alita智能体是什么
ai 智能体到底是个什么东西啊？这是个聊天机器人吗？我到底要不要告诉他？ ai 智能体根本就不是什么普通的聊天机器人，他是一个能听懂需求并主动完成复杂任务的智能助手。比如告诉他安排下周三的团队会议，他会自动查看大家的日程， 预定会议室，发送邀请，甚至提前提醒参会人。整个过程他都是自主规划调用工具一气呵成的。他的核心能力是目标驱动， 只需要给出明确的指令，他就能够拆分步骤，协调资源，推进执行，并在过程中主动反馈与调整。现在的智能体应用已经用于智能客服招聘筛选数据分析等多个场景，是很多企业和个人的效率杠杆。 他并非取代了人力，而是通过自动高频化标准的任务释放人去做更需要创造力的角色性的工作。算了，看了这么多期视频，大家都还没有关注我的，知道就可以了。
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01:20查看AI文稿AI文稿你都写过什么诗？你觉得最出名的一句是什么？我写过石灰吟，千锤万凿出深山，烈火焚烧若等闲。我们怎么样才能操作出来这样的智能体呢？ 我们点开西部白板，新创一个课键，然后点右上角这里的 ai 创作，在这选择角色，这样我们可以去输入角色描述来自己生成一个 ai 角色。 同样的我们还可以点击模板库，里面有不同的诗人，然后或者说不同的学科，不同的历史名人，以及外国名人，还有文学人物等等，我们 现在演示一下，比如说亚里士多德，我们再点击点使用他就会出现这样的 ai 角色，还有探讨问题，当然我们还可以根据我们本节课要讲的内容来修改这里的探讨型问题， 然后点击生成智能体，就可以生成智能体，并且插入到我们的课间当中。那么我们在课上要怎样去进行使用呢？直接点击授课， 然后点这儿的语音这样的功能，就会出现这样的人物对话的智能体，我们在这儿点击提问语音输入这样的，比如说我想了解逻辑推理在哲学思考当中的核心价值是什么，点发送 逻辑推理是哲学思维，就会出现这样的互人物互动的场景，经验中抽。
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04:23查看AI文稿AI文稿朋友们，大模型、智能体和工作流，他们三个到底是什么关系？最近很多朋友来问我这个问题，然后我今天拍个视频给大家讲清楚。 首先我们把大模型看作是一个能够理解问题，能够思考的大脑，它的缺点是什么呢？就是它只能够输出文字， 并且他输出的文字还有上下文的限制。比如说像 check gpt， 你 问他问题，他给你回答，但是你要让他帮你发个邮件，他往往就会说，对不起，我只是一个对话的大模型，我没有办法帮你。为什么呢？因为他只有大脑，没有手和脚。 这呢就引入了我们说的第二个概念，智能体。智能体更像是一个有手有脚的机器人，他还可以借助各种各样的工具来去完成一些工作和任务， 比如说他可以利用知识库来弥补对于某一方面知识的不足。你想让智能体了解你公司的一些信息，那你就可以把对应的 text 文档、 word 文档、 pdf 文档、 excel 表格，包括 markdown 文档等等全部丢给他。那他在内部呢，就会把这些知识做成一个知识库。 现在的智能体支持十个 g 到一百个 g 的 知识库是完全没问题的。至于这些知识库呢，它可以做你的个人助理，或者说是企业的智能客服等等。除了知识库以外呢，智能体还拥有另一项特别重要的能力，就是插件。比如说通过获取邮件的插件， 你的智能体就能够拿到你的未读邮件，再结合智能体完成自动化的回复。再比如说调用某些表格的插件， 你的智能体就可以帮你去阅读理解这些表格，甚至去帮你生成表格。对于想做自媒体的朋友，你的智能体还可以通过视频工具、图片工具、音频工具等等来帮你合成相应的视频内容。 最后呢，这个智能体也可以对接很多外部的平台，比如说对接到小红书，帮你自动去发笔记，或者对接到飞书，帮你把文档自动上传到飞书等等。 工作流又是什么呢？工作流实际上也是智能体手里的一个工具，但是这个工具呢，更加的特殊，他可以完成更加复杂并且特定的一些任务。 比如说通过工作流，我们可以把大模型、图片工具、视频工具、音频工具等等，按照一定的顺序给它串联起来，就能够一次性完成文本的生成，图片的生成，视频的生成，用到剪辑，从而完成一个比较完整的工作流的链路。实际上工作流的搭建方式呢，有很多种， 且有很多的组合方式是工作流的出现，就是帮助智能体去完成一些特定需求的复杂的工作任务。 但是呢，由于工作流的搭建有一些复杂性，所以呢，我们往往还要去学习一些对应的节点或者插件的使用方法。我给大家举个例子，你就明白了，假如你现在是一个自媒体创作者， 你想每天呢自动生成一篇文章，如果用大模型，比如说是拆 gpt， 你 需要先跟他聊天，告诉他去给你生成文章。 