动手设计智能体:Coze版

向量数据库大模型机器学习

Agents是一个复杂的工程系统,精髓在于依据业务场景“设计”Agents:

picture.image

1、角色定位、任务编排设计

2、插件名称、参数、描述设计

3、知识库、LLM、插件知识冲突

4、workflow设计

5、workflow or 任务编排?

6、长期、还是短期记忆?

7、一个、还是多个智能体?

8、多个插件,还是多个智能体?

9、多智能体协作设计

基于此,PaperAgent团队从产品与算法两个维度准备了专栏学习教程:

算法侧专栏——动手设计Agents:CrewAI版(上架时间待定)

产品侧专栏——动手设计智能体:Coze版(2025.2.10)

Coze版课程目录:

不同于市面单独讲解每个模块的教程,Coze版立足于多个实际应用案例,将智能体人设、插件、工作流、知识、记忆、多智能体协作能力串联起来讲解,会更加系统化,易于理解。

1、智能体概念

2、单智能体-企业员工AI助理

3、人设与编排:导演

4、插件:多功能瑞士军刀

5、工作流: 自动化生产线

6、知识:私域图书馆

7、记忆:大脑

8、多智能体-旅游规划

9、多智能体-角色、记忆设计

10、多智能体-编排协作设计

专栏学习教程背后的“设计”逻辑:

0
0
0
0
关于作者
关于作者

文章

0

获赞

0

收藏

0

相关资源
大规模高性能计算集群优化实践
随着机器学习的发展,数据量和训练模型都有越来越大的趋势,这对基础设施有了更高的要求,包括硬件、网络架构等。本次分享主要介绍火山引擎支撑大规模高性能计算集群的架构和优化实践。
相关产品
评论
未登录
看完啦,登录分享一下感受吧~
暂无评论