扣子AI Agent设计方法论汇总

DataFunSummit · 公众号 · · 2024-08-19 18:00

正文

活动介绍

火山引擎开发者社区发起“ 技术好文畅读季 ”，联合来自火山引擎的资深专家和 AI、大数据、云计算的技术 KOL，为开发者从上万的文章中精选出优质好文，帮助开发者直接 get 当下有价值的技术解析、应用实践精华！

本期活动中， 火山引擎开发者社区将联合扣子团队 ，为开发者精选出关于 扣子和 AI Agent 的深度解读、搭建技巧和前沿观点，带领开发者深入地探索 AI 智能体的世界。

本期精选文章

官方文章

《这届 00 后已经学会用扣子 “偷懒”了》

作者：扣子官方团队
文章链接 ： https://developer.volcengine.com/articles/7367772540519284745
文章摘要 ：在工作中，打工人经常面临需要做竞品分析、行业调研、客户动态追踪等涉及大量信息查找和总结的场景，本文重点为用户展示了如何运用扣子搭建的 AI Bot 解决此类需求，帮助打工人全面提升工作效率。通过本文，开发者能够掌握基于扣子平台搭建工作助手类 Bot 的实操步骤，掌握基于 Prompt 设计企业资讯分析师人设、利用 Database + Workflow 打造稳定的资讯搜索系统，以及巧用 Trigger 支持个性化推送机制等技术要点。

《扣子基于边缘智能的场景探索与应用实践》

作者：火山引擎边缘云
文章链接 ： https://developer.volcengine.com/articles/7400597865061908490
文章摘要 ：
本文深入探讨了扣子基于边缘智能平台，在不同场景中进行创新与应用实践的探索。通过结合边缘智能平台优势，文章详细介绍了扣子在智能工厂、智能园区和智慧家居等领域的应用案例，展示了边缘智能如何帮助智能体突破物理世界限制，为 AI Agent 的发展落地提供了新的思路和实践路径。

社区精选

《AI Agent 系列：系统性学习大脑模块》

作者：蓝衣剑客
文章链接 ： https://developer.volcengine.com/articles/7398092567528767527
划重点 ：

为什么创作这篇文章？
目前，互联网上关于智能体的资料层出不穷，但鲜有能够在深入浅出地介绍智能体知识的同时，融入跨学科理论的文章。作者希望通过这篇文章，帮助各个阶段的读者更加全面掌握智能体的相关知识。
文章的主要内容是什么？
大脑模块是智能体中最为关键且通常也是最难以理解的部分。它包含了情感、记忆、反思、规划以及伦理道德等众多复杂元素。在本文中，作者通过详尽地对智能体的大脑模块进行了剖析，并将这些内容逐一拆解，逐步向读者阐明了各个环节的具体概念和实际应用。
文章能够给用户带来什么价值？
通过阅读本文，读者不仅能学习理论知识，还能在理论背景下学习到具体的设计模式。借由这些设计模式，还可以落地于实际的开发者项目和场景中，让 Agent 发挥更大价值。

《Agentic Workflow：AI 重塑了我的工作流》

作者：银海
文章链接 ： https://developer.volcengine.com/articles/7395028684760940585
划重点 ：

为什么创作这篇文章？
Agentic workflow 的出现，让我们的工作模式开始慢慢发生变化，我们要做的不仅仅是学会使用 AI 工作流，而需要了解我们的工作流中如何使用 AI 能力去集成。
文章的主要内容是什么？
主要讲述了 Agent 的设计框架，Agentic worklfow 的不同场景应用，以及个人的工作流重塑。
文章能够给用户带来什么价值？
能够给用户带来的思考不仅仅是基础 Agent 框架技术的学习，而是进阶思考 AI 是如何去重塑我们的工作流，怎么用好技术能力。

《玩转扣子，我帮开源 AI 社区搞了一个社群运营机器人》

作者：程序员安仔
文章链接 ： https://developer.volcengine.com/articles/7395028662552100875
划重点 ：