然后呢，你还得自己去找配图，自己去排版，自己去发布。如果使用智能体的话，你给他配置一个知识库，里面存放着你的过去的文章风格，你的目标受众都喜欢什么，给他配几个插件，一个插件用来搜索每日的热点，一个插件用来写文章， 还有一个插件呢，用来生成图片，一个插件呢，用来发布到各个平台。你只需要告诉他今天的主题是什么，剩下的他就全给你做了。如果是使用工作流的话，你可以把整个流程自动化，比如说是早上八点自动搜索热点话题，九点自动分析选择题，十点自动生成文章， 十一点自动生成配图，然后十二点呢去发布。你全程呢，也几乎不用管，只不过就是把各个工作流之间的结果给他进行一个交接就可以了。这呀就是三者的区别。大模型是大脑，然后智能体是由手和脚， 工作流就是让手和脚按照固定流程自动执行的工具。很多朋友呢问我该先学哪个呢？ 我建议是先学大模型，先学会如何和 ai 沟通，如何用好提示词，然后呢，再学智能体，最后再去学工作流。千万不要一上来就要去学复杂的工作流，非常容易劝退。 随着你把那些重复的枯燥的工作交给 ai 之后，又可以真正的去专注于那些需要创造力，需要审美，需要人情味的事情了。这才是大模型智能体和工作流的正确打开方式。关注我， ai 时代不迷路！
3271厚深AI
01:42查看AI文稿AI文稿腾讯最新的 ai 软件马维斯呀，很有意思。他这有个办公室，里面有很多的智能体，全是小马。这一个是他的主管啊，他负责分配任务，然后，哎，这一个正在这锻炼身体的，他呢，可以管理本地的文档，然后这一个跑这来拉屎的， 这一个是什么 app？ 还有软件的一个操作专员，然后他们平时的工位呢，就在这一共有六个智能体，然后没事的时候呢，他就会来摸鱼，哎，来这锻炼身体，看他刚锻炼完身体，现在要回他自己的工位了， 跑挺快还，哎，跑这来干嘛呢哇，跑这来睡觉了，这家伙竟然在这打游戏哇，打的还是英雄联盟，这给拉完屎了，也要回工位了哇，他们还有聊天，你看 可以啊，那做的还是真的挺细的。它这个软件我试了一下，我发现它这个软件整个的一个流畅度还有完成度都比现在它的同类型的软件 workbody 要更好用，而且做的完成度真的很高， 还可以控制自己电脑上的一些应用，还有电脑的一些文件。然后呢，它的技能广场可以看到，做的也还是蛮不错的，然后这个技能库可以直接一键添加，但它现在有一个问题是什么呢？ 是他的 ai 接入只有两种方式，这个效率模式的话呢，他直接调用腾讯的 ai 来给你操作，然后这个隐私模式呢，他会直接调用你本地的大模型，需要你自己本地部署，这个要求的硬件配置就比较高了。我觉得现在缺的一个东西就是什么呢？ 他如果能加一个第三方 api 的 一个调用，哎，这个软件基本上会全面超越沃克巴蒂，估计使用量会在短时间内倍增。
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10:29查看AI文稿AI文稿大家好，今天咱们来拆解一个醉驾火透半边天，但也让很多企业头疼的话题，咱们到底是怎么从满嘴的 ai 改变世界落地，到真正能干活的智能体现时的呢？ 你可能也发现了，大家都在聊 ai， 但你们公司是真金白银地赚到钱了，还是纯粹在为那些看着挺炫酷的技术演示买单呢？今天咱们就来扒一扒这背后的真相。 我们先来看看数字，八十百分之。说真的，麦肯锡给出的这个数字挺扎心的，他们发现现在有八十百分之的企业都在热火朝天地的用生成式 ai。 但结果呢？同样有八十百分之的企业，一毛钱的显著利润都没看到， 既没有帮他们赚到钱，也没省下多少成本，大家花了大价钱，结果全卡在试点阶段了。你想想那个画面，公司埋了成百上千个 ai 账号，结果大家也就是拿它改改作别字，润色个邮件压根没用它去创造新收入， 这可不是咱们期待的 ai 革命对吧？所以，为了弄清楚怎么才能打破这个僵局，真正打造出一支能自己干活的安全数字化团队，今天咱们就顺着这五个关键点捋一捋， 从搞懂 ai 的 价值备论，到认识什么是智能体，再到底层的技术架构和安全防护，最后看看怎么靠它赢下未来十年。好，咱们先直接切入第一部分，聊聊这个 ai 价值备论，看看怎么才能不被这种技术自嗨给带偏了。 现在很多公司其实掉进了一个陷阱，就是拿着 ai 这把锤子满世界乱找钉子，光顾着谁时髦了，完全忘了技术，归根结底得给财报做贡献呢。麦肯锡就总结了咱们中国企业落地 ai 时的四个致命痛点。 你看，第一就是目标一团乱码，投资极度碎片化，东一榔头西一棒槌。第二是人才断层， 你脑补一下那个场景，业务老板就想要个一键赚钱的按钮，但技术团队天天在实验室里闭门造车，根本不懂实际的销售逻辑。 第三呢，没人从上往下推，大家干劲不足，没有个清晰的机制。