Agents 發展非常迅速,但仍面臨的問題
  • 如何感知環境和擁有記憶。
  • 如何合理規劃和拆解任務。
  • 如何自主決策並並執行行動。
  • 如何將 Agents 落地到企業真實的業務場景中。
像組建團隊一樣去構建 Agents
GPTBots 通過具象的職業角色來構建多個 Agents 來響應任務。
設定任務目標
為 Agents 設定一個清晰和明確的任務目標,這個任務目標將影響 Agents 的任務規劃和輸出成果。
定義最佳團隊組合
為 Agents 定義完成任務目標所需參與的職業角色,不同的角色將在任務中發揮不同的作用,會自主協同和同步信息。
配備有效的工具
為 Agents 配備的工具決定了能力邊界。GPTBots支持的知識庫、記憶力、數據庫、代碼解釋器、Tools 等能力,可以讓 Agents 更好的完成任務目標。
為 Agents 配置的運行環境
GPTBots 提供了 2 個不同等級的運行環境,以滿足不同規模業務的需要。
  • 標準配置
    提供獨立的代碼沙箱硬件環境,用於執行代碼任務。
  • 高級配置
    為高級用戶提供更高性能的沙箱硬件環境,更快的執行代碼任務。
讓 Agents 自主地感知、規劃和執行的關鍵
提供各種組件,讓真正強大 LLMs 和 Plugins 提供驅動力,同時讓 LLMs 變得可控和穩定。
知識庫

為 Agents 配備的知識庫,不但兼容各類格式的知識,也具有強大的 RAG 知識召回方案。

記憶能力

具備了用戶維度的長期記憶、短期記憶、用戶屬性和定時任務。

Tools

不僅支持調用調用面向 LLM 的插件,傳統的 API 調用也輕而易舉。

代碼解釋器

寫代碼、執行代碼、構建服務。

獨立運行環境與數據庫

數千個 python 庫,獨立的服務運行空間和 MySQL 數據庫。

LLMs
自主選擇 LLM,可有效降低成本。
支持選擇不同能力象限的專業模型。
智能路由避免超頻,保障服務穩定性。
開始構建您的 AI Bot
好奇 GPTBots 能如何幫助你?和我們談談吧。
馬上開始
聯繫銷售