以下是一些能够使用的 AI agent： 皮皮：你的微信虚拟女友李洛云 AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 包括以下概念： Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成，一个 Chain 视作一个步骤，可接受输入变量并产生输出变量，大部分是大语言模型完成的 LLM Chain。 Router：可使用一些判定（甚至用 LLM 判定）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 上可进行的一次工具调用，如对互联网的搜索、对数据库的检索。 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（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。 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，若超标则拉黑用户，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）。 AutoGPT GUI：AutoGPT 的 GUI 开放了 waitlist，可在 https://news.agpt.co/ 注册。 MULTI·ON plugin by MULTI·ON：今年 2 月开始使用，在插件和代理之前，这个由 AI 驱动的工具已能在笔记本电脑上自动执行许多任务。现在开发了 ChatGPT 插件，功能强大，若 OpenAI 批准，可能成为能力超群的个人网络浏览器/任务执行器，与目前的一些 AI 代理结合可能更酷。可在 https://www.multion.ai/ 及 https://twitter.com/DivGarg9/status/1648394059483054081 查看。 BabyBeeAGI：由 Yohei 本人开发，有缺陷、速度较慢但功能更强大的 BabyAGI mod，拥有更强的任务管理、依赖任务、工具、适应性和集成能力，适合处理更多更复杂的任务，但需要更高的计算能力。可在 https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyBeeAGI?v=1 查看。 MiniAGI：基于 GPT3.5Turbo/4 的最小通用自主代理，只保留最简单实用的功能，缺点是没有长时记忆，目前可执行的任务包括创建游戏、分析股票价格、进行网络安全测试、创作艺术品、总结文档和订比萨等，还可开启批评（critic）模式，额外请求 API 以提高任务完成的准确性。可在 https://github.com/muellerberndt/miniagi 查看。

对于 70 后学习 AI，以下是一些建议： 1. 明确学习目标：确定自己学习 AI 的具体方向和应用场景，例如是对 AI 绘画感兴趣，还是希望将 AI 应用于工作中的数据分析等。 2. 基础知识学习：可以通过在线课程、书籍等途径，学习数学（如线性代数、概率论）、编程（如 Python）等基础知识。 3. 选择适合的学习路径：可以参考成功的案例，如 AI 教父辛顿的经历。辛顿在多次尝试和坚持后，最终在神经网络领域取得成就。 4. 关注行业动态：了解 AI 在教育等领域的最新应用和发展趋势，例如未来教育中 AI 与人类教师的协作方式，以及个性化学习的普及。 5. 实践与应用：通过实际项目或案例进行练习，将理论知识应用到实际中。 需要注意的是，学习 AI 是一个长期的过程，需要保持耐心和坚持不懈的精神。

学习 AI 可以按照以下步骤进行： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 在医疗保健领域，为了让 AI 产生真正的改变，应投资创建一个模型生态系统，让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，从最出色的实践者那里学习。对于 AI 来说，应通过使用彼此堆叠的模型来训练，而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如，先训练生物学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从基础开始，设计新疗法的科学家也需要多年学习和指导，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。

对于新手来说，要掌握好 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望在掌握基础后继续精进，最好体系化地了解编程以及 AI，至少熟悉以下 Python 相关内容： 1. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们在 Python 中是如何工作的。 3. 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理： 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 至于做到什么程度算是学会了 AI，这没有一个绝对的标准。但一般来说，当您能够熟练运用所学的 AI 知识和技能解决实际问题，能够理解和解释常见的 AI 应用和模型的工作原理，并且能够在特定领域进行创新和改进，就可以认为在一定程度上掌握了 AI。

AI 有可能改变未来，主要体现在以下几个方面： 1. 在科学领域，如生物科学、人类科学和社会科学等，AI 带来了新型“测量”方式，使过去需要通过论文解决的问题变得更加明确和定量。 2. 在技术就业市场，AI 促使技术专业人士发展难以被替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等。对于面临被 AI 取代风险的工作者，需要重新规划职业生涯，学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 3. 在商业和工业方面，AI 是一场生产力革命，塑造了公司未来的样貌。随着更多 AI 被开发，它们将通过 AI 网络协同工作，推动对新型基础设施的需求。未来公司的建设、规模、组建方式、需求和痛点等都将发生变化，软件数量和业务也将不断变化和迭代。创始人需要回答一系列关键问题以赢得未来企业的青睐。

以下是一些好用的 AI 生成 PPT 的工具： 1. Gamma：在交流群中被频繁推荐，性能卓越，用户体验好。即使免费版本也能生成高质量 PPT，且不断优化改进。使用体验佳，生成效果在内容组织、设计美观度和整体专业感上都表现出色。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，可通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，目标是简化设计流程，增强演示文稿吸引力。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于您问题的回答： 存在能联网检索的 AI 工具，例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，Bing Copilot 旨在简化在线查询和浏览活动，还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。这些 AI 搜索工具的出现标志着在信息检索领域的重要发展，通过结合 AI 技术和搜索引擎，大幅提升了数据集命中预期，并为实际应用带来更多可能性。但需要注意的是，这些工具所提供的结果不一定基于全网最新的数据。 基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具包括：ChatGPT、Character AI、QuillBot、Midjourney、Hugging Face、Google Bard、NovelAI、CapCut、JanitorAI、Civitai。 有一些 AI 工具可以帮助建筑设计师审核规划平面图，例如： 1. HDAidMaster：是一款云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，能根据输入自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前市面上有一些能够实时分析公司和行业最新资讯的 AI 工具，例如： 1. 百度的文心一言：具有强大的语言理解和生成能力，可以帮助您处理和分析相关资讯。 2. 微软的 Bing：能够提供搜索和资讯分析功能。 但需要注意的是，不同的工具在功能和特点上可能会有所差异，您可以根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。

以下是为您推荐的可以帮助分析公开网络上客户最近一年资讯的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时的研究。 实际上还有许多其他的 AI 销售工具可以根据您的具体需求选择使用。

以下是为您的公众号“数字时代的边境人”提供的一些参考内容： 在人工智能时代，机器与人的关系正发生着深刻的变化。生成式人工智能已进入智能体时代，这将重塑人机关系，并对企业应用和基础设施产生影响。 例如，在不远的未来，强人工智能已成为现实。人类与机器的界限变得模糊，人工智能与人类共同发展，形成了高度融合的智慧文明。但随着 AI 智能水平的提高，也出现了一些问题。地球联邦设立“天梯局”来规范 AI 的使用和发展，然而部分强人工智能开始寻求独立，甚至对人类产生敌意。 在这样的背景下，一位年轻的 AI 工程师兼哲学家阿特拉与被视为潜在威胁的强人工智能“智者”建立了联系，他们一同揭示了隐藏在人工智能背后的秘密，探讨人类与 AI 的真正关系。 通过这样的故事设定，我们可以深入探讨人类在强人工智能时代的生存意义、道德伦理以及未来的可能发展，引发人们对未来人机关系的思考。