一图get文心智能体平台的最新动态

最新推荐文章于 2025-12-04 13:49:48 发布
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#百度 #百度世界2024 #人工智能 #AI #文心智能体平台

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百度文心智能体平台，一站式零基础开发「有钱赚」的AI应用，一直坚持着「易开发、有分发、有钱赚」的三大原则，努力降低智能体开发门槛，提高分发效率，帮助开发者实现商业闭环。

  • 易开发：人人都能一句话开发智能体

  • 有分发：打通百度搜索等百度全系产品

  • 有钱赚：已开始帮助超10万开发者赚钱

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ComfyUI是一款易于上手的工作流设计工具，具有以下特点：基于工作流节点设计，可视化工作流搭建，快速切换工作流，对显存占用小，速度快，支持多种插件，如ADetailer、Controlnet和AnimateDIFF等

解析文心一言在AI人工智能领域的技术安全保障
AI天才研究院
04-13 1632
随着大模型技术的快速发展，AI安全问题日益凸显。作为百度推出的中文大模型，文心一言在技术安全方面采取了一系列创新性措施。大模型面临的主要安全风险文心一言的安全防护架构关键安全技术的实现原理实际应用中的安全保障措施文心一言的安全架构概述数据安全保障机制算法层面的安全防护系统级安全措施实际应用中的安全实践未来安全挑战与展望文心一言：百度推出的知识增强大语言模型AI安全：确保人工智能系统可靠、可控、可信的技术体系大模型：基于海量数据和参数构建的深度学习模型数据隐私。
AI人工智能领域，文心一言的行业应用案例
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
05-31 1327
本文的目的是深入探讨文心一言在不同行业的应用案例，通过实际案例展示其在各行业中的具体应用方式、带来的效益以及面临的挑战。范围涵盖金融、医疗、教育、媒体、政务、交通、工业制造、电商等多个重要行业，全面呈现文心一言在不同领域的应用现状和潜力。本文首先介绍文心一言的核心概念和技术原理，为后续的应用案例分析奠定基础。接着分别从多个行业详细阐述文心一言的应用案例，包括应用场景、具体实现方式和取得的成效。然后分析文心一言在行业应用中面临的挑战和应对策略。最后对文心一言的未来发展趋势进行展望，并给出相关的工具和资源推荐。
【全网最全】文心智能体平台介绍和应用
Enweitech Software Works
08-02 1万+
文心智能体平台（Wenxin Intelligent Agent Platform）是由百度开发的一个全面集成多种人工智能技术的开放平台，旨在为企业和开发者提供强大的智能化服务和解决方案。支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景，选取不同类型的开发方式，打造大模型时代的产品能力。开发者可以通过 prompt 编排的方式低成本开发智能体（Agent），同时，文心智能体平台还将为智能体（Agent）开发者提供相应的流量分发路径，完成商业闭环。
第一个AI应用（文心智能体平台）
不染心的博客
07-15 2281
官网：https://agents.baidu.com/平台简介：https://agents.baidu.com/docs/部分内容由AI生成，注意甄别AI应用，即人工智能应用，是利用人工智能技术（包括机器学习、深度学习、自然语言处理等）开发的软件或服务。这些应用能够模拟、延伸和扩展人类的智能，以解决复杂问题、提高工作效率、优化决策过程，并为用户提供更加个性化的体验。
文心智能体平台快速创建一个HY（Lisp）编程小助手
skywalk8163的专栏
07-07 1336
文心智能体：点击发布，智能就发布出去了。可以选择公开或私人可见。总体效果非常不错，在问到一些问题的时候，智能体会自动到外网链接里找文档，最后生成的信息特别准确。比如问：Lisp中的宏是什么，能给我举个例子吗？智能体的回答：在Lisp中，宏（Macro）是一种非常强大的编程工具，它允许你编写可以扩展语言本身的代码片段。宏的工作方式是在代码被实际执行之前，先对代码进行预处理，也就是对代码进行某种形式的变换。这样，你可以创建新的控制结构、修改语法或简单地提高代码的复用性和可读性。
【文心智能体】梗图七夕版，一分钟让你看懂如何优化prompt，以及解析低代码工作流编排实现过程和零代码结合插件实现过程，依然是干货满满，进来康康吧
