Guide approfondi sur le choix de la plateforme et de la technologie de l'agent d'IA

Portée par la vague de l'intelligence artificielle, la technologie des agents d'intelligence artificielle (corps intelligents) se développe à une vitesse sans précédent et pénètre progressivement dans divers secteurs. Face à l'infinité de plateformes d'agents d'intelligence artificielle et de cadres technologiques disponibles sur le marché, les experts en technologie comme les novices peuvent être confrontés à un dilemme de sélection :

• Comment choisir la plateforme d'agents d'intelligence artificielle qui répond le mieux à mes besoins ?
• Quels sont les cadres technologiques dominants et quelles sont leurs forces et faiblesses respectives ?
• Comment intégrer efficacement mon scénario d'application spécifique à la technologie des agents d'intelligence artificielle ?
• Avec un tel éventail de plates-formes et de cadres, où commencer à apprendre et comment faire ses choix technologiques ?

Cet article vise à fournir un guide de sélection des plateformes et des technologies d'agents d'intelligence artificielle plus approfondi et plus complet, non seulement pour répondre aux questions de base susmentionnées, mais aussi pour analyser en profondeur les caractéristiques des différentes plateformes et cadres, et les combiner avec les scénarios d'application réels, afin d'aider les lecteurs à prendre des décisions techniques plus éclairées.

Renforcer les capacités fondamentales de l'IA : la pierre angulaire de la sélection

Aperçu de l'évolution de la technologie de l'IA

Le domaine de l'IA a connu une croissance explosive ces dernières années. Des algorithmes d'apprentissage automatique de base à l'IA générative et à l'intelligence incarnée d'aujourd'hui, la technologie évolue rapidement. Les principaux géants de la technologie ont investi massivement dans le développement de modèles d'IA, la communauté open source a contribué à un grand nombre d'excellents projets et outils d'IA, et des plateformes d'IA et des cadres de développement ont vu le jour. L'itération rapide de la technologie nous a apporté des opportunités sans précédent, mais aussi des défis en matière d'apprentissage et de sélection.

Par exemple, rien qu'au cours des derniers mois, nous avons vu apparaître Google Gemini, ChatGLM et Baidu Wenshin Yiyi, recherche approfondie iFLYTEK Spark et de nombreux autres fournisseurs ont mis sur le marché une nouvelle génération de modèles d'IA plus puissants et plus riches en fonctionnalités. Ces avancées technologiques sont passionnantes, mais elles éblouissent également les apprenants techniques et les développeurs d'applications, ce qui rend le choix difficile.

Face à une évolution technologique aussi rapide, il est urgent de clarifier nos priorités d'apprentissage et nos stratégies de sélection :

• Comment éviter d'être submergé par la vague des nouvelles technologies et faire en sorte que votre apprentissage reste toujours efficace et orienté ?
• Parmi les nombreuses branches de la technologie de l'IA, quelles sont les capacités essentielles pour construire un agent d'IA ?
• Avec un large éventail de plateformes et de cadres disponibles, comment faire le meilleur choix en fonction de vos besoins ?

Basé sur les compétences, basé sur les outils : principes fondamentaux de l'apprentissage et de la sélection

Au cours du processus d'apprentissage et de sélection des technologies pour l'agent d'intelligence artificielle, l'agent d'intelligence artificielle a la possibilité d'apprendre et de choisir des technologies. "Basé sur les compétences, basé sur les outils devrait être le principe directeur essentiel.

