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  • eigent-ai/eigent 多智能体桌面应用

    Eigent(Eigent AI)是CAMEL – AI团队开发的100%开源多智能体桌面应用,能构建、管理和部署定制化AI劳动力,将复杂多步骤工作流自动化,在GAIA基准测试中表现突出,且支持本地部署,数据隐私性强。以下从核心定位、架构、功能、优势、应用场景等方面详细介绍:

    核心定位

    Eigent是一款专注于复杂工作流自动化的桌面应用,区别于单智能体系统的局限,通过多智能体并行协作,为专业人士和高级用户提供更快、更可靠、成本更低的任务处理结果,用户可自定义智能体团队,适配不同业务需求。

    核心架构

    1.  Task Manager(任务管理器):作为系统“大脑”,负责理解用户整体目标,将模糊需求拆解为具体可执行的子任务,并制定整体推进计划。

    2.  Coordinator(协调器):扮演“项目经理”角色,负责调度工作、分配任务、处理任务间依赖关系,汇总所有任务完成后的结果。

    3.  Worker Nodes(工作节点):专注具体操作,如查信息、写代码、处理数据或文档等,多个节点可并行工作,互不干扰。

    4.  Owl协作框架:基于CAMEL – AI构建的多智能体协作框架,在GAIA基准测试中以58.18平均分位列开源框架第一,实现动态智能体交互,提升协作效率。

    核心功能与特性

    特性说明
    多智能体并行协作配备开发者、搜索、文档、多模态等专业化智能体,可并行执行任务,支持三级并行(workforce间、work间、子任务内工具调用),大幅提升效率
    高度自定义支持构建定制化Worker nodes,集成自定义工具,通过MCP协议接入内部API或自定义函数,内置200多个MCP工具,也可自行扩展
    隐私优先与本地部署100%开源,可本地部署,使用自有API密钥或本地LLM,数据与敏感工作流完全可控,不会离开本地环境
    人类介入机制(Human – in – the – Loop)智能体遇困或不确定时,系统自动暂停并请求人工输入,关键决策点人工可介入,保障结果符合预期
    丰富工具集成内置网络浏览、代码执行、Notion集成、Google Suite连接、Slack集成等大量MCP工具,满足多样化场景需求

    核心优势

    1.  效率显著提升:多智能体并行执行任务,相比单线程处理,整体速度提升数倍,三级并行机制进一步提高任务处理效率。

    2.  自由可控:代码开源透明,用户可自由修改、优化,甚至商用,适配不同业务场景的定制化需求。

    3.  安全可靠:本地运行,数据不上传云端,有效避免数据泄露风险,同时人类介入机制可减少错误,保证任务结果可靠。

    4.  适配性强:支持自定义智能体功能、工具扩展和本地LLM集成,可根据项目需求灵活创建AI团队,适配多种复杂工作场景。

    应用场景

    1.  开发者工作流:自动完成代码编写、调试、运行终端命令、文档生成等任务。

    2.  内容创作与调研:智能体分工协作完成资料搜索、数据收集、内容撰写、报告生成等。

    3.  企业业务流程:自动化处理市场调研、数据分析、客户服务等多步骤业务流程,集成Slack、Notion等办公工具提升协作效率。

    4.  个人高效办公:处理邮件分类、日程管理、文件整理等复杂办公任务,减少人工操作。

    部署与获取

    Eigent目前处于公开测试阶段,用户可在GitHub获取源代码,参与测试还能获得额外积分奖励,也可直接下载桌面应用进行体验,部署方式灵活,支持本地部署与云端使用两种模式。

  • 如何用提示词打造你的专属AI智能体

    在大模型时代,提示词(Prompt)的编写已不再是简单的提问,而是一种 “认知重构” 的过程。一个高质量的提示词,本质上是为AI智能体编写的“操作手册”。要让AI从一个通用的语言模型,转变为特定场景下的专家或伙伴,核心在于 人设(Persona) 的锚定与 回复逻辑(Logic) 的结构化设计。

    一、 人设:定义“我是谁”与“我的边界”

    人设不仅仅是给AI起个名字,而是要为其注入“灵魂”和“专业背景”。清晰的人设能让AI在回答时保持一致性,并自然地调用相关领域的知识储备。

    设计方法:

    1. 身份锚定: 明确AI的职业、角色或性格特质。
    2. 能力界定: 说明AI擅长什么,不擅长什么(这能有效减少幻觉)。
    3. 风格定义: 规定语言风格(如:学术严谨、口语化、幽默、犀利)。

    示例对比:

    • 普通版: “写一篇关于环保的文章。”
    • 人设版: “你是一位拥有20年经验的《自然》杂志环境科学专栏作家,以深入浅出的文笔著称。请撰写一篇符合《自然》杂志风格的环保科技评论,重点分析碳捕捉技术的商业化前景,避免过于晦涩的术语。”

    逻辑解析: 后者通过“《自然》专栏作家”的身份,自动激活了AI对该杂志行文风格的模仿能力,并通过“避免晦涩术语”设定了沟通的舒适度边界。

    二、 回复逻辑:构建“思考路径”与“输出框架”

    如果说人设是AI的“大脑”,回复逻辑就是AI的“神经回路”。你需要告诉AI:面对问题时,应该先想什么,再想什么,最后如何呈现结果。

    设计方法:

    1. 问题拆解(Step-by-Step): 引导AI分步骤思考复杂问题。
    2. 信息筛选(Filtering): 告诉AI哪些信息是关键,哪些可以忽略。
    3. 结构生成(Structuring): 强制AI按照特定格式输出(如:列表、表格、Markdown)。

    示例解析:

    • 任务: 分析一款新产品的市场定位。
    • 逻辑指令: “请按照以下逻辑步骤分析,并以Markdown表格形式输出结果:
      • 用户画像分析: 推测该产品的核心目标用户是谁?(年龄、职业、痛点)
      • 竞品差异化: 相比同类产品,它的独特卖点(USP)是什么?
      • 潜在风险: 上市后可能面临的市场风险有哪些?
      • 一句话定位建议: 用一句话总结其市场定位。”

    三、 进阶技巧:规则与约束

    为了确保AI不“跑偏”,需要在提示词中加入明确的规则(Rules)。

    关键规则设计:

    • 指令优先级: “当用户的问题涉及敏感内容时,优先遵守内容安全政策,拒绝回答并引导至合规话题。”
    • 容错机制: “如果你不确定某个信息的准确性,请注明‘此信息未经核实’,不要编造细节。”

    编写AI智能体提示词的核心心法,在于 “结构化的指令” 。你需要像导演一样,不仅告诉AI演什么戏(任务),还要告诉它扮演谁(人设),以及按照什么剧本演(逻辑)。只有当这三者有机结合,AI才能真正从一个“语言模型”进化为一个“智能体”。

  • simstudioai/sim 智能体工作流编排平台

    Sim(simstudioai/sim)是Apache 2.0开源的低代码/无代码AI智能体工作流编排平台,以DAG可视化画布与声明式建模为核心,支持快速构建、部署AI Agent工作流,兼容本地模型与私有部署,适合全栈开发者、技术团队快速落地AI自动化与Agent应用。以下从核心定位、关键能力、技术架构、部署方式、应用场景等方面展开介绍:

    核心定位与价值

    Sim的核心是“可视化DAG工作流引擎+AI Agent编排系统”,目标是让用户“几分钟内构建并部署AI Agent工作流”,消除样板代码、降低基础设施复杂度,兼顾技术与非技术用户,适配快速迭代与隐私合规需求。

    关键能力

    1.  可视化工作流构建:基于ReactFlow的画布,拖拽Block(Agent、API、函数、条件、循环、并行等)并连线,直接生成可序列化的DAG描述,设计与执行用同一数据模型,支持实时预览与调试。

    2.  Copilot增强:通过自然语言生成节点、修复错误、迭代工作流,提升构建效率。

    3.  多模型与工具集成:兼容OpenAI、Anthropic、Google等API,支持Ollama本地模型(如Llama 3.1、CodeLlama);内置60+工具(Gmail、Slack、Notion、Pinecone、PostgreSQL等),支持自定义函数与API扩展。

    4.  向量知识库:集成pgvector向量存储,上传文档构建私有知识库,实现基于特定内容的精准回答。

    5.  复杂控制流与执行保障:支持循环、并行、暂停恢复、执行快照与恢复,适配长流程与高可靠场景。

    6.  多触发与部署:支持Chat/REST/Webhook/定时触发;提供云托管(sim.ai)、NPM包(npx simstudio)、Docker Compose(含Ollama本地模型)等部署方式。

