人工智能时代下,我们无时无刻都在被动接受着新知识的传递。从最初对人工智能三大法宝的接触(算力、算法、优质数据)到“Prompts”的学习与应用,每一次都是对我们认知的”颠覆“。我们掌握了大语言模型的原理、常见工具,能够应用到具体场景中,解决生活、学习、工作中的问题已然是一种胜利。
但是这些只能解决”简单的任务“😱
试想一下:要把一块巨石搬上山顶,需要怎么做?没错,大家的答案不是找人帮助就是找工具辅助。
这也就是今天要提到的重点:智能体
图片来源ChatGPT生成
更准确地来说应该是“workflow”工作流。面对一块巨石,一人无力撼动时,我们便会用到更多的人或者更多的工具。那么如何去分配这些人和工具,就成了整个事件的重点所在(是否能把巨石搬到山顶)。首先,我们需要一个统筹者(leader),去分配任务;其次需要很多个人(甲、乙、丙、丁)以及工具(圆木、绳索、吊车等);最后在leader的统筹下,给甲乙丙丁分别分配任务,巨石很快就会被搬到山顶,这样也是用时最快、效率最高的方式。
图片源自ChatGPT生成
那么听完这个故事你是否对“智能体工作流”有了些许了解呢?
智能体最重要的几点,根据吴恩达博士的观点,总结如下:
1、Reflection(反思);
2、Tool Use(工具的使用);
3、Planning(完备的计划);
4、Multi-agent collaboration(多智能体协作)。
图片来源于网络
最后,关于如何学好智能体,我加上几点自己的观点
1、丰富的行业经验(当应用场景足够垂直的时候,就是需要“经验主义”来决定输出结果的;只有我们足够了解相关行业知识,分工任务才会做地更加全面);
2、清晰的逻辑思维(只有你比别人逻辑清晰,输出结果才会优于别人)
3、永不服输的精神(虽然现在工具先进,可以无代码化进行工作流搭建,但是不免会有诸多问题与挑战,只有“不断debug”,方可“守得云开见月明”)
按照百度创始人李彦宏的说法,不是接入,是重做,一切有需要与用户或客户交互的单位、企业或个人,都有必要建立起自己的智能体矩阵。
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1. AI Agent极速入门
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b. 什么是多智能体
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a. 什么是python安装环境
b. 什么是虚拟环境
c. 什么是命令行界面(cmd)
3. 小白如何上手“写代码”
a. 理解代码的基础知识
b. 智能体辅助理解代码
c. 智能体辅助编写代码
第二讲:翻译智能体进阶篇——齐珊珊
1. 0代码搭建智能体
a. Coze介绍
b. Dify介绍
c. Fastgpt介绍
2. 包教包会的高代码智能体平台入门
a. Dify本地部署
b. MetaGPT部署
c. Autogen Studio部署
第三讲:翻译智能体达人篇——齐珊珊
1. 实战主流智能体框架
a. 排名第一的智能体框架-MetaGPT智能体设计
b. 后起之秀和未来之星-Autogen Studio多智能体实操设计
c. Langchain和LangGraph探索
2. 翻译AI Agent科研必备知识库
a. 不同机器翻译的评判标准
b. 翻译错误的分类和评价体系
c. 大模型翻译质量评估方法和标准
3. 智能体内核灵魂提示语设计
a. 思维链Cot 和思维树 Tot
b. 自我精炼Refine和自我反思Reflection
c. 少样本提示Few shot和零样本提示Zero shot
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1.译后编辑翻译智能体设计
a.译后编辑COT
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2.语法修正翻译智能体设计
a. Zero shot prompts 工作流设计
b. Few shot prompts 工作流设计
c. 篇章级工作流设计
3. 翻译错误测定智能体设计
a. 错误标注智能体
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转载来源:语言服务行业
转载编辑:张子怡
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