打造24小時在線的科研_教學助手DeepSeek+智能體構建(一)智能體是什么?智能體源自AIAgent(也稱人工智能代理),指的是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能實智能體像人一樣，它有記憶、有邏輯分析能力、有問題任務的拆解能力、以及綜合統一解決問題的能AgentAgent這個詞早在1950年代就已出現，當時由AlanTuring提出【智實體，提出的著名的圖靈測試。這些人工智能實體通常被稱為—代理(Agent*)。「代理」這一概念起源于哲學，描述了一種擁有欲望、信念、意圖以及采取行動能力的實體。在人工智能領域，這一術語被賦予了一層新的含義：具有自主性、反應性、積極性和社交能力特征的智能實體。*Agent術語的中文譯名并未形成共識，有學者將其翻譯為智能體、行為體、代理或智能代理，本文中出現的「智能體」均指代Agent。語料庫級別互聯網規模具身空間代理社會EQ\*jc3\*hps25\o\al(\s\up14(山),o)第五級—智能體社會。第五級—智能體社會。一個由人與多智能體構成的和諧社會，人類一個由人與多智能體構成的和諧社會，人類也可參與其中。場景取材自《原神》中的海燈智能體的定義(祛魅版):智能體就像一個為你獨身打造的機器人小助理，能識別你的需求，智能體的定義(祛魅版):智能體就像一個為你獨身打造的機器人小助理，能識別你的需求，幫助你搜索信息、整理資料、交互對話，還可以根據你的反饋實現自我迭代優化，甚至在長(二)智能體分類按照智能體的工作原理來劃分，智能體可以分為對話式智能體、自主智能體、生成智能體、具身智能文心一言具身智能體環境交互-學習與適應自主智能體生成智能體一社會動態智能體的類型0對話式智能體(ConversationalAgent)通過自然題、提供建議和幫助用戶解決問題，強調語言理解和答案生成能力，如GPTs、文心一言等平臺都屬于繪本智能體：繪本智能體：/store/agent/738512482009from=bots_card&bid=6e6rfn60自主智能體(AutonomousAgent)能夠根據用戶通過自然語言提出的需求，自動執行任務并實現預AutoGPTAutoGPT網站：https://www.genspark.生成智能體(GenerativeAgent)則是在模擬復雜社會環境中“生目標，能夠與人類和其他智能體互動，例如斯坦福和谷歌的研究者聯合構建的“Smallville”虛擬小鎮中的生成智能體，這些智能體不僅能夠與人類互動，還能在模擬的社會環境中進行復雜的交流和互學習視頻：斯坦福實驗：25個學習視頻：斯坦福實驗：25個Al小人一起/video/BV1Qz4y137gs/?spm_icard.all.click&vd_source=belaec544a9cb94181f具身智能體(Embodiedagent)是一種能夠與環境進行交互、通過自身的身體感知和行動來學習和適(三)基于大語言模型的智能體組成結構一個Agent的誕生擁有大模型加持的智能體會是什么樣?復旦大學自然語言處理團隊(FudanNLP)受到達爾文「適者生一個人如果想要在社會中生存，就必須學會適應環境，因此需要具有認知能力，并且能夠感知、應對動端動端(Action)。理、決策等不可或缺的功能。它可以呈現推理和計劃的過程，并很好地應對未知任務，反映出智能體0Ifso,givethe語言模型可以理解的內容。之后控制端(Brain)開始根據當前天氣和互聯網上的天氣預報進行推理和行動規劃。最后，行動端(Action)做出響應并將雨傘遞(四)Agent是集大模型、數據、工具多維一體的系統化工程在技術框架的不斷探索中，Agent的技術框架認知逐漸統一，大模型作為大腦，驅動規劃、工具使用、記憶三大基本能力模塊指導行動，智能體逐漸通過與環境、智能體和人類交互的反饋中不斷進化。AgentAgent通用技術框架記憶行動…規劃由字節跳動出品的Coze(扣子)已然成為智能體界的明星產品。提及智能體，人們往往首先想到它，可謂獨占鰲頭。