AI智能体

langchain 概述 langchain是LLM与AI应用的粘合剂，是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序过程，它也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。 chains，langchain把提示词、大语言模型、结果解析封装成chain，并提供标准的接口，以便允许不同的chain形成交互序列，为AI原生应用提供端到端的chain。 content='Hi.'), SystemMessage(content='你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI content='Hi.'), SystemMessage(content='你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI

AI智能体(二)

model_name': 'glm-4', 'finish_reason': 'stop'}, id='run-b982480c-39d9-4445-8888-62a10339ef86-0')]} 状态持久化 许多AI

AI智能体(五)

接AI智能体(四) MetaGPT 环境装配 metagpt下载地址：https://github.com/geekan/MetaGPT conda create -n metagpt python= 3.5-turbo api_key: "******" 测试： 在终端命令行中进入Meta-GPT-main目录中执行 metagpt "Write a cli snake game" 单动作智能体 多动作智能体 import asyncio import sys import subprocess from metagpt.llm import LLM from metagpt.actions import

AI智能体(四)

接AI智能体(三) memory工具使用 以往，我们都是直接跟大模型进行交互，没有办法系统的实现记忆。 在上图中，用户在向大模型问问题时会首先读取记忆体，查看以往是否回答过相同的问题或者相关的文档可以参考。 如果有就会返回并添加到提示词模版中，再通过大模型的处理得到答案，得到答案之后再将答案反写回记忆体，这是一个循环的过程。 history.add_ai_message('你好，我是AI助手，有什么可以帮你的吗？') history.add_ai_message('你好，我是AI助手，有什么可以帮你的吗？')

AI智能体(六)

接AI智能体(五) Dify Dify是一个开源的Agent开发平台，使用Dify有两种方式，一种是使用Dify的在线平台。https://cloud.dify.ai。 一种是进行私有化部署。 DEPLOY_ENV: ${DEPLOY_ENV:-PRODUCTION} CHECK_UPDATE_URL: ${CHECK_UPDATE_URL:-https://updates.dify.ai true} WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS: ${WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS:-hello@dify.ai ssrf_proxy_network # ssrf_proxy server # for more information, please refer to # https://docs.dify.ai WVF5YThaHlkYwhGUSmCRgsX3tD5ngdN8pkih} AUTHENTICATION_APIKEY_USERS: ${WEAVIATE_AUTHENTICATION_APIKEY_USERS:-hello@dify.ai

AI 智能体（AI Agent）的开发

AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。 1.需求分析与定义1.1明确目标确定 AI 智能体的核心功能和应用场景（如聊天机器人、推荐系统、自动驾驶等）。定义智能体的输入、输出和交互方式。 5.2模块集成将 AI 模型集成到应用程序中。与其他模块（如数据库、用户界面）进行交互。5.3性能优化优化模型推理速度（如模型量化、剪枝）。 验证 AI 智能体在实际场景中的表现。6.3用户测试邀请目标用户进行测试，收集反馈。根据反馈调整模型和系统。7.部署与监控7.1部署环境选择部署平台（如云端、边缘设备）。 总结AI 智能体的开发流程包括需求分析、数据收集、模型设计、训练与评估、系统集成、测试验证、部署监控和维护迭代。通过合理规划和使用工具，可以高效地开发出功能强大、性能优异的 AI 智能体。

