2024/08(二) 近期关于AI的阅读和理解[笔记]

news2024/11/14 1:34:28

## Multi Agent/Flow

最近团队在实验 flowise 的 Agentflows 设计,顺带看了现在市面多加解决方案,这两天偶尔看到蚂蚁CodeFuse团队开发的Mulit Agent框架开发思想, 所以将他们一起总结归纳下。

  • Agent Base:构建了四种基本的Agent类型BaseAgent、ReactAgent、ExecutorAgent、SelectorAgent,支撑各种场景的基础活动

  • Communication:通过Message和Parse Message 实体完成Agent间的信息传递,并与Memory Manager交互再Memory Pool完成记忆管理

  • Prompt Manager:通过Role Handler、Doc/Tool Handler、Session Handler、Customized Handler,来自动化组装Customized 的Agent Prompt

  • Memory Manager:用于支撑 chat history 的存储管理、信息压缩、记忆检索等管理,最后通过Memory Pool在数据库、本地、向量数据库中完成存储

  • Component:用于构建Agent的辅助生态组件,包括Retrieval、Tool、Action、Sandbox等

  • Customized Model:支持私有化的LLM和Embedding的接入

图片

from CodeFuse-muAgent

很早的 AutoGPT 也有相类似概念,再到 Langchain 据闻也搞自己的 Studio IDE,  其实总总的这些操作, 一个是补充LLM 不具备行业知识和现有业务流程的融入问题; 二是对齐也就是怕回答很妖的答案;由于现在LLM上下文窗口的问题, 做了很多补丁类似的事; 现有组织资产无非:数据(结构非结构)+ 流程(API); 现在市面上解决方案都无法达到比较能用(不知道是遗老派跟不上,还是这些产品方案太急,太糙,你瞅github代码能感受到),2024/08 近期关于AI的阅读和理解[笔记] 上次汇总中看到很多不错的思考方向, 但貌似部分是非开源的。

其实操作过 flowise, dify 都很容易联想到已存非常成熟的BPM 方式;是否有一种方案?Combining LLM flexibility and rule engine predictability?老牌的 JBPM 标准下的 Drool + 国内的新秀各种魔改的flow, 其实在和现有系统的融合上有不可言喻的优势。

亦或是新世界的解决方案要和遗老派彻底割裂,还是遗老派消化不良,跟不上节拍?

未来可能的情况现在的各种 ai?flow, 被大厂统一?或在LLM飞跃发展下,这些中间方案被边缘化和替代掉。 

嘿嘿, 所以决定挖个新坑, 有义务统一下,看下面 【新坑】

## 新坑

在不破坏大家的习惯情况下,如何让你飞快地拥有驾驭LLM能力?也就是 buz words LLMOps(涵盖了大型语言模型(如GPT系列)开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程)。

在粗扫了7/8家解决方案后,得出结论这个思路是可行的(quarkus-drools-llm)。

  • Lite flow

  • flowise

  • easy flow

  • dify

  • drool

  • autodev

  • ....

SO 她得:

  1. 声明式的 DSL

  2. 简单易懂

  3. 静态扫描编译

  4. 设计和运行分离

  5. 可测,可追踪

  6. plugable

  7. 可以和现在业务系统无缝衔接

    1. context

    2. API

  8. 成本低 - 过程

  9. 得有UI? 必须得,先安排IDEA

  10. 本地能搞

  11. ....

这得控制到 byte 级别了吧? 嘚!暂给她起名:  

byteflowise =  byte + flow + wise

Sure 你值得拥有!!!

## Generative UI

为什么一直对 UI 耿耿于怀?你终端用户只对UI感兴趣哈, 最近迫于很多友商的压力,咱也被迫上了个“AI”产品, 你发现基本是挂个AI的客服系统, 有的基本IF/ELSE 都不判断, 直接就是接的产品搜索, 唯一流出路径就是产品详情页。所以 AI 不 AI 对用户没得关系, 她感觉像AI 就是AI, 感觉不是就不是,所以这个脸面非常重要。

在这一块先前看到  Claude3 artifact 在搞这个方向, 然后又看到 Vercel 其实早就玩这个, 包括他们的 v0.dev;大概意思从LLM 推导出 UI 然后用 react 服务器端渲染 SSR, 其实这个咱们不陌生, 百度早前框计算(应该这个名字?)就有这个, 现在你在百度搜索,日历,天气相关内容,都是可直接交互的了;

