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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


AI Agent调研--7种Agent框架对比!盘点国内一站式Agent搭建平台,一文说清差别!大家都在用Agent做什么?
发布日期:2024-10-29 07:29:17 浏览次数: 1581 来源:军哥说AI







    代理(Agent)乃一种智能实体,具备自主环境感知与决策行动能力,旨在达成既定目标。作为个人或组织之数字化替身,AI代理执行特定任务与交易,其核心价值在于简化工作流程,削减繁复性,并有效降低人力投入与沟通障碍,促进效率与协作的双重提升。简而言之,代理技术让AI成为高效助手,助力个人与组织在复杂多变的环境中更加游刃有余。


Agent基础


    Agent的核心决策机制围绕着动态适应与持续优化展开。它使LLM(大型语言模型)能够依据实时变动的环境信息,灵活选择并执行恰当的行动策略,或对行动结果进行精准评估与判断。这一过程通过多轮迭代不断重复,每一次迭代都基于对环境的深入理解与上一次执行效果的反馈,旨在逐步逼近并最终达成既定目标。Agent的此种运作模式,确保了其在复杂多变的环境中能够保持高效、灵活与适应性,持续推动任务向成功迈进。


精简的决策流程:P(感知)→ P(规划)→ A(行动)
  1. 感知(Perception)是指Agent从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。
  2. 规划(Planning)是指Agent为了某一目标而作出的决策过程。
  3. 行动(Action)是指基于环境和规划做出的动作。

工程实现上可以拆分出四大块核心模块:推理、记忆、工具、行动


各平台功能总结与比较

   

     官方GPTs商店:各大平台均设有官方GPTs应用商店,汇聚了琳琅满目的插件与模型,满足多元化需求。

     知识库:在知识库构建上,各平台展现独特风采,内容既广泛又深入,助力用户轻松获取所需信息。

      流程图编排: 流程图编排功能作为标配,让无编程基础的用户也能通过直观拖拽,迅速构建高效工作流,实现流程自动化。

     多模型支持:对于模型支持,部分平台展现开放姿态,兼容多模型选择;而有的则专注于自家大模型深度优化,但无论哪种,均能有效支撑日常工作的顺利进行。

     插件调用:插件调用机制的引入,极大增强了平台的灵活性与扩展性,用户可根据实际需求灵活调用各类插件,提升工作效率。

     Prompt配置:至于Prompt配置,各平台均展现出创新精神,提供个性化、精细化的配置选项,确保用户能够精确控制模型行为,满足特定场景下的需求。

    


国内主流一站式Agent平台深度测评




1.Betteryeah




   网址:https://www.betteryeah.com/agentstore

    斑头雁智能科技,其核心团队源自阿里巴巴钉钉的初创精英,专注于打造零门槛Agent构建平台,旨在迅速激活并释放大模型的强大潜力。该平台内置了包括ChatGLM、阿里通义千问、百度千帆在内的国内外顶尖AI模型,为用户提供了丰富的选择。

    产品形态:在产品形态上,斑头雁智能科技与Coze等前沿平台并驾齐驱,均属于高度集成的平台型产品,为用户提供了一站式解决方案。

    开发模式:其开发模式灵活多变,既支持单一Agent的精细化打造,也适应于Multi-Agent系统的复杂部署,满足不同业务场景下的多样化需求。

    应用场景:面向企业级市场,斑头雁智能科技聚焦AI客服、营销、销售等多个关键领域,提供智能化升级的全面解决方案。

    其官方智能体中心更是汇聚了全类别的智能应用,从全面的智能客服系统,到针对电商、销售、营销、HR等多个垂直行业的定制化方案,再到快速上手的学习资源,一应俱全,助力企业轻松实现数字化转型与智能化升级。





2.Coze



 

    网址:https://www.coze.cn

    Coze,作为字节精心打造的AI Bot开发旗舰平台,致力于赋能开发者,以强大而简洁的界面,加速智能聊天机器人的设计与部署流程。在中文大模型智能体生态中,Coze以其先驱地位傲视群雄,无论是率先布局的市场先机,还是其在智能体编排工具的成熟度、插件的广泛性、兼容大模型种类的多样性,乃至发布渠道的全面覆盖,均展现出非凡实力。

    Coze平台慷慨开放,无论是其自研的云雀大模型,还是外部知名的moonshot等尖端技术,均对开发者免费开放,极大地降低了创新门槛。其卓越的用户体验与庞大的日活用户数,共同构筑了行业内的领先地位,无论是从生态构建、用户体验,还是底层技术支撑来看,Coze无疑是众多智能体平台中的佼佼者。

    不得不提的是字节的另一款AI智能对话助手——豆包。豆包以其独特的prompt驱动方式,让用户能够轻松定制专属智能体,其亮点在于无缝集成了先进的TTS(文本到语音)技术,让自定义的智能体能够直接与用户进行语音交互,体验更加自然流畅。相较于Coze的全方位智能体构建方案,豆包更像是一款功能精炼、操作快捷的便携式Coze版本,尤其适合在移动端快速高效地应用。以下是豆包智能体中心的精彩展示,进一步诠释了其便捷与高效。






