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voice agent的定义

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语音代理(Voice Agent)是下一代人机交互界面,具有很大的潜力。它在陪伴、心理疗愈、客服等领域有应用前景。不同场景对其实时性、准确性和创造性有不同需求。其凭借低能耗和直观交互方式,有望在未来实现更广泛的应用和价值。相关文章如《Voice Agent:AI 时代的交互界面,下一代 SaaS 入口》对此进行了探讨,并提出了关注开发者工具、企业工作流和消费者应用等创业投资机会。

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《[Voice Agent:AI时代的交互界面,下一代SaaS入口](https://mp.weixin.qq.com/s/-a2MrHLCG1zXnMr8xbtXJA)》来自海外独角兽,本文探讨了语音代理(Voice Agent)作为下一代人机交互界面的潜力,强调其在陪伴、心理疗愈、客服等领域的应用前景。分析了不同场景对实时性、准确性和创造性的需求,提出了关注开发者工具、企业工作流和消费者应用等创业投资机会。语音代理凭借其低能耗和直观交互方式,有望在未来实现更广泛的应用和价值。《[星空:提示词攻防技术探索](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WY99wzdyViA7aakdTHzciQ3Znad?fromScene=spaceOverview)》本文探讨了提示词在人工智能应用中的重要性及其安全隐患,包括提示词攻击和知识库攻击。提示词攻击是黑客利用特定指令诱导AI执行有害操作,可能导致敏感信息泄露或系统崩溃。为了保障AI应用的安全性,必须了解和防范这些攻击。

通往 AGI 之路

《[Voice Agent:AI时代的交互界面,下一代SaaS入口](https://mp.weixin.qq.com/s/-a2MrHLCG1zXnMr8xbtXJA)》来自海外独角兽,本文探讨了语音代理(Voice Agent)作为下一代人机交互界面的潜力,强调其在陪伴、心理疗愈、客服等领域的应用前景。分析了不同场景对实时性、准确性和创造性的需求,提出了关注开发者工具、企业工作流和消费者应用等创业投资机会。语音代理凭借其低能耗和直观交互方式,有望在未来实现更广泛的应用和价值。《[星空:提示词攻防技术探索](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WY99wzdyViA7aakdTHzciQ3Znad?fromScene=spaceOverview)》本文探讨了提示词在人工智能应用中的重要性及其安全隐患,包括提示词攻击和知识库攻击。提示词攻击是黑客利用特定指令诱导AI执行有害操作,可能导致敏感信息泄露或系统崩溃。为了保障AI应用的安全性,必须了解和防范这些攻击。

小七姐:PromptAgent 论文精读翻译

Noah Shinn,Federico Cassano,Beck Labash,Ashwin Gopinath,Karthik Narasimhan,and Shunyu Yao.Reflexion:Language agents with verbal reinforcement learning.arXiv preprint arXiv:2303.11366,2023.Gizem So˘gancıo˘glu,Hakime ¨Ozt¨urk,and Arzucan ¨Ozg¨ur.Biosses:a semantic sentence similarity estimation system for the biomedical domain.Bioinformatics,33(14):i49–i58,2017.Aarohi Srivastava,Abhinav Rastogi,Abhishek Rao,Abu Awal Md Shoeb,Abubakar Abid,Adam Fisch,Adam R Brown,Adam Santoro,Aditya Gupta,Adri`a Garriga-Alonso,et al.Beyond the imitation game:Quantifying and extrapolating the capabilities of language models.Transactions on Machine Learning Research,2023.Mirac Suzgun,Nathan Scales,Nathanael Sch¨arli,Sebastian Gehrmann,Yi Tay,Hyung Won Chung,Aakanksha Chowdhery,Quoc V Le,Ed H Chi,Denny Zhou,et al.Challenging big-bench tasks and whether chain-of-thought can solve them.arXiv preprint arXiv:2210.09261,2022.Ellen M Voorhees and Dawn M Tice.Building a question answering test collection.In Proceedings of the 23rd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval,pp.200–207,2000.Zhen Wang,Rameswar Panda,Leonid Karlinsky,Rogerio Feris,Huan Sun,and Yoon Kim.Multitask prompt tuning enables parameter-efficient transfer learning.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.Sean Welleck,Ximing Lu,Peter West,Faeze Brahman,Tianxiao Shen,Daniel Khashabi,and Yejin Choi.Generating sequences by learning to self-correct.arXiv preprint arXiv:2211.00053,2022.

