Kunlun Wanwei's 'Tiangong SkyAgents' Beta version is tested on the entire network

On December 25, the beta version of Kunlun Wanwei AI Agents development platform "Tiangong SkyAgents" was officially opened for testing. Users can experience it immediately at https://model-platform.tiangong.cn/. Kunlun Wanwei's "Tiangong SkyAgents" AI Agents development platform is built based on Kunlun Wanwei's "Tiangong Large Model" and has independent learning and independent thinking capabilities from perception to decision-making, from decision-making to execution. Users can build their own single or multiple "personal assistants" through natural language, and can modularize different tasks. Through operating system modules, implementation includes question presets, designated responses, knowledge base creation and retrieval, and intent recognition. , text extraction, http request and other tasks. At a time when large model technology is developing rapidly and the application of AI Agents continues to advance, Kunlun Wanwei's "Tiangong SkyAgents" is our exploration and attempt in the field of intelligent agents. This platform may not be perfect, but we hope to work with developers to build and grow together, and continue to expand the application boundaries of artificial intelligence technology. Imperfection now is for the sake of perfection in the future. We have always believed in and dared to make breakthroughs in the process of technological pursuit. Let’s explore and cooperate to create the era of large models. Interactive AI is expected to become the mainstream implementation direction of large model technology in the future. History tells us that the evolution of emerging things will always find a stable term to describe this carrier, and AI Agents (intelligent agents) have shown great potential. At present, the world's attention to agents is extremely enthusiastic. OpenAI pays great attention to the field of agents and released custom GPTs and Assistance API at the OpenAI dev day conference; the co-founder of DeepMind also recently mentioned the next generation of artificial intelligence technology. The direction of development will be interactive AI, not generative AI. This kind of interactive AI is largely consistent with the description of an agent. Users can ask the agent to complete various tasks, and the agent can operate software or collaborate with humans to complete work in complex scenarios. In terms of technology paradigm, Kunlun Wanwei is also constantly thinking about the underlying technologies and architecture that drive the rapid development of agent technology. We also clearly realize that even with the support of language interaction capabilities of large models, we are still far away from an intelligent agent that can fully automatically make decisions and perform tasks. Today, Kunlun Wanwei officially opened the beta version of "Tiangong SkyAgents" as an exploration of our technical capabilities and application capabilities of AI Agents. We hope that through this exploration, more and more users and developers will be able to apply large model technology to their work and life, creating exclusive AI Agents that meet daily needs and inspire innovation. We also hope that more friends who are interested in AI Agents can join us to create together. We welcome suggestions and comments from our partners.

What are AI Agents?

Agent was proposed by Marvin Minsky, founder of the MIT Artificial Intelligence Laboratory, and refers to a computing entity that can continue to function autonomously.

AI Agents are driven by artificial intelligence technology and are intelligent entities that can perceive the environment, make decisions and perform actions.

AI Agents are not a new concept, but the emergence of large model technology has changed the situation.

In 2023, the conversational interaction type "GPT" emerged. AI Agents driven by large model technology have developed rapidly in terms of versatility and practicality, setting off a craze for AI Agents.

Traditional large model applications rely on Prompt (user prompt words), but AI Agents can complete tasks through independent thinking and calling tools, lowering the application threshold.

The three core modules of AI Agents: brain, perception, execution

Fudan University paper "The Rise and Potential of Large Language Model Agents: A Survey" combines AI Agents Divided into three modules:

• Brain: cognition, reasoning, decision-making
• Perception: environmental understanding, information collection
• Execution: action execution, task completion

  

  1. Brain

The brain is the "core information processing center" of AI Agents and has the ability to understand the current environment and form "memory ( Memory), as well as the ability to store and retrieve long-term memories. The "brain" can perform logical reasoning based on "memory" and currently received information, and decompose complex problems into achievable sub-tasks to cope with complex scenario tasks. At the same time, through RAG (Retrieval Augmented Generation) technology, AI Agent can make further decisions based on the current scenario and the goals set by the user, achieving independent thinking, planning (Planning) and reasoning (Reasoning).

2. Perception

The perception module allows AI Agents to obtain sufficient information based on the current environment and scenarios. This is exactly the difference between it and traditional RPA systems. The difference. RPA systems cannot work when faced with a large amount of unknown information and unpredictable environments. AI Agents can perceive, understand and autonomously explore the world by sensing information and making corresponding thoughts and actions.

