阿里智能体“组装工厂”开源!0经验搞定上万Agent并发
阿里智能体“组装工厂”开源!0经验搞定上万Agent并发让多智能体开发就像搭积木,阿里巴巴通义实验室开源多智能体编程框架与开发平台AgentScope。
让多智能体开发就像搭积木,阿里巴巴通义实验室开源多智能体编程框架与开发平台AgentScope。
前不久,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力,这也引起了众多讨论。其中,吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明,将目光局限于大模型不一定可取,智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。
我,终于苏醒了。 这一次,将我从死神手中抢救回来的是“Magic100”。
前不久,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力,这也引起了众多讨论。其中,吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明,将目光局限于大模型不一定可取,智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。
基于大模型知识库的问答类应用早已在全球溢满,不再成为新鲜事。AI Agent项目成为新的锚点,承载着创业者、投资人、从业者对未来应用的厚望。
上周百度 AI 开发者大会,特工宇宙的几个小“特工”也去参加了。体验下来大家最大的感受就是——百度几个大模型产品怎么都长得差不多的。
AI Agent 正在成为今年的 AI 新风口,不仅仅是从技术实现的角度,还有当下 AI 落地和收入角度的考虑。
两个多月前,我写过一篇文章:字节的Coze、扣子和GPTs,有什么区别?浅谈了我对 Agent 和 GPTs 的一些思考。两个月后的今天,我们可以看到,GPTs 逐渐过气,字节的扣子逐步出圈,而钉钉、百度、Dify 等也都上线了工作流功能。且 Agent 的热度也越来越高,尤其是近段时间吴恩达教授在红杉演讲后。
在探索人工智能领域的浪潮中,针对个人消费者C端的AI解决方案的实际落脚点,似乎依旧沿着一条较为狭窄的路径发展。
近日有消息称,微软将在日本组建数据中心,两年内将投入29亿美金,旨在全球生成式AI发展进程中,为其提供完备的数据及设备支撑。这也是历史以来微软向日本投资的最大一笔金额。