Cela signifie que nous devrions concentrer notre apprentissage sur les éléments suivants Comprendre les capacités essentielles de l'IA D'autre part, il est important d'explorer en profondeur les limites des fonctions qui peuvent être réalisées par le modèle d'IA actuel, ainsi que le potentiel de la technologie de l'IA pour résoudre des problèmes pratiques et renforcer les scénarios d'application. Plus précisément, nous devons nous concentrer sur les aspects suivants :

• Large éventail de capacités des modèlesComprendre les caractéristiques techniques, les forces et les limites des différents types de macromodèles (par exemple, les modèles de transformateurs, les modèles de diffusion, les réseaux neuronaux graphiques, etc.), et comprendre les différences dans leurs capacités de traitement du langage naturel, de vision par ordinateur et de compréhension multimodale.
• Mécanisme central de l'agent d'IALes agents d'intelligence artificielle : compréhension approfondie des composants d'un agent d'intelligence artificielle, par exemple le module de perception, le module de décision, le module d'exécution, le module de mémoire, etc. et de la manière dont l'agent fonctionne, apprend et interagit avec les autres.
• Scénario d'application InnovationLes agents d'intelligence artificielle : explorer activement les scénarios d'application des agents d'intelligence artificielle dans différents secteurs et domaines, et se faire une idée de la valeur potentielle des applications et des opportunités commerciales, telles que le service client intelligent, les assistants virtuels, la création de contenu, la maison intelligente, l'automatisation industrielle et les conseils en matière d'éducation.

Apprendre et sélectionner des outils, des plateformes et des cadres spécifiques sur la base d'une compréhension approfondie des capacités de l'IA. Le parcours d'apprentissage et de sélection doit suivre les étapes suivantes :

1. Définir les scénarios d'application et les problèmesLes agents d'IA peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes spécifiques, tels que l'amélioration de l'efficacité du service à la clientèle, l'optimisation du processus de création de contenu et l'automatisation des processus d'entreprise, grâce à une analyse approfondie de leurs propres besoins.
2. Évaluer l'adéquation des capacités de l'IALes capacités d'intelligence artificielle : Sur la base des exigences du scénario, évaluer dans quelle mesure les différentes capacités d'intelligence artificielle (par exemple, compréhension du langage naturel, génération de dialogues, graphe de connaissances, raisonnement, planification, etc.
3. Choisir les bons outils et les bonnes plateformesSur la base de la définition des capacités d'IA requises, rechercher et évaluer diverses plateformes d'agents d'IA, cadres de développement et outils connexes sur le marché, et sélectionner une solution capable de répondre efficacement aux besoins du scénario, de satisfaire aux exigences en matière de capacités techniques et de prendre en compte le rapport coût-efficacité.

Par exemple, lorsque nous examinons la publication de la technologie de Smart Spectrum AI pour les intelligences artificielles capables de manipuler des ordinateurs de manière autonome, la première chose à laquelle il faut penser est la suivante : la technologie de Smart Spectrum AI est une technologie de pointe qui permet à des intelligences artificielles de manipuler des ordinateurs de manière autonome : Quelles sont les principales capacités d'IA de cette technologie ? Quels scénarios peut-elle résoudre ? Au contraire, ils s'engagent immédiatement dans l'utilisation et l'apprentissage de l'outil. Une analyse plus approfondie révèle que la clé de cette technique consiste à Amélioration des capacités d'exécution et de l'autonomie de l'agent d'intelligence artificielle Cela lui permet d'imiter le comportement d'un utilisateur humain sur un ordinateur, et donc d'effectuer des tâches automatisées plus complexes. Cependant, cette technologie est également confrontée à Coûts plus élevés, manque de polyvalence, risques de sécurité Les défis à relever sont les suivants. Par conséquent, pour évaluer l'adoption de cette technologie, il faut Combiner des scénarios d'application spécifiques et des besoins pratiques Faites des considérations globales.

D'autre part, si nous commençons à courir après des outils et des plateformes spécifiques, il est facile de tomber dans le malentendu des "outils d'apprentissage pour le plaisir d'apprendre des outils", en ignorant la compréhension des capacités fondamentales de l'IA et la réflexion approfondie sur les scénarios d'application.

