昆仑万维「天工SkyAgents」Beta版全网测试

12月25日，昆仑万维ai agents开发平台「天工skyagents」beta版正式开放测试，用户可在https://model-platform.tiangong.cn/立即体验。昆仑万维「天工skyagents」ai agents开发平台，基于昆仑万维j 5 T / \ S j &「天工大模型」打造，具备从感知到决策，从决策到执行的自主学习和独立思考能力。用户可以通过自然语言构建自己的单个或多个“私人助理”，并\ ] M 9 P ^ K [ 0能将不同任务模块化，通过操作系统模块的方式，实现执行包括问题预设、指定回复、知识库创w r V建与检索、意2 _ J u & c y /图识别、文本提取、http请求等任务。在大模型技术高速发展、ai agents应用不断进步的当下，昆仑万维「天工skyagents」是我们在智能体领域的一次探索与尝试。这个平台也许并不完美，但我Y w j Z S S f们希望与广大开发者们携手共建、互助6 ( @ a r成长，不断开拓人工智能技术的应用边界。现在不完美是为了未来的完美，我们一直在技术* I f追求k 1 R [的过程中，坚信而勇于突破。携手探索，合作共创大模型时代，交互式ai有望成为未来大模型技术的主流落地方向。历史告诉我们，新兴事物的演进h – a Q e w P总会找到一个稳定的术语来u ) K A l } & 5描述这种载体，而ai agents（智能体）已经显现出了巨大潜力。目前，( / 4全球对智能体的关注异常热烈，openai高度关注智能体领域，并在openai dev day发布会上发布了自5 $ l . * y定义gpts以及assistance api；deepmind的联v ] J S o X o合创| j P x n E始人最近也提到下一代人工智能技术的发展方向将是交互式ai，而不是生成式ai。这种交互式ai很大程度上与智能体的描述是相符的，用户可以通过要求智2 D o :能体完成各种任务，而智能体则可以操作软件或与人类协作，完成P 1 h B g % G q s复杂场景的工作。在技术范式上，昆仑万维也在不断思考驱动智能体技术快速发展的底层技术和架构。我们同时也清楚地认识到，即使在大模型的语言交互能力的加持下，我们离一个完全可以自动做决策并执行任` 4 R ` {务的智能体还有距离。今天，昆仑万维正式开放「天工skyagents」beta版，作为我们在ai agents技术能力和应用能力上的一次探索。2 c % t ^ 0 ? y我们希望通过此次探索，能让越来越多的用户与开发者能够将大模型技术应用到工作生活中，打造出满足日% Z Y R b ,常需求、激发灵感创新的专属ai agents。我们f O & 1 v _ 8 ? j也希望更多对ai agents感兴趣的朋友们能够与我R 3 f们一同携手共创。欢迎广大伙伴们提出建议与意见。

什么是 AI Agents？

Agent（智能体/` N ( 8 f V f 1 &代理）由麻省理工学院人工智能实验室创始人马文明斯基提出，指能持续自主地发挥作用的计算实体。

AI Agents 由人工智能技术驱动，能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。

AI Agents 并非新兴概念，但大模型技术的出现改变了局面。

2023 年，对话交互类“GPT”涌现，以大模型技术驱动的 AI Agents 在通用性、S : x实用性5 @ % ( k Q Q上` B / P A ?飞速发展，掀起了 AI Agents 热4 P . l j , v潮。

传统大模型应用依赖 Promi O ` 3pt（用户提示词），但 AI Agents 可通B k b e [ B #过独立思考、调用工具完成a C Q 8 j [ Q任务，降低应用门槛。

AI Agents 三大核心模块：大脑、感知、( \ . 7 0执行

复旦大学论文《大语言模型\ H b U ] d S |代理的崛起与潜力：一项调查》将 AI Agents 划分为三个模块：

• 大脑：认知、推理、决策
• 感知：环境理解、信息收集
• 执行：动作执行、任务完成

  

  1. 大脑（Brain）

大脑是 AI Agents 的“核心信息处理中心”，具备理解当前环境并形成“记忆（M0 q N ? 0emory）”的能力5 B ? 8 ^ 1 E { @，同时也具备存储并检索长期记忆的能力。“大脑”可以根据“记忆”和当前接收的信息进行逻辑推理，并将复杂问题拆解成可实现的子任务，应对复杂场景任务。同时，通过 RAG（检索增强生成）技术，AI Agent 可r F 5 l 7 1 & ( l以根据当前场景和用户设定的目标进行进一步决策，实现独立思考、规划（Planning）和推理（Reasoning）。

2. 感知（Perception）

感知模块能^ @ }够让 AI Agents 基于当前的环境和场景获取足够的信息，这正是其与传统 RPA 系统的区别之处。RPA 系统在面对大量未知信息、难以预测的环境时无法进行工作，AI Agents 则可以通过感知信息并做出对应的思考和行动，从而实现感知、理解和自主探索世界。

3. 执行（Action）

执行模块赋予了 AI Agents 执行任务的权限和能力F t : A + q。AI Agents 在接收到用户任务指令后，结合由感知模块收集的当前场景信息，通过大脑进行总结和推理后，输出到执行模块中，使 AI Agents 能够根据用户需求完成指令。同时，AI Agents 拥有调0 Q V a * _ J S j用、使用工具（Tool use）的能力，这些工具可以帮助 Agents 更高效地完成复杂任务，同时也提高了其在某些具体场景中的可信度和灵活度，相关应用场景包括让 AI Agee P ` \ cnts 购买飞机票、点外卖、完成企业 IT/客服/法律任务等。

