Kunlun Wanwei의 "Tiangong SkyAgents" 베타 버전이 전체 네트워크에서 테스트되었습니다.

12월 25일, Kunlun Wanwei AI 에이전트 개발 플랫폼 "Tiangong SkyAgents"의 베타 버전이 테스트용으로 공식 오픈되었습니다. 사용자는 https://model-platform.tiangong.cn/에서 즉시 체험해 볼 수 있습니다. Kunlun Wanwei의 "Tiangong SkyAgents" AI 에이전트 개발 플랫폼은 Kunlun Wanwei의 "Tiangong Large Model"을 기반으로 구축되었으며 인식에서 의사 결정, 의사 결정에서 실행에 이르기까지 독립적인 학습 및 독립적인 사고 능력을 갖추고 있습니다. 사용자는 자연어를 통해 자신만의 단일 또는 다중 "개인 비서"를 구축할 수 있으며 운영 체제 모듈을 통해 구현에는 질문 사전 설정, 지정된 응답, 지식 기반 생성 및 검색, 의도 인식, http가 포함됩니다. 요청 및 기타 작업. 대형 모델 기술이 빠르게 발전하고 AI 에이전트의 응용이 계속해서 발전하는 시대에 Kunlun Wanwei의 "Tiangong SkyAgents"는 지능형 에이전트 분야에 대한 우리의 탐구이자 시도입니다. 이 플랫폼은 완벽하지 않을 수 있지만 개발자와 협력하여 함께 구축하고 성장하며 인공 지능 기술의 적용 범위를 지속적으로 확장하기를 희망합니다. 지금의 불완전함은 미래의 완벽함을 위한 것입니다. 우리는 항상 기술 추구 과정에서 획기적인 발전을 이루려고 노력해 왔습니다. 대화형 AI가 대형 모델 시대를 만들기 위해 탐구하고 협력합시다. 향후 대형 모델 기술의 주류 구현 방향이 될 것으로 예상됩니다. 역사는 새로운 사물의 진화가 항상 이 운반체를 설명하는 안정적인 용어를 찾을 것이라고 말하며 AI 에이전트(지능형 에이전트)는 큰 잠재력을 보여주었습니다. 현재 에이전트에 대한 전 세계의 관심은 매우 뜨겁습니다. OpenAI는 에이전트 분야에 큰 관심을 갖고 있으며 OpenAI 개발자 데이 컨퍼런스에서 맞춤형 GPT 및 지원 API를 출시했습니다. DeepMind의 공동 창립자는 최근 차세대 인공 지능에 대해서도 언급했습니다. 기술 발전 방향은 생성형 AI가 아닌 인터랙티브 AI가 될 것이다. 이러한 종류의 대화형 AI는 에이전트에 대한 설명과 대체로 일치합니다. 사용자는 에이전트에게 다양한 작업을 완료하도록 요청할 수 있으며 에이전트는 소프트웨어를 작동하거나 인간과 협력하여 복잡한 시나리오에서 작업을 완료할 수 있습니다. 기술 패러다임 측면에서 Kunlun Wanwei는 에이전트 기술의 급속한 발전을 주도하는 기본 기술과 아키텍처에 대해서도 끊임없이 생각하고 있습니다. 또한 대규모 모델의 언어 상호 작용 기능을 지원하더라도 완전히 자동으로 결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트와는 아직 거리가 멀다는 점을 분명히 깨달았습니다. 오늘 Kunlun Wanwei는 AI 에이전트의 기술 역량과 응용 역량을 탐구하기 위해 "Tiangong SkyAgents" 베타 버전을 공식적으로 공개했습니다. 우리는 이러한 탐구를 통해 점점 더 많은 사용자와 개발자가 대형 모델 기술을 업무와 생활에 적용하여 일상적인 요구를 충족하고 혁신을 불러일으키는 독점적인 AI 에이전트를 만들 수 있기를 바랍니다. 또한 AI Agent에 관심이 있는 더 많은 친구들이 함께 만들어가기를 바랍니다. 우리는 파트너들의 제안과 의견을 환영합니다.

AI 에이전트란 ​​무엇인가요?

