没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
内容概要:本文介绍了AI Agent智能体的基本概念及其应用场景,并详细讲解了如何从零开始打造AI Agent。首先,文章解释了人工智能、机器学习、深度学习等基础知识,以及大语言模型(LLM)的特点和应用。接着,文章深入探讨了AI Agent的概念、与传统程序的区别,以及其在自媒体、智能客服、自动驾驶、股票交易和游戏NPC等多个领域的应用。随后,文章以字节跳动的“扣子(COZE)”平台为例,详细介绍了打造AI Agent的七个步骤,包括需求梳理、软件选型、提示工程、数据库搭建、UI界面构建、测试评估和部署发布。最后,文章通过两个项目实战案例——抖音短视频文案转小红书笔记和小红书文案+OCR+飞书同步,展示了如何实际应用AI Agent进行内容创作和数据处理。 适合人群:对AI和机器学习有一定了解的研发人员、产品经理和技术爱好者,特别是那些希望深入了解AI Agent的应用和开发过程的人群。 使用场景及目标:①帮助读者理解AI Agent的基本概念及其与传统程序的区别;②指导读者如何使用COZE等平台创建自己的AI Agent;③通过具体案例展示AI Agent在内容创作和数据处理方面的实际应用。 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了实际操作步骤和代码示例,帮助读者更好地理解和实践AI Agent的开发。建议读者在学习过程中结合实际项目进行实践,并尝试调整和优化各个步骤中的参数和设置,以获得最佳效果。
资源推荐
资源详情
资源评论

AI:2025特训营
Day01:AI Agent
一、AI扫盲
1. AI(人工智能)
人工智能是指计算机系统或程序能够执行通常需要人类智慧的任务,包括学习、推理、理解自然语言、
视觉识别等。AI 可以分为两大类:
窄人工智能 (Narrow AI):专注于特定任务的 AI,如文字处理、语音识别、图像分类等。
通用人工智能 (AGI):一种理论上的 AI,能够理解、学习和应用知识到任何领域,具备人类级别的
智能。
2. AGI(通用人工智能)
AGI,或称强人工智能,是一种能够进行任何智能任务的 AI,具备人类的理解能力和学习能力。AGI 可
以处理多种类型的问题,并能在不同的环境中适应和表现出智能行为。目前,AGI 仍然是一个研究目
标,尚未实现。
3. 机器学习和深度学习
机器学习 (Machine Learning)是人工智能的一个子集,它使计算机能够通过数据学习和改进其性
能,而无需显式编程。机器学习的核心在于算法和统计模型,这些算法会从数据中提取模式和知
识。机器学习可以分为几种类型:

监督学习:利用带标签的数据进行训练,模型学习从输入到输出的映射关系。例如,分类和
回归任务。
无监督学习:利用没有标签的数据,模型寻找数据的内在结构。例如,聚类和降维。
强化学习:通过与环境的交互学习,模型根据奖励和惩罚调整其行为。
深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子领域,专注于使用深度神经网络进行学习。深度学
习模型通常包含多个层次(即“深度”),使其能够处理复杂的数据表示。深度学习在以下方面表现
突出:
图像识别:如卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中的应用。
自然语言处理:如循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)在语言生成和翻译中的
应用。
4. AIGC
AIGC的全称是AI generated content,简单的说就是利用人工智能技术自动生成各种类型的内容:
比如:文本、图像、声音、视频,这基本已经涵盖了在互联网上可以传播的所有数据类型。
文本生成
有些AIGC应用可以生成有组织的、连贯的自然文本语言,如百度的文心一言,阿里的通义千问,
科大讯飞的讯飞星火,不过目前来说,还是ChatGPT更好用一些。
图像生成
有些AIGC应用可以生成图像,只需要给出绘画的提示词,就可以在很短的时间生成质量很高的图
像,这类应用目前来说对人们来说非常有吸引力,可以让一个不会绘画的人,轻松画出很高质量的
图像
声音生成

有些AIGC应用可以把您把文本转成语音,效果非常自然,而且可选的AI语音丰富,可以极大的帮
助一些需要文本快速生成语音的人来使用
视频生成
有些AIGC应用可以合成和编辑视频,生成特定场景角色和动作的视频片段,只需提供视频脚本即
可,批量生成内容极大的提高了视频的生产力。
每个类型都在不同的领域衍生出更多的垂直场景的AIGC,对于知识工作者有着巨大的帮助。

国外更多称呼为Generative AI(生成式AI),Generative AI和AIGC的关系很简单
5. 大语言模型 (LLM)
大模型,英文名叫Large Model,大型模型。大模型是一个简称。完整的叫法,应该是“人工智能预训练
大模型”。
我们现在口头上常说的大模型,实际上特指大模型的其中一类,也是用得最多的一类--语言大模型,
(Large Language Model,也叫大语言模型,简称LLM)。除了语言大模型之外,还有视觉大模型等
大语言模型是基于深度学习技术的 AI 模型,专注于自然语言处理(NLP)。这些模型通过训练大量文本
数据,能够生成、理解和翻译人类语言。例如,OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4 都是大语言模型。LLM 可
以用于聊天机器人、文本生成、内容总结等多种任务。
Generative AI 生成的内容就是 AIGC