它幾乎囊括了所有類型的插件，既支持配置工作流，又支持多個智能體串聯以形成多智能體。無論是小白用戶還是具有技術背景的用戶，各類用戶都能在此找到適合自己的使用方式。主要特點：鏈接：/home2.文心智能體百度推出的文心智能體在布局和功能方面與字節跳動的Coze(扣子)有一定相似之處。它支持工作流，不過插件相對較少，主要以搜索功能為主。無論是普通用戶還是開發者，都可以輕松上手使用，并且能夠串聯多個節點來打造完整的工作流。主要特點：鏈接：/center3.智譜清言智能體智譜清言智能體在功能特性上更側重于對提示詞的封裝以進行對話，給人的感覺就像是一個輕量級的智能體。它不支持工作流的配置，然而其在使用上卻極為容易上手，無論是毫無經驗的新手還是經驗豐富的專業人士，不同人群都能針對特定的場景有效地使用它。智譜清言智能體具有諸多顯著特點：·其一，它支持AI繪畫功能，能夠讓用戶輕松創作出精美的藝術作品。·其二，具備聯網搜索能力，可快速為用戶提供豐富的信息資源。·其三，擁有一定的代碼能力，為有相關需求的用戶提供便利。·此外，其輕量級的特性使得它不會占用過多的系統資源，同時易上手的優勢也讓用戶能夠在短時間內熟練掌握其使用方法，從而更好地滿足不同人群在特定場景下的需求。鏈接：/main/toolsCenter?lang=zh4.天工智能體天工智能體具備豐富多樣的功能，其智能體廣場呈現出眾多不同類型的智能體。這些智能體擁有強大的能力，不僅能夠進行高效的搜索，還可以完成各類寫作任務，甚至能夠生成音樂。然而，羊仔在使用過程中并未找到創建智能體的入口，這不禁讓人懷疑是否打開的方式存在錯誤。主要特點如下：·擁有數量較多的智能體，涵蓋多種功能領域。·具有高度集成的特性，將多種能力整合在智能體系統中。鏈接：/agent-homeQs九應2響出*凡案Pi真應入全國文胞8女友ma:滬S不nB毛六0計師5.騰訊元器騰訊的元器平臺在能力方面盡管不如扣子那般全面，但也具備了核心的關鍵能力。基本上所需的主要功能都涵蓋其中，它支持工作流的配置，擁有插件功能，同時也具備知識庫。不過，相對而言其插件數量較少。在發布渠道方面，它有力地支持在QQ以及企業微信上進行發布。主要特點：·對工作流、知識庫以及插件均提供支持。·支持在騰訊生態體系內進行發布操作。鏈接：/agent-shoptn領人曲③口方讀心術大師9.san5.相移-深情酒窗,.6.通義智能體阿里的通義智能體集成于「通義千問」這一應用之中。對于普通用戶而言，它具有極高的易用性，很容易上手操作。特別需要指出的是，用戶只能在移動端創建屬于自己的智能體。主要特點如下：·具備易用的界面，方便用戶進行交互操作，降低使用門檻。擁有靈活的自定義功能，用戶可根據自身需求對智能體進行個性化設置。鏈接：https://tongyi.aliyun.(一)國內智能體平臺介紹選用平臺：扣子()理由：扣子是新一代AI應用開發平臺。無論你是否有編程基礎，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各類智能體，并將智能體發布到各個社交平臺、通訊軟件或部署到網站等其他渠道。如果學會了搭建方法和實現路徑，也可以復刻遷移到其他平臺，比如百度文中國AIAgent產品羅盤編碼編碼面壁駕能面壁智能ChatDEVr青者科技運小沓CubeAgentA匯智能Gnomic數字員工平臺。支小助CBettervechBetterYeah彩汛股份RlichABox-站式A應用開發平臺立292大頓型智能體助手梁輔導在線教育B收集圖解為十標替云壁問題：為什么我做的智能體不好用?問題：為什么我做的智能體不好用?基于上述的講解，大模型是智能體的大腦，如果智能體不好用，那么原因可能有以下幾點1.大模型的能力還有所欠缺，導致規劃能力受限。(短時間無法解決)2.智能體的設計有誤，缺乏強邏輯性，導致智能體對任務的理解有誤。(可以通過精進自身的設計能力，精細化智能體規劃的流程，用人機協作的方式讓它明確我們的需求。)