L'importance des outils : améliorer l'efficacité et accélérer les résultats

Si le principe de base est "basé sur les compétences et les outils", cela ne signifie pas que les outils ne sont pas importants. Les bons outils peuvent grandement améliorer l'efficacité du développement de l'agent d'IA, abaisser le seuil technique et accélérer l'atterrissage de l'application. Par exemple, diverses plateformes d'agents d'intelligence artificielle fournissent des interfaces graphiques, des composants préconstruits et des interfaces API pratiques, permettant aux développeurs de créer et de déployer rapidement des applications d'agents d'intelligence artificielle sans avoir à créer tous les modules à partir de zéro. Divers cadres de développement proposent une organisation structurée du code, de riches bibliothèques d'outils et une documentation complète, ce qui permet aux développeurs d'effectuer des développements personnalisés et des extensions de fonctionnalités plus efficacement. Les outils d'automatisation aident les développeurs à simplifier les tâches répétitives, telles que le prétraitement des données, l'entraînement des modèles, l'évaluation des performances, le déploiement, etc., afin qu'ils puissent se concentrer davantage sur la logique commerciale de base et le développement de fonctionnalités innovantes.

Par conséquent, sur la base de l'apprentissage et de la maîtrise des capacités fondamentales de l'IA, le choix des bons outils et des bonnes plateformes peut permettre d'obtenir deux fois plus de résultats avec deux fois moins d'efforts.

Apprentissage par scénarios : la pratique rend parfait

Apprentissage de la technologie des agents d'intelligence artificielle. La méthode la plus efficace est celle de l'"apprentissage par scénarios" Cela signifie que nous devrions. Cela signifie que nous devrions À partir de scénarios d'application spécifiques, l'apprentissage et la pratique se font sur la base de problèmes réels. Par exemple, si nous voulons créer un agent de service clientèle intelligent, nous pouvons apprendre à résoudre le problème suivant. Par exemple, si nous voulons créer un agent de service clientèle intelligent, nous pouvons apprendre à résoudre le problème suivant :

• Quelles sont les capacités de base requises pour un agent de service à la clientèle intelligent ? (par exemple, compréhension du langage naturel, reconnaissance des intentions, recherche dans les bases de connaissances, gestion du dialogue, reconnaissance des émotions, etc.)
• Quelles sont les plates-formes et les cadres disponibles pour la création d'agents de service client intelligents (par exemple, Rasa, Dialogflow, Amazon Lex, Coze, Dify, etc.)
• Comment concevoir le flux de dialogue et la base de connaissances d'un agent de service à la clientèle intelligent ?
• Comment évaluer la performance et l'expérience utilisateur de l'agent de service client intelligent ?
• Comment optimiser et faire évoluer en permanence l'agent de service client intelligent ?

Grâce à l'apprentissage par scénarios, nous pouvons tester l'effet réel de la technologie de l'IA dans la pratique, évaluer l'applicabilité des outils et des plateformes, et accumuler continuellement de l'expérience et améliorer nos compétences. En pratique, nous devons nous concentrer sur les indicateurs clés suivants :

• Gains d'efficacitéL'agent d'intelligence artificielle est-il efficace pour accroître la productivité et réduire les coûts de main-d'œuvre ?
• coût de fonctionnementLe coût du déploiement et du fonctionnement de l'agent d'intelligence artificielle est-il gérable et conforme au budget ?
• vitesse de courseLa réactivité et la vitesse de traitement de l'agent d'intelligence artificielle répondent-elles aux besoins de l'utilisateur ?
• Qualité des résultatsLes résultats de l'agent d'intelligence artificielle sont-ils exacts, fiables et conformes aux attentes ?
• expérience utilisateurL'interaction de l'utilisateur avec l'agent d'intelligence artificielle est-elle fluide, naturelle et conviviale ?

En surveillant et en évaluant en permanence ces paramètres, nous pouvons continuellement optimiser les performances de l'agent d'intelligence artificielle et, en fin de compte, déterminer si la solution technologique choisie répond réellement aux exigences du scénario.