最后第四点，系统和数据全是一座座孤岛，这底层的破砖烂瓦怎么盖得起 ai 的 摩天大楼啊？可以说就是这四个坑，把无数看着挺美的好项目给活活坑死。 既然病根找到了，要方是什么？这就引出了咱们的第二部分智能体，看看它是怎么从打下手的小工具变成核心引擎的。 简单来说，我们正在经历一场跨越，以前我们用的是被动工具，现在我们要上的是主动的 ai 智能体，也就是 a g t a i。 这玩意可不仅仅是个陪料的机器人了，它绝对是一场物种进化。智能体是什么？它是能自己干活的生产单元。 打个比方，以前的 ai 是 你让他帮你写个回复，客户问库存的邮件草稿。但现在的智能体呢？他能自己读懂客户邮件，自己登录后台查库存，写好邮件发出去， 最后还顺手把客户关系管理系统给你更新了。你看，他能自己拆解任务，自己找资源，最后把活干完交差，这才是真本事。 提到这个，李开付老师有句话说的简直太绝了，一针见血，企业愿意为结果买单，而非仅仅为技术买单。 确实如此啊，要把这种能直接交结果的智能体用好，绝对不能只靠技术部门，这必须是老板亲自盯的一把手工程。为啥？ 你想啊，智能体一进来，原来的工作流程全被打乱了，部门之间的墙也得拆。如果没有大老板自上而下的压阵，中层干部为了保自己的 kpi， 或者怕大权旁落，本能地就会去排斥这些新玩意儿。 只有把 ai 牢牢绑在企业的核心战略上，穿透业务流，才能真正实现从省钱到赚钱的跨越。咱们再来看看这个中局画面，生产率飙升二十倍， 这真不是开玩笑。麦肯锡预测，未来的工作模式会被完全颠覆。这不是说大家都要失业了，而是你要升职了。 未来的项目经理就跟交响乐团的指挥一样，手底下管的可能不再是十几个普通员工，而是一个由十五到二十个智能体组成的人机团队。他们可以同时处理写代码、做测试、发板这些工作。 一个人顶一个团队，这种个人能力的无限放大，才是 ai 最让人头皮发麻，也最激动人心的地方。好， 聊的这么兴奋，咱们冷静一下，来看看后台。进入第三部分，超越传统架构，这地基到底该怎么打？要知道，怎么打地基技术引进的方向其实很清晰，技术专家之密，宋就点破了这一点。 传统的 r a g， 也就是解锁增强生成，现在已经有点不够看了。它就像一本死板的字典，查一次是一次，稍微复杂点的问题它就蒙了。但现在，我们必须向智能体 r a g 进化，这就像是给你配了个懂行的研究助理， 他不仅是动态的，还能多步推理，甚至还能自己给自己纠错。你想想，如果你问他帮我分析过去三年因为天气原因导致的交货延迟，再给我个财务优化方案，这种级别的多变量难题， 只有具备动态推理能力的智能体 r e g 才能拿的下。为了撑起这种能力，麦肯锡提出了一个特别形象的概念，叫乐高式的基础站。 也就是说，企业千万别把自己的命门全拴在某一家供应商身上，你得弄一套像搭积木一样灵活的系统，哪天你想换个大语音模型了，或者想接个新数据员，拔下来插上新的就行。 如果不这么干，风险可太大了。万一半年后，你绑定的那家模型公司技术掉队了呢？对吧？这种乐高式的弹性架构，不仅能防范被大厂绑定，还能让你花最少的钱，最快的跟上 ai 的 疯狂迭代。但是 咱们常说，能力越大，风险也就越大，这自然就引出了第四部分，咱们必须得构建起全站的安全防护，为自主 ai 保驾护航。 ai 越聪明越独立，企业暴露在外面的把子就越多，呈现爆炸式的增长。当这些智能体满天飞，到处去调用接口的时候，他们就像是一个个不知疲倦的内部快递员。 黑客完全可以丢几句看似正常的自然语言，把这些快递员给忽悠瘸了，让他们乖乖把核心数据掏出来。 更可怕的是什么？有一种攻击叫绝技，钱包攻击。想象一下黑客骗你的 ai， 让他在周末疯狂的死循环一样去调用那些极其昂贵的 a p i， 等你周一高高兴兴来上班，一看账单，好家伙就过个周末，整个 it 部门一年的预算全给烧光了，这简直是做梦都会吓醒的场景。 所以防范这事一刻也不能耽误。你看杰美送给出的这个五层 ai 安全防护框架，真的是自上而下的全副武装， 含盖了应用模型、数据、身份，再到底层的系统和网络。咱们以前那些老掉牙的防火墙，为什么现在不管用了？因为现在的威胁往往不是一串带病毒的代码，黑客直接发一句非常正常的代码，黑客直接从应用层又把你的 ai 给绕晕了，穿透了传统的安全网， 所以多层的纵深防御才是唯一的活路。另外，我还得提个醒，注意这个令人瞠目结舌的比例，五十比一， 随着智能体越来越多，那种非人类身份，也就是所谓的 n、 h i 数量会呈指数级往上涨。这些其实就是 ai 用来在公司服务器里穿梭，开各种数据库大门的秘密数字钥匙， 用不了多久，这些数字钥匙的数量会是你们人类员工数量的整整五十倍！如果不搞个极其严格的自动托管和轮换机制，这成千上万把钥匙散落在公司各个角落，那简直就是黑客眼里的提款机啊， 绝对是企业最致命的安全盲区！