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在comyui中,使用flux1-dev模型24g显存够吗

Answer

在 ComfyUI 中使用 Flux1-dev 模型,24G 显存是可以的,但建议内存尽量高于 32G 以避免意外情况的发生。如果您的显卡是 24G 或更高,右键 24G 那个 train_flux_24GLora 的文件。修改脚本路径和参数时,要注意底模路径、VAE 路径、数据集路径,还有下面的 clip 路径和 T5xxl 路径的正确填写。ae.safetensors 和 flux1-dev.safetensors 的下载地址为:https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main 。flux 相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b ,百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW-03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/tree/main 。最后下载 dev 的工作流:dev 的官方原版 workflow.json ,或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ,打开 ComfyUI 把工作流或图片拖拽到其中即可。

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References

郑敏轩 :Flux的Lora模型训练

接下来,如果你的显卡是16G的,右键16G那个train_flux_16GLora的文件,如果你的显卡是24G或更高的,右键24G那个train_flux_24GLora的文件,(DB全参微调会对硬件要求更高一些,内存32G是不行的)不过即使是train_flux_24GLora的方式,也建议内存尽量想办法高于32G,避免意外情况的发生。刚没说完,右键用代码编辑器方式打开(图中右边红框的两种任意一种均可,没有可以下载一下)首先我们开头的绿色部分不用动理论上只改红色部分:底模路径、VAE路径、数据集路径,还有下面的clip路径和T5xxl路径:文章开头的4件套,如果你在一个文件夹里,更简单一些,不用分辨,路径填上去就行。如果不在一起,首先找到你的flux1-dev底模的文件,把他的路径复制过来,注意复制过来后还是一套双引号,有同学会多双引号或者漏双引号,以及路径错误,都会导致后面训练无法进行。注意检查,慎重。然后是ae的那个是VAE路径这里注意训练集的路径!是到train截止!里面虽然还有一层文件夹,但是到此为止!往下,在SD3训练相关参数那里,咱们4件套不是还有2位吗?路径在这里(g那个不用管,是SD3里面的)再次提醒检查格式,别漏了,错了这是最简单的少量修改方式,可以直接看下一段:数据集准备。建议随着深入以及经验丰富后再修改关于其他参数,温馨提醒修改其他深入参数的话自己最好最好备份管理。蓝色部分可改可不改,是备注名称。

工具教程:Flux

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main我随后也准备一下百度网盘和夸克网盘。更新:(下面准备了夸克和百度的网盘链接,方便部分同学下载)flux相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608bflux相关模型(体积较大)的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW-03ei0g?pwd=ub9h提取码:ub9h如果GPU性能不足、显存不够,底模可以使用fp8的量化版模型,速度会快很多,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/tree/main最后我们再下载dev的工作流:[dev的官方原版workflow.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/KhTAbaxbconU6PxBfJkcAkt8nJc?allow_redirect=1)上面我把工作流复制上了,用上面这个就行。或者下面官方原版的图片链接,图片导入comfyUI就是工作流。https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png我们打开ComfyUI,把工作流或图片拖拽到ComfyUI里:

工具教程:Flux

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main我随后也准备一下百度网盘和夸克网盘。更新:(下面准备了夸克和百度的网盘链接,方便部分同学下载)flux相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608bflux相关模型(体积较大)的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW-03ei0g?pwd=ub9h提取码:ub9h如果GPU性能不足、显存不够,底模可以使用fp8的量化版模型,速度会快很多,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/tree/main最后我们再下载dev的工作流:[dev的官方原版workflow.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/KhTAbaxbconU6PxBfJkcAkt8nJc?allow_redirect=1)上面我把工作流复制上了,用上面这个就行。或者下面官方原版的图片链接,图片导入comfyUI就是工作流。https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png我们打开ComfyUI,把工作流或图片拖拽到ComfyUI里:

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SD曝显存
在使用 SD 进行超大尺寸绘制时,直接调分辨率绘制超高分辨率的图片(如 10000x768 的清明上河图)通常会爆显存。正常尺寸设置最高到 2048,无法直接设置 10000 的宽度。解决方法是先在 PS 中设置所需尺寸的画布并保存为 jpg 图片,然后将图片放入 ControlNet 中,点击右下角箭头将尺寸信息发送到生成设置,填入正反向提示词,并启用 Tiled Diffusion 插件(方案选择 Mixture of Diffusers)防止接缝产生。 在 ComfyUI 中,模型的安装部署方面,FLUX 模型建议选择 dev 版本,显卡可以的用 fp16,显卡不够用的选 fp8,模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存,“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可设置为 fp8 降低显存使用量,但可能稍降质量。clip 模型(t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors)放在 ComfyUI/models/clip/文件夹,也可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率。Vae 模型下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 在生成过程中,ComfyUI 处理 SDXL 模型比 webUI 更有效率。例如,ComfyUI 生成过程中显存占用率为 7 9GB,每次生成耗时 13 15s;webUI 显存占用率为 8 11GB,每次生成耗时 25s。此外,还可对 SDXL 进行风格控制,添加【新建节点】【实用工具】【SDXL Promot Styler Advanced】节点,通过右键增加输入点将文本提示词赋予 base 和 refiner 并切换风格。
2025-02-02
FLUX低显存怎么安装
如果您的显存较低,安装 FLUX 可以参考以下步骤: 1. NF4 模型下载: 链接:https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 放置位置:ComfyUI/models/checkpoint/中(不像其他 Flux 模型那样放置在 UNET 中) NF4 配套节点插件:git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git 2. GGUF 模型下载: 链接:Flux GGUF 模型:https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件:GGUF 节点包:https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 值得一提的是在最新版本的 ComfyUI 中,GGUF 的节点插件可以在 Manager 管理器中搜到下载安装,NF4 的配套节点插件则搜不到。 3. 对于 8G 以下显存的方案: flux1devbnbnf4.safetensors 放入 ComfyUI\\models\\checkpoints 文件夹内。 ComfyUI_c_NF4 节点:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4 注:如果报错,请更新 BitsandBytes 库。下载放入解压后 ComfyUI\\custom_node 文件夹内,重启 ComfyUI,如果之前没更新,更新后再重启。 相关资源链接: BitsandBytes Guidelines and Flux:https://github.com/lllyasviel/stablediffusionwebuiforge/discussions/981 ComfyUI_bitsandbytes_NF4 节点:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4 flux1devbnbnf4.safetensors:https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 注意使用精度优化的低配模型的话,工作流和原版是不一样的。自己改的话就是把上面官方的这个 fp8 的工作流,只需把底模的节点换成 NF4 的或者 GUFF 的即可。相关生态发展很快,有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设非常速度,以及字节最近发布的 Flux Hyper lora 是为了 8 步快速生图。
2025-01-09
低显存版怎么安装
对于低显存版的安装,以下是相关步骤: 1. FLUX.1 低显存方案(8G 以下): 将 flux1devbnbnf4.safetensors 放入 ComfyUI\models\checkpoints 文件夹内。 下载 ComfyUI_c_NF4 节点:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4 ,放入解压后 ComfyUI\custom_node 文件夹内。 注:如果报错,请更新 BitsandBytes 库,下载放入解压后 ComfyUI\custom_node 文件夹内,重启 ComfyUI,如果之前没更新,更新后再重启。 2. Dreambooth Extension for StableDiffusionWebUI: 在 SD Web UI 中转到“Extensions(扩展)”选项卡,选择“Available(可用)”子选项卡,选择“Load from:(从...加载)”以加载扩展列表,最后在 Dreambooth 条目旁边点击“install(安装)”。 安装完成后,必须完全重新启动 StableDiffusion WebUI。重新加载 UI 将无法安装所需的依赖项。 还需要更新版本的 diffusers,因为 SDWebUI 使用的是 0.3.0 版本,而 DB 训练需要>=0.10.0 版本。没有正确的 diffusers 版本会导致“UNet2DConditionModel”对象没有属性“enable_gradient_checkpointing”的错误消息,以及安全检查器警告。