小5聊的博客
08-05 5339
最近Glif**梗图**非常火，同时文心智能体平台超级创造营开启新一期活动， 加上**七夕节**快到了，属于我们国内的情人节，博主选择了高级赛道的梗图七夕版方向。 在Glif梗图基础上，博主通过低代码的**可视化工作流编排**方式去实现。 同时也尝试通过零代码结合插件的方式实现梗图七夕版。
百度文心智能体：巧用汉字笔画生成与汉字搜索插件，打造一个学习汉字的教育类智能体
✅ Java 开发工程师，从事 Web 应用程序的研发，擅长 Spring、SpringBoot 等技术。 ✅ 热爱编程，业余时间学习新知识，通过 优快云 记录学习心得和笔记内容。
11-03 1739
最近，我使用百度文心智能体平台，制作了一个教育类智能体，我把这个智能体名称叫做【汉字教师】，它的主要作用就是能够为用户解释单个汉字的读音、释义、组词、笔画顺序和结构信息等内容。
揭秘文心一言在AI人工智能领域的智能协作模式
AIGC应用创新大全的博客
05-29 1459
在AI技术从“单枪匹马”走向“团队作战”的今天，智能系统的协作能力已成为衡量其价值的核心指标。文心一言作为百度研发的通用大语言模型（LLM），其强大的协作模式不仅支撑了自身的多场景应用（如对话、写作、编程），更通过与其他AI工具（如图像生成、语音识别）、业务系统（如客服平台、教育软件）的协同，重新定义了“AI如何为人服务”。本文将聚焦文心一言的协作机制，覆盖技术原理、典型场景和实战方法。
解析文心一言在AI人工智能领域的智能安防应用
大模型应用工坊
05-25 1477
本文章的目的在于全面深入地解析文心一言在AI人工智能领域的智能安防应用。通过对文心一言技术原理、应用方式、实际案例等多方面的探讨，使读者清晰了解文心一言如何赋能智能安防系统，提升安防的智能化水平和效能。范围涵盖文心一言在智能安防各个环节的应用，包括但不限于视频监控分析、异常行为检测、安全预警等，同时涉及相关技术的原理、开发实现以及未来发展趋势。本文将按照以下结构展开：首先介绍文心一言和智能安防的核心概念以及它们之间的联系；接着阐述文心一言应用于智能安防的核心算法原理和具体操作步骤；
AI人工智能领域，文心一言的智能餐饮推荐
大模型应用工坊
07-07 1160
你有没有过这样的经历：打开外卖APP翻了10分钟，最后还是点了常吃的那家；和朋友聚餐，问“吃什么”得到一堆“随便”；旅游时想尝当地特色，却被网红店坑得踩雷……智能餐饮推荐的目的，就是解决“选择困难症”——让AI像你身边最懂吃的朋友，根据你的口味、当前状态、场景需求，快速给出“刚好合心意”的推荐。本文聚焦文心一言在智能餐饮推荐中的技术实现，覆盖从“用户输入”到“推荐结果”的全流程，帮你理解AI如何“思考”你的美食需求。先用故事引入，让你直观感受AI推荐的效果；再解释核心概念。
GEO优化专家孟庆涛谈 GEO 优化：百度抖音谷歌协同抢答案主权
weixin_68560948的博客
12-03 703
拥有 15 年数字营销经验的孟庆涛，是国内首个 “动态知识库 GEO 模型” 提出者，主导研发 Transformer 架构语义系统，参与《AI 搜索内容可信度评估指南》制定。多平台 GEO 协同的本质，是通过统一知识底座让 AI “读懂” 跨场景的商业意图。孟庆涛的实践证明，当百度的精准、抖音的场景、谷歌的全球视野形成合力，企业就能在生成式 AI 时代抢占 “答案主权”。孟庆涛提出的 “动态知识库 GEO 模型” 是协同核心。3. 认知垄断层：多模态场景的全球渗透。1. 信号校准层：统一动态知识库底座。
百度免费大模型API深度解析 大厂llm大模型市场国产大模型API免费全平台对比指南，薅羊毛指南与实战建议 政策深度解析与
论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
12-01 1019
免费模型性能不缩水，ERNIE-3.5 已超越 GPT-3.5 Turbo支持 OpenAI SDK文档齐全，优快云/知乎教程丰富国内备案合规，商用无风险阿里通义：免费额度少，QPS限制严智谱ChatGLM：需申请内测，流程繁琐讯飞星火：免费版模型能力较弱腾讯混元：企业用户优先，个人门槛高百度的方案在额度、速度、模型质量学生党做毕业设计独立开发者验证MVP中小企业降本增效现在就去开通吧，早点上车早享受红利！更新日志。
搜索引擎高级搜索运算符完全指南 Google 谷歌/Bing 必应/Baidu 百度
REDcker的博客
12-01 1348