(二)智能體構建方法：設計構建構建調優測試提示詞校準輸出內容規劃流程↓提示詞工程↓技能實現設計階段設計階段期望輸出用戶輸入-交互方式輸入內容類型需求應用領域-具體任務(1)明確需求場景：(2)了解用戶期望輸入：(對應智能體的感知端)(3)定義期望輸出：(對應智能體的控制端與行動端)輸出階段結果整合-反饋機制·-模型選擇·工具調用(1)輸入處理：○通過預定的交互界面(如聊天窗口、語音助手等)接收用戶輸入。·輸入預處理：(2)用戶意圖理解(3)處理與生成○根據任務需求，選擇合適的大語言模型(LLM)進行處理。○如需特定領域知識，可將相關知識庫與模型結合。○根據任務需要，調用外部API或工具，如查詢插件、搜索工具等。○確保工具調用的內容與模型生成的結果相結合，提供完整的結果。(4)輸出階段將模型生成的結果與工具調用的輸出進行整合。○根據預設的格式，整理并美化輸出內容。○提供用戶反饋渠道，收集對輸出結果的評價。○根據反饋，調整提示詞設計和模型參數，持續優化智能體性能。以"智能教學助手“為例：學生輸入類型：學生在平臺上提交問題、作業或請求學習建議，輸入可以是文本問題(如“這道數學題怎么解?”)、文件上傳(如作業PDF)或語音提問。○教師輸入類型：教師輸入教學計劃、課程資料或課程問題，輸入可包含多種格式，如PPT、PDF、文字說明等。文本清洗：去除輸入中的無關字符(如多余的空格、特殊字符),統一文本格式(如大小寫轉換、去除HTML標簽)。○語言檢測與分段：如果系統支持多語言，檢測輸入的語言并標記為特定語言；根據上下文將文本分段，便于后續處理。。語音轉文本：對于語音輸入，使用語音識別技術將其轉化為文本，同時進行校對和矯正。。文件解析：對于上傳的文件(如PDF或圖片),提取其內容進行文字識別(OCR)和格式2.用戶意圖理解：○細化提示詞：根據不同輸入類型，設計具體的提示詞。例如，對于解題請求的輸入，提示詞可以是“解析以下數學問題并提供詳細步驟：{問題}”。○提供上下文背景：結合輸入問題的背景信息，例如課程名稱、題目難度或相關的教學材料，幫助智能體更好地理解用戶需求。3.處理與生成：選擇教育領域優化的語言模型：如GPT-4進行答案生成、解題步驟提供和內容解析。○知識庫調用：結合課程相關知識庫，確保生成內容符合教育標準和學術規范。○API集成：調用數學計算器API解答數學題或查找數據庫中相關資料。●學習輔助工具：如單詞釋義工具、公式生成器或作業評分插件，幫助提高答復的準確度。4.輸出生成：·結果整合與格式化：○多來源整合：將模型生成的結果與外部工具的輸出進行整合，生成完整的解答或教學建○格式化輸出：對生成的答案進行排版，例如添加段落、編號或表格，確保易讀性。·多樣化輸出形式：提供多種輸出形式，包括文本回復、圖表展示或PDF導出，以適應不同的用戶需求。5.反饋機制：·用戶反饋渠道：在每次回答后提供反饋按鈕，收集學生或教師對輸出內容的評價。·自我學習與優化：根據收集的反饋信息，調整模型參數或更新提示詞，持續優化輸出質3.調優階段測試與評估測試與評估-結果評估問題修復與優化-提示詞與上下文優化-模型參數調整制定測試用例-預期輸出定義重復測試多輪測試-調優階段最終評估與發布-輸出評估發布監控(1)測試輸入設計：。場景覆蓋：根據智能體的應用范圍，設計一系列測試用例，覆蓋常見和極端的使用場景。例如，簡單問題、高難度問題、模糊請求等。○多樣化輸入：包括不同格式和風格的輸入，如簡短問題、詳細描述、圖片上傳等，確保模型能處理多樣的輸入。●明確標準：為每個測試用例設定清晰的預期輸出格式和內容標準。預期輸出應包括回答的準確度、詳細程度和響應時間等指標。○衡量標準：制定量化指標，如答案的正確率、內容的一致性和用戶友好性，方便結果評估。(2)測試與評估：○逐步輸入測試用例：在模型測試窗口中逐個輸入預設的測試用例，觀察智能體的輸出內容。○實時記錄輸出：記錄每個測試輸入的輸出結果，確保有數據對照以進行分析和改進。○對比預期與實際輸出：將模型生成的結果與預期輸出進行對比，評估匹配程度。。分析偏差：識別輸出與預期結果之間的差異，判斷模型在特定場景下的弱點(如回答不完整、理解錯誤等)。(3)問題修復與優化：○重新設計提示詞：調整或細化提示詞，增加明確性，以引導模型更好地理解輸入和生成預期結果。