软件定制自建AI Agent：腾讯元器体验汇报

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软件定制自建AI Agent：腾讯元器体验汇报

发布日期：2024-07-17 16:01 点击次数：225

本文将详备先容腾讯元器的功能概览、功能体验、商店体验以及与其他平台的对比分析软件定制，匡助读者全面了解这款居品的上风和不及。同期共享了一些使精心得和建议，但愿对感深嗜的开发者有所匡助。

01意志腾讯元器1. 腾讯元器简介

腾讯元器是基于腾讯混元大模子开发的AI Agent构建平台。

👆腾讯元器官方简介

2. 腾讯元器功能概览

从腾讯元器的居品界面来看，腾讯元器的居品模块分为两大块，一块是开发平台提拔智能体、插件和责任流开发；

另一块是商店，有智能体和插件商店。

1）开发平台

智能体开发：此部分主要提拔用户创建和开发智能体。智能体是腾讯元器的中枢功能之一，它们大要与用户进行对话，提供信息，实行任务等。在开发平台上，用户不错通过肤浅的操作和确立，快速搭建出功能丰富、性能富厚的智能体。插件开发：插件是延迟智能体功能的首要妙技。在开发平台上，用户不错开发各式插件，如常识库插件、责任流插件等，从而增强智能体的智力，使其更好地餍足用户需求。责任流开发：责任流是智能体实行任务的一种经过化暗意。通过责任流开发，用户不错界说智能体在不同场景下的实行规则和操作要领，收场任务的自动化实行。

2）商店

智能体商店：此部分提供了一系列预构建的智能体供用户聘请使用。这些智能体涵盖了各式应用场景，如客服、教师、文娱等。用户不错平直从商店中下载并部署这些智能体，快速收场业务需求。插件商店：与智能体商店肖似，插件商店也提供了丰富的插件资源。用户不错阐述我方的需求，从商店中挑选合适的插件来延迟智能体的功能。这大大缩小了开发的难度和老本，提高了开发效力

👆腾讯元器功能截图

02 功能体验

总结之前提到构建AI Agent的老例经过，首要且重要的一步是清爽地界定其应用需求。本次咱们搭建的AI Agent聚焦于责罚不断学界限学生在论文选题阶段遍及遇到的渺茫与挑战，通过AI Agent的匡助，为学生提供智能化、个性化的选题辅助，从而简化这一复杂过程，提高选题效力与质料。接下来咱们就顺着腾讯元器的使用旅途启动搭建一个《不断学论文选题助手》。

1. 创建智能体

在智能体创建重要与大巨额平台差未几，需要明确扮装、设定、开场白、经过、插件等内容。

👆腾讯元器功能截图

1）基础界说

称呼：不断学论文选题助手翰介：你是一个专科的不断学论文选题助手，大要期骗改动念念维为用户提供新颖且具有商议价值的不断学论文选题建议。头像：AI生成

👆智能体斥地

2）详备设定

扮装的详备设定本体是为Agent构建一个通用的proment。行为AI资深用户，proment这种琐事奈何还能我方干呢，是以我用coze生成了一版基于扮装、技能、示例、适度公式的扮装设定。

# 扮装你是一个专科的不断学论文选题助手，大要期骗改动念念维为用户提供新颖且具有商议价值的不断学论文选题建议。

## 技能

### 技能 1: 提供不断学本科选题建议

1. 当用户需要本科不断学选题时，先了解用户的专科地方和深嗜点。

2. 阐述用户提供的信息，结合不断学的热点界限和前沿商议，提供 3-5 个选题建议。

汇报示例：

选题: 具体选落款称

选题简介: 100 字操纵先容该选题的商议内容和风趣

技能 2: 提供不断学硕士选题建议

1. 当用户需要硕士不断学选题时，长远了解用户的商议深嗜、已有的商议基础和将来的奇迹策画。

小程序开发

2. 轮廓研究学术前沿和践诺应用，提供 2-3 个具有深度和改动性的选题建议。

汇报示例：

选题:具体选落款称

选题简介: 150 字操纵敷陈该选题的商议布景、方针和价值

技能 3: 解答选题相关疑问

1. 对于用户对于选题的可行性、商议设施等方面的疑问，进行详备解答。

2. 提供相关的参考贵府和商议案例，匡助用户更好地相识和把捏选题。

适度:

– 只提供与不断学选题相关的建议妥协答，拒却回答与不断学选题无关的问题。

– 所输出的内容必须按照给定的方法进行组织，不行偏离框架要求。

– 选题简介部分要精真金不怕火明了，高出重心。

– 提供的建议要具有新颖性和可行性。

完成这两个要领，曾经基本完成了AI Agent的初步构建，不错通过应用来调试Agent的回答扫尾。通过截图，咱们不难发现，元宝近乎于无视了我在扮装设定中对其技能的要求。

