与知识库对话

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：我们可以使用一些判定（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。总结下来，我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. 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）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会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）。另外，AI Agent 也就是 AI 智能体，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。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，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。例如，字节的扣子（Coze），作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论用户是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。这些 Bot 的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后，还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上，让更广泛的用户群体能够与这些 Bot 进行交互聊天。创建智能体可以通过简单 3 步，首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像即可。