一句话生成智能体,容智Hyper Agent让业务人员秒变智能体开发者!

大语言模型的迅速发展推动了AI Agent开发的革命,突破了传统任务执行和智能决策的限制。它不仅能够理解上下文,做出精准决策,还能与各种工具和API无缝集成,广泛应用于任务自动化和智能决策的各个领域。

在这一背景下,许多智能体开发框架应运而生,涵盖了从网页导航到高级数据分析、创意内容制作等多个领域。然而,值得注意的是,这些框架依然主要面向技术开发人员,普通用户即使有尝试的兴趣,也往往因编程技能和技术壁垒而无法轻松上手。

全球只有0.03%的人口拥有编程技能,而智能助手的需求却几乎覆盖100%的职场人士。从每天处理上百条咨询的客户经理,到熬夜修改合同的法务人员,再到急需加速软件开发的开发人员,甚至是为数据报表头疼的营销人员……每一个职场角色都迫切需要智能助手来提升工作效率、简化任务处理。

随着智能助手需求的激增,现有的开发框架显然难以高效满足日益个性化、多样化的人工智能辅助需求。因此,如何让业务人员轻松参与智能体的开发,释放他们的生产力,成为推动智能化转型的关键。

容智的初衷,便是能否让每个人,无论技术背景如何,仅通过自然语言就能轻松构建自己的智能体?是否能将智能体的开发变成零代码、全自动、语言驱动的过程,无需任何编程知识?我们希望通过技术的突破,让人机互动像打球一样直观,真正克服人机协同办公中的最大挑战。

为此,容智正式推出「Hyper Agent端到端商业智能体开发平台」。该平台融合了零代码平台技术、API集成与自动化工具、智能决策支持系统,以及包括DeepSeek在内的最新大语言模型等系列前沿技术,让用户只需一句话即可在秒级时间内自动构建智能体。

用户只需告知HyperAgent目标,它便会自动创建智能体,完成API调用与编排,并自主反思与执行,从而高效、灵活地构建智能体与工作流程。这一过程使更多职场人士能够轻松应对技术变革,释放潜力,提升生产力。

财务人员每天都沉浸在繁琐的数据输入和报表制作中,借助Hyper Agent平台,只需输入关键数据,即可自动生成精确的财务报表、图表和预测分析,节省时间的同时保证了数据的准确性和实时性,财务人员可将更多精力集中在战略决策上。

HR在招聘过程中需要筛选大量简历,安排面试和跟进应聘者状态。借助Hyper Agent平台,能够将简历筛选、职位匹配、面试安排等任务完全自动化。甚至通过自然语言与候选人沟通并安排面试,专注于提高招聘质量和战略决策。

客服部门经常面临大量重复性咨询,借助Hyper Agent平台,它能够学习和分析客户的历史问题,帮助客服人员实现7×24小时智能应答,解决客户的常见问题并自动提供解决方案,不仅提高了响应速度,还使客服人员能专注处理更复杂的客户需求。

策划人员时时会面临灵感枯竭,尤其是时间紧迫时压力更大。借助Hyper Agent平台,能够根据市场数据、历史案例和当前趋势,为策划人员提供多个创意方案,帮助策划人员从中挑选最合适的方向,不仅能快速调整营销策略,还大大提升市场响应速度。

让技术回归本质,用便捷驱动生产力革命。Hyper Agent不仅仅是工具,更是深度融入业务流程的智能助手,让技术真正赋能每个行业、每位职场人士,成为每个人提升工作效率、激发创造力、做出智慧决策的得力伙伴。

我们诚邀更多业务人员、企业与开发者加入这场智能体应用的创新浪潮,与我们共同打造更高效、智能与自动化的未来。

### 关于DeepSeek智能体的训练方法 对于希望深入了解并实践DeepSeek智能体训练过程的用户来说,官方提供了详尽的教学资源和支持材料。具体而言,在《DeepSeek+Coze扣子搭建智能体(保姆级教程)》中提到,该平台特别注重用户体验优化,旨在降低进入门槛,使更多非专业人士也能轻松参与到AI项目的创建当中[^1]。 #### 准备阶段 在准备阶段,建议先熟悉DeepSeek的基础架构及其核心组件的功能特性。此期间可以参考官方文档来获取必要的理论知识和技术背景介绍。此外,《10构建AI智能体容智基于DeepSeek颠覆式开发平台让效率飞升!》文中强调了通过简化的工作流配置界面,即使是不具备深厚编程功底的业务分析师也可以迅速上手操作[^3]。 #### 实践指导 当准备好基础知识之后,就可以按照实际需求选择合适的场景来进行深入学习: - **简易入门**:如果只是想要初步尝试,则可以从简单的文本生成任务入手,利用预置模板快速建立自己的第个智能应用实例。 - **高级定制**:针对有更高要求的应用场合,如复杂对话系统的开发或是特定领域内的专业知识问答机器人等,则需掌握更加精细的数据标注技巧以及调参策略。此时,《Deep seek R1本地部署,添加智能体教程》将成为重要的参考资料,它不仅涵盖了环境设置方面的细节说明,还给出了连接外部API接口的具体步骤指引[^4]。 #### 性价比优势 值得注意的是,相较于其他同类产品,DeepSeek系列模型展现出显著的成本效益特点。例如,在保持高水平性能的同时大幅减少了所需的硬件投入和时间消耗——据公开资料显示,2023年完成次完整的R1版本迭代仅支出了约600万美元的资金规模,远远低于竞争对手所公布的数值水平[^2]。 ```python # Python代码片段用于展示如何加载预训练好的DeepSeek模型 from deepseek import load_model, preprocess_input model = load_model('path/to/deepseek-r1') input_data = "your input text here" processed_input = preprocess_input(input_data) output = model.predict(processed_input) print(output) ```
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