Agent智能体:你的数字分身,比快递员高级多了

记得第一次听说Agent智能体时,我还以为是哪个快递公司的机器人送货员。后来才知道这东西比送快递的高级多了——它能帮你送方案、送决策、甚至送钱(当然是指帮你赚钱)。

Agent智能体入门指南

先别急着研究那些高大上的论文,咱们从最接地气的开始。Agent智能体说白了就是个数字版的你,只不过它不会摸鱼、不会抱怨加班、还不用交社保。2025年的Agent主要分三种:

1. 聊天型:整天跟人唠嗑的客服

2. 决策型:帮老板做决定的背锅侠

3. 执行型:007工作制的数字劳工

如何选择你的第一个Agent

别一上来就整那些花里胡哨的,建议先从"数字二哈"开始练手。这种Agent的特点是:

能完成简单指令

偶尔会犯二

训练成本低

(跟养真狗的区别是不用铲屎)

实战中的坑爹经历

去年给公司部署财务Agent时,这货把"差旅费报销"理解成了"差评旅行团",差点把市场部的团建预算全打给了某投诉平台。血泪教训:

训练数据要够脏(指覆盖各种奇葩情况)

监控系统要比Agent更智能

准备随时拔电源的手速

进阶玩法:让Agent们搞内卷

现在流行搞Agent集群,让它们自己卷自己。比如我们公司的方案:

销售AgentA负责吹牛

销售AgentB负责砍价

风控Agent负责拆台

最后让老板Agent拍板

(效果比真人销售团队好,主要是不会集体辞职)

2025年最新骚操作

最近发现Agent还能这么用:

让HRAgent筛选简历,关键词设置"能接受加班"自动通过

用运维Agent背锅,系统崩溃就说是AI临时工干的

训练法务Agent学会说"这个要请示领导"

生存指南:如何不被Agent取代

经过长期观察,我发现Agent最不擅长的三件事:

1. 帮领导挡酒

2. 背地里说同事坏话

3. 假装在加班

(所以2025年最安全的岗位是酒桌文化专员)

最后说句掏心窝子的:与其担心被Agent取代,不如先学会怎么使唤它们。毕竟在老板眼里,用Agent的和被Agent取代的,都是成本。

MATLAB代码实现了一个基于种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 算法优化RBF网络:使用种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值