BuffGPT是GPT加强版，基于大模子的AI平台，能帮你搭各类使用生态，建立工做流、编排多个智能体、标注数据、锻炼模子啥的，出格适合用低代码开辟工做流。
如许，它就会本人干活，最初，说不定还会给客户发个确认邮件；Zapier AI Agents是Zapier公司做的，能毗连7000多个分歧的使用。
多智能体框架（multi-agent frameworks）仿佛一个“批示系统”，能让好几个AI一路合做，分工完成复杂的使命。
说完搭建AI的平台，再说说：自从智能体。什么是自从智能体（autonomous agents）？
好了，花一周时间做调研，拾掇一堆参差不齐的素材，脚脚几万字，一口吻说完了，但愿能给你有用的参考和。
AutoGPT是Significant Gravitas公司开辟，自从智能体里“老迈哥”。能本人上彀、写代码、做研究，适合想省事又想要好成果的人，懒人。
再看看国内的环境。飞书表格也有从动化功能，但它没有Zapier AI Agents那么强大的外部链接能力。也就是说，你用表格做完反复使命后，没法子间接发给生态外部的客户。
想象一下，你是个项目司理，手上有十几个使命，要放置团队去干。这时，只需要对Taskade AI Agents说：“帮我把使命分给组员，还要提示他们截止日期。”。
想象一下，你有个AI帮手，能帮你写邮件，还能放置会议，以至研究市场趋向，啥都能干。这就是分析代办署理：一种能干很多多少分歧工作的AI东西。
它就会从动把使命分给合适的人，快到截止日期的时候还会策动静催一下。整个过程你都不消费心，它会把所有使命都放置得明大白白。
CloudAI是把AI放正在云端，便利利用；工做流从动化是从一个设法起头，到成功天然地完成整个流程；认知智能体能够本人思虑，辅帮你做决策。
LangFlow为言语使命设想。你能够把它想象成一个“拼图逛戏”，里面有很多多少小模块，只需要把它们拖过来、放进去，就能组合出你想要的功能。
举个例子，你是个老板，想让AI阐发客户反馈，Dify就能帮你上传文件，打制一个专属帮手，特地干这活；它更适合有点手艺根柢，或者想把AI用正在复杂使命上的人。
所以，二者的区别是，Coze像“快餐店”，适合弄个小帮手；Dify像“高级厨房”，能深度定制，但得花点心思揣摩。一个是新手最爱，一个是进阶玩家的好伙伴。
Taskade AI Agents次要管使命，帮你放置人干活；Zapier AI Agents次要管流程，是个“毗连大师”，特地担任让分歧的软件共同起来；两款国外产物形态分歧，素质也有区别，一个管人干活，一个督工具共同。
平台Agent有两种：一种像快餐店，简单便利，适合通俗人利用；另一种稍高档，功能更强大，适合公司和专业用户。
用AI搜刮一下，你会看到如许的注释：Agent是一个能并采纳步履来实现方针的代办署理体。但这又引出一个问题——“代办署理体”是什么？
换句话说，Agent素质上是一个“智能帮手”——它能按照你的需求从动完成使命，像一个贴心的数字兼顾。
每天都要把客户发来的邮件里的订单消息手动输入到表格里，是不是很烦？这时候，能够用Zapier AI Agents。只需设置一个法则：“收到新邮件，就把订单消息从动填到Google Sheets。”。
开源智能体（open source agents）是一种大师都能用的AI东西。代码公开，谁都能够下载、改改。
打个例如，你去自帮餐厅，不消本人种菜、做饭，间接拿现成的食材和厨具，炒出本人想要的菜就行。Agent平台就是干这个的：帮你开辟、办理、运转AI代办署理（Agent），良多都不需要你懂代码，点点鼠标、拖拖拽拽就搞定。
AutoGen是微软出的多智能体框架，也是开源的。它能让多个AI开会；好比：你说“帮我写个小法式”，那一个AI写代码，一个查抄错误，另一个优化速度，聊着聊着就搞定了。
这是把AI帮手放正在网上，你不消本人安拆，间接用浏览器就能用。好比Google Cloud AI、HPE Private Cloud AI，特点是能扩展、用起来便利。
AutoGPT名气大，功能通用；AutoGLM擅长文字类使命；Agent-S很矫捷，能应对各类动态使命；Operator是OpenAI原出产品；BuffGPT更像一个工做流平台；总之，各有各的专业范畴和擅长的场景。
