一文看懂Agent搭建流程

本文介绍了为什么要使用Agent,其作为AI产品的价值,包括产品能力的构建过程。重点讲解了智谱清言和Coze的搭建步骤,以及如何通过各种方式挖掘产品需求,如榜单、个人需求、内容分析和传统产品重构。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

为什么要做Agent

首先,Agent是真正意义上的一个AI产品.,其次Agent的实现成本比较低,无/低代码开发,产品经理一人搞定。

  • 真正的AI产品:

产品能力:需求调研–产品设计–实现–推广–优化
AI能力:提示词的设计、评估、优化

常见的Agent的构成:
在这里插入图片描述

Agent搭建工具

常见的Agent搭建工具以及特点:

工具公司模型网络付费情况传播特点
GptOpenAIGPT4等科学上网收费链接创作者分成
Coze字节GPT4等科学上网免费支持平台搜索发布discord等工作流模块支持复杂任务
扣子字节云雀正常免费支持平台搜索发布飞书等支持接入飞书
glms智谱GLM4等正常免费支持平台搜索小程序转发微信生态传播

Agent产品需求挖掘:

怎么找Agent产品需求:

  1. 榜单找灵感:gpts、glms、coze都有对应的产品榜单,也可以看下相关媒体发布的汇总。
  2. 从个人需求触发:从个人角度思考有哪些需求可以用Agent解决(哄哄模拟器)
  3. 从内容找需求:一类内容后面代表着用户需求,小红书数据用来做需求验证(甄嬛传爱好者)
  4. 迭代传统产品:用AI重构(AI算命)

具体搭建流程

智谱清言搭建流程

  1. 首先在百度搜索智谱清言
    在这里插入图片描述

  2. 进入智谱清言,点击创建智能体:
    在这里插入图片描述

先来介绍下我们的智能体:
在这里插入图片描述
3. 手动配置我们的智能体:
在这里插入图片描述
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我们配置的内容可以包括名称、简介、logo、设置智能体的特性、开场白、推荐问题、模型能够调用能力的范围;同时也可以上传我们自己的知识库

  1. 发布等待审核通过就可以了

coze 搭建实操

  1. 同样的第一步也是去百度搜索Coze,然后创建自己的Bot。
    在这里插入图片描述
  2. 创建的时候分为多代理和单代理
    在这里插入图片描述
    多代理可以实现多个bot的协同
  3. 选择OpenAI的模型,这里我们直接选最厉害的,Coze yyds!
    在这里插入图片描述
    多代理可以实现多个bot的协同
  4. 最左侧是提示词窗口,中间是技能数,右侧可以通过对话来调试
### 大语言模型(LLM)的基本概念和原理 大语言模型(Large Language Model, LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理技术,其核心目标是通过训练大量的文本数据来生成与人类语言相似的文本[^2]。LLM 的设计旨在模仿人类的语言能力,能够完成从文本生成、翻译、摘要提取到对话理解等多种任务。 #### 1. 大语言模型的特点 大语言模型的主要特点包括参数规模巨大、训练数据量庞大以及强大的泛化能力。这些模型通常包含数十亿甚至上万亿个参数,使其能够捕捉复杂的语言模式并适应多种应用场景[^3]。此外,LLM 具备上下文理解能力,能够在特定语境中生成连贯且有意义的回复。 #### 2. 大语言模型的基本组成 LLM 的基本组成包括以下几个部分: - **编码器(Encoder)**:负责将输入文本转换为向量表示,以便模型能够理解语言中的语义信息。 - **解码器(Decoder)**:根据编码器生成的向量表示,生成相应的输出文本。 - **注意力机制(Attention Mechanism)**:用于帮助模型关注输入文本中的重要部分,从而提高生成文本的质量和相关性[^2]。 #### 3. 大语言模型的工作流程语言模型的工作流程可以概括为以下阶段: - **预训练(Pre-training)**:使用大规模无标注文本数据进行训练,使模型学习通用的语言知识。 - **微调(Fine-tuning)**:在特定任务上使用标注数据对预训练模型进行调整,以适应具体的应用场景。 - **推理(Inference)**:利用训练好的模型生成符合要求的输出文本[^3]。 #### 4. 大语言模型的应用 大语言模型的应用范围非常广泛,涵盖了多个领域和技术方向。例如: - **文本生成**:自动生成文章、故事、诗歌等。 - **机器翻译**:实现高质量的多语言互译。 - **对话系统**:构建智能客服、虚拟助手等交互式应用。 - **代码生成**:辅助程序员编写代码或优化现有代码。 - **内容创作**:生成营销文案、新闻报道等专业内容[^1]。 ```python # 示例:使用 Hugging Face Transformers 库加载预训练的大语言模型 from transformers import pipeline # 初始化文本生成管道 text_generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") # 生成一段文本 output = text_generator("Once upon a time", max_length=50) print(output) ```
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