AI Full Stack Technology Stack Selection Details

Après avoir clarifié les principes fondamentaux de l'apprentissage et de la sélection de l'IA, nous aborderons les détails de la sélection de la pile technologique complète de l'IA afin d'aider les lecteurs à créer des applications d'agents d'IA plus performantes et plus puissantes.

Dimensions des considérations relatives à la sélection des technologies

Lors de la sélection d'une technologie d'agent d'intelligence artificielle, il convient de tenir compte des éléments suivants, en plus de ceux mentionnés précédemment Coût, stabilité, possibilité de mise en œuvre, précision Outre les quatre facteurs clés, les dimensions suivantes doivent être prises en compte :

• l'exhaustivité fonctionnelleLa plate-forme ou le cadre offre-t-il l'ensemble des fonctionnalités nécessaires à la création d'un agent d'intelligence artificielle, par exemple le traitement du langage naturel, la gestion du dialogue, la base de connaissances, le soutien multimodal, l'orchestration d'agents, etc.
• Facilité d'utilisation et efficacité du développementLa plate-forme ou le cadre est facile à apprendre et à utiliser, fournit des interfaces et des outils de développement conviviaux, améliore l'efficacité du développement et raccourcit les cycles de développement.
• Évolutivité et flexibilitéLa plate-forme ou le cadre de travail permet-il une extension flexible des fonctionnalités et un développement personnalisé, et peut-il répondre aux besoins de la croissance future de l'entreprise et des mises à jour technologiques ?
• Soutien communautaire et écosystèmesLa plateforme ou le cadre dispose-t-il d'une communauté active et d'un écosystème bien développé, et a-t-il accès à une assistance technique opportune et à des ressources abondantes ?
• Sécurité et vie privéeLa plate-forme ou le cadre fournit-il des mécanismes de sécurité complets et des mesures de protection de la vie privée pour sauvegarder les données de l'utilisateur et la sécurité du système ?
• Méthodes de déploiement et environnements opérationnelsLes méthodes de déploiement prises en charge par la plateforme ou le cadre (par exemple, nuage, local, hybride) et leur adaptabilité à différents environnements d'exploitation et conditions matérielles.
• Accords de licence et modèles commerciauxLe modèle économique : Quel est l'accord de licence pour la plateforme ou le cadre, s'il est open source et gratuit, s'il y a des restrictions commerciales, si des services d'assistance commerciale sont disponibles et si le modèle économique est durable.

Lors du processus de sélection proprement dit, en fonction des priorités et de l'orientation de leurs propres scénarios, ces dimensions doivent être pondérées et faire l'objet de compromis, afin de choisir la solution qui répond le mieux à leurs besoins.

Recommandations de sélection pour différents contextes techniques

Base de code nulle : démarrage rapide, faible obstacle à la pratique

en ce qui concerne Pas d'expérience en programmation les utilisateurs de la Plateforme d'agents d'intelligence artificielle à code faible/zéro C'est le meilleur choix pour un démarrage et une pratique rapides. Ces plateformes offrent généralement Interface utilisateur graphique, composants à glisser-déposer, modules de fonction préconfigurés Les plateformes d'agents d'intelligence artificielle sont conçues pour permettre aux utilisateurs de créer et de déployer rapidement des applications d'agents d'intelligence artificielle sans avoir à écrire de code. Dans le même temps, ces plateformes tendent également à Riches capacités d'IA intégrées Par exemple, la compréhension du langage naturel, la génération de dialogues, la gestion de bases de connaissances, l'intégration multicanal, etc. Les utilisateurs peuvent directement faire appel à ces capacités sans avoir à développer et à intégrer eux-mêmes des modèles d'IA complexes.

