如何快速實現REST API集成以優化業務流程
官方GPTs商店：各大平臺均設有官方GPTs應用商店，匯聚了琳瑯滿目的插件與模型，滿足多元化需求。
知識庫：在知識庫構建上，各平臺展現獨特風采，內容既廣泛又深入，助力用戶輕松獲取所需信息。
流程圖編排： 流程圖編排功能作為標配，讓無編程基礎的用戶也能通過直觀拖拽，迅速構建高效工作流，實現流程自動化。
多模型支持：對于模型支持，部分平臺展現開放姿態，兼容多模型選擇；而有的則專注于自家大模型深度優化，但無論哪種，均能有效支撐日常工作的順利進行。
插件調用：插件調用機制的引入，極大增強了平臺的靈活性與擴展性，用戶可根據實際需求靈活調用各類插件，提升工作效率。
Prompt配置：至于Prompt配置，各平臺均展現出創新精神，提供個性化、精細化的配置選項，確保用戶能夠精確控制模型行為，滿足特定場景下的需求。
網址：https://www.betteryeah.com/agentstore
????斑頭雁智能科技，其核心團隊源自阿里巴巴釘釘的初創精英，專注于打造零門檻Agent構建平臺，旨在迅速激活并釋放大模型的強大潛力。該平臺內置了包括ChatGLM、阿里通義千問、百度千帆在內的國內外頂尖AI模型，為用戶提供了豐富的選擇。
產品形態：在產品形態上，斑頭雁智能科技與Coze等前沿平臺并駕齊驅，均屬于高度集成的平臺型產品，為用戶提供了一站式解決方案。
開發模式：其開發模式靈活多變，既支持單一Agent的精細化打造，也適應于Multi-Agent系統的復雜部署，滿足不同業務場景下的多樣化需求。
應用場景：面向企業級市場，斑頭雁智能科技聚焦AI客服、營銷、銷售等多個關鍵領域，提供智能化升級的全面解決方案。
????其官方智能體中心更是匯聚了全類別的智能應用，從全面的智能客服系統，到針對電商、銷售、營銷、HR等多個垂直行業的定制化方案，再到快速上手的學習資源，一應俱全，助力企業輕松實現數字化轉型與智能化升級。
網址：https://www.coze.cn
Coze，作為字節精心打造的AI Bot開發旗艦平臺，致力于賦能開發者，以強大而簡潔的界面，加速智能聊天機器人的設計與部署流程。在中文大模型智能體生態中，Coze以其先驅地位傲視群雄，無論是率先布局的市場先機，還是其在智能體編排工具的成熟度、插件的廣泛性、兼容大模型種類的多樣性，乃至發布渠道的全面覆蓋，均展現出非凡實力。
Coze平臺慷慨開放，無論是其自研的云雀大模型，還是外部知名的moonshot等尖端技術，均對開發者免費開放，極大地降低了創新門檻。其卓越的用戶體驗與龐大的日活用戶數，共同構筑了行業內的領先地位，無論是從生態構建、用戶體驗，還是底層技術支撐來看，Coze無疑是眾多智能體平臺中的佼佼者。
????不得不提的是字節的另一款AI智能對話助手——豆包。豆包以其獨特的prompt驅動方式，讓用戶能夠輕松定制專屬智能體，其亮點在于無縫集成了先進的TTS（文本到語音）技術，讓自定義的智能體能夠直接與用戶進行語音交互，體驗更加自然流暢。相較于Coze的全方位智能體構建方案，豆包更像是一款功能精煉、操作快捷的便攜式Coze版本，尤其適合在移動端快速高效地應用。以下是豆包智能體中心的精彩展示，進一步詮釋了其便捷與高效。
網址：https://agents.baidu.com/
????百度AgentBuilder是一款智能體開發工具，旨在降低智能體開發門檻，讓每個人、每個組織都能夠成為智能體的開發者。AgentBuilder是百度推出的三大AI開發工具之一，另外兩個工具分別是AppBuilder和ModelBuilder(小紙條之前的文章給大家介紹過各家產品們的區別)。
產品形態：基于文心大模型的智能體平臺，也是平臺型。
開發方式：支持開發者根據自身行業領域和應用場景選擇不同類型的開發方式，提供低成本的prompt編排方式。
