崑崙萬維「天工SkyAgents」Beta版全網測試

12月25日，崑崙萬維AI Agents開發平台「天工SkyAgents」Beta版正式開放測試，使用者可在https://model-platform.tiangong.cn/立即體驗。崑崙萬維「天工SkyAgents」AI Agents開發平台，基於崑崙萬維「天工大模型」打造，具備從感知到決策，從決策到執行的自主學習與獨立思考能力。使用者可以透過自然語言建立自己的單一或多個“私人助理”，並能將不同任務模組化，透過作業系統模組的方式，實現執行包括問題預設、指定回應、知識庫創建與檢索、意圖識別、文字提取、http請求等任務。在大模型技術高速發展、AI Agents應用不斷進步的當下，崑崙萬維「天工SkyAgents」是我們在智能體領域的探索與嘗試。這個平台也許不完美，但我們希望與廣大開發者們攜手共建、互助成長，不斷開拓人工智慧技術的應用邊界。現在不完美是為了未來的完美，我們一直在技術追求的過程中，堅信而勇於突破。攜手探索，合作共創大模型時代，互動式AI有望成為未來大模型技術的主流落地方向。歷史告訴我們，新興事物的演進總會找到一個穩定的術語來描述這種載體，而AI Agents（智能體）已經顯現出了巨大潛力。目前，全球對智能體的關注異常熱烈，OpenAI高度關注智能體領域，並在OpenAI dev day發布會上發布了自定義GPTs以及Assistance API；DeepMind的聯合創始人最近也提到下一代人工智能技術的發展方向將是互動式AI，而不是生成式AI。這種互動式AI很大程度上與智能體的描述是相符的，使用者可以透過要求智能體完成各種任務，而智能體則可以操作軟體或與人類協作，完成複雜場景的工作。在技​​術範式上，崑崙萬維也不斷思考驅動智能體技術快速發展的底層技術和架構。我們同時也清楚地認識到，即使在大模型的語言互動能力的加持下，我們離一個完全可以自動做決策並執行任務的智能體還有距離。今天，崑崙萬維正式開放「天工SkyAgents」Beta版，作為我們在AI Agents技術能力和應用能力上的探索。我們希望透過此次探索，能讓越來越多的使用者與開發者將大模型技術應用到工作生活中，打造出滿足日常需求、激發靈感創新的專屬AI Agents。我們也希望更多對AI Agents有興趣的朋友們能與我們一同攜手共創。歡迎廣大夥伴們提出建議與意見。 

什麼是 AI Agents？

Agent（智能體/代理）由麻省理工學院人工智慧實驗室創始人馬文·明斯基提出，指能持續自主地發揮作用的計算實體。

AI Agents 由人工智慧技術驅動，能夠感知環境、進行決策和執行動作的智慧實體。

AI Agents 並非新興概念，但大模型技術的出現改變了局面。

2023 年，對話互動類「GPT」湧現，以大模型技術驅動的 AI Agents 在通用性、實用性上飛速發展，掀起了 AI Agents 熱潮。

傳統大模型應用依賴 Prompt（使用者提示詞），但 AI Agents 可透過獨立思考、呼叫工具完成任務，降低應用門檻。

AI Agents 三大核心模組：大腦、感知、執行

復旦大學論文《大語言模型代理的崛起與潛力：一項調查》將AI Agents分為三個模組：

• 大腦：認知、推理、決策
• 感知：環境理解、資訊收集
• 執行：動作執行、任務完成

  

  1. 大腦（Brain）

大腦是AI Agents 的“核心訊息處理中心”，具備理解當前環境並形成“記憶（ Memory）」的能力，同時也具備儲存並檢索長期記憶的能力。 「大腦」可以根據「記憶」和目前接收的資訊進行邏輯推理，並將複雜問題拆解成可實現的子任務，應對複雜場景任務。同時，透過 RAG（檢索增強生成）技術，AI Agent 可以根據當前情境和使用者設定的目標進行進一步決策，實現獨立思考、規劃（Planning）和推理（Reasoning）。

2. 感知（Perception）

感知模組能夠讓AI Agents 基於當前的環境和場景獲取足夠的信息，這正是其與傳統RPA 系統的區別之處。 RPA 系統在面對大量未知資訊、難以預測的環境時無法進行工作，AI Agents 則可以透過感知資訊並做出對應的思考和行動，從而實現感知、理解和自主探索世界。 

3. 執行（Action）

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「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通用知識為主，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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以上是崑崙萬維「天工SkyAgents」Beta版全網測試的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！