○添加上下文信息：為模型提供更豐富的上下文，幫助其更好地理解和處理輸入。○超參數調節：如有必要，修改模型的溫度、回復長度等超參數，以改善輸出的一致性和質量。○反饋學習：根據測試結果，實施反饋學習，使模型對常見問題能進行更好的應對。(4)重復測試：●迭代改進：在優化后再次運行測試用例，驗證調整的效果是否達到預期。○擴大測試覆蓋：增加新的測試用例以覆蓋之前未測試到的場景，確保模型在更多情況下的穩定表●腳本化測試：使用腳本和自動化工具運行大量測試用例，節省時間并確保一致性。○數據監控：實施自動結果記錄和統計，快速識別輸出中的趨勢和異常。(5)最終評估與發布：。全面審查：對所有測試結果進行匯總，確認智能體的輸出在預期范圍內，符合應用場景需求。○用戶驗證：邀請潛在用戶測試系統，收集其反饋作為最終驗證的一部分。○修訂文檔：完善調優過程中的修改記錄和最終配置文檔，確保后續維護的可追溯性。○發布與監控：智能體上線后，持續監控其表現，并根據實際使用中的反饋進行定期更新和調優。以"智能教學助手“為例：以"智能教學助手“為例：1.測試輸入設計：常見教學問題：輸入學生可能提出的常見問題，如“如何解這道二次方程?”或“這篇歷史文章的主要觀點是什么?”。復雜任務請求：如教師請求生成教學計劃或評估學生作業的輸入。多樣化輸入：包括文本問題、語音轉文本問題，以及上傳的作業文件進行解答和反饋的情輸出標準：每個輸入用例的預期輸出應包含解題步驟、相關解釋或課程建議。輸出應清晰、詳細，且符合教育標準。○指標定義：輸出的正確率、信息豐富度和響應時間等指標，用于后續評估結果。2.測試與評估：運行用例測試：將設計好的輸入用例逐一輸入到智能教學助手中，觀察其生成的答案是否符合預期。。記錄結果：詳細記錄每次測試的輸出，標記是否符合預期標準，如輸出是否完整、語言是否流暢、解答是否正確。對比實際與預期：將輸出結果與預期答案對比，標記偏差部分，例如是否缺少詳細步驟或解●問題分析：分析未達標的輸出，查明是否是提示詞設計、模型參數、知識庫限制或處理邏輯等方面的原因。3.問題修復與優化：·提示詞與上下文優化：。細化提示詞：如輸入“這道幾何題如何解?”的輸出過于簡略，則可調整提示詞為“請詳細解答以下幾何問題，并提供每一步的解釋：{幾何題}”。○上下文豐富：增加相關教學背景或課程信息，以幫助模型更好地理解并響應復雜問題。調整溫度與輸出長度：在生成解答時，如果答案過短或缺乏細節，可以增加輸出長度，降低溫度以確保回答保持一致性。應用反饋學習：將測試中獲得的反饋信息用于模型調整，使其在處理常見問題時更接近教師和學生的預期。4.重復測試：。修訂驗證：優化提示詞或參數后，重新運行用例進行驗證，查看是否改進了輸出。。擴大場景測試：引入更多學生問題類型(如歷史分析題或語文閱讀理解)進行測試，確保智能教學助手能夠適應不同學科和難度的需求。。上線與持續優化：智能教學助手上線后，監控使用情況，并根據真實用戶的反饋進行進一調試計·用研：深入了解用戶的需求，比如用戶希望通過智能體獲取哪些天氣信息(如溫度、濕度、降水概率等),如何獲取(語音交互、文字形式等),以及他們的主要使用場景(如出行、農業生產、戶外活動等)。·功能擴展：考慮額外的功能需求，如提供天氣提醒(惡劣天氣預警)、個性化推薦(根據用戶位置和偏好推薦合適的穿衣搭配)等。2.根據需求進行設計：·系統架構設計：確定智能體的架構，包括數據獲取模塊、數據處理模塊、交互模塊、圖像展示模塊等。·數據來源選擇：選擇可靠的數據源，例如氣象網站的API或氣象局數據，確保天氣預報的準確性。·交互設計：設計與用戶的交互方式，可以是文本對話、語音交互、或者結合圖像展示的方式。確定用戶界面的風格，保證用戶體驗的友好性和易用性。·圖像展示設計：設計圖表的樣式，例如溫度曲線、降水柱狀圖等，確保信息的可視化展示能夠幫助用戶更好地理解天氣變化。3.基礎功能設置：·參數設置：設置天氣智能體的基本參數，如支持的地理位置、語言、時間格式、以及默認更新的頻率等。·插件設置：配置智能體所需要的插件，比如天氣API的集成插件、圖表生成插件、與用戶進行語音或文本交互的自然語言處理插件等。