以下是一些关于 AI Agent 的案例和相关信息:
Agentic Workflows是强大的工具,能够帮助自动化完成需要决策和推理的复杂任务。在本文中,我们回顾了AI Agents的核心组成部分,包括记忆、工具和推理能力,以及它们如何为Agentic Workflows做出贡献。我们还讨论了常见的工作流模式,如规划、工具使用和反思,这些模式可以单独或组合使用,以创建动态的工作流。此外,我们概述了两个特别有效的用例,Agentic RAG和Agentic Research Agents,并描述了市场上已有的两个AI Agents——Clay的Claygent和ServiceNow的AI Agents的工作流。最后,我们探讨了Agentic Workflows的优势,以及它们的局限性和挑战。AI Agents背后的技术以及我们对它们的理解都在不断发展。
顺着推理引擎的思路,我们可以让LLM自己做自动化的多步骤推理,其间能自己使用搜索引擎,调用工具以及与其它LLM协作,Andrej的LLM OS中就包含了这些模块。最早实现这个想法原型的是AutoGPT还有BabyAGI两个开源的智能代理(AI Agent),就在去年GPT-4刚发布的时候,一时风靡全球科技圈,虽然产品非常原型和早期,但是它们给出了很好的解题思路。人类给出目标,LLM自己分解子目标,就像编程函数的递归调用那样,调用外部工具,自我评估任务是否完成,一步步实现整体目标。现在,随着LLM的推理能力和速度的提高,Agent的思路已经被很多创业公司还有科技巨头用到了自己的产品之中。例如,前段时间最受关注并且饱受非议的Devin,来自纽约的华人创业团队Cognition AI,可以像人类程序员一样自动写代码的Agent,你只需要告诉它你的需求就行,由于演示视频过于科幻,导致被人揭露造假。。行业的另一端,Google在今年的Next与I/O大会上,连续地发布了自己的Agent战略,并且把这个概念放在公司的AI Stack之上,Agent就是接下来Google App的衍生。配图2.05:Google Gemini Agent战略从客服Agent到员工Agent再到代码Agent,以及最新的Google Plan Search,可以自动化多步骤执行搜索任务的Agent。例如,你要找一下附近有折扣的理发店并帮你完成预约,那么新的Plan Search能理解你的需求,自动分解任务,然后调用Google Map还有其它工具,自动的完成你的请求。当然Google现在有底气这样做,还得仰仗Gemini 1.5 Pro的推理能力已经达到GPT-4的水平了。
以下是一些Agent构建平台:1.Coze:Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台,适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具,可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio:这个平台的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:这是百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。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设计良好的工作流。5.斑头雁:这是一个2B基于企业知识库构建专属AI Agent的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景。它提供了多种成熟模板,功能强大且开箱即用。6.钉钉AI超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述,您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别