AI工作室：从AIGC到AGI，探索智能体的未来

不夜宵吃_
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今天想跟大家分享一些关于AI工作室里正在发生的事情。随着技术的进步，我们正站在一个新时代的门槛上，这个时代的核心是智能“体”或代理（Agent），它们不仅改变了我们的工作方式，还预示着通向更高级别的人工智能——人工通用智能（AGI）之路。

从AIGC到Agent再到AGI

近年来，生成式人工智能（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）已经变得越来越流行。它通过利用大型语言模型（LLM, Large Language Models）来创建文本、图像甚至是视频内容。但AIGC只是开始，当我们谈论未来的智能系统时，真正的变革将来自于更加复杂的智能体（Agents）。这些智能体能够执行特定任务，并且随着时间推移学习和改进自己，最终向着实现人工通用智能（AGI, Artificial General Intelligence）迈进。

AIGC vs. Agent vs. AGI

  • AIGC：专注于生成高质量的内容，如文章、图片等。
  • Agent：可以理解为具有特定功能的智能程序，能够在特定领域内完成复杂任务。
  • AGI：代表了能够像人类一样思考和解决问题的通用智能，目前仍处于研究阶段。

面向B端的智能体开发

在商业领域中，针对企业的智能体开发已经成为一种趋势。这类智能体旨在帮助企业自动化流程、优化决策过程以及提高工作效率。对于开发者来说，这意味着需要构建能够处理复杂业务逻辑的解决方案，而不仅仅是简单的问答系统。

实际应用案例

  • 客户服务：自动回复客户邮件、聊天机器人等。
  • 数据分析：自动分析大量数据，提供洞察报告。
  • 生产管理：优化供应链管理，预测维护需求。

Coze：基于大模型的低代码Agent开发平台

在这个过程中，Coze作为一个基于豆包等大模态的低代码Agent开发平台显得尤为重要。它允许用户即使没有深厚的技术背景也能快速搭建起强大的智能体应用。Coze的核心在于其灵活的工作流设计，当面对较为复杂的任务时，传统的提示词（Prompt）方法可能不再适用，这时就需要依靠精心设计的工作流来完成任务。

工作流概览

  • 输入节点：定义了任务的起点，比如用户提交的数据。
  • LLM处理：使用大型语言模型对输入信息进行初步解析。
  • 多模态LLM：如果涉及到图像或其他非文本形式的信息，则会引入支持多模态处理的LLM。
  • 输出节点：整理并呈现最终结果给用户或进一步处理。

整个过程就像一条流水线，每个环节都经过精心设计以确保高效运作。例如，在客户服务场景下，客户的问题首先被送入LLM进行理解，然后根据问题性质调用相应的服务模块，最后给出满意的答复。

应用实例

创建智能体的基本步骤

  1. 定义目标：明确你想要实现的具体功能或解决的问题。
  2. 设计工作流：根据目标设计相应的工作流。
  3. 配置节点：为每个工作流节点选择合适的工具和服务。
  4. 测试与优化：进行测试并根据反馈调整工作流。
  5. 部署上线：将最终版本部署到生产环境中。

示例：朋友圈社牛利器智能体

让我们详细探讨如何使用Coze平台来创建一个朋友圈社牛利器智能体。这个智能体可以帮助用户生成有趣、吸引人的朋友圈内容，从而提升他们在社交网络中的影响力。我们将通过具体的步骤和示例来说明整个过程。

项目目标

  • 目标：创建一个能够自动生成有趣、高质量的朋友圈内容的智能体。

  • 功能：

    • 根据用户提供的关键词或主题生成文本内容。
    • 生成与文本内容相关的图片或视频。
    • 提供多种风格的选择，如幽默、励志、生活分享等。

创建智能体的步骤

准备阶段

打开扣子登录后点击 +

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填写信息

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1. 定义需求

明确智能体需要实现的具体功能和用户体验。在这个例子中，我们需要一个能够根据用户输入生成有趣内容的智能体。

2. 设计工作流

设计一个从用户输入到最终输出的工作流。以下是具体的工作流设计：

  • 输入节点：接收用户输入的关键词或主题。
  • LLM处理节点：使用大型语言模型（LLM）生成文本内容。
  • 多模态LLM节点：生成与文本内容相关的图片或视频。
  • 风格选择节点：提供不同风格的内容选择。
  • 输出节点：将生成的内容呈现给用户。

具体如下 点击添加工作流

image.png

创建工作流并填入信息

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添加大模型和插件

image.png 这里用的ByteArtist的ImageToolPro

连接

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3. 配置节点

为每个工作流节点配置具体的工具和服务。

输入节点
  • 配置：设置一个简单的表单，允许用户输入关键词或主题。
  • 示例：用户输入“周末旅行”。
LLM处理节点
  • 配置：选择适合的LLM模型，如GPT-3或类似的模型。
  • 提示词：例如，“请根据以下关键词生成一段有趣的朋友圈文案：[用户输入的关键词]”。
  • 示例：输入“周末旅行”，生成文案：“周末逃离城市的喧嚣，踏上了一场说走就走的旅行。阳光、沙滩、海风，一切都那么美好！”
多模态LLM节点
  • 配置：选择支持图像生成的多模态LLM模型，如DALL-E或类似的模型。
  • 提示词：例如，“请根据以下文案生成一张相关的图片：[生成的文案]”。
  • 示例：根据文案“周末逃离城市的喧嚣，踏上了一场说走就走的旅行。阳光、沙滩、海风，一切都那么美好！”生成一张海滩度假的图片。
风格选择节点
  • 配置：提供多种风格选项，如幽默、励志、生活分享等。
  • 示例：用户可以选择“幽默”风格，生成更轻松有趣的文案和图片。
输出节点
  • 配置：将生成的文本和图片整合成一个完整的朋友圈帖子，并展示给用户。
  • 示例：展示生成的文案和图片，用户可以一键发布到朋友圈。

各个节点配置如图

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其中"![image]picture"是将图片地址转图片

4. 测试与优化

  • 测试：邀请一些朋友或同事试用智能体，收集他们的反馈。
  • 优化：根据反馈调整提示词、模型参数等，以提高生成内容的质量和多样性。

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5. 部署上线

  • 将经过充分测试的智能体部署到实际环境中，确保其稳定运行。
  • 可以通过微信小程序、网页应用等形式让用户方便地访问和使用。

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未来展望

随着技术的不断进步，我们可以预见AI将在更多领域发挥重要作用。从智能家居到自动驾驶，从医疗健康到教育娱乐，AI的应用范围正在不断扩大。而对于那些想要投身于这一领域的同学们来说，现在正是最好的时机。无论你是计算机科学专业的学生还是对AI充满兴趣的爱好者，都可以通过学习相关知识和技术来开启自己的旅程。

给初学者的一些建议

  • 保持好奇心：永远不要停止提问。对于新事物的好奇心是推动我们前进的动力。
  • 实践出真知：理论学习固然重要，但只有通过实际操作才能真正掌握技能。
  • 团队合作的力量：一个人或许可以走得很快，但一群人才能走得更远。与志同道合的朋友一起工作，不仅能提高效率，还能相互学习。
  • 持续学习的态度：AI是一个快速发展的领域，保持更新自己的知识库是非常重要的。

结语

希望今天的分享能让你对AI有一个全新的认识，并激发出进一步探索的兴趣。如果你有任何想法或想要了解更多细节，请随时留言交流。让我们一起期待更多创新成果的诞生！

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