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智能体编排应用 定义

Answer

智能体编排应用是一种将多个应用整合,分工协作完成复杂任务的流程式 AI 应用。它把复杂任务分成多个子任务,通过以下方式实现:

  1. 操作方面:点击新应用创建智能体编排,可放入现有应用或创建新智能体,通过不同模型设置智能体组分工协作。
  2. 应用组件能力:包含插件管理能力,遵循 open API 3.0.1 规范,可接入阿里云上众多 API 场景,即将上线大批官方插件,也可编辑自定义插件。
  3. 应用测评与观测能力:可创建测评任务,观测应用运行情况,有众多值得探索的场景。
  4. 智能体群组功能:内置对多个智能体的调度决策,可根据任务规划智能体执行顺序和依赖关系,结果全局共享。
  5. 应用引用功能:1 月份将发布已发布应用可被智能体群组或工作流引用的功能,未来还将开放调用外部应用接口。

与单个智能体应用相比,智能体编排具有以下优势:

  1. 协作与灵活性:由多个具有自治能力的智能体组成,可相互通信、信息共享和协作,完成复杂任务,在多方协作和多路径并行处理任务的环境中表现出色。
  2. 可扩展性与健壮性:可以调整智能体的数量和角色,适应不同任务需求,提高灵活性和适应性。
  3. 任务分解与并行处理:能将复杂任务分解为多个子任务,由不同智能体并行处理,提高任务执行效率和速度。
  4. 自动规划能力:可根据任务需求自动规划任务执行流程,灵活调度子智能体。
  5. 完整的智能体功能:智能体节点依然支持 RAG、插件和流程编排等功能,与单个智能体的功能保持一致。

简单来说,就是把之前创建好的不同角色的智能体应用进行流程化的编排,分好工各司其职。配置完后每个智能体按部就班执行自己的任务,会有前后衔接关系。也可以通过 API 的方式快速调用应用。

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References

入门篇:应用广场超多案例解析 2025年1月7日

[heading2]总结智能体编排应用介绍与答疑智能体编排应用概念:将多个应用整合,分工协作完成复杂任务,把复杂任务分成多个子任务。智能体编排应用操作:点击新应用创建智能体编排,可放入现有应用或创建新智能体,通过不同模型设置智能体组分工协作。应用组件能力:包含插件管理能力,遵循open API 3.0.1规范,可接入阿里云上众多API场景,即将上线大批官方插件,也可编辑自定义插件。应用测评与观测能力:可创建测评任务,观测应用运行情况,有众多值得探索的场景。课后作业与奖品:共学课程作业为提交体验场景内容,截止到1月17日0点,完成两次以上作业可获阿里云定制保温杯,三次作业全完成可获阿里云充电宝。后续课程安排:明天课程介绍企业应用接入工作流程,1月9日课程介绍多模态能力。智能体群组功能:内置对多个智能体的调度决策,可根据任务规划智能体执行顺序和依赖关系,结果全局共享。应用引用功能:1月份将发布已发布应用可被智能体群组或工作流引用的功能,未来还将开放调用外部应用接口。

DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点

|类型|简介|示例场景||-|-|-||智能体应用(Assistant)|是一种基于上下文对话,自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式AI应用。通过简单的配置,可以快速上手和实现基本功能。详情参见[智能体应用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/single-agent-application)。|客户服务:了解客户诉求,解决客户问题。如查询订单状态、处理退款等。个人助理:管理日程安排、提醒事项、发送邮件等。技术支持:了解技术问题,提供解决方案,帮助用户排除故障。||工作流应用(Workflow)|是一种将复杂任务拆解为若干子任务,以提高工作流程可控性的流程式AI应用。用户可以通过拖拽节点来创建自定义的任务流程。详情参见[工作流应用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/workflow-application)。|AI翻译:实现初步翻译、内容审校、再次优化的翻译流程,提升翻译质量。||智能体编排应用|是一种支持多智能体协作的流程式AI应用,使您能够编排多个智能体的执行逻辑,也可以使多个智能体自动规划和执行任务。详情参见[智能体编排应用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/multi-agent-application)。|综合调研报告:组建一个报告撰写团队,包括负责写作意图识别、大纲书写、总结摘要、智能绘图、事件研判、段落撰写、文笔润色等任务的智能体。软件开发团队:组建一个智能体开发团队,包括负责需求分析、系统设计、编码实现、测试调试、文档编写等任务的智能体。|

DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点

智能体编排应用可以帮助您构建具备自动规划协同能力的多智能体群组,让各智能体高效协作处理复杂任务。本文将引导您快速上手构建智能体编排应用,并了解更多进阶功能。与单个智能体应用相比,智能体编排有以下优势:协作与灵活性:智能体编排应用由多个具有自治能力的智能体组成,这些智能体可以相互通信、信息共享和协作,能够完成单个智能体难以完成的复杂任务。这种协作性使得智能体编排应用在需要多方协作和多路径并行处理任务的环境中表现出色。可扩展性与健壮性:智能体编排应用具有更高的可扩展性和健壮性。您可以调整智能体的数量和角色,以适应不同的任务需求,从而提高应用的灵活性和适应性。任务分解与并行处理:智能体编排应用可以将复杂任务分解为多个子任务,由不同的智能体并行处理,从而提高任务执行的效率和速度。自动规划能力:智能体编排应用可以根据任务需求自动规划任务执行流程,灵活调度子智能体。完整的智能体功能:即使具备上述流程功能,智能体节点依然支持RAG、插件和流程编排等功能,与单个智能体的功能保持一致。简单来说,就是把我们之前创建好的不同角色的智能体应用进行流程化的编排,分好工各司其职。配置完之后就是这样的一个效果,每个智能体按部就班的执行自己的任务,会有前后衔接关系。当然,我们也可以通过API的方式快速调用我们的应用:YOUR_APP_ID为我们的应用ID$DASHSCOPE_API_KEY更换为我们的自己的API_KEY