按理说这个是很难的,在无限通用的集合里,推导出这个UI;但是在有限集合里面这个解很容易, 一个企业业务流程中涉及表单有多少?可以数的过来,不用去大模型推导UI 组建了, 识别业务意图就可以, 参数一识别,直接一个 iframe 就搞定---正有此意。 

图片

## 3A

最近因为一个游戏大家集体高潮了;苟众其实没有资格参与。

3A游戏通常指:

  1. A lot of money(大量的金钱)

  2. A lot of resources(大量的资源)

  3. A lot of time(大量的时间)

SO, 你3A了吗?May be 3+? 

A lot of confidence & determination... 

## Refer

  1. https://vercel.com/blog/ai-sdk-3-generative-ui

  2. https://v0.dev/ 

  3. https://github.com/codefuse-ai/CodeFuse-muAgent/blob/main/README_zh.md

  4. https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

  5. https://dify.ai/

  6. https://flowiseai.com/

  7. https://github.com/langchain-ai/langgraph-studio

  8. https://github.com/mariofusco/quarkus-drools-llm

  9. https://docs.dify.ai/v/zh-hans/learn-more/extended-reading/what-is-llmops

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2071577.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【计算机三级-数据库技术】操作题大题(第1套)

46题 1 设要为某工厂设计一个数据库,需要记录如下信息(有下划线的信息可作为唯一标识): •产品有产品名、规格; •每种产品拥有多道加工工序,每道加工工序只适用于一种产品; •每道工序需要记…

【CAN总线测试】——CAN交互层测试

从0开始学习CANoe使用 从0开始学习车载测试 相信时间的力量 星光不负赶路者,时光不负有心人。 目录 1.应用报文发送检查 2.周期型报文测试 3.信号使用位与未使用位默认值检查 4.突增负载测试 5.CheckSum测试 6.RollongCounter测试 1.应用报文发送检查 用例编…

四种常见的云攻击及其应对措施

随着云应用的快速发展,也吸引了众多潜在恶意人士的觊觎。企业用户往往习惯于使用联盟或VPN进行直接连接或通过合作伙伴进行连接。 现在,另一个能够攻击者提供访问级别的攻击媒介竟然是云服务供应商(CSP),这在以往是前所未有的。违规CSP有可能…

秒懂C++之set、map的封装

目录 红黑树的泛型编程 改变比较方式:仿函数 迭代器模拟实现 运算符重载 begin/end !/运算符重载 测试 const Find [ ] 运算符重载 全部代码 RBTree.h Mymap.h Myset.h test.cpp 红黑树的泛型编程 既然我们要实现set,map的封装那肯定要用到我们前面所学…

LLaMa系列模型详解(原理介绍、代码解读):LLaMa_llama模型

LLaMA详解 LLaMA(Large Language Model Meta AI)是由Meta(前身为Facebook)开发的一种大规模语言模型,旨在提高自然语言处理(NLP)任务的性能。LLaMA基于变换器(Transformer&#xff…

只需5分钟!手把手教你安装StableDiffusion,开启AI图像生成新纪元

在这个数字化时代,人工智能(AI)技术已经深入到我们生活的每一个角落。 特别是在图像生成领域,AI技术的应用不仅极大地提高了创作效率,更开启了艺术创作的新纪元。 今天,我们将聚焦于StableDiffusion这一先…

【数据结构】关于二叉搜索树,你知道如何实现增删模拟吗???(超详解)

前言: 🌟🌟Hello家人们,这期讲解二叉搜索树内部实现基础功能模拟,希望能帮到屏幕前的你。 🌈上期博客在这里:http://t.csdnimg.cn/rfYFW 🌈感兴趣的小伙伴看一看小编主页&#xff1a…

从需求到交付:动态敏捷如何确保每一行代码都物超所值

动态敏捷方法论在软件开发中的应用 在当今快速变化的商业环境中,软件开发团队面临着不断变化的需求和市场挑战。传统的瀑布式开发模型已无法满足现代软件开发的灵活性和响应速度需求。动态敏捷(Dynamic Agility)作为一种新兴的开发方法论&…

introsort的快排跑排序OJ代码

introsort的快排跑排序OJ代码 introsort是introspective sort采⽤了缩写,他的名字其实表达了他的实现思路,他的思路就是进⾏⾃ 我侦测和反省,快排递归深度太深(sgi stl中使⽤的是深度为2倍排序元素数量的对数值)那就说…