好，聊完了具体的架构和安全，最后咱们拔高一点，来看看第五部分，赢下下一个十年， 看看怎么用信任来驱动未来的战略。当你的业务和底层都理顺了之后， s n 者在他们的技术掌望里提到了一个终极愿景，我们要打造的是一个企业的认知数字大脑。 在未来， ai 绝对不是那个装在电脑里的普通软件了，它会进化成你们公司的神经中枢纽同揽局连接各个业务脉络并执行战略。但是划重点了，这个潜力无限的大脑要珍重发挥作用，有一个绝对死磕的前提，那就是信任。 这可不是空话，调研数据显示，高达百分之七十七的高管都拍板说，只有建立信任才能释放 ai 的 真正价值。 你想啊，要是你的员工觉得这个 ai 天天在幻觉连篇的胡说八道，或者客户觉得你们的 ai 反馈很不靠谱，那你砸几百万件的这套系统不仅不是资产，反而成了巨大的公关灾难和烂摊子。所以，未来的系统必须得是人机互学共进、双向赋能的。 只有确保了系统的透明、准确和可靠，咱们人类才敢放心大胆的把繁重的活扔给数字助手，对吧？ 好了，今天聊了这么多，咱们再回到开头那个百分之八十试点失败的扎心数据。最后，我想把这个直击灵魂的问题抛给大家， 看看你所在的组织，你们究竟只是在捣鼓一个赶时髦，注定要沦为失败案例的简单 ai 聊天工具，还是在真正静下心来，踏踏实实的打造一只能够适应下一个十年高度自主而且绝对值得信任的数字化大军呢？ 希望今天的拆解能给你带去新的启发，感谢大家的陪伴，咱们下期不见不散！
03:21查看AI文稿AI文稿有一个名叫 minus 应用又让 ai 圈打开了锅， minus 到底是什么呢？从他的演示视频当中我们可以看到这个来自中国武汉的创业团队所带来的这款人工智能产品啊，他们不仅可以像 tid， gpt、 dipsek 这种大语言模型一样跟他进行一些 语言文字的对话，同时呢它还可以协助我们完成各种复杂的任务。在这里呢，我要给大家介绍一个新词叫 ai agent， 直译过来呢就是 ai 代理，业内呢习惯性的给他一个更加 wild 的称呼，叫做智能体，而 minus 就是这样的一个智能体， 这张体并不是一个非常新的概念，但是为什么最近 minus 却火了呢？请两个专家来给我们大家解答一下。它其实主要的原因在于他的大脑替换成了 大模型，那么在其实这个大脑在精确的理解了用户的需求或者指令之后，来做什么，一些什么样的规划以及执行， 就是才能够促进后面的一些动作和一些操作，所以其实是他替换了一个强的大脑，然后形成了更强的智能体这样的一个概念。呃，就智能体这个事情，他确实呃是人们一直以来对他的一种，就他是最开始是从科幻来的，就贾维斯啊，类似于这样的一些 地方来的，后来呢就是人们是希望他能够去帮助人类去处理一些，呃不，不需要人去说的非常精细的一些过程，也可以去做一些事情， 那这个过程呢，其实中间经历了非常长的一个技术迭代。那么问题来了，很多人都在研究智能体， minus 又有什么特别之处呢？实际上，呃，它核心的技术可能是大的三块，一块是如何让智能 拥有记忆，就我需要记住上下文。然后第二个是说我如何做好规划，就是我我如何去分解问题，那么第三个是我如何解决问题。那么实际上这三块技术里面我们觉得最难的就是这个规划，他其实 很强的一点在于他做好了一个很好的规划，大家能够从他的操作的这个层面来来感知到他到底第一步做什么，第二步做什么。 最后呢，我们再来探讨一下，他会成为超越 dipsyk 的一个爆火级的应用吗？首先他和 dipsyk 最大的一点是目前公众还没有具体的去体验，他如果是自动生成的， 那他他就能做到通用。如果说我们今天说我们要把这个事情委托给一个 ai agent， 然后 ai agent 他会去做你的事，你的任务的拆解，并且去把它执行出来。那如果 执行的过程出现了问题，那么这个责任是属于谁的责任？那这种情况下其实是还没有认定的，因为他是一个还没有被发掘的一个一个一个一个风险市场，所以真正真的到商业过程以后，他其实走起来会非常难。我觉得从这个角度上来讲的话，他今天跨出的这一步， 呃，不管是从他的呃，就是从他的技术形态上，还是他的技术展现力上，还是他的市场宣传方式上， 呃，这几点上已经让我很佩服了。目前 minus 还处在内测阶段，相关的使用效果更多来自他们团队的解读和部分拥有内测资格账户的体验， 其真实效果和应用前景还将有赖于更多的用户检验。关注科技零距离，为你带来更多科技热点的一手解读。
1273央视频