AI 智能体（AI Agent）的应用

AI 智能体（AI Agent）的应用非常广泛，几乎涵盖了我们生活的方方面面。它们能够自主地感知环境、做出决策并执行行动，从而完成各种复杂的任务。以下是一些 AI 智能体的典型应用场景。 娱乐：游戏 AI： 在游戏中扮演各种角色，例如敌人、队友、NPC 等，提高游戏的可玩性和挑战性。内容创作： 能够生成文本、图像、音乐等内容，例如写小说、作诗、绘画等。 一些具体的例子：谷歌 DeepMind 的 AlphaGo： 击败了人类围棋冠军，展示了 AI 在复杂决策领域的强大能力。亚马逊的 Alexa： 能够通过语音指令控制家电设备、播放音乐、查找信息等。 百度的文心一言 APP 上的智能体： 可以进行“视频对话”、背单词、纠正口语，还可以通过 AI 智能体模拟面试、与 AI 古人对话等，体现了 AI 智能体在内容创作和人机交互方面的应用。 总而言之，AI 智能体正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断发展，AI 智能体的应用领域还将不断拓展，为我们带来更多的便利和创新。

【AI智能体的应用】

AI智能体的开发

AI智能体的开发技术方案是一个复杂且多层面的决策过程，它需要根据智能体的具体功能、性能要求、部署环境、可扩展性以及团队的技术栈来综合考量。 以下是一个全面且分层的AI智能体开发技术方案，涵盖了从数据到部署的各个环节。 强化学习 (如果需要): Stable Baselines3/Ray RLlib: 用于训练决策制定型智能体，例如游戏AI、资源调度。 4 智能体逻辑与编排这是将AI模型能力“串联”起来，实现复杂行为的核心。Prompt Engineering: 精心设计给LLM的指令，定义智能体的角色、目标、约束和输出格式。 通过对上述各个层面的精心规划和技术选型，可以构建出健壮、高效且智能的AI智能体。

AI 智能体（AI Agent）的开发框架

AI 智能体（AI Agent）的开发框架是构建智能体的核心工具和平台，它们提供了从数据处理、模型训练到部署和监控的全流程支持。以下是常用的 AI 智能体开发框架及其特点。 5.2H2O.ai特点：提供自动化的机器学习和深度学习工具。支持大规模数据处理和分布式计算。适用场景：企业级机器学习应用。 8.低代码/无代码 AI 平台8.1Google AutoML特点：提供自动化的模型训练和部署服务。支持图像、文本、表格数据等多种任务。适用场景：快速构建 AI 应用。 适用场景：企业级 AI 解决方案。总结AI 智能体的开发框架涵盖了从数据处理、模型训练到部署和监控的全流程。

AI智能体平台的搭建

搭建一个AI智能体平台是一个系统工程，需要综合考虑技术架构、组件选型、开发流程和运维管理。基于我们之前讨论的平台组件和功能，以下是搭建AI智能体平台的主要步骤和关键考虑因素。1. 技术栈选择 (Technology Stack Selection):编程语言： 选择适合AI开发、系统编程和大规模部署的语言（如Python, Java, Go）。 AI/ML框架： 集成TensorFlow, PyTorch等机器学习和深度学习框架，支持智能体中的模型训练和推理。 人才： 搭建和运营AI智能体平台需要跨领域的专业人才，包括AI工程师、后端工程师、DevOps工程师、数据科学家等。生态系统： 考虑平台是否需要开放API或SDK，构建开发者社区，形成生态系统。 搭建AI智能体平台是一个持续演进的过程，通常从核心功能开始，逐步完善其他模块，并根据实际应用的需求和反馈进行迭代优化。

AI智能体的开发框架

AI 智能体的开发框架是一系列工具、库和平台的集合，旨在简化和加速 AI 智能体的构建、训练和部署过程。 AI 智能体应用。 AI 智能体开发框架的共同特点：智能体框架： 定义智能体的结构和行为，包括感知、决策和行动等模块。强化学习算法： 提供多种强化学习算法，用于训练智能体。 环境模拟： 提供模拟环境，用于训练和测试智能体。总而言之，选择合适的 AI 智能体开发框架需要根据具体项目需求进行评估。 理解不同框架的特点和适用场景，可以帮助你做出更明智的选择，并更高效地开发出强大的 AI 智能体。

