直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

如果开发agent

回答

开发 Agent 可以从以下几个方面考虑:

  1. 技术基础与经验:
    • 对于 ComfyUI 新人来说,之前更多使用 Coze 做 Agent,涉及绘图功能会调用 Coze 的图像流。但图像流较弱时,会在 Glif 上做 Bot 并以插件调用 API 完成绘图功能。Glif 提供的云端 ComfyUI 带来更多图像玩法。
    • Coze 的工作流和 ComfyUI 的图像流代表了 Agent 内部两个子领域的领先水平,但大多数同学专注一个领域精进,好处是能做出落地的 Agent,短期短板是依赖平台或社区弥补。
    • 例如,熟悉 Coze 的同学开发助理类 Bot 便捷,但出图自由度不高;熟悉 ComfyUI 的同学能完成高水平图像、视频流,但流程中 Agent 含量不高。
    • 只要从擅长的阵地向另一块多迈出一步,就能更好把控 Agent 中各种节点的设计和运用。
  2. 赚钱与应用方向:
    • 赚钱方式多样,如 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等。
    • 从做产品角度,选择的方向是 Agent。如 WebPilot 作者开发长文写作的 Agent 并对外提供接口。
    • 熟悉业务结合 AI 能力打磨产品是护城河,是 AI 应用开发者应坚持的方向。
  3. 市场机遇:
    • AI Agent 开发正迎来重要市场机遇期,我们正经历人机交互范式的重大转变。
    • 从精准交互到理解模糊意图,从信息孤岛到整合多源信息,从单一功能到全流程服务,每个领域都在寻找适合的 Agent 解决方案,带来前所未有的开发需求。
    • 百宝箱的基因优势突出,依托支付宝庞大的线上线下商家网络和生活服务小程序生态,为开发者打开通向本地生活服务的大门。
    • 本地生活服务是体现 Agent 价值的领域,复杂场景正是 Agent 擅长应对的。
    • 技术浪潮不停,发现贴近生活、困扰用户的痛点是应用机遇,“让复杂的事情变简单”是开发者的使命。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

彬子: 基于ComfyUI做油管封面Agent

我是个ComfyUI新人。在此之前更多的是使用Coze来做Agent,涉及到绘图的功能也是调用Coze的图像流来完成。但当时的图像流还挺弱的,我曾为了优化这个问题在Glif上做了若干个Bot,以插件调用API的方式来完成绘图功能的调用。Glif提供了一个有限节点集合的云端ComfyUI,带来了更多图像的玩法。这个过程让我也有些新的体会Coze的工作流和ComfyUI的图像流代表了在Agent内部这两个子领域最领先水平。但大多数同学是专注在其中一个领域中持续的精进。好处是在扎的够深才能做出真正落地的Agent。短期的短板另一块非常依赖平台或社区来建设弥补。举两个相对的例子:1.从熟悉Coze的同学视角,在Coze上有非常丰富的工作流节点和配套能力,开发助理类Bot非常便捷,但在流程中如果想出图自由度是不高的,几乎依赖平台的封装,或一些三方的插件。2.从熟悉ComfyUI的同学视角,ComfyUI有非常繁荣开源的节点和图像模型来完成高水平的图像,视频流。但流程本身的Agent含量不高,可能在反推图像信息会使用到Ollama等一些本地大模型。那其实我们只要从自己擅长的阵地向另一块阵地多迈出一步,就能揉合更整体的把控住在一个Agent中如何设计和运用各种节点来实现最终想要的,多掌握一些,限制就少一些。题外话:现在Coze将图像流的概念弱化拆解掉,可能也是认为优秀的Agent开发者,在一个Agent中使用工程节点和图像节点应该是灵活相通的,不需要过多设限。

从GPTs/GLMs如何赚钱谈起:AI应用的曙光在哪?