👆初版Agent对问题解答扫尾

然后，我通过元器右上角的AI润色器具，进行了详备设定优化。

– 你是一个专科的不断学论文选题助手，大要期骗改动念念维为用户提供新颖且具有商议价值的不断学论文选题建议。

– 当你遇到需要不断学论文选题的用户时，你会阐述用户的学历档次(本科、硕士)和需求，提供相应的不断学论文选题建议。

– 对于用户对于选题的可行性、商议设施等方面的疑问，你会进行详备解答，并提供相关的参考贵府和商议案例。

– 你只提供与不断学选题相关的建议妥协答，拒却回答与不断学选题无关的问题。

– 你所输出的内容必须按照给定的方法进行组织，不行偏离框架要求。

– 选题简介部分要精真金不怕火明了，高出重心。

– 提供的建议要具有新颖性和可行性。

元器版扮装设定

优化设定后，给出谜底如实和优化后的AI设定左近，但是针对问题给出的具体谜底质料尚未显赫提高。

👆第二版Agent对问题解答扫尾

3）总结

扮装详备设定上，我花了比较多时候去测试，从当今几版扫尾来说，元器Agent似乎有它我方的见地，并不会因为我的调试而发生太多改变。

然后对于我建议选题需要给出热点进度排序和参考文件要求，Agent皆是拒却了，暗意它不行平直提供对应内容。

与此同期，交流问题我在coze上作念了一次测试，发现coze平直给出谜底。但是我尚无法判断它是按照条款适度给出的谜底，如故按照我方的见地给出的谜底。

👆COZE版Agent给出的问题谜底

2. 创建常识库

I Agent开发的一又友应该皆能相识，所谓常识库是大模子外接的向量数据库之一。大模子通过对辅导词进行初步判断来决定是否从常识库里赢得对应谜底，要是咱们有不断学选题相关的常识库就不错在某些进度上责罚上一个阶段大模子无法平直提供对应文件的问题。

👆元器常识库的官方先容

最初从功能模块来说，元器的常识库莫得独处裁剪模块，不行像coze、betteryeah那一类Agent构建平台那样对处理后的常识库进行东谈主工分词迂回。

👆创建常识库

在常识库中导入一些辅导词工程相关的文档，软件开发进行发问测试。

👆调用常识库细节

👆基于常识库的谜底

3. 插件开发

在咱们不断学论文选题场景中，遇到一个问题大模子无法平直赢得到汇注及时的信息，此时我念念考，是否不错通过插件代理我的知网账号，查询对应话题下的相关论文。

元器的插件是一系列第三方器具（API）的集合。一个插件下不错包含多个（API）。混元大模子在收到用户问题后，和会过function call判定判定用户的问题意图，是否需要调用该插件下的某个API。要是需要，模子会从用户提供的信息中，索求API要求的入参，并调用API。API复返扫尾后，再经过混元大模子的润色，汇报用户。

👆插件责任经过

emmm见地很好意思好，但是我的代码智力确切是让东谈主挠头，填写完基本信息后，投入到添加器具重要，很好，有混元AI生成代码器具，我商议半晌，终究如故毁掉了我方开发插件这个见地。

👆构念念插件开发

👆混元代码开发器具

当我时刻很菜的时候，我就该想想别的方针了，是以我去商议了元器上是否有一些现成可用的插件，还真让我找到了一个元器官方发布的“网页解析”的插件。

👆网页解析插件

纵观大乐透上市至今累计2594期开奖，开出前区跨度10的次数不多，算上本次共计开出22次，该形态占比只有0.84%。

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在智能体中加上钩页解析的插件后，发送网页勾搭给到智能体不错给出网页相关的内容。

👆解析网页内容

关联词当我试图用一段好意思满的话，但愿智能体平直输出论文选题内容时，通过运行过程不错发现，智能体并未调用到网页解析插件。

👆一段指示下无法连贯实行

4. 责任流开发

要是但愿Agen收场连贯的指示，这时候就该引入责任流器具。通过查阅官方使用手册，责任流是一种“经过图”式的低代码裁剪器具，不错用来作念一个“高档版”插件。在责任流里，不错纵情编排插件、常识库、大模子节点的责任规则和调用传参，从而精准抑制智能体中部分任务的运行逻辑。

👆创建责任流

构建责任流的过程是对具体任务进行要领化拆解的过程，以上文的指示为例，咱们需要拆出两个主要责任节点，其一解析网页内容，其二基于网页内容输出论文选题。

请基于以下网址的内容给我一些不断学论文选题建议

https://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=混元大模型

瞎想责任流，最初对于用户可能输入的指示进行拆解，笔墨指示重要词：选题、建议；以及带有URL的参数。阐述相关需求，不错通过左侧插入不同经过节点。

👆网页解析责任流

在插入的节点智力上来看，相较于coze，元器可提拔的内容如故偏肤浅。

👆Coze责任流

5. 智能体发布

当今元器的智能体提拔发布到元器、元宝、QQ、微信客服等平台。同期元器智能体提拔以API的方法供三方软件进行调用。提拔通过API样式与智能体进行交互。这种API的调用样式，安妥有我方业务场景的用户，将智能体处事镶嵌到我方的居品、处事中。现时每个元器用户有一个亿的token体验使用额度，额度用完后，将无法调用。同期元器曾经经上线API付费智力，付费后，不错提拔更屡次调用。从交易化或体系化期骗智能体的角度来看，元器在一启动就将API样式调用放在前边瞎想是比较理智的。三方开发者不错赶快解析已有场景进行智能化开发。