比如你公司搞了一个Ai客服机器人，你问他今天天气怎么样，他告诉你去百度一下。你说我的快递为啥还没有到，他说你的快递没到吗，你可以去app上查询物流，这样的客服机器人没有任何价值，也就是他只能回答通识问题，无法解决实际问题。比如你问百度，京东的东西，因为京东没有打通百度，没有和百度做数据共享，也没有用户打通，无法做鉴权，百度是不知道的。
如果公司内部的AI机器人，你把用户的数据让AI学习，那么AI就可以回答和业务有关的问题，你共享多少信息给AI，AI就可以解决你多少问题。比如你让小爱同学开小米电视可以，让他开格力空调就不行。这个就是没有给这个机器人提供工具和渠道。
先看看阿里云的聊天机器人，现在ai出来以后，对传统的基于bert模型Rasa搭建对话机器人，基本上被大模型淘汰了，毕竟大模型才出来几年
设计AI Agent时，需要考虑其自主性、稳定性、交互性和功能性。
以下是设计AI Agent的关键步骤：定义Agent目标与功能：明确Agent的应用场景、目标和所需功能，确保其能够在特定领域内执行任务。
构建核心组件：
采集器：收集环境信息。
知识库：存储和管理环境及自身状态信息。
决策引擎：分析感知信息，做出决策。
执行器：在环境中采取行动。
把这个图翻译一下就是
机器人就和人一样，他具备环境感知能力，比如文字、声音、图片、视频，而且他都可以记忆下来。比如让你让他把大象装入冰箱，不需要告诉他什么事大象，因为他学习过有记忆（memory），而且他执行完了以后也不会抹去记忆，他会把这个任务规划（planning）成3个步骤，并行动（action）以后，通过机械臂（tools）把大象放入冰箱。
思维树（Tree of Thoughts）
思维树（Tree of Thoughts）通过在任务的每一步探索多种推理可能性来扩展思维链。它首先将问题分解为多个思考步骤，并在每个步骤中生成多个想法，从而创建一个树状结构。搜索过程可以是 BFS（广度优先搜索）或 DFS（深度优先搜索）。ToT 做 4 件事：思想分解、思想生成器、状态评估器和搜索算法。
【AI机器人的案例】
一个公司可能很多条业务线，并不是一个机器人回答所有问题，有些卖房子、有些卖药，所以你就需要需要设置多个机器人。
让AI学习：你可以让AI去学习相关文档，这些文档很可能是公司内部的规章制度，服务手册等
也可以让AI看网站：AI具备一些爬虫能力，能够把网站上的数据和文本定期的爬回来
大家经常问的问题，QA知识对，有人问类似问题，就直接给答案
表格学习：txt2sql，Excel。可以让机器人学习Excel表格和数据库表格，不过你需要特别注意，你的MySQL字段名称必须是英文，而且中文必须写到备注里面，要不然识别准确率很差。
最重要的就是流管理
比如你问小爱同学，今天天气。他会去调用查询天气的APi，如果你们公司的erp，你问XX商品的库存，他会查询库存数据库或者现成的API。不过需要基础AI对话只能回答特定的简单问题，复杂的问题错出概率很高。
机器人运维：比如机器人学习回答错误的时候，可以人工标注以后，让机器人学习，下次回答准确
【测试效果】
问他数据库的表格
他自己写的SQL
查询网页上的数据，不过回答错误
通过文档的知识学习后回答
如果回答不了，他会通过自己的知识库回你
不过目前我没有配置api，所以就没有测试api功能。比如实际场景中的查询天气，查询订单，都是需要外部api提供支持。
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用户：我要退货
AI：通过api查询最近的10条订单列表，用户可以翻页
用户：点击XX订单，就进入退货操作
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用户：查询天气
AI：你要查询那个城市的天气
用户：查询成都
AI：成都小雨20-30度
【AI智能分析案例】
之前做过一个通过对话的方式获取，蒲公英，聚光，淘宝，千瓜、小红书 等平台的数据，为用户生成产品营销策划报告。
需要认为去拆分目标-子目标-tools，这里的tools实际上就是一个个的api，这里的api后面都是来自于数据仓库的数据，数据仓库的数据是需要通过实时爬虫的方式去获取数据资产。这里面就涉及很多指标管理、爬虫运维、数仓设计、数据服务、成本计算 等工作。最终实现以前需要人花3天时间，才可以做完的报告，现在只需要3小时就可以实现（这里的3小时不是人需要花3小时，是因为AI算法，爬虫频率限制需要3小时才可以生成）。
到这里我们已经完成了，数字人，web3，图文生成，ai agent的学习了
文生图：Stable Diffusion、Midjourny
说个题外话：现在的技术，如果实现一个AI女友并不难，价格只要21W人民币，等后期技术成熟了也就2万元。
马斯克直言不讳地表示：「Optimus 几乎能完成你能想到的任何任务。」从遛狗到看护儿童，甚至端茶倒水，这些场景虽然在短期内仍然停留在概念中，但其背后的潜力是巨大的。
现在单身经济的情况下，虽然无法让机器人行走做家务，不过把2种机器人结合一下，当成本下降的时候，就是行业爆发的时候
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