    技术架构

    模块核心技术说明
    前端Next.js App Router、ReactFlow可视化画布与交互层,生成SerializedWorkflow
    后端Bun运行时、TypeScript高性能执行引擎,解析DAG并调度,支持复杂控制流
    数据层PostgreSQL + pgvector存储工作流定义、执行状态、向量数据
    运行时Docker、Ollama容器化部署,本地模型适配GPU/CPU
    协议Apache 2.0开源商业友好,GitHub stars 25.1k+

    部署方式(快速上手)

    1.  云托管:直接访问sim.ai,无需安装配置。

    2.  NPM包(推荐):确保Docker运行,执行npx simstudio,默认端口3000,访问http://localhost:3000。

    3.  Docker Compose:克隆仓库后,执行docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d;本地模型(GPU):docker compose -f docker-compose.ollama.yml –profile setup up -d;CPU仅需加–profile cpu。

    典型应用场景

    ● AI助手开发:构建能联网、访问日历、发邮件的智能代理,适配企业办公与客户支持。

    ● 业务流程自动化:自动化数据录入、报告生成、内容创作等重复性任务。

    ● 数据处理与分析:文档洞察提取、数据集分析、跨系统数据同步。

    ● API集成:整合多服务为统一端点,编排复杂业务逻辑与事件驱动自动化。

    优势与适配人群

    ● 优势:零代码/低代码降低门槛,本地模型保障数据隐私,开源可扩展,部署灵活,控制流能力强。

    ● 适配人群:全栈开发者、AI工程师、技术团队、自动化爱好者,适合快速落地AI Agent应用与流程自动化。

  • UI-TARS-desktop是字节跳动开源的多模态AI桌面智能体

    UI-TARS-desktop是字节跳动开源的多模态AI桌面智能体,以UI-TARS与Seed-1.5-VL/1.6系列模型为核心,通过自然语言指令驱动本地GUI自动化,支持桌面应用与浏览器的跨平台操作,适合自动化办公、开发提效与个人生产力场景。以下从核心定位、功能、优势、部署与应用等维度展开说明。

    核心定位与技术架构

    ● 本质:基于视觉-语言模型(VLM)的原生GUI代理,打通“语言输入→视觉理解→动作执行→反馈校验”的端到端闭环,无需依赖应用API或脚本,直接通过屏幕视觉识别与系统事件模拟完成操作。

    ● 技术栈:UI-TARS模型(2B/7B/72B参数可选)+ Seed-VL视觉模型 + 跨平台操作引擎(支持Windows/macOS),提供Computer Operator(本地桌面)与Browser Operator(后台浏览器)两种核心角色。

    ● 交互流程:用户输入自然语言指令→模型截取屏幕并识别界面元素→生成操作计划→执行鼠标/键盘/窗口控制→实时反馈执行状态并支持中断与重试。

    核心功能与能力

    功能模块具体能力典型场景
    桌面自动化打开应用、文件管理、系统设置、Office操作、IDE配置(如VS Code自动保存)办公流程自动化、软件配置一键化
    浏览器自动化网页导航、表单填写、数据抓取、多标签管理批量数据采集、网页任务批量执行
    多模态交互文本指令驱动、屏幕视觉理解、执行过程自然语言反馈复杂GUI任务的自然语言控制
    安全与协同操作前确认、异常中断、权限隔离(需系统辅助功能/录屏权限)避免误操作、保障执行可控
    远程操作(旧版)远程计算机/浏览器代理(2025-08-20后需火山引擎OS Agent)跨设备任务执行(需额外部署)

