一文搞懂如何规划一个AI Agent(智能体)

你是不是也有过这样的感受,花了大把时间开发一个 Agent,结果上线后才发现要么不够智能、要么没人用?

明明功能看起来很炫酷,但就是解决不了实际问题,甚至连清晰的用户画像都没有。

先别急着写代码,坐下来好好规划一下:这个 Agent 到底是谁在用?能解决什么痛点?它和大模型有什么不一样?

先把这些问题想清楚,才能少走弯路,释放 Agent 的价值。

接下来,我们就聊聊如何规划一个 Agent,帮你在开始前先打好基础,让后续的设计和开发都更顺畅。

如何规划一个Agent?

规划 Agent 的阶段就像是项目开始时进行的可行性研究与评估,是对基础问题的深入思考。

其目的是为后续设计提供清晰的指导。这一阶段需完成以下工作:

  1. 定义 Agent 的应用场景
  2. 梳理业务流程并分析痛点
  3. 明确 Agent 的功能定位与开发需求

定义 Agent 的应用场景

“场景”这个词在许多领域被广泛使用,通常指特定的时间与空间,并涵盖各种活动和特定的环境因素。

场景定义了用户使用产品或服务时的行为、需求以及互动方式,帮助我们更好地理解用户的体验和期望。

因此,在设计时,有必要明确应用场景的定义。这包括具体的用户角色、使用场景的核心功能以及所能提供的独特价值。

比如说,如果我们要设计一个短视频改写 Agent,它的主要用户对象是短视频创作者和营销人员。

用户群体:这个 Agent 的用户包括需要优化短视频内容的创作者、品牌营销团队,以及负责社交媒体内容的管理人员。

用途:它可以帮助用户快速改写短视频脚本或文案,让内容更符合特定平台的风格需求(如抖音、快手等),同时提升内容的吸引力和传播效果。

核心功能:

  • 利用大模型理解并优化用户提交的短视频脚本或文案。
  • 针对不同平台提供优化建议,如字数限制、语气调整和关键词优化。
  • 支持多语言改写,方便用户创作面向全球的内容。
  • 结合热门短视频趋势,生成更有吸引力的内容。
  • 生成文案时附带创意标题、有趣的开头句,以及适合的标签建议。

价值:这个 Agent 能集中处理短视频脚本和文案的优化工作,节省用户的时间,提升短视频的质量和传播效果,帮助用户更好地实现营销目标。

梳理业务流程并分析痛点

要实现 Agent 的功能,首先需要针对其应用场景梳理业务流程,理清业务逻辑,并分析其中的痛点,挖掘 Agent 的独特价值,确保其能够有效解决实际问题。

例如,对于短视频改写 Agent,基于其应用场景,可以梳理出以下常见的业务流程:

1.用户提交短视频脚本或文案。
2. Agent 分析文案内容并识别核心信息,如目标平台、目标受众、风格要求。
3.通过大模型生成优化后的文案,包括对语气、长度、关键词等进行调整。
4. 根据用户需求提供多种版本文案供选择,并附带创意标题、开头句和标签建议。
5. 用户选择结果并进行最终发布。

痛点分析:

  • 痛点一: 短视频文案需要针对多个社交媒体平台进行调整,而手动改写和优化耗时费力。
  • 痛点二: 用户可能缺乏足够的创意灵感,导致内容吸引力不足。

通过对业务流程和痛点的分析,可以从更细致的角度理解 Agent 所处的应用场景和业务逻辑,从而确保设计出的 Agent 更贴近实际需求,有效解决用户痛点。

明确 Agent 的功能定位与开发需求

在梳理业务流程和分析痛点之后,接下来需要明确 Agent 的功能定位和开发需求,以便更好地指导设计。

例如,短视频改写 Agent 主要功能可以包括:

  1. 配置专用知识库,涵盖短视频平台的规则和用户行为偏好,如平台的字数限制、热门关键词以及内容风格。
  2. 使用支持多语言处理的大模型,帮助用户创建适合全球市场的短视频内容。
  3. 任务流程分为多步,包括文案分析、改写和多版本生成,因此需要设计一个工作流来管理这些子任务。
  4. 支持上传多种格式的素材(如文本、图片、视频片段等),并结合大模型生成优化的短视频文案。
  5. 为了提高吸引力,生成的文案需包含创意标题、有趣的开头句以及适合的标签建议,同时结合当前的短视频趋势。
  6. 确保文案符合平台的审核标准,同时避免生成内容偏离用户需求或出现不准确的信息。

小结

好了,以上就是我们关于 Agent 规划的简单分享。

其实,做好规划就像打好地基,只要想清楚用户是谁、要解决什么问题,后面就能少踩坑、少走弯路。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
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  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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