百度Agent初体验(制作步骤+感想)

现在AI Agent很火,最近注册了一个百度Agent体验了一下,并做了个小实验,拿它和零一万物(Yi Large)和文心一言(ERNIE-4.0-8K-latest)阅读了相同的一篇网页资讯,输出资讯摘要,看看结果有什么不同。下面是整个操作过程:

首先,注册百度Agent。访问官网:https://agents.baidu.com/ 注册、登录。在个人界面的左边菜单栏点击"创建智能体",右边网页框显示两种智能体创建途径:零代码和低代码。如下图。

我选择零代码创建,点击"立即创建后",会出现如下窗口:

按照上面范例输入智能体名称(我的是"AI热点资讯助手"),以及设定文字,点击"立即创建"这个智能体就轻松创建了!在智能体的编辑界面可以看到,系统在自动创建过程中,自动设定了简介、人物设定(包括:角色与目标、思考路径、个性化)、开场白和引导示例等内容。在高级配置菜单项,我添加了系统提供的8个工具。由于智能体是用来阅读AI热点新闻的,所以我尤其添加了网页抓取工具,按官方说明每天可以爬200次。然后点击编辑界面右上角的"发布",系统会提示要经过一个小时的审核。通过这些步骤,这个"AI热点资讯助手"智能体正式发布了!

为了解这个智能体的工作能力,我做了一个小实验,让它和零一万物(Yi Large)和文心一言(ERNIE-4.0-8K-latest)阅读这篇网页资讯:华为发布会杀疯了:盘古大模型跳级发布,编程语言仓颉首次亮相 (https://www.qbitai.com/2024/06/157237.html),输出资讯摘要。其中,Yi Large和ERNIE-4.0-8K-latest的阅读方式,我通过Python程序爬取这个网页内容发送给这两个大模型的API进行阅读,而"AI热点资讯助手"智能体只需直接告诉它网址,它会自动调用上文提的工具进行抓取网页进行阅读。它们输出摘要的结果如下:

零一万物(Yi Large):

**摘要:**华为在HDC 2024上发布了其自研的盘古大模型5.0,跳过了4.0版本,直接推出了涵盖十亿、百亿、千亿、万亿四种规模的最新系列。该模型强调了多模态和强思维能力,并现场演示了搭载盘古大模型的机器人完成复杂任务。盘古大模型还被用于自动驾驶领域,能够生成逼真的训练视频。同时,华为还揭秘了盘古大模型的技术细节,并展示了鸿蒙系统如何利用最新盘古大模型。此外,华为宣布了原生鸿蒙应用的全面冲刺,并首次亮相了自研的仓颉编程语言,标志着鸿蒙生态的"最后一环"补齐。余承东表示,鸿蒙系统实现了中国自主可控,用10年时间完成了欧美30年才完成的事。

文心一言(ERNIE-4.0-8K-latest):

摘要: 在HDC2024上,华为发布了盘古大模型5.0,跳过4.0版本,直接推出覆盖十亿、百亿、千亿、万亿四种规模的系列,强调多模态和强思维属性。盘古大模型展示了在机器人、自动驾驶等领域的应用能力,并揭秘了背后的技术细节。此外,华为还介绍了鸿蒙系统的最大升级,包括全新系统架构和自研仓颉编程语言的亮相,实现了操作系统技术的全面突破。余承东表示原生鸿蒙正在全力冲刺,鸿蒙生态正逐步完善。

百度Agent"AI热点资讯助手":

**摘要:**华为在HDC 2024上发布了自研的盘古大模型5.0,直接跳级迭代,展示了其强大的多模态和强思维能力。盘古大模型能让机器人完成复杂任务规划,并生成训练视频,同时也在自动驾驶领域有所应用。鸿蒙系统也用上了最新盘古,原生鸿蒙进入全面冲刺阶段,普通用户最早今年8月能体验到Beta版。此外,华为还发布了自研的仓颉编程语言,补齐了鸿蒙生态的"最后一环"。鸿蒙系统实现了技术的全面突破,标志着中国自主可控的一大步。

**结论:**从结果看,三款工具都比较好的摘录了这篇新闻的要点,其中ERNIE-4.0-8K-latest语言更加精炼,而百度Agent更加个性化,特别是提炼出了"普通用户最早今年8月能体验到Beta版"这个对普通开发者用户很实用的信息。总得来说,百度Agent这次摘录工作,基本上满足了我的需求,有关于它的更多深入功能,等我对它有了很多了解后再和大家进行分享。

相关推荐
贾伟康2 天前
HarmonyOS API 26 HMAF Skill 可解释任务计划与失败回退
harmonyos·arkts·智能体·skill·hmaf
贾伟康2 天前
HarmonyOS API 26 HMAF 2.0 意图解析的可解释动作图
harmonyos·arkts·智能体·a2a·hmaf
贾伟康3 天前
HarmonyOS API 26 HMAF Skill 多 Skill 冲突仲裁与可恢复执行
harmonyos·arkts·智能体·skill·hmaf
程序员大阳3 天前
副队长BootStrap5教程(1)--序言
教程·背景·bootstrap5·序言
OxYGC4 天前
智能体项目复盘 · 智能客服篇:对话栈、Flow 与策略集成器——LLM 是怎么嵌进传统多轮对话架构的
对话系统·智能客服·rag·智能体
正在走向自律5 天前
AI Agent 落地这一年:从“能跑起来”到“敢放出去”
大数据·人工智能·ai agent·智能体·mcp·a2a
积流成海5 天前
Agent演化史(九):多智能体的暗面,当一次 prompt 注入可以横向移动
prompt·agent·智能体·大模型应用
像风一样自由20209 天前
4.DockerCompose是什么为什么算法服务需要多个容器
人工智能·rag·智能体
代码山河9 天前
基本类型转换:自动类型转换与强制类型转换
java·学习·架构·教程·面向对象·项目
GJGCY9 天前
券商舆情智能体如何设计?事件聚类去重、主体消歧与风险事件抽取技术解析
经验分享·ai·金融·自动化·证券·智能体