04:11查看AI文稿AI文稿接下来呢就开始啊，今天的干货环节，我是已经搭建好了两个，那第一个虾呢，是把我所有的定虾的内容呢是已经去完成，那今天呢，我会带大家从一款新的呃就刚刚部署好的一个虾完成我家一个定虾的一个搭建。那呃大家都知道虾能够干活的核心呢是 skill， 那 在金融行业呢，现在也涌涌向了很多比较优秀的 skill 的 案例，去哪里找呢？ 这里呢提供了两个呃两个链接。那首先呢是这个 skill hub 是 最早区啊，集成这个 skill 的 一个呃社区，那在这里呢呃一共有收入到三点四万的 skill， 会涉及到各个行业文品的一些 skill。 那 在金融行业的话呢，其实可以在在这里呢直接 去搜索，然后就可以找到相关的一些 skill， 当然它每一个 skill 的 技能是不一样的。那呃可能需要大家去筛选，然后去判断您自己的一个呃使用场景是什么样子的，然后去呃选择合适的 skill， 它是呃基于 to skill 这样一个呃 社区去呃搭建了一个 skill， 就 相比来说会比较全面一些，因为这个社区它会有一个呃数据接口，那包括股票数据，然后呃指数专题，然后基金期货，现货期权，这些都是有的。对，那接入了这个 skill 之后呢，那这些数据都是可以获取的，当然呃因为这个社区呢，它需要呃 这些呃数据获取，包括结合的调用都是呃需要有积分的。还有一个就是同花顺，同花顺相信呃呃做金融的，尤其是一些个人啊，肯定会在这上面去找一些数据，或者说找一些投资建议，那同花顺问财呢？他也是呃结合 opencloud 提供了一些呃 skill， 那 我今天的平台下的搭建呢，也是主要使用到了这里的一些 一些 skill， 官方会有一部分 skill， 同时也有一些呃来自社区创作者的金融行业的 skill， 那 我这里主要使用的就是官方出品的一些 skill， 呃它的能力啊，肯定是会有保障的。那呃怎么样去使用这个 skill 呢？其实在 skill up 上，你在我们的小龙虾里面可以直接去让他去找。那像这种其他 skill 呢，其实它每一个 skill 点开之后都会有一个安装的一个方法啊，这需要登录一下。 好，那登录之后他的这个社区提供的 skill 点进来之后呢会提供一个安装方法啊，那我们呢是直接使用 agent 就 行了，然后这个大家可以不用去关注，然后我们使用 agent 用， 这里会有一个贴着词的模板，要使用哪个 skill， 这里点击复制，然后呢复制给他就可以了，小龙虾就会自动的去这个社区去装，去安装这个 skill。 那 这是金融行业 skill 怎么去找以及筛选的一个过程。那今天我使用 skill 呢，就在这里去筛选出了十个 skill， 搭建了三个场景，包括了呃 财报获取，然后日报生成，以及呃这个移动的一个监测。好，那接下来其实可以大家也可以跟着我去啊，去进行这样一个操作，然后我们先 看一下这个我的小龙虾有没有让他在唤醒的过程中。先讲一下，这里就是对于每一个其他社区的 skill， 你 在装好第一个之后，其他的就比如说你第一个可能需要去这里去复制他的指令才可以装，那其他的呢？就不需要了，你在装好第一个之后，其他的只需要告诉他这个 skill 的 名字，他就可以了。 哎，好的，行了，那我们就开始吧。我这里选择的 skill 呢是第一个，我选择的是财务数据查询，这里会有具体的一个介绍，那可以查到全市场各股的营收收入、净利润、 r e， 然后负债率等等这些财务的指标。那我们复制这个提示，然后 直接复制过来，他就可以自己去安装这些内容。像呃在这个社区去安装的话，还需要安装这个，呃，需要配置一些环境变量，那直接把这个复制给他就可以了。这边呢是我安装好的一个模板，大家可以对照去看一下。 那安装好之后，他这里会检测到是否有这样一个插件，那如果没有会先安装插件，然后呢再去呃，像在安装过程中涉及到的一些异常，都会自己的自己去整理，然后安装完之后也会验证技能是否可用。他这里已经呃安装完成了，然后再更新这个环境变量，大家稍等一下， 那让他自己先安装，然后我们来看。哎，今天还挺快的，已经显示这个技能呢是已经安装好了，那我们可以测试一下这个技能，可以直接说啊，帮我测试，帮我测试这个技能，那我呢其实我是知道这个技能的这个能力是什么的，所以我可以直接告诉他，让他帮我测试什么东西。那比如说我要这个 roe 最高的十只股票。 好，那这边呢？其实是我在测试时候是基于十二月三十一日的一个数据，测试的时候一个结果，然后来看一下今天的结果是什么样的。 那当等他测试完之后呢？这个 spirit 就 相当于是已经安装完成了。然后我今天呢一共是有十个 spirit， 那 这些 spirit 呢？可以供大家去参考，然后包括了 公告搜索，因为在像金融行业的话，其实各个行业，各个公司的一些公告，或者说一些产品的发布啊，活动的一个设置，活动的一个发起可能都会影响股票的一个涨跌，所以也会涉及到一个公告的一个搜索，然后还有事件数据的一个查询，行情的查询。这问了才选 a 股这个 spirit 呢，他就是 a 股的查询， 选模就是行业板块的查询，然后还有指数数据的一个查询，行业数据查询、引爆搜索、新闻搜索这九个，然后再结合刚刚安装的，呃，这个 style 就 一共是十个 style。 好， 这边呢也是，呃，测试也是完成了。
