APP2.0

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用LMU高效创建您的 AI 应用程序

“LMU”一词源自 Larger Model Universal，意思是统一接入大语言模型创建基于AI的应用程序： APP 2.0。 随着各大科技公司推出了各种大语言模型(LLM),也出现了多种AI应用场景。但是对于大多数APP开发者来说,开发一款传统APP仍需要动员几个甚至几十人的团队,经过几个月的合作开发才能完成产品并上线。在设计开发过程中,开发者往往会在页面交互和用户体验的优化上投入大量心力,但是这些工作既耗时又耗力。 在AI爆发的这个时代，有开发者想基于GPT等大型语言模型和Langchain等技术框架开发一款AI应用程序，这更是一项具有挑战性工作。开发者必须花费大量时间学习各种晦涩的概念和技术研究，页无法进行AI应用的持续运营，更多没有技术储备的公司,就更难以将AI技术应用到自身业务中 是否存在这样一种工具,可以让开发者只需专注于将想象转化为实际的AI应用,而无需操心底层基础设施的原理?能够解放产品设计者,不再纠结应用交互设计,让用户不再为密密麻麻的按钮而迷失方向。并使大型语言模型能够像云计算服务那样易于使用和开发?通过语音交互就可以完成应用中的各种操作? 基于上面这

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什么是 AI Agent

"AI Agent" 是指人工智能代理，通常是一种软件程序，可以模仿人类的某些思维和行为，以执行特定的任务。这些代理可以在虚拟环境或现实世界中操作，以实现特定的目标。 AI Agent 可以具有各种能力和功能，例如： 自主性: AI Agent 可以自主地采取行动，以实现给定的任务。它可以基于外部环境的观察和分析做出决策。 学习能力: 一些 AI Agent 具有学习能力，可以从与环境的交互中获取知识和经验，以提高其性能。 规划和决策: AI Agent 可以规划一系列行动，以达到预定的目标。它可以分析可能的行动和结果，并选择最佳的行动方案。 感知和理解: AI Agent 可以感知和理解环境中的信息。它可以处理传感器数据、图像、语音等，以获取对环境的理解。 交互能力: AI Agent 可以与其他代理、人类用户或其他系统进行交互。这种交互可以是语言交流、图像识别等形式。 优化和改进:
基于 AI Agent 的APP 2.0 创新

AI

基于 AI Agent 的APP 2.0 创新

近期，随着大型语言模型（LLM）的飞速进步，利用LLM构建AI Agent成为了研究的热点。这就引出了“LMU AI 开发平台”APP 2.0的概念，它是一个基于LLM和prompt的AI知识库，可以看作是APP 2.0的雏形。通过“LMU AI 开发平台”，我们能够更有效地构建和优化AI Agent，提升其自然语言理解和生成能力，为创建真正意义上的“智能”Agent提供了可能性。相应地，APP的发展也正在向AI赋能的方向迈进，由此诞生的APP 2.0，借助AI Agent的强大能力，展现了众多令人振奋的新特性和潜在的应用场景。 在一个典型的AI Agent系统中，LLM被视为“大脑”，负责语义理解、知识链接、多模任务规划等核心任务；同时，记忆系统则负责知识的存储和检索，以支持Agent的持续学习；规划系统则负责将复杂任务拆解为更易管理的子任务；工具使用则让Agent能够调用外部API等服务以完成特定的功能。这种模块化的设计使得Agent系统具备学习、规划和执行任务的全面能力。而“