3.百度千帆AgentBuilder



    网址:https://agents.baidu.com/

    百度AgentBuilder是一款智能体开发工具,旨在降低智能体开发门槛,让每个人、每个组织都能够成为智能体的开发者。AgentBuilder是百度推出的三大AI开发工具之一,另外两个工具分别是AppBuilder和ModelBuilder(小纸条之前的文章给大家介绍过各家产品们的区别)。

    产品形态:基于文心大模型的智能体平台,也是平台型。

    开发方式:支持开发者根据自身行业领域和应用场景选择不同类型的开发方式,提供低成本的prompt编排方式。

    功能特点:提供零代码和低代码两种开发模式,适合不同技术背景的开发者

    来看下智能体中心大家都在用什么,热门的主要也还是聚焦提效、娱乐、生活、以及实时热点的高考。








4.SkyAgents(昆仑万维)



    


    昆仑万维公司隆重推出天工SkyAgents,这是一款引领未来的AI Agents构建平台,旨在重塑智能应用的创造边界。

    产品形态创新:天工SkyAgents以其先进的技术架构,打造了一个高效、灵活的AI Agents构建生态系统。该平台不仅集成了前沿的人工智能技术,还通过模块化设计,让AI Agent的创建与部署变得前所未有的简单快捷。

    开发体验革新:区别于传统繁琐的开发流程,天工SkyAgents引入了革命性的开发方式。用户仅需通过自然语言输入,即可轻松描述AI Agent的功能与行为;同时,可视化拖拽界面更是将复杂的技术操作简化为直观的图形操作,深度集成Skywork大语言模型,让AI Agent的智能化水平跃升至新高度。

    应用场景广泛:天工SkyAgents的智能体,凭借其强大的感知与决策能力,能够精准适配各类具体业务场景。无论是电商平台的个性化推荐、客服系统的智能应答,还是金融领域的风险评估、智能制造的自动化控制,天工SkyAgents都能以用户需求为核心,提供定制化的智能解决方案,助力企业实现数字化转型与升级。

    社区生态活跃:在天工SkyAgents的智能体中心,一个充满活力的社区生态正在形成。这里不仅有官方精心打造的示例Agents,展示着AI Agent的无限可能与最佳实践;更有来自全球的个人开发者,他们通过天工平台贡献自己的智慧与创意,构建了一个丰富多彩、不断更新的Agent市场。这个市场不仅为开发者提供了展示自我的舞台,更为用户提供了更多元化、更个性化的AI服务选择。

    综上所述,天工SkyAgents以其独特的产品形态、革新的开发方式、广泛的应用场景以及活跃的社区生态,正逐步成为AI Agent构建领域的佼佼者。未来,随着技术的不断进步与应用的持续深化,天工SkyAgents有望引领智能体技术迈向新的高度,为人类社会创造更加美好的智能生活。








5.阿里云魔搭社区



    网址:https://modelscope.cn/studios/agent


    产品形态革新:我们自豪地推出这款专为开源大语言模型(LLM)量身定制的AI Agent开发框架。它不仅完美兼容并优化各类主流LLM,还提供了一个高度灵活与可扩展的平台,让AI Agent的开发与部署更加便捷高效。

    开发方式多元化:该框架支持创建多样化的多模态AI Agent,涵盖客户服务、个人助理等多个领域,满足不同场景下的智能化需求。用户可以根据具体业务场景,轻松构建出既能处理文本对话,又能理解图像、语音等多类型信息的智能体,实现全方位的用户交互体验。

    一键协作,简化流程:我们深知在AI项目开发中,模型间的协作至关重要。因此,该框架创新性地引入了一键发送指令调用其他AI模型的功能,大幅简化了模型集成与协作的流程。用户无需深入技术细节,即可轻松实现多模型间的无缝对接,提升整体项目的智能化水平和响应速度。

    低/零代码平台,降低门槛:为了进一步降低AI Agent的开发门槛,我们结合了低/零代码平台的设计理念,让非技术背景的用户也能参与到AI应用的开发中来。通过直观的图形化界面和丰富的预设模板,用户可以快速上手,实现个性化定制的智能体,无需编写复杂的代码。

    广泛适用,未来可期:该框架设计之初就充分考虑了未来技术的发展趋势,因此它不仅适用于当前多种业务场景,还具备高度的可扩展性和兼容性。随着开源大模型的不断涌现与更新,我们将持续优化该框架,确保它能够快速适配更多新增的开源大模型,为用户提供更加丰富和强大的AI解决方案。

