

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一):智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.1大脑模块(Brain)��力的关注点:|类别|子类别|描述|<br>|-|-|-|<br>|自然语言交互|多轮对话能力|LLM能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复,帮助Agent进行有效交流。|<br>||生成能力|LLM展示卓越的自然语言生成能力,可生成高质量文本。|<br>||意图理解|LLMs能够理解人类意图,但模糊指令可能带来挑战。|<br>|知识|语言知识|包括词法、句法、语义学和语用学,使Agent能理解句子和进行对话。|<br>||常识知识|世界常识,如药和伞的用途,帮助Agent做出正确决策。|<br>||专业领域知识|特定领域的知识,如编程、医学,对解决领域内问题至关重要。|<br>||潜在问题|知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑LLM解决。|<br>|记忆|记忆机制|存储过去的观察、思考和行动,帮助Agent处理连续任务。|<br>||记忆提升策略|包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。|<br>||记忆检索|Agent检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。|<br>|推理和规划|推理|基于证据和逻辑,对解决问题、决策至关重要。|<br>||规划|组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。|<br>||计划制定|分解任务、制定计划,包括一次性全面分解和自适应策略。|

Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

1.目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,其携带上下文轮数默认为3轮,可修改区间是0到30,具体多少轮主要需要根据你的业务需求来决定,如果业务需求比较复杂,可以适当增加轮数,如果业务需求比较简单则反之,对于不懂的可以直接使用默认值。1.在Bot编排页面的“技能”区域,为Bot配置所需的技能。当然在插件区域,如果你不懂插件的话,可以直接选择区域右上角的“优化”按钮,让AI Bot根据你的提示词自动为你选择插件。1.如果你想自定义添加自己所需的插件,你可以直接点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。1.像我的Bot需要获取AI新闻,我就添加一个新闻搜索接口,点击功能对应的“+”图标,选择相应的插件(如“阅读新闻>头条新闻> getToutiaoNews”)并添加。1.在技能的其他区域,你可以根据你的需求来配置知识库、数据库、工作流等操作,可以直接参考上面的相关介绍和我下面的实战操作来加深理解,当然你也可以参考官方文档来学习:https://www.coze.cn/docs/guides/function_overview[heading4]3.4.测试Bot[content]1.在Bot编排页面的“预览与调试”区域,测试Bot是否按照预期工作。你可以清除对话记录以开始新的测试。1.确保Bot能够理解用户的输入并给出正确的回应。