《黑神话:悟空》在未来市场的应用与代码案例分析

作者主页: 知孤云出岫 目录 作者主页:**《黑神话:悟空》在未来市场的应用与代码案例分析****一、引言****二、市场应用场景分析****1. 数据驱动的市场决策****2. 游戏内经济系统的智能优化****3. 个性化推荐系统与用户体验提升** **三、市场推广与用户扩展策略***…

十一:C语言-操作符详解

1.了解二进制 其实二进制;八进制;十进制和十六进制都是数值的不同表示形式而已 二进制:基数为2,由0和1两个数字组成,逢2进1。八进制:基数为8,由0~7八个数字组成,逢8进1。十进制&am…

猫头虎 分享:Python库 SymPy 的简介、安装、用法详解入门教程 ‍

猫头虎 分享:Python库 SymPy 的简介、安装、用法详解入门教程 🐱‍👤 今天猫头虎带您 深入了解 Python库 SymPy,这是一个强大且广泛应用于符号数学计算的库。最近有粉丝问猫哥:如何利用 SymPy 进行数学公式的符号化处…

【Maps JavaScript API】基础地图的创建与实现详解

文章目录 一、概述1. Google Maps JavaScript API 简介2. Simple Map 示例概述 二、创建一个基础地图1. 引入 Google Maps JavaScript API2. 初始化地图(1) 定义地图的 HTML 容器(2) 编写 JavaScript 代码初始化地图 3. 将地图集成到网页中 三、代码分析与关键点1. 地图中心点的…

32 增加系统调用(1)

系统调用在 数据手册中的描述 这是在 GDT 中的描述符 这个系统调用 segment selector 指向的时 内核的代码段。因为系统调用需要的权限比较高。 offset 指的时 在内核代码中的具体的函数的地址。

SQL Server 查询语句中,对索引列做CONVERT的影响

通常,在做SQL Server查询语句优化的时候,如果发现语句对索引列做了函数计算,都会建议改写,将计算的逻辑转移到筛选条件列上。但这种对索引列的计算,有时却会带来一些额外的好处。请看以下的例子: --测试数…

【Linux开发板pip安装库时报错解决】Error 28:No space left on device报错需要更换库的安装路径

之前在Linux开发板上尝试运行pytorch框架,但是需要安装torch和torchvision的库,很奇怪的是我按照之前pip3 install torch -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com的安装方式却出现了以下的报错: 系统报错提示说No …

R 语言学习教程,从入门到精通,R 绘图饼图(23)

1、R 绘图 条形图 条形图,也称为柱状图条形图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。 条形图可以是水平或垂直的,每个长方形可以有不同的颜色。 R 语言使用 barplot() 函数来创建条形图,格式如下: barplot(H,xlab,…

FastAPI+React18开发通用后台管理系统用户功能实战

最近开发了一个React18的后台管理系统,登录界面如下: 如果登录成功了则提示并跳转到首页: 点击注销按钮则提示退出系统成功: 没有登录就访问首页则提示请先登录。 这些功能是怎么实现的呢? 先看看登录功能使用…

JNA实践之Java模拟C结构体、结构体指针、结构体数组

目录 1 JNA模拟C结构体1.1 结构体本身作参数1.2 结构体指针作参数1.3 结构体内部嵌套结构体(结构体本身作参数)1.4 结构体指针作参数 2 结构体中嵌套结构体数组2.1 用作输入2.2 用作输出 3 结构体数组作参数典型错误1--内存不连续典型错误2--误用ByValue 4 Java映射C中char[]类…

scrapy--json结构数据-存储

免责声明:本文仅做演示与分享... 目录 基于命令存储的解析方法: settings.py blibli.py 基于管道存储的解析方法: 1-在爬虫文件中进行数据解析 2-在items.py定义相关属性 3-在 爬虫文件中 把 解析的数据存储封装到item类型对象中 4-把item类型对象提交给管道 5-在管道文件中…