1云熙科技
00:38查看AI文稿AI文稿终于明白为什么所有的自媒体都在宣传马尾石的好处，因为你但凡说它缺点，平台就会限流，就像我这条短视频一样， 限流理由竟然是与其他用户相似。但是我还是要分享一下我深度体验马尾石的真实感受。总结起来一句话就是，马尾石是个半成品，它的核心功能本地 ai 模型还没上线， 它修复的 talk 非常快，而且对电脑的硬件配置要求很高。如果你的电脑内存低于十六 g， 我 不建议你安装使用。
02:20查看AI文稿AI文稿大家还记得前两天呃， alita mother， 它能够自动控制，它是个智能体，它能够自动控制你的电脑、微信、网页这些吗？然后昨天还是前天呃， cloud code 的 母公司 antropic， 它推，呃，它推出了 co worker， 就是 computer use 或 computer control 的 这个功能。 然后我就感觉其实现在这个时代，不是年轻人没什么机会，而是机会大把遍地都是，只要你有想法，只要你愿意去执行，其实这些功能你都能实现，你都能实现，你甚至有的时候会比大型的科技公司实现的更快。但问题就在于，呃你， 你脑中有没有这样的想法，有没有什么疯狂的想法？其实并不是没机会，在这个时代我觉得机会还是挺多的。你看，就像有的时候我们可以去，只要你有想法，你有的时候甚至可以比大型的科技公司跑的要快，但这些想法， 这些与其更好，不如不同的这些，比如说是啊，你想要的一些功能啊，能够真实的落地一些用户使用场景，这些其实你可以比大公司跑得更快，因为你中间 不需要决策层，也不需要听任何人的意见，你只需要把你自己在日常生活当中，你的工作，你的业务场景当中，你想解决的问题在这个智能体上，那么你有这个问题，就像我之前说的，你有这个问题，可能别人也有这个问题，你把这个功能开发出来，那么同样一些国外的公司，因为一些呃 原因吧，他进不掉国内，所以你有的时候可以把这些功能提前实现出来，然后给到你的用户，让他们能够真实的去体验，所以越越来越感觉科技进步的速度简直是太快了，有的时候你就几天就有可能推出一个新的产品，或者是一个新的功能。我觉得这些对于那些 呃，有想法、有逻辑，有能动性的一些兄弟来说的话，我觉得现在这个时代真的是 更别说假如你是一个 ip， 假如你有一定的影响力，那么你做出这样的一些能够真实落地，真实落地业务场景的一些功能，然后给到市场上，或者给到你认可的一些粉丝去用的话，我觉得大家都愿意去支持。我觉得这就是一个 ai agent 爆发的一个黎明，或者是前期 我自己就是一个例子，对不对？我这两天给大家展示 mother 的 时候，那些功能我已经展示到了，没想到昨天还是前天 open cloud 就 出了这个功能，对不对？所以我觉得还是有机会，不要放弃，你可以的。
4203太阳李博良☀️
01:33查看AI文稿AI文稿我们这里讲的不是 set token 技巧，而是直接把 token 赶到零这工具它可以把我们 ibisc， g r m 或者 kimi 等等是国内所主流的 一些网页上用的大模型都给它转换成标准的 api 的 形式，转换的是标准的 open ai 的 格式，所以目前所有的正体都能接入这个 api， windows、 mac 和 linux 的 系统它都支持。如果大家有需要的话可以在评论区留言，有用过的兄弟反馈，它的上下文只能做一轮的回答，其实是可以设置的啊，这里在我们左侧的这个 绘图管理里面有最大消息数和最大的 token 数，这都可以自定义，包括我用久了之后怕它的那个上下文窗口会超出。这里的话可以做一个 历史记录的摘要。这里我们打开 client 来做一个验证。首先我们把网页转过来的 a p i 给它接进去， a p i 的 形式和 url 照到我这里填就可以了。 a p i key 的 话在我们刚才的工具里面给它复制过来粘贴，这下面还有个 mod id。 这里我们也是打开刚才的工具， 把模型管理里面我们自己选择一个，这里为了防止他输入的时候大小写出错，所以说我就直接复制，然后过来直接粘贴保存就可以了。然后我们让他打一个百度试一下，当然这个 client 里面他已经接了一些 m c p， 这里面相当于有些工具看到他已经成功给我们打开了百度网页。我们再测试一下关于工具的功能， 让他在百度中给我们搜索一下 nba 的 今日赛况。这需要补充说明的就是他这里的搜索跟我们用 kimi 用 dsco 在 官网上搜索的 不一样，因为这个我是指定让他在某一个搜索引擎里面去进行搜索，很快我们看到他已经帮我们搜索好了，而且总结概述也是已经做好了。然后我们再问了一下哪只队赢了，如果只有一轮上下文的话，那这个问题他肯定是回答不上了，但是他是成功的回答出来。经过这一轮工具的调用，上下文的验证之后，我们看到我们所使用的金额还是零。