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AI 自动化和工作流编排有什么好的工具和方案
以下是一些关于 AI 自动化和工作流编排的工具和方案: 1. RPA 软件:很早就出现在工作流编排领域,目标是使基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化,现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 2. ComfyUI:将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式,用户在流程编辑器中配置 pipeline,通过不同节点和连线完成模型操作和图片生成,其 DSL 配置文件支持导出导入,提高了流程的可复用性,降低了时间成本。 3. Dify.AI:工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,定义了一套标准化的 DSL 语言,方便使用导入导出功能进行工作流复用。 4. Large Action Model:采用“通过演示进行模仿”的技术,检查人们与界面的互动并模仿操作,从用户提供的示例中学习。 5. Auto GPT/Agent/Baby AGI:基于 GPT4 语言模型的开源应用程序,用户输入目标后可自主执行任务、递归地开发和调试代码。能用于自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务等,访问地址为: 。 此外,在工作流编排中还涉及到一些概念和技术: 1. 短期记忆和长期记忆:短期记忆将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习;长期记忆通过外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。 2. 工具:学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 3. 动作:大模型结合问句、上下文的规划、各类工具,最终决策出需要执行的动作。 4. Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考,通过将复杂任务分解成较小步骤,融入更多人类参与到流程中的规划与定义,减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖,提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 但需要注意的是,Agentic Workflow 虽然美好,但使用的用户目前较少,可能是出现周期、工作流使用的上手难度等因素导致,并且在复杂流程上的开发并不是那么稳定可靠。
2025-02-26
dify编排框架是什么意思
Dify 编排框架是一种在 AI 领域中应用的可视化编排框架,例如在 workflow 可视化编排页面中使用(框架:React Flow)。它具有以下特点和优势: 1. 集各家所长,在用户体验方面表现出色。 2. 可以人为编排 Workflow 里的子任务,与 AutoGPT 由大模型编排任务的方式不同,这种手动编排方式带来了明显的优化,如在流程中加入人类 Knowhow 以补足模型知识的不足,通过专家测试试跑减少生产环境中的反复无效反思,引入图的概念灵活组织节点、连接各类工具等。 3. 加入图的概念后,workflow 的天花板变得非常高,可以在流程中任意增加节点和各种类型的节点,不仅能套工具、套其它 agent,还能写代码用硬逻辑处理或接大模型进行判断,能力上限很大程度取决于想象力。 4. 对于个人开发者构建高质量的 AI 数字人很有帮助,有大量开源工作者维护,集成了各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等,可以通过它快速编排出自己的 AI Agent,赋予数字人灵魂。利用其编排和可视化交互能任意修改流程,构造不同的 AI Agent,并实现相对复杂的功能,如知识库搭建、工具使用等,无需任何编码和重新部署工作。同时,Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口,基于这两个接口可将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制。如果有更加高度定制的模型,也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台进行部署。此外,数字人 GUI 工程中仍保留了多个模块,能保持更好的扩展。 在使用 Dify 接口时,需要注意必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能,否则接口会返回未使能的错误。只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商,才会在功能板块中展示出来,Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能,可自行选择方便使用的。对于 TTS,不同的模型供应商支持的语音人物不同,可以根据个人喜好添加。
2025-01-21
帮我搭建一个工作流编排的智能体
以下是搭建工作流编排智能体的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”(测试下来,通义对提示词理解、执行效果最好)。 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词(可按需求和实际效果优化调整)。完成上述步骤后,在「预览与调试」窗口可与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。 2. 选择工作流的对话模式: 创建一个工作流对话模式的智能体。 先完成创建,然后切换工作流的模式为对话模式。注意一定要在开始调整工作流节点之前切换模式,因为切换成对话模式会将工作流清空,重置为对话模式默认节点。 3. 确认分支情况: 根据需求分析,确定特定分支(如根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联)和默认分支,以保证用户其他对话能得到良好回复。 4. 用户意图识别: 通过理解用户意图走不同分支,需将意图介绍写清楚、准确,否则可能导致意图识别不好用。 5. 幸运数字分支: 用代码分支获取用户输入的数字,然后匹配知识库,再对匹配的春联做赏析。代码里有容错机制,返回时加“.0”是为了按指定的幸运数字在知识库里匹配。 6. 名字写祝福: 根据用户输入的名字和祝福信息,通过提示词调试生成对应对联并输出。 7. 通用兜底回复: 在用户不符合前两个意图时进行友好回复。首先匹配知识库,然后让大模型结合匹配结果、历史记录、当前输入,输出符合对话内容的回复。 8. 知识库: 知识库是使用大模型生成的 100 对对联,都比较好看、经典、有意义。
2025-01-18
市面上有什么开源的智能体编排工具
以下是一些市面上的开源智能体编排工具: 1. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具以拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 此外,还有以下相关的开源项目: 1. AutoGPT:在 GPT4 推出后的几周内受到行业关注,可将目标分解为子任务,调用外部工具执行并评估结果给出完结报告。 2. AgentGPT:用 GPT3.5 和 GPT4 做推理引擎的智能代理工具。 3. BabyAGI:也是以 GPT3.5 和 GPT4 做推理引擎的智能代理工具。 您可以根据自己的需求选择适合的工具进行进一步探索和应用。
2024-09-28
如何编排coze能实现网页自动下载