功能特點：提供零代碼和低代碼兩種開發模式，適合不同技術背景的開發者
????來看下智能體中心大家都在用什么，熱門的主要也還是聚焦提效、娛樂、生活、以及實時熱點的高考。
????昆侖萬維公司隆重推出天工SkyAgents，這是一款引領未來的AI Agents構建平臺，旨在重塑智能應用的創造邊界。
產品形態創新：天工SkyAgents以其先進的技術架構，打造了一個高效、靈活的AI Agents構建生態系統。該平臺不僅集成了前沿的人工智能技術，還通過模塊化設計，讓AI Agent的創建與部署變得前所未有的簡單快捷。
開發體驗革新：區別于傳統繁瑣的開發流程，天工SkyAgents引入了革命性的開發方式。用戶僅需通過自然語言輸入，即可輕松描述AI Agent的功能與行為；同時，可視化拖拽界面更是將復雜的技術操作簡化為直觀的圖形操作，深度集成Skywork大語言模型，讓AI Agent的智能化水平躍升至新高度。
應用場景廣泛：天工SkyAgents的智能體，憑借其強大的感知與決策能力，能夠精準適配各類具體業務場景。無論是電商平臺的個性化推薦、客服系統的智能應答，還是金融領域的風險評估、智能制造的自動化控制，天工SkyAgents都能以用戶需求為核心，提供定制化的智能解決方案，助力企業實現數字化轉型與升級。
社區生態活躍：在天工SkyAgents的智能體中心，一個充滿活力的社區生態正在形成。這里不僅有官方精心打造的示例Agents，展示著AI Agent的無限可能與最佳實踐；更有來自全球的個人開發者，他們通過天工平臺貢獻自己的智慧與創意，構建了一個豐富多彩、不斷更新的Agent市場。這個市場不僅為開發者提供了展示自我的舞臺，更為用戶提供了更多元化、更個性化的AI服務選擇。
????綜上所述，天工SkyAgents以其獨特的產品形態、革新的開發方式、廣泛的應用場景以及活躍的社區生態，正逐步成為AI Agent構建領域的佼佼者。未來，隨著技術的不斷進步與應用的持續深化，天工SkyAgents有望引領智能體技術邁向新的高度，為人類社會創造更加美好的智能生活。
網址：https://modelscope.cn/studios/agent
????產品形態革新：我們自豪地推出這款專為開源大語言模型（LLM）量身定制的AI Agent開發框架。它不僅完美兼容并優化各類主流LLM，還提供了一個高度靈活與可擴展的平臺，讓AI Agent的開發與部署更加便捷高效。
開發方式多元化：該框架支持創建多樣化的多模態AI Agent，涵蓋客戶服務、個人助理等多個領域，滿足不同場景下的智能化需求。用戶可以根據具體業務場景，輕松構建出既能處理文本對話，又能理解圖像、語音等多類型信息的智能體，實現全方位的用戶交互體驗。
一鍵協作，簡化流程：我們深知在AI項目開發中，模型間的協作至關重要。因此，該框架創新性地引入了一鍵發送指令調用其他AI模型的功能，大幅簡化了模型集成與協作的流程。用戶無需深入技術細節，即可輕松實現多模型間的無縫對接，提升整體項目的智能化水平和響應速度。
低/零代碼平臺，降低門檻：為了進一步降低AI Agent的開發門檻，我們結合了低/零代碼平臺的設計理念，讓非技術背景的用戶也能參與到AI應用的開發中來。通過直觀的圖形化界面和豐富的預設模板，用戶可以快速上手，實現個性化定制的智能體，無需編寫復雜的代碼。
廣泛適用，未來可期：該框架設計之初就充分考慮了未來技術的發展趨勢，因此它不僅適用于當前多種業務場景，還具備高度的可擴展性和兼容性。隨著開源大模型的不斷涌現與更新，我們將持續優化該框架，確保它能夠快速適配更多新增的開源大模型，為用戶提供更加豐富和強大的AI解決方案。
????創建智能體新體驗：在開源社區中，該產品的智能體創建過程同樣令人印象深刻。用戶可以通過對話配置和參數配置兩種方式，靈活定義智能體的行為邏輯和外觀樣式。雖然當前版本暫未直接展示workflow流程設計界面，但憑借其強大的功能集成和易用性設計，我們相信未來版本中將會引入更多高級功能，包括workflow流程編輯器等，以進一步提升用戶的開發體驗和智能體的智能化水平。