에이전트는 MIT 인공지능 연구소 설립자인 마빈 민스키(Marvin Minsky)가 제안한 것으로, 지속적으로 자율적으로 기능할 수 있는 컴퓨팅 개체를 의미합니다.

AI 에이전트는 인공지능 기술을 기반으로 환경을 인지하고 의사결정을 내리고 행동을 수행할 수 있는 지능적인 개체입니다.

AI 에이전트는 새로운 개념은 아니지만 대형 모델 기술의 등장으로 상황이 바뀌었다.

2023년에는 대화형 상호작용 유형인 'GPT'가 등장했으며, 대형 모델 기술을 기반으로 하는 AI 에이전트는 다양성과 실용성 측면에서 급속도로 발전하며 AI 에이전트 열풍을 일으켰습니다.

기존 대형 모델 애플리케이션은 프롬프트(사용자 프롬프트 단어)에 의존하지만 AI 에이전트는 독립적인 사고 및 호출 도구를 통해 작업을 완료할 수 있어 애플리케이션 임계값을 낮출 수 있습니다.

AI 에이전트의 세 가지 핵심 모듈: 두뇌, 인식, 실행

Fudan University 논문 "The Rise and Potential of Large Language Model Agents: A Survey"는 AI를 결합합니다. 에이전트 세 가지 모듈로 구분:

• 뇌: 인지, 추론, 의사결정
• 지각: 환경 이해, 정보 수집
• 실행: 작업 실행, 작업 완료

  

  1. 뇌

뇌는 AI Agent의 '핵심 정보처리 센터'로 현재의 환경을 이해하고, "기억(Memory)"을 형성하고 장기 기억을 저장하고 검색하는 능력도 있습니다. "뇌"는 "기억"과 현재 수신된 정보를 기반으로 논리적 추론을 수행하고, 복잡한 문제를 달성 가능한 하위 작업으로 분해하여 복잡한 시나리오 작업에 대처할 수 있습니다. 동시에 AI Agent는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술을 통해 현재 시나리오와 사용자가 설정한 목표를 기반으로 추가 결정을 내려 독립적인 사고, 계획(Planning) 및 추론(Reasoning)을 달성할 수 있습니다.

2. 인식

인식 모듈을 사용하면 AI Agent가 현재 환경과 시나리오를 기반으로 충분한 정보를 얻을 수 있습니다. 이것이 바로 기존 RPA 시스템과의 차이점입니다. . 차이. 알 수 없는 정보가 많고, 예측할 수 없는 환경에서는 RPA 시스템이 제대로 작동하지 않습니다. AI Agent는 정보를 감지하고 이에 상응하는 생각과 행동을 함으로써 세상을 인지하고 이해하며 자율적으로 탐색할 수 있습니다.

3. 액션

執行模組賦予了 AI Agents 執行任務的權限和能力。 AI Agents 在接收到使用者任務指令後，結合由感知模組收集的當前場景訊息，透過大腦進行總結和推理後，輸出到執行模組中，使 AI Agents 能夠根據使用者需求完成指令。同時，AI Agents 擁有呼叫、使用工具（Tool use）的能力，這些工具可以幫助Agents 更有效率地完成複雜任務，同時也提高了其在某些具體場景中的可信度和靈活度，相關應用場景包括讓AI Agents 購買機票、外送、完成企業IT/客服/法律任務等。

天工SkyAgents

「天工SkyAgents」基於崑崙萬維「天工大模型」打造，擁有專屬“大腦”、“感知”、“執行”模組。

個人使用者/開發者可以透過「天工SkyAgents」進行自然語言和簡單操作，無需程式碼程式設計能力，即可在幾分鐘之內部署屬於自己的AI Agents，完成產業研究報告、單據填寫、商標設計、甚至健身計畫、旅遊航班預定等多項私人訂製需求。

企業用戶/開發者則可以將「天工SkyAgents」的眾多能力按需拼裝成企業IT、智慧客服、企業培訓、HR、法律顧問等眾多個人化的應用，並支援一鍵服務部署，確保其在不同業務系統中的無縫存取。

「天工SkyAgents」的AI 能力背後，是崑崙萬維AI Agents 技術在模組化任務元件、智慧知識庫建構、第三方工具呼叫、個人化AI Agents 一鍵分享等領域的能力積累。