AI智能体的功能规划

AI智能体的功能规划需围绕其核心定位（如效率工具、决策助手、交互伙伴等），结合用户需求、技术可行性及场景特点，系统性地设计“基础功能+进阶能力”，确保智能体既能解决核心问题，又能通过差异化功能提升竞争力 一、基础功能：智能体的“必备能力”基础功能是智能体运行的核心支撑，确保其能完成最基本的感知、认知与交互任务，适用于所有类型的AI智能体（无论垂直领域或通用场景）。1. 二、进阶功能：智能体的“差异化竞争力”进阶功能是智能体满足特定场景需求、提升用户体验与价值的关键，需根据目标用户（如B端企业、C端消费者）和领域（如医疗、教育、金融）针对性设计。1. 动态内容推荐：根据用户画像推荐个性化内容（如教育智能体为小学生推荐拼音课程，为大学生推荐考研资料）。交互风格适配：调整回复语气与复杂度（如对老年人用简单词汇，对专业人士用术语）。3. 五、总结AI智能体的功能规划需遵循 “基础功能打地基，进阶能力塑差异” 的原则：基础功能 是刚需（如理解用户输入、提供有效回复），确保智能体“能用”；进阶功能 是壁垒（如个性化推荐、复杂任务处理），决定智能体

如何打造高效AI智能体？

三个核心观点： 别啥都用智能体 越简单越好 像智能体一样思考 几年前大家刚开始玩AI时，做的都是基础功能——比如总结、分类、提取信息，这些当时觉得超神奇，现在已成标配。 第一点：别啥都用智能体智能体适合处理复杂高价值的任务，不是万能升级方案。啥时候该用智能体？ 举个正面例子——写代码为什么适合智能体？ ） 总结：AI智能体要用对场景、简单起步、理解它的局限。 智能体不是万金油，找准高价值复杂场景 先做减法，核心三件套跑通再优化 换位思考，理解智能体的局限

AI智能体的开发流程

AI智能体的开发流程是一个多阶段、迭代的过程，它将机器学习、软件工程和领域知识结合在一起，旨在创建一个能够感知、推理、学习和行动的自主系统。下面是一个详细的AI智能体开发流程。1. 需求分析与概念化 (Requirement Analysis & Conceptualization)这是所有项目的基础，对于AI智能体尤为重要，因为其能力和边界需要清晰定义。 （例如：自动客服、决策支持、图像识别、游戏AI、推荐系统等） 预期目标： 成功衡量标准是什么？（例如：准确率、响应时间、用户满意度、效率提升等） 用户/环境： 智能体将为谁服务？在什么环境下运行？ 模型选择与开发 (Model Selection & Development)这是AI智能体的“大脑”构建阶段。 监控、维护与迭代优化 (Monitoring, Maintenance & Iterative Optimization)AI智能体不是“一次性”产品，需要持续的监控和优化。

AI 智能体的开发技术

AI 智能体的开发框架是用于构建和部署 AI 智能体的软件工具和技术的集合。它们提供了一组预先构建的组件、API 和工具，简化了智能体的开发过程。以下是一些常见的 AI 智能体开发框架。1. AutoGen特点： 由微软推出，用于多智能体协作 包含用户智能体和助手智能体两种角色 支持智能体之间的交互和协作 适用于：需要多个智能体协同完成任务的应用3. OpenAI Gym特点： 由 OpenAI 推出，用于强化学习算法的开发和评估 提供各种强化学习环境 方便开发者测试和比较不同的算法 适用于：需要进行强化学习算法研究的应用如何选择 AI 智能体开发框架 选择 AI 智能体开发框架时，需要考虑以下因素：项目需求：确定智能体的功能需求、交互方式、学习方式等。技术栈：选择与现有技术栈兼容的框架，降低开发成本。开发团队：考虑开发团队的技术能力和经验。 总结AI 智能体开发框架是构建 AI 智能体的重要工具，选择合适的框架可以提高开发效率、降低开发成本。希望以上信息能帮助您更好地了解 AI 智能体开发框架。