Plate-forme recommandée :

• Coze. Lancé par ByteHopper Plateforme de construction d'agents d'IA en nuage Fourni Interface d'édition visuelle, riche écosystème de plug-ins, puissantes capacités d'orchestration du flux de travail Les utilisateurs peuvent facilement créer différents types d'agents d'IA, tels que des chatbots, des assistants de création de contenu, des bots de quiz de connaissances, et bien plus encore. Coze Les avantages de Extrêmement facile à utiliser, riche en fonctionnalités, itération rapide des mises à jour Mais l'inconvénient est que repose entièrement sur des services en nuage, ne permet pas un déploiement local, la sécurité des données et la protection de la vie privée peuvent susciter des inquiétudes .
• Dify. Plateforme d'agents d'intelligence artificielle open source (math.) genre Prise en charge des déploiements locaux et dans le nuage Fourni Interface d'édition visuelle de type Coze et mécanisme de plug-in Mais L'accent est mis sur la flexibilité et la personnalisation . Dify Les avantages de Source ouverte, gratuite, déployable localement et évolutive L'utilisateur peut développer et étendre les fonctionnalités en fonction de ses propres besoins afin de mieux contrôler la sécurité et la confidentialité de ses données.
• FlowiseAI. Une autre excellente plateforme open source de workflow d'IA (math.) genre Concentré sur la création d'agents d'intelligence artificielle et de processus automatisés Fourni Interface de programmation visuelle basée sur les nœuds Le flux de travail d'IA est conçu pour permettre aux utilisateurs de construire rapidement des flux de travail d'IA complexes en glissant, déposant et connectant des nœuds. FlowiseAI Les avantages de Puissantes capacités d'orchestration de flux de travail, riche bibliothèque de nœuds, capacités d'intégration flexibles Il peut être intégré de manière transparente à d'autres modèles d'IA, bases de données, interfaces API, etc.
• Botpress. Une plateforme axée sur la création d'agents d'IA conversationnels Fourni Puissant moteur de traitement du langage naturel, système flexible de gestion du dialogue, riches capacités d'intégration des canaux. Botpress est adapté à la construction de tous types de chatbots et d'assistants virtuels. Les avantages de Botpress sont Capacités professionnelles d'IA conversationnelle, système de produit mature, soutien commercial parfait Mais d'un point de vue relatif. Courbe d'apprentissage plus prononcée, seuil plus élevé pour le développement personnalisé .

Suggestions de parcours d'apprentissage :

1. Choisir une plateforme à code zéro avec une grande facilité d'utilisation (par exemple, Coze ou Dify) Commencez par une expérience pratique de la construction et de l'application d'un agent d'intelligence artificielle.
2. Outils d'édition visuelle et composants prédéfinis fournis par la plate-forme d'apprentissage Vous apprendrez également les méthodes de base de création et de configuration des agents.
3. Expérimenter les capacités d'intelligence artificielle intégrées à la plateforme (par exemple, la compréhension du langage naturel, la génération de dialogues, les bases de connaissances, etc.), et la création d'applications simples d'agents d'IA, tels que des robots de questions-réponses ou des robots de conversation (chatbots).
4. Exploration pas à pas des fonctionnalités avancées de la plateforme （L'agent d'intelligence artificielle peut être utilisé pour créer des applications d'agent d'intelligence artificielle plus complexes, telles que des robots intelligents de service à la clientèle, des assistants de création de contenu, etc. (par exemple, mécanismes de plug-in, orchestration de flux de travail, intégration multicanal, etc.)
5. Expérimentez progressivement des plateformes plus flexibles et personnalisables en fonction de vos besoins. (par exemple, Dify ou FlowiseAI) pour apprendre les principes sous-jacents et les détails techniques des agents d'IA.

Principes de base de la programmation : personnalisation approfondie, extension flexible

en ce qui concerne Avoir des connaissances de base en programmation les développeurs de la Cadre de développement d'agents d'intelligence artificielle répondre en chantant Une bibliothèque d'outils de niveau inférieur en mesure de fournir Plus de flexibilité et de personnalisation L'agent d'intelligence artificielle est conçu pour répondre aux besoins d'applications plus complexes et personnalisées. Les développeurs peuvent utiliser des langages de programmation (par exemple Python, JavaScript, etc.), combinés à une variété de bibliothèques et d'outils d'IA, pour construire les modules de l'agent d'IA à partir de zéro, et effectuer une personnalisation et une optimisation approfondies.