而Taskade AI Agents更像下一个阶段的钉钉AI帮理，对着它说措辞，从动构成使命，快到时间时，还能提示谁，帮你排好优先级。
OpenManus是MetaGPT团队做的开源智能体。只用了三个小时就搞出来了，说平台Manus AI的；厉害之处正在于，能本人把使命拆开，用东西去完成。
以前用iPhone拍完照片，想美颜一下，得打开美图秀秀。现正在有Cloud AI，只需点击图片左上角的“编纂”，再点一下“一键修图”，它就搞定了。
假设你是老板，手头有一份客户反馈，想晓得大师是不是喜好你的产物。交给认知智能体，它能看懂反馈，分清晰哪些是夸你的，哪些是吐槽的，还能总结出客户最正在意的处所。这些活儿它都能本人搞定，不消你一句句教它。
它们有啥纷歧样呢？说白了，一个是单兵做和的DIY东西靠本人玩；一个是团队锻练，能管一帮AI来干活。
CogAgent偏视觉和推理，像看图参谋；LangFlow专注文字处置，是文字帮手。一个管看图，一个管写字。
OWL是这类平台的代表。你能够用它建一个能干各类活的AI帮手，出格适合需要多功能支撑的人。我感觉，它有点像钉钉的AI帮理，对了，只局限正在钉钉端内。
它是开源的，你能够把代码拿下来，本人拆正在电脑或办事器上，地改；Dify有个曲不雅的界面，能让你设想AI的工做流程，好比：让它先阐发数据、再写总结。
COG agent是一个大模子手艺，它靠视觉模子工做，次要能看懂界面。你给它一张手机屏幕截图，说“帮我点开设置”，它就能认出按钮，本人操做。现正在智谱GLM—PC就用了这种模子。
Agent该当是一个属于你本人的“AI身份”。有了身份，再给它加上“回忆外挂”（好比RAG手艺）和“步履外挂”（好比工做流功能），然后连系底层的狂言语模子，就构成了一个完整的“代办署理体”。
自下而上看，从有设法起头到把一堆设法拾掇成一个文章，正在AI的帮帮它，能成功天然的把流程跑完。
OpenAI的Operator，出自于OpenAI家族，手艺硬核；次要用来从动化网页操做、处置多步调的使命；今天他们刚发了新的Assistants API，当前会代替它，演示里还能帮你自帮购物、查电商库存。
CloudAI就是一个云平台，它供给AI能力，让你能轻松用上AI帮手。现正在国内良多大企业都正在结构这方面。说到这儿，我想到一个问题：为啥要用云办事的智能帮手呢？
如许的平台，出格适合想玩AI但不想太费劲的人，好比小店老板、设想师，或者通俗猎奇的伴侣。它的方针就是把AI开辟变简单，像搭积木一样。
分析代办署理（comprehensive agents）也叫通用AI代办署理，能顺应良多分歧的场景。
这种AI就能从动上彀，去各类网坐上找材料，比力分歧的优错误谬误，最初还能帮你把演讲拾掇好，做成PDF文件。整个过程，几乎都不消脱手，这就是自从智能体。
它最大的长处是简单又快，还能把AI帮手间接连到微信上，帮你聊天、答问题啥的。Coze还自带不少小东西，好比让AI去搜网页、生成图片，出格便利。
开源智能体是把代码公开，你能够下载后本人点窜和利用；多智能体框架是一个“批示系统”，能让多个AI一路合做完成使命；使命管能体次要担任办理使命；从动化东西则是办理流程，让分歧的软件共同起来。
Flowith并不目生。为啥我把它放到工做流从动化里呢？由于从你起头问问题，到拿到最初的成果，整个过程都正在Flowith里完成。
为了更好地舆解Agent成长，上周我花大量时间调研，发觉市道上曾经有十八款雷同产物，设想形态分歧，但背后方针几乎类似。
Taskade AI Agents就是这种东西，来自Taskade团队，能本人生成使命清单、排优先级，还能跟团队协做。
而从动化东西又是什么？即：用AI把反复的、烦人的活儿变成从动的，还能把分歧的软件连起来，让它们本人完成流程。
由于背后是AI正在云端跑，帮你处置。这是我理解的CloudA。当然，它不但能修图，还能处置语音、翻译、阐发数据等等。
良多人预测2025年会成为Agent元年，以至称之为爆炸年。不外，Agent概念听起来有点笼统，该怎样定义呢？说简单也简单，说复杂也复杂。
百度画布产物形态和它很像，都想把复杂的工做流程简化。不外，我感觉，国内这类产物还得成长一段时间。终究，手艺还正在改良，大师习惯也正在慢慢顺应，离实正好用还有点距离。
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