天工 SkyAgents

「天工 SkyAgents」基于昆仑万维\ V W ~ v $ Q f .「天工大模型」打造，拥有专属“大脑”、“感知”、“执行”模块。

个人用户/开发者可以通过「天工 SkyAgents」进行自然语言和简单操作，无需代码编程能力，即可在几分钟之内部署属于自己的 AI Agents，完成行业研究报告、单据填写、商标设计、甚至健身计划、旅行M W 0 , \ n \ ~航班预定等多项私人定制需求。

企业用户/开发者则可以将「天工 SkyAgents」的众多能力按需拼装成企业p Z / * 9 a IT、智能客服、企9 r / – y O f 1业培训、H~ 6 4 \ 0R、法律顾问等众多个性化的应用，并支持一键服务部署，确保其在不同业务系统中的无缝接入。

「天工 SkyAgents」的 AI 能力背后，h Q u E ; ` u是昆仑万维 AI Agents 技术q 2 ; – L m F y在模块化任务组件、智能知识库构建、1 6 M ;第三方工具调用、个性化 AI Agents 一键分享等领域的能力积累。

1g 8 y – v \ `. 模块化任务组件，零代码打造专属 AI Agents

当前，多数用户既不具备代码开发经验，也不具备训练大模型提示词工程（Prompt Engineering）的能力，难以将众多日常{ L ;生活的实* j L V j际需求通过对话问答形式快速实现，无法将大模型能力发挥到极致。为了解决这一问题，「天工 SkyAgents」将5 2 A w } S d 5大量任务组件模块化，集成了智能对话、信息加工、信息提取、信息分类、第三方数据获取、向量检索等能力。

• 智能对话：智能对话模块J B J r c W i p M借l q \ i s D H – P助 AI 能力，将用户发送的内容，通过大语言模型进行处理并回复给用户指定内容。
• 信息加工：通过预设提示词（Prompt）的方式让大模型对特定信息输入进行加工，以获得符合需求的内容。
• 信息提取：通过大模型对语义的理解，可以从输入信息中提取目标信息
• 信息分类：借助大模型的智能分析，将用户问题进行分类，针对不1 r X G # $ {同类型的问题执行不同j Y V ? `操作，方便进行个性化处理；
• 第三方数据获取：第三方数据接入会携带相| z % ` f关的参数，系统向指定地址发送 POST 请求，并接收响应。系统在携带相关] d p ^ M T –参数的同时，可以实现与其他应用服务的数据互联互通。基于第三方数据获取模块可以极大扩展 AI Agents 的能力，打通数据库操作、联Z G \ P 5 r 1网搜索等更多场景。
• 向量检索：针对常见的用户提问，系统可以将问题添加进知识库，便于搜索和查找。而对于“知识库”模块而言，用户可以输入问题，系统将在知识库中搜索相关问题与解答，并用自然语言进行输出。

2. 智能知识库构建，支持大规模知识导入

大模型能力虽强，但也有其天k ! D生的弱项。一方面，大模型W ` \ = M + C通过参数训练获得的知识只能停留在某一时点，更新成本很高；另一方面，大模型的训练数据通常以通用知识为主，细分领域的数据往往缺乏。为了解决这一问题，「天工 SkyAgentW \ D 9 D R 3s」支持导入更多格式和更大规模的数据和知识，给大模型增加了“知识库外脑”。

• 支持多种数据` R = $ L a Y导入形式：文本、文件、网站、问答对、在线文档等方式，轻松将已有知识c [ t O Z进行导入
• 知识库 Embedding：将知识库中的内容元素表示为低维度的向5 % A J Q = z z量，使得知识库中的元素可以更容易地进行计a [ % K算相似性、寻找相邻的实体等数学运算，从而提高了知识库在 AI Agents 中的可操作性% 3 Z C 2。
• 知识库自由链接：每个 AI Agents 可以自由链接所属知识库并同时由多个知识库进行内容供给，每个知识库也可以同时链接多个 AI Agents，知| ] r z z ?识库内容可根据需要启用和弃用，实现更灵活的O 7 s ~ Q ! z –知识内容管理。

3. 第三方工具调用，多场景随心应对

• 第三方工具调用：工具调用能力是将 AI Agents 与大量对话类 GPT 区别开来的核心能力之一，比如在机票预订场景中，除了对用户需求与航班信息进行分析判断，AI Agents 还需要调用票务平台、电子支付等不同工具。因此，除了基础的模块外，「天工 SkyAgents」还支持各类第三方工具的调用，用户F F K 0可以根据自身需要进行工具的开发，使得构建 AI Agent 时拥有更多灵活的自由度。

4. 个性化 AI Agents 一键分享

• 一键分享：为了回馈广大用户与开发者们，更便捷地打造与使用 AI Agents，「天工 SkyAgents」上线新年专属活动，推出理想伴侣、有缘机伴、暖心家园三款官方新年模版，并全面简化了分发和使用流程。用户根据自己的创意设计出的 AI Agents 可以通过链接的方式向更多人分享，使用者只需点击链接，即可获得对该 AI Agents 的访问权。点击创建：https://model-platform.tiangong.cn/

能力更全面、应用更智能、分享更便捷、平台更好用。本次「天工 SkyAgents」beta 版的正式开放内容，将进一步推s * @ L 8 W .动大模型技术的普惠化，帮助缺乏代码开发能力的个人与G 7 r x =中小企业积极拥抱大模型技术，助力大模型走入千? 2 } o = _ g t V家万户，为人工智能生态发展贡献力量。

扫码进入“天工开放平台”，快速构建 AI AgeI & $ k \nt

以上就是昆仑万% } T t . }维「天工Sk\ R q = Q n & syAgents」Beta版全网测试的详细内容！