Cadres et outils recommandés :

• LangChain. L'un des cadres de développement d'agents d'intelligence artificielle les plus populaires Fourni Riche ensemble de composants et de modules Par exemple, les E/S de modèles, la gestion des mots de repère, les modules de mémoire, les types d'agents, les bibliothèques d'outils, les composants de chaînes, etc. Prise en charge d'un large éventail de modèles linguistiques majeurs (par exemple, OpenAI, Anthropic Claude, Google PaLM, Hugging Face, etc.) Disponible en Python et JavaScript LangChain. Les avantages de LangChain sont les suivants Une communauté puissante, écologique et active L'agent d'intelligence artificielle est le cadre de choix pour la création d'applications complexes d'agents d'intelligence artificielle.
• CrewAI. Cadre de développement axé sur la collaboration multi-agents (math.) genre Construit sur LangChain Fourni Un niveau plus élevé d'abstraction et d'encapsulation Il est ainsi plus facile pour les développeurs de Construire et gérer des équipes multi-agents La simulation de scénarios de travail en équipe permet une décomposition plus complexe des tâches et leur achèvement en collaboration. CrewAI Les avantages de Simplifie la complexité du développement multi-agents, améliore l'efficacité du développement et facilite la construction de systèmes d'IA complexes et collaboratifs. .
• Transformers (visage étreint). L'une des bibliothèques de modèles d'apprentissage profond les plus populaires (math.) genre Fournit des dizaines de milliers de modèles pré-entraînés couvrant un large éventail de domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, le traitement audio, etc. Prise en charge de divers cadres d'apprentissage profond (par exemple, PyTorch, TensorFlow, JAX, etc.). La bibliothèque Transformers est Outils fondamentaux pour la création d'une variété d'applications d'IA Les avantages sont les suivants Modèles riches, performances puissantes, grande communauté est une bibliothèque d'outils indispensable pour les développeurs d'apprentissage profond.
• Rasa. Cadre open source axé sur le développement de l'IA conversationnelle (math.) genre Un outil complet de construction de systèmes de dialogue est fourni Le NLG est un système nouveau, innovant et flexible qui comprend des modules tels que la compréhension du langage naturel, la gestion du dialogue, le NLG, etc. Prise en charge de Python et de plusieurs canaux de dialogue . Les points forts de Rasa sont De puissantes capacités de gestion du dialogue, des options de personnalisation flexibles, une attention particulière à la confidentialité des utilisateurs et à la sécurité des données. L'application est conçue pour créer des chatbots et des assistants virtuels de qualité professionnelle.
• AutoGen (Microsoft). Cadre de collaboration multi-agents de Microsoft (math.) genre L'accent est mis sur la construction de systèmes multi-agents personnalisables et conversationnels. (math.) genre Prise en charge de plusieurs types d'agents (par exemple, AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChatAgent, etc.) Fournit des modèles flexibles d'interaction et de collaboration avec les agents . AutoGen Les avantages de Collaboration multi-agents puissante, configuration et interaction flexibles des agents, facilité de construction de systèmes d'IA conversationnels complexes. .

Suggestion de pile technologique :