2025-01-09
comy UI FLUX 低显存
ComfyUI FLUX 低显存运行的相关内容如下: 工作流: 目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。 分阶段处理思路: 先使用 Flux 模型在较低分辨率下进行初始生成以提高效率。 采用两阶段处理,先用 Flux 生成,后用 SDXL 放大,有效控制显存的使用。 使用 SD 放大提升图片质量。 工作流的流程: 初始图像生成(Flux): UNETLoader:加载 flux1dev.sft 模型。 DualCLIPLoader:加载 t5xxl 和 clip_l 模型。 VAELoader:加载 fluxae.sft。 CLIPTextEncode:处理输入提示词。 BasicGuider 和 RandomNoise:生成初始噪声和引导。 SamplerCustomAdvanced:使用 Flux 模型生成初始图像。 VAEDecode:解码生成的潜在图像。 初始图像预览:PreviewImage 显示 Flux 生成的初始图像。 图像放大和细化(SDXL): CheckpointLoaderSimple:加载 SDXL 模型(fenrisxl_SDXLLightning.safetensors)。 UpscaleModelLoader:加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大。 VAELoader:加载 sdxl_vae.safetensors。 ImageSharpen:对初始图像进行锐化处理。 UltimateSDUpscale:使用 SDXL 模型和放大模型进行最终的放大和细化。 最终图像预览:PreviewImage 显示最终放大和细化后的图像。 FLUX 模型的选择: 用半精度 fp8 dev 版本(能用单精度 dev 版本的尽量用),也适合 fp8 的 T8 模型,降低对内存的占用。 记得把 weight dtype 也设置为 fp8,降低对显存的使用。 建议:先关闭高清放大部分,等跑出来效果满意的图片后,再开启放大。 ComfyUI 简介: 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 优势: 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错的时候能清晰发现错误出在哪一步。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势: 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多(常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
2025-01-08
在comyui中,使用flux1-dev模型需要多少显存
在 ComfyUI 中使用 flux1dev 模型所需的显存情况如下: 相关模型的下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 对于 GPU 性能不足、显存不够的情况,底模可以使用 fp8 的量化版模型,下载地址为:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 低显存方案(8G 以下):flux1devbnbnf4.safetensors ,放入 ComfyUI\\models\\checkpoints 文件夹内,下载链接为 https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 。 此外,还提供了以下相关资源链接: BitsandBytes Guidelines and Flux :https://github.com/lllyasviel/stablediffusionwebuiforge/discussions/981 ComfyUI_bitsandbytes_NF4 节点:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4
2024-11-12
ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUI-aki(1)\ComfyUI-aki-v1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1-dev-fp8.safetensors
很抱歉,根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”,暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别,或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性,确保其符合相关软件的要求。
2025-03-07
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型: 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2025-02-05
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora ,放到:comfyUI\\models\\loras 。 3. 百度网盘分享的 flux1depthdevlora.safetensors : 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2024-12-17
2024年10月的AIPO活动相关云文档在哪儿?
以下是与 2024 年 10 月的 AIPO 活动相关的云文档: :包含关于 AI 模型训练的介绍与讲解,如 Eagle 插件批量收藏 3D 图表、不同步数训练时间、使用 MZ 数据集训练 Flux、云服务器训练流程、训练集收集要求、训练模型的时机、角色一致性表现、云服务器训练集设置、模型训练参数设置、模型训练启动与等待等内容。 》,列举了美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司。 :包含 2024 年 10 月 24 日娜乌斯佳:AIGC 商业片落地经验分享等多个日期的智能纪要。