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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
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
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
AGENT
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,既可以是软件程序,也可以是硬件设备。 智能体具有以下特点: 1. 自主系统:通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。 2. 关键组成部分: 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 记忆:包括短期记忆,用于所有的上下文学习;长期记忆,通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆信息。 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息。 以下是一些与智能体相关的资源目录: 关于 2025AGENT 智能体全球创作大赛: 1. 报名:通过→首页的“立即参赛”按钮进入报名页面,填写相关信息并提交即可,且参赛完全免费。 2. 提交作品:在本网站直接提交,若采用 flowith 搭建了 Agent 可以在微博、小红书、即刻平台发布,并@Flowith 官方,可获得额外会员奖励。 3. 奖项设置:设有金、银、铜奖和多个单项奖,获奖后将获得组委会颁发的奖金和证书,需保证联系方式准确以便联系。 4. 知识产权归属:参赛作品的知识产权归参赛者所有,但组委会有权在宣传和展示中使用参赛作品。
2025-04-12
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
产品经理想进入AI行业,成为AI产品经理,应该怎么准备,能够快速应付面试拿到offer?我的背景是过去3年集中在用户功能产品,有过1份AI多轮对话解决用户求职问题的AI项目经历
如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer,可以从以下几个方面准备: 1. 了解 AI 市场: 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做 AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能: 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。 需要注意的是,观察上面的岗位需求,其实公司并不是需要一个 prompt 工程师,而是一个 AI 互联网产品经理。
2025-02-25
如何利用多轮对话做Agent问答
利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑: 1. 从产品角度: 思考用户为何想使用,例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境,从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格,比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导,负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间,如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力,如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析,甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式,通过多角色互动设计,让用户体验多层次对话,从基本问答到深度讨论,逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块: 自然语言交互方面:LLM 应具备多轮对话能力,能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复,还应具备出色的生成能力和意图理解能力,但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面:包括语言知识(词法、句法、语义学和语用学)、常识知识(如药和伞的用途)、专业领域知识(如编程、医学),但要注意知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面:具备记忆机制,存储过去的观察、思考和行动,通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆,Agent 能检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面:基于证据和逻辑进行推理,这对解决问题和决策至关重要。
2025-01-08
多轮对话怎么做
多轮对话的实现方式如下: 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识,保持一致,然后再开始创作,这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括: 约束的弹性,在探索阶段给 AI 一定自由空间,而 prompt 一般是强约束的,更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪,情绪化能局部提升 AI 效能。 共识,您的理解和 AI 的理解要高度一致,在高共识性的背景下,调整和控制会更有效。 3. 注意事项: 如果经历很多轮的对话,可能会导致此次对话超过模型的 token 限制,ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后,可以新建一个聊天窗口,把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT,重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中,多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验,需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题,并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成,单次交互无法达成,所以需要将测试形式进行转换,先解决“指代消解”的问题,然后再进行下一轮答复。
2025-01-07
单轮对话与多轮对话调用
单轮对话与多轮对话调用: 聊天模型通过一串聊天对话作为输入,并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单,但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用(例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务)。 API 调用的例子中,messages 参数是主要的输入,必须是一个消息对象的数组,每个对象拥有一个 role(“system”“user”或“assistant”)和 content(消息的内容)。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常,会话首先使用系统消息格式化,然后交替使用用户消息和助手消息。系统消息有助于设定助手的行为,用户消息帮助指示助手,助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时,包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制,则需要用一些方法去缩减会话。 百炼相关 Q&A: 如何调用工作流?在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流,但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理? 千问模型基本不能处理标点符号,在提示词中各种要求句尾不要有句号,可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后,回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词,放在扣子中就可以去掉标点符号。 记得第一天提到,规定模型不能用搜索和投喂输出文本。比赛是不是只限在提示词调试的范围内呢? 为什么同样的问题,给出的答案区别这么大?接的就是同一个应用,这个问题很早就预测过了,同一个模型。 无论 prompt 怎么变,模型生成完内容后,自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么?
2025-01-06
单轮对话与多轮对话调用
聊天模型通过一串聊天对话作为输入,并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单,但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用(例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务)。 API 调用的例子中,messages 参数是主要的输入,必须是一个消息对象的数组,每个对象拥有一个 role(“system”“user”或“assistant”)和 content(消息的内容)。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常,会话首先使用系统消息(“system”)格式化,然后交替使用用户消息(“user”)和助手消息(“assistant”)。系统消息有助于设定助手的行为,用户消息帮助指示助手,助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时,包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制,则需要用一些方法去缩减会话。 此外,还存在一些与百炼相关的 Q&A: 如何调用工作流?在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流,但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理? 千问模型基本不能处理标点符号,在提示词中各种要求句尾不要有句号,可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后,回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词,放在扣子中就可以去掉标点符号。 为什么同样的问题,给出的答案区别这么大?接的就是同一个应用,这个问题很早就预测过了,同一个模型。 无论 prompt 怎么变,模型生成完内容后,自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么?
2025-01-06
如何优化ai对话脚本和逻辑(多轮对话测试提升ai上下文理解)
以下是优化 AI 对话脚本和逻辑(多轮对话测试提升 AI 上下文理解)的方法: 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例,尝试提炼模板:独自产出高质量样例较难,可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例,如使用 Claude 3.5 进行对话,输入初始指令,通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈,直至达到预期:AI 可能犯错输出要求外内容,需多轮对话引导,使其不断修正理解,直至达成共识。 用例测试,看看 AI 是否真正理解:找 13 个用例,让 AI 根据模板生成知识卡片,根据结果验证是否符合预期,不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活,可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot(进阶推荐) 为 Bot 添加技能:国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能,可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作,参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot:在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作,可清除对话记录开始新测试,确保能理解用户输入并给出正确回应。
2024-12-29