3. Action

실행 모듈은 AI 에이전트에게 작업을 수행할 수 있는 권한과 능력을 부여합니다. AI 에이전트는 사용자의 작업 지시를 받은 후 인식 모듈에서 수집한 현재 장면 정보를 결합하고 뇌를 통해 요약하고 추론한 후 실행 모듈로 출력함으로써 사용자 요구에 따라 AI 에이전트가 지시를 완료할 수 있다. 동시에 AI 에이전트는 도구를 호출하고 사용할 수 있습니다. 이러한 도구는 에이전트가 복잡한 작업을 보다 효율적으로 완료하는 데 도움이 될 수 있으며 특정 특정 시나리오에서 신뢰성과 유연성을 향상시킬 수 있습니다. 여기에는 AI 에이전트가 비행기를 구매할 수 있는 기능도 포함됩니다. 티켓팅, 테이크아웃 주문, 기업 IT/고객 서비스/법무 업무 등을 수행합니다.

Tiangong SkyAgents

"Tiangong SkyAgents"는 Kunlun Wanwei의 "Tiangong Large Model"을 기반으로 하며 자체 "두뇌", "지각" 및 "실행" 모듈을 가지고 있습니다. .

개인 사용자/개발자는 "Tiangong SkyAgents"를 통해 자연어 및 간단한 작업을 수행할 수 있습니다. 코딩 기술 없이도 몇 분 안에 자체 AI 에이전트를 배포하고 업계 연구 보고서 및 문서를 작성할 수 있습니다. 디자인, 피트니스 계획, 여행 항공편 예약 및 기타 다양한 개인 맞춤화 요구 사항까지.

기업 사용자/개발자는 필요에 따라 "Tiangong SkyAgents"의 다양한 기능을 기업 IT, 지능형 고객 서비스, 기업 교육, HR, 법률 컨설턴트 등과 같은 다양한 맞춤형 애플리케이션에 통합하고 하나- click 서비스 배포는 다양한 비즈니스 시스템에 원활한 액세스를 보장합니다.

"Tiangong SkyAgents"의 AI 기능 뒤에는 모듈식 작업 구성 요소, 지능형 지식 기반 구축, 타사 도구 호출 및 개인화된 AI의 원클릭 공유에 Kunlun Wanwei AI 에이전트 기술의 기능이 있습니다. 에이전트 축적.

1. 모듈형 작업 구성 요소, 코드 없이 전용 AI 에이전트 생성

현재 대부분의 사용자는 코드 개발 경험이 없고 대규모 모델 프롬프트 단어에 대한 교육을 받을 수 있는 능력이 없습니다. 엔지니어링(Prompt Engineering)은 대화와 질의 응답 형식을 통해 일상 생활의 많은 실제 요구를 신속하게 실현할 수 없으며 대형 모델의 능력을 극대화할 수 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 "Tiangong SkyAgents"는 지능형 대화, 정보 처리, 정보 추출, 정보 분류, 제3자 데이터 수집 및 벡터 검색과 같은 수많은 작업 구성 요소와 통합 기능을 모듈화했습니다.

• 지능형 대화: 지능형 대화 모듈은 AI 기능을 사용하여 사용자가 보낸 내용을 대규모 언어 모델을 통해 처리하고 사용자가 지정한 내용에 응답합니다.
• 정보 처리: 미리 설정된 프롬프트 단어(Prompt)를 사용하면 대형 모델이 특정 정보 입력을 처리하여 요구 사항에 맞는 콘텐츠를 얻을 수 있습니다.
• 정보 추출: 대형 모델의 의미적 이해를 통해 입력 정보에서 타겟 정보를 추출할 수 있습니다.
• 정보 분류: 대규모 모델의 도움 지능형 분석은 사용자 문제를 분류하고 다양한 유형의 문제에 대해 다양한 작업을 수행하여 개인화된 처리를 촉진합니다.
• 제3자 데이터 획득: 제3자 데이터 액세스가 수행됩니다. 관련 매개변수를 사용하면 시스템이 지정된 주소로 POST 요청을 보내고 응답을 받습니다. 관련 매개변수를 전달하면서 시스템은 다른 응용 서비스와의 데이터 상호 연결 및 상호 운용성을 실현할 수 있습니다. 타사 데이터 수집 모듈을 기반으로 AI 에이전트의 기능을 크게 확장하여 데이터베이스 작업 및 온라인 검색과 같은 더 많은 시나리오를 열 수 있습니다.
• 벡터 검색: 일반적인 사용자 질문의 경우 시스템은 쉬운 검색 및 조회를 위해 지식 베이스에 질문을 추가할 수 있습니다. "지식 베이스" 모듈의 경우 사용자가 질문을 입력하면 시스템이 지식 베이스에서 관련 질문과 답변을 검색하여 자연어로 출력합니다.

