智能体的结构 迄今为止我们通过描述行为—在任何给定的感知序列下采取的行动—讨论了智能体，现在我们不得不将知难而进，去讨论智能体内部是如何工作的，AI的任务是设计智能体程序，通过它来把感知信息映射到行动的智能体函数...注意智能体程序和智能体函数之间的差别。智能体程序在于当前感知为输入，而智能体函数是以整个历史为输入的。智能体程序只把当前感知作为输入是因为环境无法得到更多的东西。如果智能体的行动依赖于整个感知序列。...那么该智能体不得不记住全部感知的信息。 *智能体程序骨架还有其他的选择。例如我们可以让智能体程序成为协同程序。...行动表明确的表示了每个智能体程序实现的智能体函数。要用这种方式来建造理性智能体。作为设计者，我们必须构造包括各种可能的感知序列的适当行动的函数表。...在这个文章的以下部分，我想概述四种基本的智能体程序，他们几乎涵盖了所有智能系统的基础准则： 1：简单反射型智能体 2：基于模型的反射型智能体 3：基于目标的智能体 4：基于效用的智能体 然后我们将概括的解释如何把这些智能体转换成学习智能体
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。...智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。...二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。...这里要注意一点，我们以最终期望达到的效果来做为衡量的标准，而不要以智能体的行为本身作为标准。...总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
toc开源自主人工智能代理框架。使开发人员能够快速可靠地构建、管理和运行有用的自主代理。简介开发优先的开源自主人工智能代理框架，使开发人员能够构建、管理和运行有用的自主代理。...superagi_client import Clientclient = Client(api_key="YOUR_API_KEY", url="YOUR_OPTIONAL_URL")2.创建Agent智能体是...agent_config)3.运行Agentagent_id = agent['agent_id']run_agent = client.create_agent_run(agent_id=agent_id)智能体启动成功之后...SuperAGI是一个专门为开发者设计的智能体开发平台，它支持开发人员构建、管理和运行智能体，对于人工智能开发者来说，SuperAGI是一个不可多得的好工具。
智能体在AI中的角色 智能体（Agent）是AI领域中一个关键的概念，它指的是能够在特定环境中自主运作并执行任务的软件实体。智能体不仅可以感知其环境，还能做出决策并采取行动以达成目标。...它使智能体能够从数据中学习并改进其性能。 监督学习：智能体通过已标记的训练数据学习预测或决策任务。 非监督学习：智能体在没有明确标记的数据中寻找模式和结构。...功能定义：列出智能体需要实现的具体功能。 场景模拟：设想智能体在不同情境下的应用案例。 性能指标：确定智能体的性能标准，如响应时间、准确性等。...智能体架构设计 智能体的架构设计是构建其内部结构和组件的过程。一个良好的架构设计能够确保智能体的灵活性、可扩展性和可维护性。架构设计的关键要素包括： 感知模块：负责收集环境信息。...这些工具和平台能够提供必要的支持，帮助开发者快速构建和测试智能体。 开发环境：选择支持智能体开发的语言和开发环境，如Python、Java等。
（笔者注：Agent，直译代理，LLM语境下更偏向于具备一定智能的代理，因而更偏向强化学习Agnet的概念，因而本文翻译为智能体。）...Agent 智能体 LangChain提供的Agent可以使用各种各样的工具，例：搜索引擎，也支持自定义工具，这使得你可以访问任何数据存储、API或者自定义函数。本节介绍Agent的一些例子。
创建智能体需要设定角色，这样智能体才能根据你的角色设定回答你想要的问题，偏向某个角度。...总的来说,腾讯元器AI bot为人机交互注入了全新活力,必将成为智能时代下不可或缺的虚拟助手。让我们一起体验它带来的无限可能吧!