    创建智能体新体验:在开源社区中,该产品的智能体创建过程同样令人印象深刻。用户可以通过对话配置和参数配置两种方式,灵活定义智能体的行为逻辑和外观样式。虽然当前版本暂未直接展示workflow流程设计界面,但凭借其强大的功能集成和易用性设计,我们相信未来版本中将会引入更多高级功能,包括workflow流程编辑器等,以进一步提升用户的开发体验和智能体的智能化水平。














6.讯飞的星火友伴



    网址:https://xinghuo.xfyun.cn/botcenter/createbot


    讯飞科技,以其深厚的AI技术底蕴,携手星火V3.0这一强大引擎,精心打造了一个专注于虚拟人格GPTs应用的创新平台。该平台不仅代表了讯飞在人工智能领域的又一里程碑式成果,更是为探索个性化智能交互体验开辟了全新的道路。

    智能体中心,是由讯飞官方精心设计的虚拟人格模板。这些模板各具特色,涵盖了从亲切友善的客服助手到风趣幽默的聊天伙伴,再到专业严谨的顾问导师等多种角色设定。

    用户可根据自身需求与偏好,轻松选择一款合适的模板作为起点,也可以通过平台的强大功能进行二次改造与个性化定制。

   








7.智谱




    网址:https://chatglm.cn/main/toolsCenter

    智谱清言推出的Agent生成器,在提供基础智能体生成能力的同时,独具特色地支持开发者通过API调用方式灵活使用智能体。

    该API广泛覆盖清言C端页面的核心功能,包括文本对话、文生图、图片解读、联网搜索、文档解析、Python代码执行及外部API调用等。

    在智能体中心,热门智能体琳琅满目,既有官方精心打造的,也有个人开发者热情贡献的。这些智能体紧贴时事热点,如高考志愿填报助手便是一例,彰显了其高度的实时性和实用性。此外,分类上与其他平台相似,涵盖了工具类(搜索、修图、数据分析等)、娱乐类(搞笑、角色对话)及生活类(搭配选择)等多个领域,满足不同用户的多样化需求。








Agent框架总结

单智能体= 大语言模型(LLM) + 观察(obs) + 思考(thought) + 行动(act) + 记忆(mem)

多智能体=智能体 + 环境 + SOP + 评审 + 通信 + 成本


多智能体优点:

  1. 多视角分析问题:虽然LLM可以扮演很多视角,但会随着system prompt或者前几轮的对话快速坍缩到某个具体的视角上;

  2. 复杂问题拆解:每个子agent负责解决特定领域的问题,降低对记忆和prompt长度的要求;

  3. 可操控性强:可以自主的选择需要的视角和人设;

  4. 开闭原则:通过增加子agent来扩展功能,新增功能无需修改之前的agent;

  5. (可能)更快的解决问题:解决单agent并发的问题;


缺点:

  1. 成本和耗时的增加;

  2. 交互更复杂、定制开发成本高;

  3. 简单的问题single Agent也能解决;


多智能体能解决的问题:

  1. 解决复杂问题;

  2. 生成多角色交互的剧情;


Multi-Agent并不是Agent框架的终态,Multi-Agent框架是当前有限的LLM能力背景下的产物,更多还是为了解决当前LLM的能力缺陷,通过LLM多次迭代、弥补一些显而易见的错误,不同框架间仍然存在着极高的学习和开发成本。随着LLM能力的提升,未来的Agent框架肯定会朝着更加的简单、易用的方向发展。






能做什么


  可能的方向


游戏场景(npc对话、游戏素材生产)、内容生产、私域助理、OS级别智能体、部分工作的提效


  Multi-Agent框架


多agent应该像人类的大脑一样,分工明确、又能一起协作,比如,大脑有负责视觉、味觉、触觉、行走、平衡,甚至控制四肢行走的区域都不一样。

参考MetaGPT和AutoGen生态最完善的两个Multi-Agent框架,可以从以下几个角度出发:

环境&通讯:Agent间的交互,消息传递、共同记忆、执行顺序,分布式agent,OS-agent

SOP:定义SOP,编排自定义Agent

评审:Agent健壮性保证,输入输出结果解析

成本:Agent间的资源分配

Proxy:自定义proxy,可编程、执行大小模型


  Single Agent框架


执行架构优化:论文数据支撑
CoT to XoT,从一个thought一步act到一个thought多个act,从链式的思考方式到多维度思考;
长期记忆的优化:
具备个性化能力的agent,模拟人的回想过程,将长期记忆加入agent中;
多模态能力建设:
agent能观察到的不仅限于用户输入的问题,可以加入包括触觉、视觉、对周围环境的感知等;

自我思考能力:主动提出问题,自我优化;



  • 其他


部署:Agent以及workflow的配置化及服务化,更长远的还需要考虑分布式部署
监控:Multi-Agent可视化、能耗与成本监控
RAG:解决语义孤立问题
评测:agent评测、workflow评测、AgentBench
训练语料:数据标记、数据回流
业务选择:Copilot 还是 Agent ?Single Agent 还是Multi-Agent


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