112叶秋大大
01:21查看AI文稿AI文稿今天给大家分享一个我们从来没有分享过的东西，就是做一个智能体的完整逻辑和思路，就是这个文档。先要注意的是，不要以为没有用这个文档比什么提示词都有用， 一通百通这个文档的思路，如果你理解了，你可以搭建任何你想去搭建的这道题，那我们看一下这个文档有什么内容，这里面包含了我所有和 ai 的 对话，也包含了我每一次的提问和他的回复是什么，然后我的思路是什么？怎么去提问的？注意点是什么？其实我之前都分享过这些方法论，那么这一次的 文档就等于说是带着你们实操一遍，更确切的知道每一步是怎么去干的，你们拿回去直接可以用了，那么这个智能体是干嘛的？这个智能体其实所有的公司都需要用到，它是去写上面卖点的，包含着七大维度四十二个场景，能够直击到你客户的痛点，比如像这个展示出来一下， 一个简单的挂耳咖啡，可以从七个维度那四十二个场景去触达，有不同的写法。 ok， 总结一下就是这一次分享的不仅仅是一个单纯的条小提示词，那么提示词在那个文档的最底下啊，最后一栏 更重要的是是我们这个团队去写智能体提示词这一套完整的逻辑，也是一个实操记录，就这样的一个实操记录，我相信没有任何一个博主会给大家分享。今天就是直接把这个文档给大家，还是那句话，我们的想法就是希望大家看到我们的视频之后，能够真真正正的学会一些东西，仅此而已。
98宇哥AI职场落地
03:40查看AI文稿AI文稿普通人在用 ai 的 时候，什么时候才需要去新建一个智能体？如果说你在提问的过程当中，你需要频繁的去输入你的职位，你的信息，你的公司资料，你的产品库，包括你之前做的一些项目背景，然后 ai 才会帮你输出的时候，这个时候你就要去新建你的智能体了。那么智能体到底是什么？其实智能体分两个东西，一个是系统提示词，一个是用户提示词。 用户提示词其实很简单的，就是我们用豆包的时候，那个最底下那个输入框就是我们用户输入提示的地方，然后第二个叫系统提示词。系统提示词呢，就是它背后的一套运行逻辑，就是我已经给你植入了制卡代码，然后我提问的时候，你就按制卡代码去给我执行，我相信这么解释的话，大家应该都能明白。所以如果说你是单一的，一次性的就把这个问题解决掉，以后再也不会重复了， 不需要去进行智能体，记住重复性的场景才需要智能体。 ok， 那 我们看一下智能体创建的时候具体步骤是什么？我们拿豆包来具体，像豆包操作就是这样，点击更多，点击发现智能体，点击创建就可以了。需要注意的是，如果你创建的时候不想这个智能体被别人发现，这里就要点一下，然后提示词就可以放在这个地方。 那刚才说了频繁出现，而且要重复出现的场景，我们才需要给经验智能提，我们来拿一个具体的场景的案例来去方便大家理解。上班过程当中可能要开很多的会，不管说晨会、周会，还是说对外的一些项目会、沟通会等等之类的。 那么这样的会议最后输出成一份比较专业的方案或者会议基，基本上是每一个打工人在上班的时候的必备场景。那改基要当中其实遇到的大问题是什么？就是 ai， 他 不知道你产品的信息，不知道你的项目名称，不知道你的名字， 可能都会去识别错。好，那我们怎么解决这个问题？其实很简单，就是把我的资料给到 ai 就 可以了。那接下来就是重点了，怎么样去搭建这个智能体的资料库？我给大家准备了四个办法，这个四个办法呢，可能是从简单到难， 但是最后一个才是最牛的。如果你是企业，我建议你一定用最后一个。首先针对豆包，你可以把你之前所有的信息放在一个文档里面，你不用去处理它，你直接把这个文档在提问之前，或者在需要豆包处理之前，你告诉他 去写。你在帮我进行处理这个文档之前，请先仔细的阅读我给你提供的资料库，根据录音文件展示之后的文字理解上下文，并且查找我给你提供的资料库， 将错别字进行改写，然后再按照我的要求进行去输出。其实也就是告诉他先去查我的资料，然后再进行输出，当然这是一个比较笨的办法。那第二种办法就是像元宝、 gpt 这些大模型，他们本质上是有一个资料库的，我们可以直接把文档传到资料库，然后去写我们提示词，创建这个智能体，像元宝 直接把文档传到这个资料库就可以了。还有第三种稍微进阶一点的，如果你对题词有所了解，你可以用第三种，就是把你的资料库融入到你的系统提示词里面去， 所以你可以新建一个 ai 的 对话窗口，你可以这么去写。第一个去复制你之前的提示词，然后这么说，这个是我之前的系统提示词，现在我给你新上传一个新的文，我需要你根据文件内容，融合项目背景和人员信息，以及查找我公司的资料，帮我重新刊写一个新的提示词。 