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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
CosyVoice
CosyVoice 是一种语音克隆模型。以下是关于 CosyVoice 的相关信息: 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM 中包含 CosyVoice,它能够进行自然的语音生成,具有多语言、音色和情感控制等功能。 在数字人工具中,CosyVoice 被支持用于语音克隆。该工具具有一键安装包,无需配置环境,简单易用。支持生成数字人视频,操作界面中英文可选,系统兼容 Windows、Linux、macOS。使用时需下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。相关链接:GitHub:
2025-01-13
CosyVoice
CosyVoice 是一种语音克隆模型。以下是关于 CosyVoice 的相关信息: 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM 中包含 CosyVoice,它能够进行自然的语音生成,具有多语言、音色和情感控制能力,在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言语音克隆和遵循指令等方面表现出色。 在数字人工具中,CosyVoice 被作为模型支持之一,该工具具有一键安装包、无需配置环境、简单易用等特点,支持生成数字人视频、语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选,系统兼容 Windows、Linux、macOS。使用时需下载 8G+3G 语音模型包并启动模型。相关链接:GitHub:
2025-01-12
Voiceprint Recognition
以下是关于语音识别(Voiceprint Recognition)的相关信息: 算法驱动的数字人: 在算法驱动的数字人中,语音识别(ASR)是重要的一环。它能将用户的音频数据转化为文字,便于数字人理解和生成回应。 语音识别技术的发展: 1. 过去的语音识别工作涉及大量预处理、高斯混合模型和隐式马尔科夫模型,而现在几乎只需要神经网络。 2. 语音识别领域的技术不断更新,例如 Whisper 是一种通用的语音识别模型,在不同音频的大型数据集上训练,是多任务模型,可执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别,目前可通过相关 API 使用 Whisper v2large 模型。 相关模型和技术: 1. 嵌入(Embedding)是文本的数字表示,可用于衡量两段文本之间的相关性,第二代嵌入模型 textembeddingada002 旨在以低成本取代之前的第一代嵌入模型。 2. 图像识别、语音合成、机器翻译等领域也随着技术发展有了新的突破和转变。
2024-10-21
Voice-Swap教程
VoiceSwap 是一款利用 AI 技术将用户声音转换为特色艺术家声音风格的工具。以下是使用 VoiceSwap 的一些基本步骤: 1. 注册并登录 VoiceSwap 网站或应用程序。 2. 上传您想要转换的音频文件,可以是已录制的歌曲 demo、播客或其他音频。 3. 选择您希望转换成的目标艺术家声音风格,VoiceSwap 提供了多种知名艺术家的声音选项。 4. 点击“转换”按钮,VoiceSwap 将使用 AI 模型对您的音频进行声音转换处理。 5. 处理完成后,您可以在网站上预览并下载转换后的音频文件。 6. 如果对转换效果不太满意,您可以调整一些参数如音高、音色等,并重新转换。 7. 转换后的音频可用于制作演示、远程合作或其他创作用途,无需支付录音室费用。 8. VoiceSwap 提供免费试用和付费订阅两种计划,付费版本可以无限次转换,音频质量也更高。 总的来说,VoiceSwap 通过 AI 技术实现了声音转换,操作相对简单,可以为音乐人、播客主持人等提供全新的创作体验。
2024-04-16
AI视频的定义
AI 视频是通过人工智能技术生成或处理的视频内容。从生成方式分类,包含文生视频、图生视频(如 Runway、Pika labs、SD+Deforum 等)、视频生视频(如逐帧生成、关键帧+补帧、动态捕捉、视频修复等)、AI Avatar+语音生成(如 Synthesia、HeyGen AI、DID)、长视频生短视频、脚本生成+视频匹配、剧情生成等。从产品阶段和可用维度分类,不同的产品具有各自的特点和优势。 例如,GoogleAI 视频 Veo2 能够生成具有高度真实感和物理规律的视频,对拍摄风格、角度、运动等的语义理解极佳,能够进行多轮材质变化和 4K 视频输出,具有高真实质感、遵循物理规律、稳定性强等优势,且无需长时间排队等待。 此外,还有以“AI 是谁”为主题的 Video Battle 视频挑战赛,对参赛作品有格式、时间、内容等方面的要求,并设置了相应的奖项。
2025-04-12
问题定义优化助手
以下是关于问题定义优化助手的相关内容: 市面上有很多 Prompt 框架,框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景(所需角色、具备的能力和资源)、问题目标(期望的输出结果和验收标准,如提供商务谈判的完整过程)、提供的资料信息、限制条件(如预算限制等)、角色技能(为目标服务所需调动的技能,如熟悉某个领域的商业案例)和工作流(解决问题时需完成的任务步骤,如信息收集、谈判策略设定等)。细致的内容可能得到更好的结果,但也可能限制可能性,这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面,体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践,写出自己的一条 prompt 及对话分享出来,提交格式为创作思路和目标|prompt 展示|输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化,其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,提到了在不同学段和学科的应用场景,以及向 AI 大模型提问的问题设计,还涉及教育提示词优化助手。
2025-04-11
excel表格导出的用户的对话记录,来进行自定义标签并打标,有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面,以下是一些常见且好用的工具和方案: 1. Microsoft Excel 本身:可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets:具有类似 Excel 的功能,且在线协作方便。 3. R 语言:通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库,如 Pandas:能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具,取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
支持Mac的AI助手,能支持自定义大模型和智能体
以下是为您提供的支持 Mac 且能支持自定义大模型和智能体的 AI 助手相关信息: 在网站上增加一个 AI 助手: 1. 创建大模型问答应用: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认。您也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 2. 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG: 1. Ollama 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 cpu 和 gpu。 2. 它提供了模型库,用户可从中下载不同模型,也支持自定义模型,例如修改模型的温度参数或设置特定系统消息,还提供了 REST API 用于运行和管理模型以及与其他应用程序的集成选项。 3. Ollama 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。安装时访问 https://ollama.com/download/ ,安装完后在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动,可通过 ollama list 确认。 智能体应用的相关介绍: 大模型存在无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等局限性,为提升用户体验和增强业务竞争力,越来越多的企业构建 AI 助手。智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力弥补不足,适用于有企业官网等渠道期望提供产品咨询服务、缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。其典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。
2025-03-23
ai的定义
AI 是某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。它可以被视为一个黑箱,其生态位是一种似人而非人的存在。 AGI 通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 从技术角度来看,GenAI 是一种基于深度学习技术,利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。AIGC 则指利用 GenAI 创建的内容,包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。目前国内主要在相关法律法规框架下对 AIGC 行业进行监管。
2025-03-18