2025-03-28
AI生成PPT,介绍员工持股平台2024年的治理情况
很抱歉,目前知识库中没有关于使用 AI 生成介绍员工持股平台 2024 年治理情况 PPT 的相关内容。但我可以为您提供一些思路和建议来帮助您完成这个任务。 首先,您需要明确 PPT 的结构和主要内容板块。比如,可以包括员工持股平台的概述、2024 年的治理目标和策略、治理成果和关键数据、面临的挑战和解决方案、未来展望等。 在使用 AI 工具生成 PPT 时,您可以向工具清晰地描述每个板块的具体要求和重点内容。例如,对于治理成果板块,您可以要求 AI 突出显示关键的数据和图表,并进行简洁明了的解读。 同时,您还可以参考一些现有的优秀 PPT 模板和案例,以获取更多的灵感和设计思路。 希望这些建议对您有所帮助,如果您还有其他问题,请随时向我提问。
2025-03-22
2月24日ai新闻
以下是 2 月 24 日的 AI 新闻: 帆哥:2024AI 大事纪 3 月:AI 发展持续升温,潞晨科技发布 OpenSora,Suno 发布 V3 版本爆火。 4 月:英伟达发布硬件股价飙升。 5 月:苹果发布 AI 芯片,张吕敏发布 IC light,AI 竞争白热化,伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司,估值超五亿美金。 7 月:快手开源 LivePortrait 模型,表情迁移。 8 月:StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 9 月:阿里云发布模型,海螺 AI 参战,AI 新动态不断,Google 发布 GameGen 实时生成游戏,通义千问 2.5 系列全家桶开源,华为发布 cloud matrix 云计算基础设施,GPT 高级语音模式上线,Meta 发布 AI 眼镜 Orion,AI 代码编辑器 cursor 爆火。 10 月:Pika 发布 1.5 模型,诺奖颁发给 AI 奠基人,特斯拉发布机器人,Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图,智谱 AI 发布 autoGLM,腾讯混元开源 3D 模型。 2 月 24 日社区动态速览 2 月 23 日,AI 切磋大会在 23 个城市同步举行,预计有近 4000 人参与,主题围绕 DeepSeek,邀请各行业专家分享应用场和见解。 向阳乔木介绍了通过结合 VS Code、Cline 插件和 Deepseek API 等工具提升 AI 应用能力的方法,用户可实现自动发送邮件等功能,Cline 作为 AI 编程工具支持多种大模型,用户可通过火山引擎等平台获取 API,通过 MCP 协议可扩展 LLM 功能。 南瓜博士探讨了如何有效引导儿童和青少年从初级认知阶段过渡到更高级的思维模式。 通往 AGI 之路 21 个 mj 风格,105 个 prompt。 张小珺邀请 MIT 计算机科学与人工智能实验室的在读博士松琳解读 DeepSeek、Kimi、MiniMax 注意力机制新论文。 CB Insights 发布重磅报告指出 2025 年人工智能市场的六大趋势。
2025-02-24
2024 年值得关注的中文大模型全景图
2024 年,AI 大模型在生产和生活中落地速度迅猛,被称为国内大模型落地元年。以下是一些值得关注的情况: 国内大模型行业形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。 2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长,中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。 在金融行业,百度以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一;科大讯飞居第二。 在智能终端行业,超半数手机厂商都在使用文心大模型,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌;上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 百度表现突出,截至 11 月,其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露,百度智能云营收达 49 亿元,同比增长 11%。 2024 年 9 月 AI 行业大事记: 9 月 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B;OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日:人工智能生成合成内容标识办法;Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日:钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 大模型进入产业落地后,除了大模型本身能力质量要过硬外,落地应用所需要的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力,大模型的竞争正在加速成为体系化之战。
2025-02-21
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下: 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
明略科技:2024年中国AI Agent行业研究
以下是关于 2024 年中国 AI Agent 行业的相关研究报告: 2024 年 9 月: 《》 《》 2024 年 8 月: 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》指出企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本,尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 2024 年 5 月: 《》提到 AI Agent 市场处于早期阶段,其商业价值在于提升工作均值、实现行业知识库构建、改变工作流程及生产关系。未来,AI Agent 将作为数字生产力,通过与工作流的结合,成为企业知识资产积累与复用的关键角色,推动技术革命。
2025-02-10