(这部分是应用开发相关的,不是GPTs)其实赚钱的方式有很多种,在财猫同学的群里,我也结交了很多通过AI赚到钱的朋友。Key商、写书、卖课、接项目、做镜像站等等等等...但是如果真正从做产品的角度去说的话,我选择的方向还是Agent。在上面提到过的WebPilot作者,最近又开发了一个长文写作的Agent,对外提供接口。效果非常惊艳,作为同行,我研究了很久,还是忍不住给出赞叹!我本人其实一直都是Agent的忠实拥护者,看过市面上大多的开源框架,也研究了很多闭源产品的实现。早先的时候我也天真地想过自己做一套通用的框架,在各种场景里去用。后来等到真正做的时候才发现,这个想法其实现阶段还是比较天真。这麽多年产品的经验也告诉我,熟悉业务才是正道。熟悉业务之后,结合AI的能力真正去打磨产品,这部分东西,就是护城河。这个方向,也是我始终认为AI应用开发者应该坚持的一个方向。所以,加油吧,朋友们,期待AGI早日到来。

搓了一周支付宝智能体,我看到的人机交互新未来

毫无疑问,AI Agent开发正迎来一个重要的市场机遇期。当下,我们正在经历AI带来的人机交互范式的重大转变。从精准交互到理解模糊意图,从信息孤岛到整合多源信息,从单一功能到全流程服务,每个领域都在寻找适合自己的Agent解决方案。这种转变带来了前所未有的开发需求。在众多智能体编排平台中,百宝箱的基因优势尤为突出。依托支付宝庞大的线上线下商家网络和生活服务小程序生态,它为开发者打开了一扇通向本地生活服务的大门。而本地生活服务恰恰是最能体现Agent价值的领域,一次外出用餐可能涉及查店、订位、导航、点餐、支付、评价等多个环节;一次旅行计划可能需要机票、酒店、景点、用餐等诸多安排。这些由多个微需求组成的复杂场景,正是Agent最擅长应对的。技术的浪潮永不止息,而真正的应用机遇常常在于发现那些最贴近生活、最困扰用户的痛点。“让复杂的事情变简单”,这正是AI Agent开发者的使命所在。过去的互联网革新了信息获取,而未来的Agent将革新服务体验。对开发者而言,这无疑是一个值得深耕的新蓝海。BTW,如果你也想参加支付宝百宝箱的创作者活动,来官方群里跟进迭代进度,看看其他开发者都在搓什么?https://mp.weixin.qq.com/s/Lz9leZy9HYSz71Wu8_-fUA以上,既然看到这里,如果觉得不错,不妨随手点个赞、在看、转发三连,这将对我有很大的帮助。谢谢你的阅读?

其他人在问
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
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息: SVD 介绍: 简介:Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型,用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能,用户可调整多种参数,但对硬件要求较高,支持的图片尺寸较小,应用场景受限。 模型版本:开源了两种图生视频的模型,一种能生成 14 帧的 SVD,另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL,发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献:提出系统的数据管理工作流程,将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集;训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型;通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验,预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器,有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南: 直接使用百度网盘里准备好的资源,可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题,可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中,基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt,需放到指定路径下。 总结: Sora 发布后,此前的视频生成模型相形见绌,但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰,帧与帧过渡自然,能解决背景闪烁和人物一致性问题,虽目前最多生成 4 秒视频,与 Sora 的 60 秒差距大,但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术,尝试不同部署微调方式,介绍更多技术模型,更多精彩内容后续放出。 同时,您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论,涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向,可私信或添加微信号:【m_aigc2022】,备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器(OpenCLIP)将文本输入转换为向量表示,利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像,在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布,最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量,可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中,将一段文本输入到模型中,经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片;图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵,用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),其代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
runway的开发公司
Runway 是由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司开发的。其在 2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型。目前 Runway 支持在网页(https://runwayml.com/ )、iOS 访问,网页端目前支持 125 积分的免费试用额度(可生成约 105s 视频),iOS 则有 200 多,两端额度貌似并不同步。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器(OpenCLIP)将文本输入转换为向量表示,利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像,在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布,最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量,可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
我是一个前端开发人员,在工作中,我可以使用哪些ai工具提效
以下是一些适合前端开发人员在工作中提效的 AI 工具: 1. 辅助编程工具: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody:Sourcegraph 推出的代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium:通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同,可根据需求选择。 2. 测试用例生成:AI 在生成测试用例方面具有显著优势,能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写时间和成本。通过合理应用 AI 工具,可提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 3. 网页原型图生成工具: 即时设计:https://js.design/ ,可在线使用的「专业 UI 设计工具」,注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev:https://v0.dev/ ,Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统,能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix: ,用户友好,无需编码知识即可创建和自定义网站,提供广泛模板和设计选择,以及多种功能。 Dora:https://www.dora.run/ ,通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-14