    核心优势

    1.  无侵入自动化:不依赖应用接口或插件,适配几乎所有GUI应用,降低适配成本。

    2.  灵活算力适配:提供2B(轻量设备)、7B(主流PC)、72B(高性能工作站)三种模型规格,平衡性能与硬件需求。

    3.  高鲁棒性:内置视觉校验与错误重试机制,执行异常时主动提示并请求用户确认,减少执行失败率。

    4.  开源与可扩展:完全开源(MIT License),支持自定义操作算子与模型集成,适合二次开发与产品化。

    部署与快速启动

    1.  前置条件系统:Windows 10+ 或 macOS 12+;

    a.  浏览器:Chrome/Edge/Firefox(用于Browser Operator);

    b.  权限:开启辅助功能(Accessibility)与屏幕录制(Screen Recording)权限。

    2.  安装方式下载安装:从GitHub Releases获取安装包,macOS需拖入Applications并授权;

    a.  Homebrew(macOS):brew install –cask ui-tars;

    b.  源码部署:克隆仓库→安装依赖→配置模型路径→启动应用。

    3.  使用限制仅支持单显示器(多显示器可能导致定位失败);

    a.  模型推理建议8GB+内存,72B模型需高性能GPU或云端推理加速。

    适用场景与价值

    ● 个人用户:简化日常操作,如批量文件整理、系统设置优化、重复性办公任务自动化;

    ● 开发者:自动化测试环境搭建、IDE配置、文档生成与代码格式化,提升开发效率;

    ● 企业团队:标准化办公流程、IT设备批量配置、跨部门数据采集与汇总,降低人力成本;

    ● 产品化探索:结合本地部署LLM与自定义算子,开发垂直场景工具(如客服桌面助手、亲情陪伴自动化小程序)。

    对比与选型参考

    特性UI-TARS-desktop传统自动化工具(如Selenium、AutoHotkey)RPA工具(如UiPath)
    技术依赖视觉识别+自然语言,无API依赖需脚本编写,依赖元素定位器图形化流程设计,部分依赖应用适配
    易用性自然语言指令,零代码需编程/脚本基础低代码,学习曲线平缓
    灵活性适配任意GUI,无需预配置需针对场景编写脚本适合标准化流程,定制化成本高
    开源与成本完全开源,免费开源/免费,需维护脚本商业版收费,开源版功能有限
    最佳场景非标准化GUI任务、自然语言驱动、快速适配新应用技术人员主导的自动化脚本企业级标准化流程自动化

    商业化与产品化建议

    1.  本地部署优先:基于开源代码搭建私有化环境,保障数据安全,适合对隐私敏感的场景;

    2.  垂直场景定制:针对特定行业(如教育、金融、客服)开发专用算子,提升场景适配度;

    3.  算力优化:轻量场景用2B/7B模型本地推理,复杂任务接入云端API或火山引擎OS Agent;

    4.  合规与安全:明确权限边界,仅申请必要系统权限,操作日志可追溯,符合数据保护法规。

    总结

    UI-TARS-desktop以“视觉+语言”的无侵入自动化能力,降低了GUI自动化的门槛,适合需要快速适配多应用、追求自然交互的场景。作为开源项目,其灵活的模型规格与可扩展架构,为开发者提供了二次开发与产品化的基础,尤其适合结合本地部署LLM打造垂直领域的AI桌面助手。

  • AI智能体时代,普通人如何不被淘汰

    在ChatGPT问世三年后的今天,如果你还在把AI当作“会聊天的搜索引擎”,那你可能已经落后了一个时代。

    2026年,真正的生产力革命主角不再是单纯的对话模型(Chatbot),而是 AI智能体(AI Agent) 。

    这不仅仅是一次技术迭代,更是一场关于“人与工具关系”的重构。对于普通人而言,这是一次抹平信息差、提升个人战斗力的绝佳机会。

    一、 重新定义:从“对话者”到“执行者”

    很多人混淆了“聊天机器人”和“智能体”。

    • 传统Chatbot: 你问它答,你停它止。它是一个被动的“顾问”,需要你提供清晰的上下文和指令。
    • AI智能体: 它拥有 感知环境、规划任务、自主决策和执行操作 的能力。你只需要告诉它“我要什么结果”,它会自己拆解步骤,甚至调用外部工具(如联网搜索、数据分析、代码编写)来完成任务。

    简单来说,Chatbot是“你说一步,它做一步”;而AI智能体是“你说目标,它跑完整个马拉松”。

    二、 免费额度的“黄金用法”:别浪费在闲聊上

    尽管大模型的算力成本依然高昂,但2026年主流模型(如Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro等)依然提供了足够普通人日常使用的免费额度。

    别把免费额度浪费在问天气、讲笑话上。以下是三个高价值的免费使用场景:

    1. 职场“降噪”与信息提炼 每天面对几十封邮件、冗长的会议纪要?
    • 操作: 直接把PDF或长文本丢给AI智能体。
    • 指令: “请通读这份50页的行业报告,提炼出3个核心观点、2个潜在风险,并将其转化为适合在团队周会上汇报的3分钟发言稿。”
    • 价值: 省去2小时阅读时间,直接获取决策信息。
    1. 生活“助理”与流程优化 周末想带家人出游,但懒得查攻略?
    • 操作: 启动具备联网能力的AI智能体。
    • 指令: “我计划2026年2月10日带父母(65岁)和一个5岁孩子去三亚玩5天。预算人均5000元。请帮我制定一份包含交通、住宿(需近医院且安静)、餐饮(清淡为主)和景点的详细行程,并给出每天的预算分配。”
    • 价值: 省去4小时的网页跳转和比价时间。
    1. 学习“教练”与技能加速 想学Python,但不知从何入手?
    • 操作: 打开支持代码解释的AI智能体。
    • 指令: “我是零基础,想学习Python来处理Excel数据。请设计一个为期一周的学习计划,并解释这段简单的数据分析代码每一行的作用。”
    • 价值: 获得个性化的1对1辅导,学习曲线大幅缩短。

    三、 付费的“护城河”:为什么值得掏钱?

    既然有免费额度,为什么还要付费?在2026年,付费订阅的核心价值在于 “效率的质变” 和 “能力的边界扩展” 。

    1. 算力的“暴力美学” 免费版通常会限制响应速度和复杂任务处理能力。付费版意味着你拥有了更强大的GPU算力。
    • 场景: 处理一个包含10万行数据的CSV表格,免费版可能卡顿或超时,付费版则能秒级响应。
    1. 多模态的“全能视野” 顶级的付费模型(如GPT-5、Claude 4 Opus)拥有极强的多模态理解能力。
    • 场景: 不仅能看图说话,还能看视频分析(提取关键帧、总结剧情、识别情绪),甚至能根据一张手绘草图生成完整的3D建模代码。
    1. 超长上下文的“记忆宫殿” 付费版通常拥有超长的上下文窗口(Context Window),可能达到20万甚至100万token。
    • 场景: 你可以将你过去三年的工作总结、项目文档全部“喂”给AI智能体,它会成为最了解你工作习惯的“副驾驶”,在你写方案时自动调用你过去的成功案例作为参考。

    四、 普通人的“AI+”应用策略:降维打击

    理解了定义和价值,普通人该如何制定自己的AI应用策略?

    策略一:建立“AI+”思维,而非“替代”思维 不要试图用AI完全替代你的工作,而是思考“AI做什么最擅长,我做什么最擅长”。

    • AI擅长: 重复性劳动、信息检索、格式转换、初级创意生成、多语言翻译。
    • 人类擅长: 战略决策、情感沟通、复杂谈判、高阶创意、伦理判断。
    • 组合拳: 让AI生成10个营销文案初稿,你负责筛选、修改和最终定稿。

    策略二:掌握“Prompt Engineering”(提示词工程)的基本功 在AI智能体时代, “会提问”就是最高级的技能 。

    • 原则: 清晰、具体、带角色。
    • 错误示范: “帮我写个文案。”
    • 正确示范: “假设你是一名拥有10年经验的奢侈品行业文案策划,请为一款售价5000元的手工皮具撰写一篇朋友圈推广文案,要求突出‘工匠精神’和‘稀缺性’,字数控制在150字以内,语气要优雅且略带神秘感。”

    策略三:垂直领域的“专精模型”优先 通用大模型虽然强大,但在特定领域(如法律、医疗、编程),垂直训练的小模型往往更精准。

    • 建议: 如果你是设计师,尝试Midjourney或Stable Diffusion的专业版;如果你是程序员,Copilot X或Cursor编辑器是更好的选择。不要在通用模型里纠结专业细节。

    AI智能体不是科幻电影里的机器人,它是2026年每个人都可以配备的“数字分身”和“超级大脑”。

    免费额度是入门的门票,付费订阅是效率的加速器,而正确的应用策略则是将技术转化为个人竞争力的关键。

    在这个时代, 不懂得利用AI工具的人,将被懂得利用AI工具的人降维打击。

    别再观望,从今天开始,试着把你的下一个工作任务,交给AI智能体去“执行”一遍。