引言
在AI搜索产品的创业浪潮中,国外涌现了诸如Perplexity、Arc Search、Andi Search、Metaphor、Brave以及Phind等一系列创新产品,而国内市场也不甘落后,秘塔、brainstorm、简单搜索、天工AI搜索等搜索引擎正逐渐崭露头角,成为办公与研究领域不可或缺的助手。
特别值得一提的是,Perplexity凭借其出色的表现,已经通过流量数据彰显出强劲的增长潜力。据Similarweb统计,Perplexity连续三个月的流量分别达到了4560万、4954万和6149万,这一显著增长不仅验证了其市场吸引力,也推动了其估值逼近30亿美元大关。在国内,秘塔等AI搜索引擎同样表现出色,它们正逐步改变着人们搜索和获取信息的方式,成为广大办公与研究人员的新宠。
亲身体验过AI搜索引擎的用户可能已经深切感受到,与传统搜索引擎相比,它们的最大差异在于不仅仅局限于对搜索结果的简单总结与分类。例如,秘塔这样的AI搜索引擎,不仅能做到这一点,还能进一步生成思维导图、演示文稿,并巧妙地梳理出各种相关人物和事件之间的复杂关系。
这些先进的搜索引擎并非仅仅依赖大型语言模型(LLM)进行信息的理解和分析,它们还巧妙地融入了各种插件工具,以实现更为丰富的功能执行。因此,它们被归类为AI Agent产品,其中brainstorm更是以多Agent并联应用作为其主打特色。目前,市面上的大多数AI搜索引擎产品,都采用了这种AI Agent的模式。
OpenAI已明确表态不会推出搜索引擎,但他们正在研发一些备受期待的新功能。联想到两个月前有关OpenAI正在开发两款Agent软件的传闻,其中一款旨在利用Agent处理网络任务,因此,这个即将面世的新功能极有可能是一款集搜索能力与多种功能于一体的AI Agent。
一旦这一预测成真,将再次凸显科技巨头们对AI Agent技术的重视。有人指出,微软、OpenAI、谷歌、Meta等巨头正通过AI Agent技术大肆盈利。然而,事实并非如此简单,众多创业公司也在这条道路上奋力前行。据统计,目前国内外用于构建AI Agent的平台数量已经超过了80个,这一数字充分展示了AI Agent技术的广泛影响力和巨大潜力。
Agent和Agent构建平台
当前的AI Agent产品,无论面向企业(To B)还是消费者(To C)市场,主要呈现出两种形态:一是直接提供针对特定应用场景的即用型AI Agent产品,供用户直接使用;二是提供一个AI Agent构建平台,让用户根据自己的需求定制化地创建AI Agent。
第一种形态的产品,如同一个预装的工具箱,能够迅速应对并自动化处理某些预设的业务流程,尤其擅长处理固定且常见的任务。然而,面对不断变化或高度定制化的应用场景,这类产品的灵活性就显得不足。
相比之下,第二种形态的AI Agent构建平台则更加注重灵活性和定制化。用户可以根据自身业务的具体需求,从提示工程、工作流设计到知识库搭建等多个维度,亲手打造适合自己的AI Agent。不过,这种高度的定制化也意味着用户需要具备一定的技术背景和操作能力,才能有效地构建出满足需求的AI Agent。
为了兼顾用户的便捷性和个性化需求,不少平台型产品采取了折衷策略:既提供官方开发的标准化AI Agent产品,以满足用户的基本需求;又开放构建平台,让用户可以根据自身需求进行二次开发或完全自定义AI Agent。这种双轨策略不仅提升了产品的市场竞争力,也为用户提供了更为丰富和灵活的选择。
海内常见Ai Agent构建平台列举
- OpenAGI:
- 特点:前沿的开源人工通用智能(AGI)研究平台,巧妙地将专业化小模型与高级学习机制相结合,致力于执行并优化特定的高级任务。
- 优势:结合了针对特定任务的精细化专家模型,采用了基于任务反馈的强化学习方法,可以动态地选取最适合的工具,包括ChatGPT、LLaMa2等大型语言模型(LLM),以及其他专业模型。
- TaskWeaver:
- 特点:专为构建大型语言模型(LLM)驱动的自主代理而设计的先进框架,深刻理解代码的重要性,并以代码作为连接用户需求和功能实现的关键。
- 优势:具备将用户的复杂请求有效转化为可执行代码的能力,支持多样化的数据结构,用户定义的插件可以轻松集成,确保任务执行的优化和个性化。
- MetaGPT:
- 特点:先进的开源AI代理框架,巧妙地模拟了传统软件公司的操作架构。
- 优势:通过将GPT代理分配到不同角色(如产品经理、项目经理和工程师),推动他们协同工作,解决用户定义的编程难题。擅长执行中等难度的任务,使用OpenAI的API集成MetaGPT生成一个完整项目的费用合理。
- AutoGPT:
- 特点:创新的开源代理工具,旨在帮助用户构建和运行自定义的AI代理,以适应各式各样的项目需求。
- 优势:平台允许用户仅通过输入目标或任务,便可自主生成并分解为一系列子任务,具备执行多项任务的能力,如网站创建、社交媒体内容生产等。
- SuperAGI:
- 特点:比AutoGPT更灵活和用户友好的开源AI代理平台,被设计成一个全能发射台,包含了搭建、维护和运行个性化AI代理所需的全部元素。
- 优势:通过其独有的云环境,用户可以在云端测试和优化各式功能,增强了实用性和可访问性。拥有图形用户界面(GUI),让开发和管理代理更直观、简便。多个人工智能模型与向量数据库的融合为数据存储和检索带来革新。