AI智能体的开发框架

AI智能体的开发框架指的是用于构建、部署和管理AI智能体的工具、库、平台和方法论的集合。选择合适的框架对于加速开发、确保可伸缩性、可维护性和最终的部署效果至关重要。 以下是一些主流的AI智能体开发框架和相关技术，可以根据具体需求进行选择和组合：1. 对话式AI/自然语言理解 (Conversational AI/NLU) 框架如果智能体需要进行自然语言交互。Rasa: 特点: 开源的对话式AI框架，支持端到端对话管理、NLU和对话策略。 智能体构建和编排框架 (Agent Building & Orchestration Frameworks)这些框架侧重于将不同的AI能力（如NLU、模型推理、外部工具调用）组合起来，形成一个更完整的智能体 通过合理选择和组合这些框架，可以高效地构建出强大、可靠且可扩展的AI智能体。

AI智能体的开发流程

AI 智能体（AI Agent）的开发是一个涉及多个步骤的复杂过程，需要清晰的规划和执行。它不仅仅是训练一个模型那么简单，而是构建一个能够感知环境、做出决策并执行动作的完整系统。 以下是一个较为全面的 AI 智能体开发流程概述，涵盖了从需求分析到部署维护的各个阶段。1. 需求分析与定义 (需求分析与定义)：明确目标 (明确目标)： 确定智能体的应用场景和目标，例如是用于客户服务（例如聊天机器人）、游戏 AI（例如游戏中的 NPC）、自动驾驶（例如车辆控制系统）、内容创作 希望以上信息能够帮助您更好地理解 AI 智能体的开发流程。记住，每个项目的具体流程可能会有所不同，需要根据实际情况进行调整。 同时，需要不断关注AI领域的新技术和新方法，以便开发出更加智能和高效的智能体。

什么是AI Agent（智能体）？

Chatgpt发布了GPTs，钉钉发布了AI助理，在AI时代 AI agent（智能体）是大模型落地业务场景的主流形式，那什么是AI Agent？ 01 — 什么是AI Agent？ AI Agent是指人工智能代理（Artificial Intelligence Agent）是一种能够感知环境进行自主理解，进行决策和执行动作的智能体。 因此将大模型作为AI Agent的核心大脑，实现将复杂任务拆解成可以实现的子任务等能力，构成具备自主思考决策和执行任务的智能体。 02 — AI Agent系统架构 一个基于大模型的AI Agent系统可以拆分 LLM（大模型）、记忆（Memory）、任务规划（Planning）以及工具使用（Tool） 的集合。 在LLM为基础的AI Agent系统中，大模型为AI Agent系统的大脑负责计算，并需要其他组件进行辅助。 1.

AI 智能体（AI Agent）的应用场景

AI 智能体（AI Agent）的应用场景非常广泛，几乎涵盖了我们生活的方方面面。它们能够感知环境、做出决策并执行动作，从而完成各种任务，提高效率、改善体验。以下是一些典型的应用场景。1. 游戏娱乐：游戏 AI： 控制游戏中的非玩家角色 (NPC)，使 NPC 的行为更加智能和逼真，例如根据玩家的行为做出反应、进行复杂的战斗策略等，提高游戏的可玩性和挑战性。 总而言之，AI 智能体的应用场景非常广泛，并且随着技术的不断发展，新的应用场景还在不断涌现。它们正在深刻地改变着我们的生活和工作方式，为我们带来更多的便利和效率。 一些值得关注的趋势：具身智能体 (Embodied AI Agents)： 能够与物理世界进行交互的智能体，例如机器人、无人机等，将在制造业、物流、医疗等领域发挥重要作用。 多模态智能体 (Multimodal AI Agents)： 能够处理多种类型的数据（例如文本、图像、语音、视频）的智能体，将提供更加丰富和自然的交互体验。