上一篇文章，我們測(cè)試了AI在寫(xiě)小說(shuō)時(shí)，保持行文風(fēng)格的內(nèi)容，但效果很一般。這篇文章，我們來(lái)嘗試用下智能體，如果用智能體來(lái)做調(diào)試，效果會(huì)不會(huì)好一些？

最近一段時(shí)間，AI大模型的落地場(chǎng)景漸漸多了起來(lái)。先是各種AI手機(jī)、AI PC開(kāi)始上市銷(xiāo)售，然后是釘釘、阿里等產(chǎn)品開(kāi)始推出智能助理類(lèi)產(chǎn)品，各方爭(zhēng)斗，現(xiàn)在還遠(yuǎn)不是終局。

AI技術(shù)已經(jīng)可以融合到大量的生活場(chǎng)景中，比如醫(yī)療健康場(chǎng)景。這篇文章里，作者就借助釘釘AI助理來(lái)搭建了一個(gè)“白衣小天使”的智能體，一起來(lái)看看本文的操作過(guò)程和思考。

查了一下： AI Agent熱潮，準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)，從2023年3月開(kāi)始。 那時(shí)候，一個(gè)叫AutoGPT框架項(xiàng)目發(fā)布，項(xiàng)目利用大型語(yǔ)言模型，能自動(dòng)把一個(gè)大任務(wù)拆分成小任務(wù)，并使用工具完成...

時(shí)間管理或精力管理是當(dāng)代人需要面對(duì)的一大難題，人們?cè)谙硎苄畔⒎窒淼谋憷缘耐瑫r(shí)，精力也被各種“信息”瓜分著，想要充分利用自己的精力，不妨看看“智能任務(wù)調(diào)度算法”怎么做的。

在機(jī)器學(xué)習(xí)的早期階段，探索對(duì)于理解環(huán)境至關(guān)重要，但隨著智能體學(xué)習(xí)的深入，利用已知策略以獲取穩(wěn)定回報(bào)變得更為重要。過(guò)多的探索可能導(dǎo)致錯(cuò)失最優(yōu)行動(dòng)帶來(lái)的回報(bào)，而過(guò)多的利用則可能使智能體陷入局部最優(yōu)，錯(cuò)失更好的策略。因此，如何在探索和利用之間找到平衡，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵問(wèn)題。

作為國(guó)內(nèi)業(yè)務(wù)標(biāo)桿的華為，在各個(gè)領(lǐng)域的布局可是錯(cuò)綜復(fù)雜。在AI方面也是如此，甚至對(duì)華為業(yè)務(wù)很熟悉的媒體與分析師，都很難描述清楚華為的AI布局。為什么AI技術(shù)在華為，會(huì)發(fā)展成今天這樣復(fù)雜的局面？

這兩天參加了 OpenAI 的一些活動(dòng)。有一部分是討論 Agent/智能體系統(tǒng)在落地時(shí)，遇到的各種問(wèn)題，以及一些可行的實(shí)踐。這里我?guī)?lái)了一些筆記。 基于下面的這篇論文，地址是： https://openai.com/research/practices-for-governing-agentic-ai-systems

許多人都沒(méi)弄清楚Agent和大模型的區(qū)別，以為Agent大模型的一種應(yīng)用方式而已。其實(shí)，在很多方面，兩者都有不同。

結(jié)合AI Agent，未來(lái)，我們或許可以進(jìn)入更加便利的生活。那么，AI Agent究竟是什么？怎么理解AI Agent的未來(lái)和可能性？一起來(lái)看看本文的分享。

在紅杉資本AI峰會(huì)第三期，吳恩達(dá)教授分享了對(duì)智能體工作流的看法。在本次演講中，他談到了AI agentic workflow，也就是智能體工作流的迭代模式，以及基于人工評(píng)估基準(zhǔn)測(cè)試的效果分析，還談到了自己對(duì)于AI智能體設(shè)計(jì)模式的四種分類(lèi)，包括反思、工具使用、規(guī)劃、多智能體協(xié)作。與此同時(shí)，吳恩達(dá)還分享了它對(duì)AI智能體的未來(lái)發(fā)展?jié)摿Φ恼雇?

自從生成式AI興起，掌握prompt能讓AI工具更好為我們服務(wù)。而智能體的出現(xiàn)，讓AI的使用門(mén)檻更是不斷降低——都不用寫(xiě)Prompt了，直接用智能體就行了。