網址：https://xinghuo.xfyun.cn/botcenter/createbot
訊飛科技，以其深厚的AI技術底蘊，攜手星火V3.0這一強大引擎，精心打造了一個專注于虛擬人格GPTs應用的創新平臺。該平臺不僅代表了訊飛在人工智能領域的又一里程碑式成果，更是為探索個性化智能交互體驗開辟了全新的道路。
智能體中心，是由訊飛官方精心設計的虛擬人格模板。這些模板各具特色，涵蓋了從親切友善的客服助手到風趣幽默的聊天伙伴，再到專業嚴謹的顧問導師等多種角色設定。
????用戶可根據自身需求與偏好，輕松選擇一款合適的模板作為起點，也可以通過平臺的強大功能進行二次改造與個性化定制。
網址：https://chatglm.cn/main/toolsCenter
????智譜清言推出的Agent生成器，在提供基礎智能體生成能力的同時，獨具特色地支持開發者通過API調用方式靈活使用智能體。
該API廣泛覆蓋清言C端頁面的核心功能，包括文本對話、文生圖、圖片解讀、聯網搜索、文檔解析、Python代碼執行及外部API調用等。
????在智能體中心，熱門智能體琳瑯滿目，既有官方精心打造的，也有個人開發者熱情貢獻的。這些智能體緊貼時事熱點，如高考志愿填報助手便是一例，彰顯了其高度的實時性和實用性。此外，分類上與其他平臺相似，涵蓋了工具類（搜索、修圖、數據分析等）、娛樂類（搞笑、角色對話）及生活類（搭配選擇）等多個領域，滿足不同用戶的多樣化需求。
單智能體= 大語言模型（LLM） + 觀察（obs） + 思考（thought） + 行動（act） + 記憶（mem）
多智能體=智能體 + 環境 + SOP + 評審 + 通信 + 成本
多智能體優點：
缺點：
多智能體能解決的問題：
Multi-Agent并不是Agent框架的終態，Multi-Agent框架是當前有限的LLM能力背景下的產物，更多還是為了解決當前LLM的能力缺陷，通過LLM多次迭代、彌補一些顯而易見的錯誤，不同框架間仍然存在著極高的學習和開發成本。隨著LLM能力的提升，未來的Agent框架肯定會朝著更加的簡單、易用的方向發展。
游戲場景（npc對話、游戲素材生產）、內容生產、私域助理、OS級別智能體、部分工作的提效
多agent應該像人類的大腦一樣，分工明確、又能一起協作，比如，大腦有負責視覺、味覺、觸覺、行走、平衡，甚至控制四肢行走的區域都不一樣。
參考MetaGPT和AutoGen生態最完善的兩個Multi-Agent框架，可以從以下幾個角度出發：
環境&通訊：Agent間的交互，消息傳遞、共同記憶、執行順序，分布式agent，OS-agent
SOP：定義SOP，編排自定義Agent
評審：Agent健壯性保證，輸入輸出結果解析
成本：Agent間的資源分配
Proxy：自定義proxy，可編程、執行大小模型
執行架構優化：論文數據支撐CoT to XoT，從一個thought一步act到一個thought多個act，從鏈式的思考方式到多維度思考；長期記憶的優化：具備個性化能力的agent，模擬人的回想過程，將長期記憶加入agent中；多模態能力建設：agent能觀察到的不僅限于用戶輸入的問題，可以加入包括觸覺、視覺、對周圍環境的感知等；
自我思考能力：主動提出問題，自我優化；
部署：Agent以及workflow的配置化及服務化，更長遠的還需要考慮分布式部署監控：Multi-Agent可視化、能耗與成本監控RAG：解決語義孤立問題評測：agent評測、workflow評測、AgentBench訓練語料：數據標記、數據回流業務選擇：Copilot 還是 Agent ？Single Agent 還是Multi-Agent？
文章轉自微信公眾號@軍哥說AI
