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腾讯入场,元器 Agent 平台究竟如何?第一手内测!
7881点击    2024-05-21 09:41

在 5 月 17 日的“腾讯云生成式AI产业应用峰会”上,基于混元大模型的一站式 AI 智能体创作与分发平台——腾讯元器首次亮相。


元器主要面向的用户是企业和开发者,这些创作者可以在腾讯元器上通过提示词直接创建智能体,同时支持使用腾讯官方的插件和知识库;智能体创建完成后,创作者还可以将这些智能体一键分发到 QQ、微信客服、腾讯云等渠道上。


点击官网链接:https://yuanqi.tencent.com,申请获得内测资格后即可使用。




元器的主要功能和使用流程


1. 创建


进入官网后,首先来到工作台模块「我的创建」页,页面上方有 3 个 Tab,分别对应的是创建智能体、创建插件、创建工作流。点击创建页右上方的「创建智能体/插件/工作流」按钮,即进入具体创建操作页面。



(1)创建智能体


创建智能体的整体门槛不高,用户可以通过提示词、插件、工作流、AI辅助,用打字和点击勾选的操作,即可构建出一个属于自己的智能体。


智能体创建页面左侧是「智能体设置」,右侧是「预览与调试」;用户可设置的智能体信息包括:


● 基本信息:名称,简介,头像(支持 AI 生成图片)



● 详细设定:即智能体的 prompt,平台提示需用结构化方式表达角色、技能、原则等,也支持 AI 根据名称和简介自动生成 prompt



● 开场白:支持 AI 辅助生成


● 预置引导问题:支持 AI 辅助生成,最多添加3条引导问题,每条引导问题最多 30 个字


● 用户问题建议:可打开或关闭开关,控制智能体是否要在在每次回复后,自动根据对话内容为用户提供进一步的 3 条追问建议



● 插件:可以从插件商店直接添加,或者自己创建插件



● 知识库


○ 混元大模型在收到用户问题后,会通过 function call 对用户的问题进行意图判定,决定是否需要去某个知识库中查询相关信息;如果需要,模型会将用户提供的信息与知识库中的文档进行相似度比对,并把最相关的内容找出来,辅助模型回答用户的问题。



○ 用户可创建自己的知识库,目前仅支持本地上传/拖拽文件,格式支持 TXT / DOCX / DOC / PDF,最多上传 10 个文件,每个文件不超过 20 MB



● 工作流:用户可创建自己的工作流,支持可视化对大模型、代码块、插件等功能进行组合,稳定编排复杂的业务流程


● 预览与调试:在调试过程中,也展示调用知识库、插件、工作流的消耗 token 数和耗时



此外,创建页面下方还有平台推荐的预置的智能体,用户可以点击「一键创建同款」,按需对预置的智能体进行简单设置和调试,即可成功复刻,快速便捷门槛低。


(2)创建插件


大模型在收到用户问题后,会通过 function call 对用户的问题进行意图判定,决定是否需要调用插件下的某个 API;如果需要,就会调用插件进行回答,可以查看具体插件、API 返回的信息;大模型会将 API 返回的结构化 json 字符串进行自然语言润色后,回复给用户。



● 基本信息:根据插件的官方接口文档信息,填写如下信息:


○ 名称、描述、图标(支持 AI 生成图片);


○ 文件支持格式,目前支持支持 gif、png、jpeg、jpg、pdf、txt、doc;


○ 选择授权方式,不需要授权或 Service;


○ 位置,Header 代表在请求头中传递密钥,Query 代表在查询中传递密钥;


○ 密钥参数名 Parameter name;


○ 密钥参数值 Service token / API key



● 创建工具(API):元器目前支持开发者提供 YAML 格式的 API 描述(Schema),描述规则遵循 OpenAPI 格式要求;然后根据描述自动解析 API 信息;成功解析到 API 信息后即可进入到下一步


○ 根据接口文档或调用 API 的代码,生成对应的 API YAML 描述 Schema(支持AI辅助生成 Schema)


○ 复制 YAML 描述到左边的输入框,点击「解析」按钮


○ 如果 YAML 语法格式正确,平台则会根据 YAML 描述解析出来 API 信息,用户确认无误后,可进入下一步



● 校验工具(API):点击右侧的「去校验」按钮,打开校验弹窗,输入 API 调用需要的参数,输入后点击「运行」;如果API成功返回调用信息,则说明调用成功。



● 发布插件:在插件的「发布」页,用户可填写发布版本记录,设置公开范围,选择所属类型,并且同样需要等待平台审核通过


(3)创建工作流


在元器的工作流里,用户可以任意编排插件、知识库、大模型节点的工作顺序和调用传参,从而精确控制智能体中部分任务的运行逻辑;大模型在接收到用户问题时,如果判断该问题需要调用工作流,则会从用户问题里提取关键信息,作为工作流的入参启动工作流;之后大模型根据工作流运行后返回的参数,辅助回答用户的问题。


● 基本信息:名称,描述,图标(支持AI生成图片)