这个体式词要考虑全面把我所有的信息融入在里面去，但原先文案处理逻辑不变，等他给你生成出来新的体式词之后，你就把这套新的体式词去覆盖之前旧的，创建一个智能体就 ok 了。第四步是最难的，也是最稳定的。 如果你是企业，这个是必用的，也就是火山的 r a g 向量解锁系统，就是在火山去配置你的知识库，而且呢它有一个三十天的试用，大家可以去感受一下，它可以直接把你的知识库链接到你的智能体里面， 按需去查找。最关键的就是你可以不是只做一个库，你可以做很多很多的库，然后分个不同的智能体让他去查找。比如说你可以建立产品层、项目管理层、公司资料层，还可以做规章制度层，这个也就是最主要的办法。当然了，前三种啊，是 比较简单的方法论，如果你们会写这样的题诗词啊，你们就自己去试一下，如果不会写，你们写完了之后结果不对可以再来问我，我帮你们去优化。那最后一个最难的，大家也不用担心，我们有一个这样的文档，这个文档就是专门去介绍知识库怎么搭建的，从注册到链接到 api 怎么去接都有完整的教程。这个文档可能就比之前的文档都要更重要，也更有价值，那这个文档也是一样分享给大家。
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03:49查看AI文稿AI文稿假如你二零二六年的五月份才开始接触智能体，那么今天这份免费的 ai 智能体的指南千万不要错过，哪怕你是零基础，听完今天这个视频，你也能够让智能体去替你干活。首先第一步， 不要再去养马养虾，不要玩什么扣字 n 八 n， 不要再去跟豆包 g p c 和 g p d 这种活在网页端的 ai 对 话了。你要做的是去搞一个能够在你电脑本地运行的智能体，它能读取你电脑上的文件， 能帮你处理 ppt， 处理表格，写材料，写报告，你能在电脑上干的事情，他应该都能干，你只需要说一句话，他就可以去自动的打印你的表格，生成出表和报告这一套流程。原来你手动的怎么也得几个小时，现在不到十分钟就可以给你出结果，而且成本不到一块钱。第二步， 有了智能体之后，要给你的智能体装上规则和记忆。以前我们用 ai 都是一次性的问一个答一个，现在玩智能体得让他越来越懂你。要想达到这个效果，核心两个东西，规则和记忆。 规则就相当于是智能体的工作手册，要告诉他能干什么，不能干什么，边界在什么地方。记忆就是一个智能体的成长中的，用的时间越长，纠正的错误越多，他就可以向你从实习生变成一个老员工的过程，慢慢的去成长起来，去建构你的智能体。 第三，要去学习一个叫做 m c p 的 概念，用 m c p 打通你的整个链条，这里面有个概念叫 connect 连接器，智能体可以去连接万物， m c p 就是 一把万能的钥匙， 通过它你就可以让智能体对接你的数据库，你的业务系统，你的飞猪，你的企微，甚至是对接你的腾讯会议，或者是你们公司内部的 e r p o a c m 的 各个系统， 都可以去用 m c p 串联起来。第四，有了刚才说的那几样，还得去给你的智能体配备一个大侠器。记忆， 就是能够把重复性的一些动作封装成可以附用的 s o p， 你 只需要去教给智能体一遍，他学会之后，你布置一个类似的任务，他自己就能去做。最后，亲爱的朋友，要在 ai 时代建立你的护城河， 现在 ai 迭代的太快了，去年学的工具，今年就过时了，想要不掉队，你必须得去思考一下现在学什么才能够让你在未来三年、五年的时间里面不被淘汰， 如果只是学工具，学技术，迟早都会被迭代。听好了，我这里可以给你两个建议，第一，不断的去沉淀你的知识体系， 把你行业的经验，你对客户的一些洞察，你对业务的一些判断，全部都沉淀成知识库以及智能体的规则和记忆。这些东西是任何一个通用的智能体，它代替不了你的， 因为通用的智能体他不知道你脑子里面装了什么东西。第二，你要去拥有驾驭智能体的能力，现在智能体工具一大堆，智能体也在不断的更新，迭代出新的花样，昨天有虾，今天有马，明天有骡子，但是底层的框架不会再变了， 里面的系统级指令、 m c p 技能、规则、记忆，你只需要去学习这些不变的概念，理解他， 然后把它融入到你指挥智能体的能力里面，而不是去学习它底层是怎么实现的。因为现在我们不需要去关心底层的技术怎么实现，只需要去动动嘴，剩下的交给智能体就可以了。智能体可以帮我们完成各种各样的工作，所以说 驾驭智能体的这个能力基本上不会再变了。二零二六年，如果你想要在智能体的这个赛道当中弯道超车， 关注七哥，我可能是你学习智能体的第一站，也可能是最后一站，不管你在外面被别人割了多少的韭菜，想学真本领来找七哥就对了。
212旗哥丨智能体架构师