为什么创作这篇文章？
大语言模型和 RAG 机制的应用正为智能客服和社群运营带来新机遇，作者希望借助实践案例展示 AI 在这些领域的无限潜力。另一方面，市面上现有的社群运营工具普遍缺乏个性化和扩展性，扣子平台则能够以灵活的知识库、插件和工作流满足社群的特定需求。通过此文，作者希望帮助用户更好地了解扣子的优势，利用 AI 来提升运营效率、改善用户体验。
文章的主要内容是什么？
详细介绍了基于扣子平台创建社群运营机器人的全流程，包括机器人角色定位、知识库搭建、工作流设计等关键环节；重点展示了知识库问答和触发器的定时推送两大核心功能的实现方法。前者利用了 RAG 机制，让机器人能根据社区知识库进行个性化答疑；后者通过爬虫、工作流、触发器的巧妙配合，实现了活动信息的自动化推送。作者还分享了几个有趣的思路，如利用事件触发器实现 Bot 间的协作，以及如何将第三方服务与扣子平台相结合，能够为读者带来更多灵感和启发。
文章能够为用户带来什么价值？
为普通用户提供一种基于 AI 提升社群运营效率的新思路，社群管理者能够节省时间精力，将更多注意力放在社群氛围营造、高价值内容输出上；对开发者提供了学习扣子的实践指南，能够让开发者更好地将扣子应用于实际场景中。同时，文章探讨了 AI 应用创新的思路，如跨平台整合、多 Bot 协作等，启发读者从更宏观角度看待 AI 发展趋势，激发创新灵感。

《基于扣子和 Notion 构建个人知识助理》

作者：艾木
链接： https://developer.volcengine.com/articles/7399917644909903883
划重点 ：

为什么创作这篇文章？
随着人工智能技术的快速发展以及知识管理需求的不断增加，越来越多的用户希望能够构建个性化的知识问答系统，然而市面上缺少能够系统性地将理论和实践融合为一体的详解文章，作者希望通过本文，更好地满足当下开发者对高效知识检索和问答系统的设计需求。
文章的主要内容是什么？
作者重点介绍了整个工作流的设计和实现过程，包括节点设计、代码实现、提示词编写以及系统测试等具体内容。通过详细的步骤解析，读者可以清晰地理解如何利用 Notion 数据库和扣子平台，结合 RAG 技术，实现一个高效、准确的知识问答系统。
文章能够给用户带来什么价值？
作者为 AI 开发者提供了一套完整构建个人知识问答系统的方案。用户能够更好地理解 RAG 技术在知识问答系统中的应用，并掌握如何设计和实现一个基于 Notion 和扣子的知识问答工作流；

《Agent 的九种设计模式》

作者：产品二姐
文章链接 ： https://developer.volcengine.com/articles/7396885261852311588
划重点 ：

为什么创作这篇文章？
2023 年11月，OpenAI 的 GPTS 发布之后，Agent 就成为这一波 AI 浪潮中最具想象空间的产物，也被认为是真正将AI推向落地可用的核心工程类手段。然而，Agent 在具体落地过程中却遇到了很多问题，比如Agent 在执行完 3个以上的任务就会忘记最初的目的，在返回信息的时候会自己捏造“事实”。为了解决些问题，在研读完几十篇论文之后，作者为大家总结了 Agent 的九种设计模式，希望能给为大家提供更加清晰的指导。
文章的主要内容是什么？
作者总结了九种 Agent 设计模式，这些设计模式适用于不同场景下如何对 Agent 进行有效的控制和约束，使 Agent 能够真正从 Chat 走向 Act，走向落地、使用。
文章能够给用户带来什么价值？
在文中，读者不仅可以通过图解+代码的形式对 Agent 九种设计模式有深入理解，还有具体实例来让大家体验到每种设计模式适配的不同场景。本文非常适合每一位 Agent 开发者当作设计手册收藏起来，以便于灵活应对各种实际诉求。

活动规则及奖品

扣子AI Agent设计方法论汇总

正文

请到「今天看啥」查看全文