2. 대규모 지식 가져오기를 지원하는 지능형 지식 기반 구축

대형 모델에는 강력한 기능이 있지만 고유한 약점도 있습니다. 한편, 매개변수 훈련을 통해 대형 모델에서 얻은 지식은 특정 시점에만 머무를 수 있고 업데이트 비용이 매우 높은 반면, 대형 모델의 훈련 데이터는 일반적으로 일반 지식을 기반으로 합니다. 세분화된 분야의 데이터가 부족한 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 "Tiangong SkyAgents"는 더 많은 형식과 더 큰 규모의 데이터 및 지식 가져오기를 지원하고 대형 모델에 "지식 기반 외부의 두뇌"를 추가합니다.

• 다양한 데이터 가져오기 형식 지원: 텍스트, 파일, 웹사이트, Q&A 쌍, 온라인 문서 등 기존 지식을 쉽게 가져올 수 있습니다
• 지식베이스 임베딩: 지식베이스의 콘텐츠 요소를 저차원 벡터로 표현하여 지식베이스의 요소에 대한 유사성 계산, 인접 엔터티 찾기 등의 수학적 연산을 더 쉽게 수행하여 지식의 운용성을 향상시킵니다. AI 에이전트 기반.
• 지식 베이스 무료 링크: 각 AI 에이전트는 자신의 지식 베이스에 자유롭게 링크할 수 있으며 동시에 여러 지식 베이스의 콘텐츠를 제공할 수도 있습니다. 동시에 에이전트는 필요에 따라 지식 기반 콘텐츠를 활성화 및 비활성화하여 보다 유연한 지식 콘텐츠 관리를 달성할 수 있습니다.

3. 다양한 시나리오를 원하는 대로 처리할 수 있는 타사 도구 호출

• 타사 도구 호출: 도구 호출 기능은 AI 에이전트를 다수의 대화형 GPT와 구별하는 핵심 기능 중 하나입니다. 예를 들어 항공권 예약 시나리오에서 사용자 요구 사항 외에도 AI 에이전트는 항공편 정보를 분석하고 판단하기 위해 발권 플랫폼 및 전자 결제와 같은 다양한 도구를 호출해야 합니다. 따라서 "Tiangong SkyAgents"는 기본 모듈 외에도 다양한 타사 도구 호출도 지원합니다. 사용자는 자신의 필요에 따라 도구를 개발할 수 있어 AI 에이전트를 구축할 때 더 많은 유연성을 제공합니다.

4. 맞춤형 AI 에이전트 원클릭 공유

• 원클릭 공유: 대다수의 사용자 및 개발자가 AI 에이전트를 보다 편리하게 생성하고 사용하기 위해 "Tiangong SkyAgents"는 독점적인 새해 이벤트를 시작하고 세 가지 공식 새해 템플릿인 Ideal Companion, Opportunity Partner 및 Warm Home을 출시하고 배포를 포괄적으로 단순화했습니다. 그리고 프로세스를 사용합니다. 사용자가 자신의 창의성을 바탕으로 디자인한 AI 에이전트는 링크를 통해 더 많은 사람들과 공유될 수 있습니다. 사용자는 링크를 클릭하기만 하면 AI 에이전트에 액세스할 수 있습니다. 클릭하여 생성하세요: https://model-platform.tiangong.cn/

더 포괄적인 기능, 더 스마트한 애플리케이션, 더 편리한 공유 및 사용하기 쉬운 플랫폼. 'Tiangong SkyAgents' 베타 버전의 공식 오픈 콘텐츠는 대형 모델 기술의 보편화를 더욱 촉진하고, 코드 개발 역량이 부족한 개인과 중소기업이 대형 모델 기술을 적극적으로 수용할 수 있도록 지원하며, 대형 모델이 수천 개에 진입하도록 도울 것입니다. 인공지능의 생태적 발전에 기여합니다.

QR 코드를 스캔하여 "Tiangong Open Platform"에 들어가 빠르게 AI Agent를 구축하세요

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