旨在帮助人工智能社区更便利地探索具备通用能力的 LLM-based 智能体。 AgentGym——交互式训练与评测一体化的智能体平台 AgentGym 集成了多种环境、丰富的轨迹数据和全面的基准测试。...统一的操作接口简化了智能体与环境的交互，使用户能够专注于算法优化和智能体训练。 图4：AgentGym 平台架构概览。...具体而言，智能体与多个环境进行交互，生成一系列的行为轨迹。每条轨迹都是智能体根据当前策略与环境互动的产物，包括智能体的思考，智能体的行为，以及环境的观测。...注意，在学习步骤中，为了减少过拟合，作者优化的总是「基础通用智能体」，而不是上一轮优化得到的智能体。...在多个智能体任务上，AgentEvol 方法超越了 和其他 SOTA 模型。 这一发现揭示了智能体具有适应和解决更复杂任务的潜力，为开发更高级的通用智能体提供了坚实的基础。
本文就基于文新智能体平台构建一个Java学习助手，希望通过这个智能体可以为我们量身打造学习计划。什么是文新智能体平台？...文心智能体平台，支持规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力，并且可以零代码搭建一个智能体。Java学习助手智能体搭建Java学习助手已经很明确了：根据学员的情况量身定制学习计划。...接下来进行智能体构建。进入文心智能体平台后，可以通过下图创建一个智能体，Java学习助手是我已经创建好的智能体。创建智能体需要填写名称、简介和人物设定。...其中人物决定这个智能体的功能，需要描述智能体的角色、思考路径、个性化等。角色：你是一位Java讲师，对于想要学习Java编程语言的学院，你需要制定一份学习计划。...当智能体配置完成后，可以在右侧进行调试和发布。智能体效果智能体创建成功后，点击一个引导示例看看回答效果。智能体入口Java学习助手智能体已发布，感兴趣的可以前往该链接进行体验。
，实际上智能体很早就有人讲到，扬言趋势所在。...今天和小伙伴分享百度文心智能体，博文内容涉及一句话文心智能体创建，以及发布体验 Demo，文心智能体大赛介绍，感兴趣的小伙伴赶快去尝试吧，瓜分百万奖励哦 文心智能体文档：https://agents.baidu.com...开发者可以通过 prompt 编排的方式低成本开发智能体（Agent），同时，文心智能体平台还将为智能体（Agent）开发者提供相应的流量分发路径，完成商业闭环。...创建智能体 文心智能体大赛主页：https://aistudio.baidu.com/competition/detail/1186/0/introduction 在文心智能体平台，选择创建智能体，有两种创建方式...，开场白等相关配置 高级配置为知识库，数字人形象等 预览调优为实际的 智能体测试 这里我们配置知识库选择一个 心理学的书籍 对应的数字人选择风景 配置完成作简单测试，之后就可以点击发布了 在智能体平台可以看到实际的智能体
近日，DeepMind提出了命名为“独角兽（Unicorn）”的智能体架构，它展示出厉害的持续学习能力，已经胜过很多基准智能体。 这是怎样实现的呢？...因为智能体的能力在增长，所以它会去考虑复杂性持续增长的任务。...Mankowitz等人提出了一种新型的独角兽智能体架构，可以显示上述这三种性能。...在图中可以看到，智能体在满是物体的丰富的3D环境中进行导航，并且借助了第一人称视角的视觉输入。...幸运的是，独角兽智能体始终在解决领域内的这类问题，并且通过分享经验和重新利用任务中的表现和技能输出基线。
除非你一直生活在岩石下，否则你一定听说过像 Auto-GPT 和 MetaGPT 这样的项目。 这些是社区为使 GPT-4 完全自治而做出的尝试。在其最原始的形...
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。...这种反思和细化可以帮助 Agents 提高自身的智能和适应性。 2....记忆 （Memory） ①、短期记忆：对AI Agent智能体系统的所有输入会成为系统的短期记忆，所有上下文学习都是依赖模型的短期记忆能力进行的。
MetaGPT：多智能体元编程框架 使 GPTs 组成软件公司，协作处理更复杂的任务 MetaGPT输入「一句话的老板需求」，输出「用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等
花了点时间研究了下 Coze 平台（一个轻松构建个人智能体的平台），体验很好，宣称不懂代码也能创造属于自己的智能体，但创造复杂的智能体，对使用者的素质要求还是比较高的，需要付出一点学习成本。...当前市面上能经常听到的一些智能体，比如百度的文心一言、讯飞的星火、抖音的豆包、智谱清言等等，基本上都推出了智能体的创作，大多数主要集中于文字和图片的处理，对于复杂流程的智能体还不能很好的处理。...我用“豆包”克隆了一段自己的声音并创建了一个智能体，还挺像那么回事。 这些智能体基本是延续ChatGPT 的 GPT Store 策略，都向老大哥对齐，做成标配。...相较于之前的AutoGPT、AgentGPT等其他的黑盒智能体，当下的智能体应用开发更容易、也更亲民，基本是通过Prompt 提示词的方式来完成，高级一点的会使用LLM（大语言模型）编排工具，把我们常用的的插件...目前的智能体，更多的还是玩具，真正产生经济效益的并不多，我原先畅想的自动帮人点外卖、订票、出行规划等，还是会有一个过程，条件成熟了自然会出现。