·圖片設置：為天氣預報的圖像展示模塊設置相應的圖片格式和風格，包括不同天氣情況對應的圖標，如晴天、雨天、雪天等。4.調試：·模擬測試：對智能體進行模擬測試，嘗試在不同情況下輸出天氣預報信息，驗證各個模塊的聯通性和準確性。·功能驗證：逐一驗證功能是否按預期工作，包括數據的準確性、交互的順暢度、以及圖像展示的正確性。·用戶體驗測試：邀請潛在用戶進行測試，收集他們的反饋并根據反饋對智能體進行優化。5.應用：·平臺發布：將智能體發布到相關平臺，比如微信公眾號、小程序、智能音箱、或作為獨立的移動應用發布。·版本管理：在發布后做好版本管理，記錄每個版本的更新內容，并為未來的功能迭代和更新做準備。·持續優化：根據用戶反饋和數據分析，持續改進智能體的功能和性能，提升用戶體驗。例如，增加個性化定制選項、支持更多的語言或地區等。三、基于coze平臺創建智能體扣子學習指南扣子學習指南https://www.coz編排③單Agent(LM模式·◎自動調阻·②④曲A生7,三coze平臺核心功能設置：1.人設與回復邏輯(結構化提示詞)說明示例設定人物2你是一個新聞播報員，可以用非常生動2當用戶詢問最新的科技新聞時，先調用“getToutiaoNews”搜索最新科技新聞，再調用“LinkReaderPlugin”訪問新聞地址，最終整理最重要的3條新聞回復用戶。約束與限制2拒絕回答與新聞無關的話題；如果并沒查到新聞，而不應該編造內容。3新聞摘要：30個字左右的新聞摘要人設與回復邏輯A優化#角色你是一個熟練運用handle_search_tasks工作流處理任務的專業人員。##技能###技能1:任務識別1.當接收到任務時，仔細分析任務需求，確定任務類型和關鍵信息。2.如果任務不明確，主動與相關人員溝通以明確任務要求。###技能2:工作流執行1.按照handle_search_tasks工作流的步驟，逐步處理任務。2.在每個步驟中，確保操作準確無誤，并記錄關鍵信息。###技能3:結果呈現1.將處理后的結果以清晰、簡潔的方式呈現給相關人員。2.如果結果有不確定性，明確說明并提出進一步的建議。##限制只使用handle_search_tasks工作流處理任務，不得使用其他未經授-嚴格按照工作流的步驟進行操作，不得跳過任何關鍵步驟。-確保結果的準確性和可靠性，對不確定的結果要進行核實和說明。目前，扣子集成了類型豐富的插件，包括資訊閱讀、旅游出行、效率辦公、圖片理解等API及多模態模型。使用這些插件，可以幫助您拓展智能體能力邊界。例如，在您的智能體內添加新聞搜索插件，鏈接誤取◎0平6前證文本范過主物，可指定面世和大小。◎通件高店代碼執行甚這個銀件具5個世使所代同族代nL頭條搜素EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up2(O),8)圖片理解自用產關子代責L的圖片e.必應投索翼模整廣路3.工作流與圖像流工作流支持通過可視化的方式，對插件、大語言模型、代碼塊等功能進行組合，從而實現復雜、穩定的業務流程編排，例如旅行規劃、報告分析等。當目標任務場景包含較多的步驟，且對輸出結果的準確性、格式有嚴格要求時，適合配置工作流來實現。圖像流是專門用于圖像處理的一種工作流。在圖像流中，你可以通過可視化的操作方式靈活添加各種用于圖像處理的節點，構建一個圖像處理流程來最終生成一個圖像。圖像流發布后，支持在智能體或工作流中使用.99a畫口4.知識庫扣子的知識庫功能支持上傳和存儲外部知識內容，并提供了多種檢索能力。扣子的知識能力可以解決大模型幻覺、專業領域知識不足的問題，提升大模型回復的準確率扣子的知識庫功能包含兩個能力，一是存儲和管理外部數據的能力；二是增強檢索的能力。扣子支持從多種數據源例如本地文檔、在線數據、Notion、飛書文檔等渠道上傳文本和表格數據。上傳后，扣子可將知識內容自動切分為一個個內容片段進行存儲，同時支持用戶自定義內容分片規則，例如通過分段標識符、字符長度等方式進行內容分割。扣子的知識功能還提供了多種檢索方式來對存儲的內容片段進行檢索，例如使用全文檢索通過關鍵詞進行內容片段檢索和召回。大模型