从本质来说,大模型,是包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型。 之前给大家科普人
工智能)的时候,我介绍过,神经网络是人工智能领域目前最基础的计算模型。它通过模拟大脑中神经
元的连接方式,能够从输入数据中学习并生成有用的输出。
这是一个全连接神经网络(每层神经元与下一层的所有神经元都有连接),包括1个输入层,N个隐藏
层,1个输出层。
大名鼎鼎的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)以及
transformer架构,都属于神经网络模型。目前,业界大部分的大模型,都采用了transformer架构。
二、AI Agent(智能体)与开发平台
【1】AI Agent的概念
AI Agent直接翻译更准确,AI代理人。
AI Agent是指可以自主执行任务或目标的系统,它可以是一个软件,也可以是一个智能机器,这些系统
通过感知环境并在此基础上做出决策。AI Agent可以集成多种技术,包括AI大模型(LLM),但它们的
核心是交互性和目标导向性。
而AI大模型通过深度学习技术,开始“理解”人类的语言了(本质上就是通过AI大模型,对下一个token的
预测准确率大大的提高了,如何通过prompt也就是输入进一步提高准确率),这个时候和“它”对话,其
作用逐渐显现出来,感觉也越来越像人一样智能了。
AI Agent(智能体)应用场景呢
如果你是一位自媒体从业者可能希望做一个ai agent 帮你完成不同平台的爆款视频或者文案的仿
写,强调风格和特点。
智能客服:堪比真人的聊天机器人,代替客服与用户沟通,顺畅的与客户交流、解答客户问题、处
理电商订单退换货等
自动驾驶:智能体代替真人驾驶汽车(例如特斯拉自动驾驶、百度萝卜快跑自动驾驶),通过多个
智能体处理传感器数据、规划路线,做出驾驶决策,自动避让行人和车辆...
股票交易:智能体根据市场价格、成交量等股票技术指标,自动帮你选择股票、合理规划买卖时
机、自动交易决策,再也不用每天盯盘了。
游戏NPC:作为非玩家角色(NPC),跟玩家互动、对战、组队等,具有高度适应性和策略性,以
创造引人入胜的游戏体验。
检察院的内部数据投喂AI【私密数据】
Agent正在改变初创公司的运行模式,国内就有一家小公司或者超级个体,to小 B,开发各种各样
的 Agent的产品, 这些 Agent会从自媒体平台上去获取用户搜索的关键词然后分析用户的需求结
合自己的产品生成个性化的图文内容最后发布在这些平台获取用户线索后再使用 Agent去筛选用户
最后完成销售。
因此时至今日,AI Agent这最重要的一环逐渐闭合了。AI Agent即将发挥越来越重要的作用,可以预
见,未来AI Agent将出现大量的应用,将很大程度上改变我们的生活和工作。
AI Agent时代已经开启,24年是AI Agent大爆发的一年,接下来一定会出现大量的的基于AI Agent的创
业者以及超级个体。李彦宏的一个比喻很好,Agent有点像互联网时代下的网站,会有几百万甚至更多
智能体出现。Agent设计师需要懂AI和业务,用workflow衔接AI世界与人类世界。之前AI大部分场景只
是为了玩,agent可以快速试错和应用落地。
学生的两个误区:
1. 所有功能全用大模型实现,许愿池式的愿望
比如抖音下载短视频
2. 和传统程序的区别
剩余26页未读,继续阅读
资源评论
JackyZhou2025-04-18这个资源对我启发很大,受益匪浅,学到了很多,谢谢分享~
坦笑&&life
- 粉丝: 7w+
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益 登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场,查看用户热搜最新资源
- CnSTD-Python资源
- 理论密码学前沿研究
- 面向安全的计算科学前沿
- 用于计算方差敏感索波尔指数方法,这是一种流行的特征选择和降维算法(Matlab代码实现)
- 语音信号处理中低频特征分析综述
- 自主机器人导论
- 在车联网通信网络V2X中使用机器学习检测基本干扰攻击研究(Matlab代码实现)
- 计算系统生物学前沿
- 一种适应性CM阵列预处理器用于盲多用户分离(Matlab代码实现)
- 安全与隐私技术前沿
- BaseFramework-TC27D-OS-OIL-Demo1
- 使用卡尔曼融合GPS数据和加速度数据,一方面提升定位输出速率,一方面可以再GPS信号不好时通过IMU惯导辅助纠正路线,加速度数据已经转为惯导坐标系下,并做了滤波矫正处理(Matlab代码实现)
- 计算科学前沿:自适应模型
- 【9种优化算法比较】CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO智能优化算法比较(Matlab代码实现)
- 解决Android自定义Linear Bundle布局显示不全问题的方法
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈



安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功