- 腾讯元器:
- 特点:由腾讯混元大模型团队出品,低门槛打造高质量智能体。
- 优势:支持QQ、微信等平台发布,也可通过API调用,功能强大且灵活。拥有强大的AI代码生成器,助力开发者高效生成高质量代码。
- 百度云千帆AppBuilder:
- 特点:基于大模型搭建AI原生应用的工作台。
- 优势:提供多种应用框架和组件,降低开发门槛,快速实现应用搭建。通过声明式YAML文件定义AI应用各方面,提供可视化编排和管理功能。支持复杂问答场景,让应用更加智能。
海外常见Ai Agent构建平台列举
- crewAI:
- 特点:一个创新的开源框架,旨在促进复杂的多智能体AI系统的创建。它基于角色的代理设计,具有可定制的目标和背景故事,以及灵活的记忆系统(短期、长期和共享)。此外,crewAI还提供了可扩展的工具框架和串行、并行或分层的多代理协作功能。
- AutoGen:
- 特点:由微软开发的开源框架,用于解决企业环境中AI代理的极限问题。AutoGen提供了多智能体架构,可定制且可对话的代理,与各种大型语言模型(LLM)无缝集成,以及代码生成和执行功能。
- LangChain:
- 特点:一个多功能框架,简化了构建由语言模型驱动的应用程序的过程。LangChain具有模块化和可扩展的架构,提供了多个LLM提供商的统一界面和丰富的预建组件集合(提示、解析器、矢量存储)。此外,它还支持执行复杂任务的代理功能。
- 集成能力:LangChain提供了多种将AI代理集成到专有平台的选项,如API集成、模块化架构和可定制的代理和工具。
- SignalWire Agent:
- SignalWire Agent平台提供了构建和部署AI Agent的完整解决方案。它支持多种语言模型,并提供了易于使用的界面来配置和管理AI Agent。
- GPTs Builder:
- OpenAI于首届开发者大会上推出了自定义GPT功能,可添加知识、操作和说明,并发布以供其他人使用。
agent是如何构建的呢?构建的两种形式
一、结合Prompt与插件的开发策略
当前智能体开发的流行趋势,是通过精心设计的Prompt来塑造Agent的独特性格与行为模式,并在此基础上,巧妙地融入各类插件以进一步丰富和增强其功能性。OpenAI的GPT系列模型无疑是这一策略的典型代表,它们通过细致入微的Prompt设定,赋予了AI模型鲜明的个性和行为特征。
在此基础上,市场上的众多类GPTs产品,如Coze、文心智能体等,都纷纷效仿这一成功模式。它们不仅利用Prompt来定义Agent的基础特性,还通过引入多样化的插件,如自然语言处理、图像识别、数据分析等,来不断拓展和优化Agent的功能范围。这种结合Prompt与插件的开发方式,不仅提高了智能体的灵活性和适应性,还为用户提供了更加个性化、智能化的服务体验。
简而言之,通过Prompt与插件的有机结合,开发者能够打造出既具备独特个性又功能强大的智能体,从而更好地满足用户的多样化需求。
二、基于Workflow的工作流构建策略
在Agent的开发领域,采用流程图来精密规划其工作流程,是一种既结构化又直观的方法。Voiceflow与Dify.AI便是这一策略的典型代表产品。它们通过可视化的流程图工具,使得开发者能够细致地编排Agent的每一步操作。
这种方法的核心优势在于,它允许开发者设计出极其复杂且详尽的业务流程。借助意图跳转、条件分支(如if/else逻辑判断)以及循环等逻辑结构,开发者可以灵活地构建出企业内部那些既复杂又精细的业务流程。这种高度的灵活性和可定制性,使得基于Workflow的工作流构建方式成为处理复杂业务场景的理想选择。
简而言之,通过流程图来规划Agent的工作流程,开发者能够以清晰、直观的方式,构建出既复杂又高效的Agent系统,从而满足企业内部对业务流程的精细化需求。
总结
AI Agent的进化之路正持续加速,其功能日益强大,设计模式也日益多样化。吴恩达教授在红杉资本AI Ascent的分享中提到的四种关键设计模式——反思、工具使用、规划以及多智能体协作,已经在一些先进的Agent构建平台上得到了实现。特别是像Coze这样的平台,已经能够全面支持这四种设计模式,为用户提供了前所未有的灵活性和创造力。
随着AI技术的不断进步,AI Agent构建平台已经逐渐成为一个广泛认可的概念。许多原本未明确标榜为AI Agent构建的平台,在大型语言模型(LLM)应用日益广泛的背景下,也悄然具备了构建AI Agent的能力。这些平台通过整合LLM技术,为用户提供了强大的AI应用构建工具。
此外,企业服务领域的众多厂商,如CRM、ERP、低代码以及RPA等,也在积极拥抱AI技术,将AI Agent/AI应用构建功能融入其原有产品生态中。这些产品通常被称为AI或AI Agent构建器,它们为企业用户提供了更为便捷、高效的AI应用构建解决方案。
综上所述,AI Agent构建平台正朝着更加多元化、智能化的方向发展。未来,用户将能够在这些平台上以更简单、更直观的方式构建出功能更加强大、应用更加广泛的AI Agent,从而推动各行各业的数字化转型和智能化升级。
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