● 开始节点:填写参数名,选择参数类型,填写参数描述


● 执行节点:按需自由拖拽 5 类执行节点至工作流中;支持使用混元大模型,知识库,插件


● 逻辑节点:分支判断节点入参是否满足设定条件,成立或不成立则运行对应分支


● 其他节点:代码支持通过 python 处理入参,并能返回处理结果


● 结束节点:把执行节点的输出结果作为结束节点的输入参数,给到智能体作为最终输出的参考



2. 发布


智能体创建完成后,用户进入发布环节。


在智能体的「发布」页,用户可填写发布版本记录,设置公开范围,选择所属类型;用户还可将智能体配置发布至 QQ、微信客服、微信小程序(即将)、微信公众号(即将)这些腾讯生态体系内的社交产品渠道,获得使用场景和流量扶持,不过这些也需要一定的核验准入门槛。





用户点击发布后,创建的智能体便来到了平台审核流程,平台预计 24 小时内完成审核,并且通过审核的智能体还可支持调用其 API。(详细操作步骤可见腾讯元器官网操作文档)





3. 商店


元器首页还有「商店」模块的入口,提供了一些官方预置和平台内其他用户设置为「所有人可用」的智能体和插件,供用户浏览选择和体验。


(1)智能体商店


目前智能体商店内有不到 40 个智能体,覆盖场景包括人物角色扮演、效率工具、生活休闲、游戏娱乐、生活助手、情感帮手。


用户可以搜索商店内的智能体,复制智能体的分享链接,收藏智能体,以及与智能体对话体验;但是在笔者随机体验的一个商店内的智能体时,在没有超出上下文长度的情况下,似乎遇到了预期之外的多轮对话上下文关联异常的情况,即便官方的操作文档里表示通过元器平台创建的智能体支持32k token上下文长度。




(2)插件商店


目前插件商店内有不到 15 个插件,覆盖场景包括娱乐、图像设计、音乐、工具、天气。


用户可以搜索商店内的插件,收藏插件,点击单个插件进入浏览「插件详情」:包括API的描述、输入参数与响应参数的名称、类型、说明,调用了该插件的智能体;用户还可以在「插件详情」页右上角快速将该插件添加至自己创建的智能体。






元器的亮点与不足


模型方面


据腾讯混元官网介绍,作为元器 Agent 的底层大模型,混元大模型覆盖了五大核心优势能力:多轮对话,内容创作,逻辑推理,知识增强,多模态



对比字节的扣子,扣子不仅支持豆包系列模型,还支持 moonshot 系列模型,选择更丰富。



创建方面


在 bot 创建中,元器平台不仅可以使用户通过提示词、插件、工作流、AI 辅助,从而低门槛创建智能体,还有智能体商店和插件商店方便创作者开箱即用。



但是对比友商,字节的扣子不仅有更丰富的智能体和插件,还可以支持在消息输入框内 @ bot,与收藏的 bot 对话;并且扣子现在支持包括语音的更多模态,以及具有数据库和长期记忆的记忆能力。




在工作流中,元器的节点只有 5 项能力,并且大模型只支持混元;而扣子的选择节点支持 9 项技能,不仅大模型可以支持豆包和 Kimi,还多了选择器、消息、变量、数据库,选择更加丰富,能力更加完备。



在商店内,扣子的真实用户创建并发布的智能体和插件数量更多,用户间使用收藏量更多,覆盖的场景更丰富、分类更科学。




在知识库层面,元器只能从本地点击/拖拽上传,最多支持传 10 个文件,单个文件最大 20M;而扣子除了本地文档外,还支持在线数据、Notion、飞书、自定义其他,本地文档支持传 300 个文件,单个文件 20M,文件种类的兼容性和大小更胜一筹。




分发方面


腾讯生态体系内的 QQ、微信社交产品渠道,有大量用户和真实成熟的使用场景,有利于将自己创建的智能体分发给更多有需要的人群和业务场景中;但扣子也同样支持智能体发布到其字节生态内的豆包、飞书、掘金,更支持发布到其生态外的微信客服和微信公众号;单纯依赖生态内的社交渠道对后期发展可能会有局限。


另外,由于目前元器平台刚刚发布,还处于小范围放量阶段,所以平台内尚未形成良好的创作者生态;具体表现为商店内还没有更多真实用户自建的优质智能体或插件,还有一些创作者担心自己做的 bot 被其他用户白嫖体验。




总结


腾讯元器作为面向开发者的智能体平台,基础功能该有的都有,使用流程合理流畅,但产品尚在初期,可能还需要时间积累创作者生态,以及后续进一步优化产品体验细节。而字节扣子在这些方面早已有先发优势的沉淀,元器与扣子相比并没有特别优势。


参考资料


[1] https://hunyuan.tencent.com/


[2] https://mp.weixin.qq.com/s/XuSmA6zJjOG2Rwal0OvIMQ


[3] https://docs.qq.com/doc/DTWxpclVNeFRUUlh3


文章来源于“特工宇宙”,作者“特工女巫”


AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0