智能体，成为网站，超越网站 大模型技术的发展，以及在此基础上衍生出的智能体，为解决网站、APP、应用软件的智能缺失问题提供了新的可能。 李彦宏认为，智能体是AI时代的网站。那他们有什么可比性呢？...大模型和智能体开发平台，是必不可少的基础设施 上面我们谈到，智能体是AI时代的网站，通过上百万的智能体，可以构建一个丰富的应用生态。然而，这只是逻辑上的设想。...要想构建百万级的智能体生态，必须得有两个前提条件：强大且持续进化的大模型，降低智能体的开发门槛。 底层大模型是智能体的核心，决定了智能体的“智力水平”。...这些特性能够确保开发者轻松创建、部署和管理智能体，同时提供智能体高效运行的必要支持。 以百度文心智能体平台为例，该平台将开发门槛降到最低，支持自然语言交互，甚至实现“一句话开发智能体”。...这使得即使是没有编程背景的用户，也能通过简单的操作创建智能体，并支持调用自定义插件实现指定功能。而且，文心智能体平台利用百度搜索等天然的分发渠道，确保智能体的广泛应用和用户触达。
平台简介 LLM大模型是AI大脑，智能体就是AI的手和脚。...抖音小店-飞鸽客服 浏览器插件，智能化回复客户咨询 抖音私信 RPA软件形式，智能化回复客户咨询 个人微信 Hook PC端微信软件形式，智能化回复私聊或群聊咨询 钉钉机器人 对接上传信息接口，与下发信息接口...QQ机器人 go-cqhttp框架或QYbot框架开发 视频号直播中控 浏览器插件，智能化回复客户咨询 淘宝直播中控 浏览器插件，智能化回复客户咨询 小红书直播中控 浏览器插件，智能化回复客户咨询 抖音直播主播版...浏览器插件，智能化回复客户咨询 抖音直播间 浏览器插件，智能化回复客户咨询 支付宝直播中控 浏览器插件，智能化回复客户咨询 AI直播语音合成助手 Python实现助手小工具，实现循环播放音频和语音合成...我们提供的是智能客服解决方案，是一整套的系统、功能、方法论，包括不限于人工接待、关键词机器人，GPT知识库机器人等。
那时日常工作就变成了跟 AI 陪聊了，也逐渐有了很多智能体的构思。...2-初捏智能体 2.1 初期智能体写作思路 初期的智能体创建思路其实很简单，就是熟读了 COT 思维链的各种研究，然后结合对业务的理解，把各种工作环节捏出来对应的思维链，并且结合一些 few-shot...5-AI 智能体 Demo 实践 5.1 GPTs 时代-轻量智能体 偶像天气预报 很简单的一个逻辑，做了一个 艺人 demo。每天根据用户的定位，生成一个对应地址的天气预报图。...这类型的智能体我们统称为轻量级智能体，一天可以做好几个，现在扣子之类的也都在做这种。那么这类智能体适合什么场景呢？...autogen autogen 和 autoagent 虽然样子差不多，但是原理有点不同，大佬说 autogen 的一个核心设计原则是精简和使用多智能体对话来整合多智能体工作流。
DeepMind团队最新做的关于多智能体学习的教程 DeepMind团队最新做的关于多智能体学习的教程
新定位：点——线——面——体 “点——线——面——体”的定位逻辑 战略最核心的是定位，这是业界公认的事实。定位最传统的理论框架由迈克尔 波特最先提出——成本领先、差异化和利基市场的竞争战备。...“面”是“体”最根本的组成要素，在“面”的扩张过程中，如果能够有足够强大的基础，也许还会衍生出其他的“面”，进而形成一个日趋完善的“体” 以淘宝为例，因为支付和信用在淘宝上如此基础且重要，所以支付宝源于淘宝...这些“面”互相交错融合，推动了中国经济的升级换代，形成一个基于互联网的新型经济体 四者中最核心的是“面”，因为“央”一方面有可能逐步演化成“体”，另一方面也支撑了“点”的繁荣，并给“点”赋能。...“点、线、面、体”每一个定位的背后都有着不同的逻辑，需要不同的运营原则、资源调配方法，甚至竞争壁垒和最后可能的发展路径都大为不同。...这些“点”，构成了今日星河灿烂、生机盎然的淘宝 “点”、“线”、“面”交织成“体” “点”，提供确定的商品或服务承诺。
产生问题： 1–传统的多智能体RL算法中，每个智能体走势在不断学习且改进其策略。由此，从每个智能体的角度来看，环境是不稳定的，不利于收敛。...---- 2.多智能体 （转） 1-如图所示，多智能体系统中至少有两个智能体。另外，智能体之间存在着一定的关系，如合作关系，竞争关系，或者同时存在竞争与合作的关系。...可以表示为，其中，N表示的是智能体的集合，S表示的是环境的状态空间、Ai表示的是智能体i的动作空间，A=A1A2…An表示为联合动作，R表示智能体i的奖励，T为状态转换函数。...主要的问题是，在训练过程中，每个智能体的策略都在变化，因此从每个智能体的角度来看，环境变得十分不稳定(其他智能体的行动带来环境变化)。...因此，在训练时，我们可以在Critic阶段加上一些额外的信息来得到更准确的Q值，比如其他智能体的状态和动作等，这也就是集中训练的意思，即每个智能体不仅仅根据自身的情况，还根据其他智能体的行为来评估当前动作的价值
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