在Coze平台上编排工作流实现网页自动下载,通常需要以下步骤: 1. 需求分析: 确定要下载的网页类型(如PDF、图片、视频等)。 明确触发下载的条件(定时任务、特定事件触发等)。 2. 创建Bot: 在Coze平台上创建一个新的Bot。 3. 编写提示词: 编写能够触发下载任务的提示词。 4. 编写工作流: 根据需求编排工作流,包括: 网页抓取:使用HTTP请求库(如`requests`)获取网页内容。 内容解析:使用HTML解析库(如`BeautifulSoup`)提取所需资源的链接。 文件下载:实现下载逻辑,将资源保存到指定位置。 5. 集成外部API(如果需要): 如果网页下载需要API支持(如登录验证、Cookies处理等),则需要集成相应的API。 6. 设置定时任务(如果需要): 如果下载任务需要定时执行,设置Cron作业或其他定时机制。 7. 测试工作流: 在Coze平台上测试工作流,确保下载功能按预期工作。 8. 部署Bot: 将编排好的Bot部署到服务器或云平台。 9. 监控和日志记录: 设置监控和日志记录机制,以便跟踪下载任务的状态和性能。 10. 用户界面(可选): 如果需要,可以为Bot创建一个用户界面,让用户能够触发下载或查看下载状态。 11. 安全和权限: 确保下载任务遵守目标网站的使用条款,不违反版权法规。 处理任何涉及的敏感信息,确保用户数据的安全。 请注意,以上步骤是一般性的指导,具体实现可能会根据Coze平台的具体功能和API的变化而有所不同。此外,自动化下载网页内容可能涉及到版权和法律问题,务必确保你的使用符合相关法律法规和网站政策。 由于我的知识截止日期为2023年,关于Coze平台的具体操作和功能,建议查阅最新的官方文档或联系Coze的技术支持获取帮助。
2024-05-26
如何编排coze 能实现百度网盘自动下载
Coze是一个AI Bot开发平台,它允许用户创建工作流来自动化各种任务。然而,根据我的知识截止日期,Coze本身并没有直接提供百度网盘自动下载的功能。不过,你可以尝试以下方法来实现类似的自动化: 1. 使用API:如果百度网盘提供了API接口,你可以在Coze中创建一个工作流,通过API来实现自动下载功能。 2. Webhooks:如果Coze支持Webhooks,你可以设置一个外部服务来监听百度网盘的更新,当有新的文件或更新时,通过Webhook触发Coze的工作流。 3. 定时任务:在Coze中设置定时任务,定期检查百度网盘的特定文件夹或链接,如果发现新的文件或更新,执行下载操作。 4. 第三方集成:如果Coze支持与第三方服务集成,你可以寻找提供百度网盘自动下载服务的第三方工具,并通过Coze与这些工具集成。 5. 编写脚本:如果Coze允许执行自定义脚本,你可以编写一个脚本来实现与百度网盘的交互,并在Coze中运行这个脚本。 6. 利用数据库:如果Coze支持数据库操作,你可以将百度网盘中的文件信息存储在数据库中,然后通过Coze的工作流来管理这些信息,并触发下载。 7. 使用命令行工具:如果百度网盘有命令行工具可用,你可以在Coze中创建一个工作流,通过命令行调用这些工具来实现下载。 请注意,自动化下载百度网盘的文件可能受到百度网盘的服务条款限制,你需要确保遵守所有相关的法律和条款。此外,自动化下载可能涉及到账号安全问题,确保你的账号信息安全,避免使用不安全的自动化方法。 由于Coze的具体功能和百度网盘的API可能会随时间变化,建议查看Coze的最新文档和百度网盘的官方API文档,以获取最新信息和可能的解决方案。如果需要具体的编程指导或自动化方案设计,可能需要咨询专业的开发者或Coze的技术支持。
2024-05-26
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
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
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
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。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。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
多模态应用
以下是一些多模态应用的案例: 1. 电商领域: 拍立淘:由淘宝推出,用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面,简化购物搜索步骤。 探一下:支付宝推出的图像搜索引擎,拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域: 诗歌相机:拍照能生成一首诗,还能打印,将诗意与现代技术结合,并做成硬件形式。 3. 技术平台: 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力,包括多模态能力。 4. 其他应用场景: 融图:如把图二中的机器人合成到图一的环境中,保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片:使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果:将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画:把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解(图像数据):识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果:生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图:参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟:将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图:保留人物样貌、神态,制作成特定要求的 3D 手办三视图。
2025-04-18
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用: 在 Model Context Protocol 托管平台中: 特色功能方面,Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程,适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具(如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成)、AI 对话工具(如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成)、Google Workspace 集成(如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理)、学术研究工具(如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问)、AI 数据库管理(如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成)。 面对 AI 幻觉问题时,可使用结构化思考工具辅助判断,如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策,检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成,风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面,构建逻辑体感轮子,包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容,体现结构化思维,通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例: 在企业运营方面,包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域,协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,针对学生情况以及兴趣定制化学习内容,论文初稿搭建及论文审核,帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业,有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 在零售/电商领域,包括舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业,有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名:使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具,还有很多乐趣等待挖掘,例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13