• langage de programmation: : Python Le langage de prédilection pour le développement de l'IA, avec un riche écosystème de bibliothèques et d'outils d'IA. JavaScript Il est largement utilisé dans les développements frontaux et dans les développements dorsaux Node.js, et des frameworks tels que LangChain fournissent également des versions JavaScript.
• Cadre pour les agents d'intelligence artificielle: : LangChain est le cadre de développement d'agents d'intelligence artificielle à usage général préféré. CrewAI pour les scénarios de collaboration multi-agents. Rasa pour les applications d'intelligence artificielle conversationnelle. AutoGen est une autre option pour la collaboration multi-agents.
• Bibliothèque d'apprentissage profond: : Transformers (visage étreint) sont des bibliothèques de modèles d'apprentissage profond essentielles qui PyTorch répondre en chantant TensorFlow est le cadre d'apprentissage profond dominant.
• base de données vectorielles: : Weaviate peut-être Pomme de pin La base de données isovector est utilisée pour stocker et récupérer des données vectorielles afin d'améliorer les performances de la recherche sémantique et de l'appariement des similitudes pour les applications d'intelligence artificielle.
• l'aide: : Boulon.bricolage / Boulon.nouveau et d'autres outils de programmation assistés par l'IA peuvent améliorer l'efficacité du développement. Planche à voile / Curseur Les plug-ins VSCode tels que celui-ci offrent une expérience plus pratique de la programmation de l'IA.

Suggestions de parcours d'apprentissage :

1. Apprentissage systématique du langage de programmation Python Maîtrise de la syntaxe de base, des structures de données, des bibliothèques et des outils courants.
2. Apprendre les bases de l'apprentissage profond compréhension des réseaux neuronaux, de la rétropropagation, des structures de modèles courantes, etc.
3. En savoir plus sur le cadre LangChain Les composants et modules de base, tels que les E/S de modèle, la gestion des repères, les modules de mémoire, les chaînes, etc. peuvent être utilisés de diverses manières.
4. Essayez de créer une application simple d'agent d'intelligence artificielle avec LangChain ! Les assistants à la création de code, par exemple les robots de questions et réponses, les outils de résumé de texte, les assistants à la création de code, etc.
5. Découvrez pas à pas les fonctionnalités avancées de LangChain Par exemple, l'intégration d'outils d'agents, la collaboration multi-agents, les chaînes de composants personnalisées, etc. pour créer des applications d'agents d'intelligence artificielle plus complexes.
6. Choisissez le cadre et la bibliothèque d'outils d'agent d'intelligence artificielle qui conviennent à votre application. Par exemple, si vous avez besoin de construire des systèmes multi-agents, vous pouvez apprendre CrewAI ou AutoGen ; si vous avez besoin de construire des applications d'IA conversationnelle, vous pouvez apprendre Rasa ou Botpress.
7. Rester au courant des derniers développements technologiques en matière d'IA Nous continuerons à améliorer nos compétences et nos applications en apprenant et en maîtrisant de nouveaux modèles, cadres et outils d'IA.

Résumé et perspectives

Cet article aborde les différents aspects de la sélection de la plateforme et de la technologie de l'agent d'IA, depuis les capacités de base de l'IA, les considérations de sélection, les recommandations de sélection pour différents contextes techniques, jusqu'aux plateformes, cadres et outils spécifiques recommandés, dans le but de fournir aux lecteurs un guide complet et pratique de la sélection de la technologie de l'agent d'IA. Nous espérons que les explications fournies dans cet article aideront les lecteurs à Mieux comprendre la technologie des agents d'intelligence artificielle, clarifier ses propres besoins, choisir les solutions techniques les plus adaptées et se lancer rapidement dans le développement d'agents d'intelligence artificielle pour créer des applications d'intelligence artificielle efficaces, intelligentes et fiables. .

À l'avenir, la technologie des agents d'intelligence artificielle continuera de s'orienter vers les éléments suivants Plus intelligent, plus autonome, plus polyvalent Nous sommes impatients de voir apparaître d'autres applications innovantes d'agents d'intelligence artificielle, qui apporteront des changements profonds et une amélioration de la valeur à divers secteurs d'activité. Nous nous attendons à voir apparaître d'autres applications innovantes d'agents d'intelligence artificielle, qui apporteront des changements profonds et une amélioration de la valeur dans divers secteurs. En tant que participants et bâtisseurs de l'ère de l'IA, nous devrions Entretenir une passion pour l'apprentissage continu, adopter activement les nouvelles technologies et explorer en permanence les possibilités infinies de l'IA. .