开源项目震撼发布：几分钟创建AI Agent，事件驱动工作流NB框架！

Dify大家都很熟悉了，但我觉得Dify还不够。

至少对于开发者来说，Dify只是能创建一个工作流，能快速测一些功能链路，简单的这些小功能还是满足不了需求。

今天发现一个好玩的开源项目，叫Motia。

有了它，就可以很快做一个AI Agent。

Motia是一个构建事件驱动工作流的框架。

看着好像就是个工作流，但跟Dify实际上还是区别很大的。

项目简介

Motia主要面向需要自动化任务的软件工程师，特别是那些涉及 AI 代理和后端自动化的场景。它的核心是事件驱动架构，允许开发者通过定义步骤、流程、事件和主题来构建灵活、可扩展、可视化的工作流。

核心功能

事件驱动架构，Motia 使用四个关键构建块：

• 步骤（Steps）：可重用的逻辑单元，可以处理数据、与外部系统交互、执行计算、管理状态并触发事件。

• 流程（Flows）：分组相关步骤的容器，提供上下文和范围，便于组织和可视化工作流。

• 事件（Events）：携带数据的轻量级消息，用于触发步骤执行，支持异步和松散耦合的交互。

• 主题（Topics）：事件发布和订阅的命名通道，帮助分类和路由事件，提升可扩展性。

多语言支持：支持JavaScript、Python、Ruby 等多种编程语言。

可视化工作台：Motia Workbench 提供创建、测试和优化工作流的工具，包括流程可视化、实时日志、自定义 UI 和热重载，支持本地开发无需登录。

部署与监控：MotiaHub 提供零配置部署、实时监控和团队协作功能，适合生产环境。

DEMO

财务Agent

使用 Motia 构建的强大的事件驱动财务分析工作流程，结合网络搜索、财务数据和 AI 分析，提供全面的投资洞察。

• 实时财务分析：结合多种数据源获得全面洞察

• 人工智能洞察：利用 OpenAI GPT-4 进行智能市场分析

• 网络搜索集成：汇总最新市场新闻和分析

• 财务数据集成：实时股票和公司信息

GitHub集成Agent

使用人工智能分类和路由来自动化 GitHub 问题和拉取请求管理的综合代理。

• 人工智能驱动的问题和 PR 分类

• 根据内容自动分配标签

• 根据专业知识提供智能审阅建议

• 开发生命周期中各个阶段之间的自动移动

AI图像生成与评估

使用反馈回路和质量指标生成和评估 AI 图像的代理。

• 借助人工智能增强提示词

• 使用 Flux 进行图像生成

• 对生成的图像进行评估

• 生成带有质量指标的数据集报告

 

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
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