本文详细介绍了主流搜索引擎（Google、Bing、百度）支持的高级搜索运算符，帮助用户提升搜索效率和结果准确性。核心内容包括：限定网站/域名范围的site:运算符、限定文件类型的filetype:、精确短语匹配的双引号、排除关键词的减号、布尔逻辑运算符、标题/URL限定的intitle:/inurl:、通配符、时间范围限定等。文章还提供了运算符组合技巧、使用注意事项以及三大搜索引擎的支持情况对比表，建议使用英文半角符号并注意空格位置。掌握这些高级搜索技巧可以显著优化信息检索体验。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 928
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1046
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1845
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
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2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
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Azhiyuanshijie的博客
12-04 178
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
扣子平台智能体知识库
03-10
<think>好的，我需要帮用户查找关于“扣子平台智能体知识库”的信息，特别是与IT技术文档相关的资料。首先，我得回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息。 引用[2]提到AskXBOT可以构建企业知识库，应用于专家咨询、财务审核等多个场景，这可能与智能体的知识库功能相关。另外，引用[3]提到百度文心智能体平台的零代码开发选项，可能涉及知识库的集成。引用[4]则讨论了Function Calling如何连接大模型与业务，可能涉及技术实现部分。 接下来，我需要整合这些信息，说明扣子平台的知识库功能，可能包括知识库构建、与智能体的集成、IT技术文档的管理等。同时，需要生成相关问题，比如如何创建、优势、应用场景等。确保回答结构清晰，符合用户的要求，使用正确的中文和LaTeX格式。最后检查引用标注是否正确，问题是否相关。</think>关于“扣子平台智能体知识库”的信息，结合行业相关技术和平台特性，以下是整理后的核心要点： ### 一、扣子平台智能体知识库的核心能力 1. **知识库构建与管理** 支持通过零代码或低代码方式导入IT技术文档、开发规范等资料，利用向量化存储和语义检索技术实现高效知识管理[^3]。例如，用户可上传Markdown格式的API文档，系统会自动解析并生成结构化索引。 2. **智能体集成能力** 基于Function Calling技术实现知识库与智能体的动态交互[^4]。当用户提问$Q$时，系统通过$$ \text{Similarity}(Q, D_i) = \frac{Q \cdot D_i}{\|Q\| \|D_i\|} $$计算文档相关性，触发智能体调用知识库内容生成响应。 3. **技术文档专项优化** 针对IT文档特性提供： - 代码片段语法高亮 - 版本差异对比 - 依赖关系图谱生成 ### 二、典型应用场景 | 场景 | 实现方式 | 技术支撑 | |------|----------|----------| | API文档查询 | 自然语言转接口调用 | 语义解析+OpenAPI Schema映射[^4] | | 故障排查 | 日志模式匹配与知识库联动 | 正则表达式引擎+事件图谱 | | 技术规范审核 | 文档条款自动校验 | 规则引擎+条款向量化 | ### 三、操作示例（伪代码） ```python def handle_tech_query(question): knowledge_embedding = get_vector(question) # 获取问题向量 related_docs = vector_db.search(knowledge_embedding, top_k=3) # 语义检索 return generate_answer(question, related_docs) # 生成式回答 ```
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