1. 模組化任務元件，零程式碼打造專屬AI Agents

目前，多數使用者既不具備程式碼開發經驗，也不具備訓練大模型提示詞工程（Prompt Engineering）的能力，難以將許多日常生活的實際需求透過對話問答形式快速實現，無法將大模型能力發揮到極致。為了解決這個問題，「天工 SkyAgents」將大量任務組件模組化，整合了智慧對話、資訊加工、資訊擷取、資訊分類、第三方資料擷取、向量檢索等能力。

• 智慧對話：智慧對話模組借助 AI 能力，將使用者傳送的內容，透過大語言模型處理並回覆給使用者指定內容。
• 資訊加工：透過預設提示詞（Prompt）的方式讓大模型對特定資訊輸入進行加工，以獲得符合需求的內容。
• 資訊擷取：透過大模型對語意的理解，可以從輸入資訊中擷取目標資訊
• 資訊分類：借助大模型的智慧分析，將使用者問題分類，針對不同類型的問題執行不同操作，方便進行個人化處理；
• 第三方資料取得：第三方資料存取會攜帶相關的參數，系統向指定位址發送POST 請求，並接收回應。系統在攜帶相關參數的同時，可以實現與其他應用服務的資料互聯互通。基於第三方資料取得模組可以大幅擴充 AI Agents 的能力，打通資料庫操作、連網搜尋等更多場景。
• 向量檢索：針對常見的使用者提問，系統可以將問題加入知識庫，以便於搜尋和尋找。而對於「知識庫」模組而言，使用者可以輸入問題，系統將在知識庫中搜尋相關問題與解答，並以自然語言進行輸出。

2. 智慧知識庫構建，支援大規模知識導入

大模型能力雖強，但也有其天生的弱項。一方面，大模型透過參數訓練所獲得的知識只能停留在某一時點，更新成本很高；另一方面，大模型的訓練資料通常以一般知識為主，而細分領域的資料往往缺乏。為了解決這個問題，「天工 SkyAgents」支援導入更多格式和更大規模的資料和知識，為大模型增加了「知識庫外腦」。

• 支援多種資料匯入形式：文字、文件、網站、問答對、線上文件等方式，輕鬆將已有知識進行導入
• 知識庫Embedding：將知識庫中的內容元素表示為低維度的向量，使得知識庫中的元素可以更容易地進行計算相似性、尋找相鄰的實體等數學運算，從而提高了知識庫在AI Agents 中的可操作性。
• 知識庫自由連結：每個AI Agents 可以自由連結所屬知識庫並同時由多個知識庫進行內容供給，每個知識庫也可以同時連結多個AI Agents ，知識庫內容可依需求啟用和棄用，實現更靈活的知識內容管理。

3. 第三方工具調用，多場景隨心應對

• 第三方工具呼叫：工具呼叫能力是將AI Agents 與大量對話類GPT 區分開來的核心能力之一，例如在機票預訂場景中，除了對使用者需求與航班資訊進行分析判斷，AI Agents 也需要呼叫票務平台、電子支付等不同工具。因此，除了基礎的模組外，「天工 SkyAgents」也支援各類第三方工具的調用，使用者可以根據自身需求進行工具的開發，使得建構 AI Agent 時擁有更多靈活的自由度。

4. 個人化AI Agents 一鍵分享

• 一鍵分享：為了回饋廣大用戶與開發者與開發者們，更便捷地打造與使用AI Agents，「天工SkyAgents」上線新年專屬活動，推出理想伴侶、有緣機伴、暖心家園三款官方新年模版，並全面簡化了分發和使用流程。用戶根據自己的創意設計出的 AI Agents 可以透過連結的方式向更多人分享，用戶只需點擊鏈接，即可獲得對該 AI Agents 的訪問權限。點選建立：https://model-platform.tiangong.cn/

能力更全面、應用更聰明、分享更便利、平台更好用。這次「天工SkyAgents」beta 版的正式開放內容，將進一步推動大模型技術的普惠化，幫助缺乏程式碼開發能力的個人與中小企業積極擁抱大模型技術，助力大模型走入千家萬戶，為人工智慧生態發展貢獻力量。

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