來源：鈦媒體

百度發布文心一言正式發布不久後的四月，許多人還在感嘆文心一言生成的圖片多歡樂，更多人在為ChatGPT、Midjourney各種培訓而瘋狂的時候，Meta創始人兼CEO祖克柏正在想著如何"以有用且有意義的方式"向全球數十億人介紹AI Agents的機會。

OpenAI完成新一輪3億美元融資的5月，創辦人Sam Altman私下對一些開發者說希望將ChatGPT打造成個人工作助手，知情人士透露的消息則是OpenAI一直在關注如何使用聊天機器人來創建自主AI Agents，相關功能很有可能部署在ChatGPT助手中。

在6月的全體員工會議上，祖克柏宣布了一系列處於不同開發階段的技術，其中一個就是將帶來具有不同個性和能力的AI Agents為用戶提供幫助或娛樂。

就在7月，Meta發布了AI Agent專案MetaGPT，這是一個基於GPT-4提供了專注於軟體開發的自動智能體框架。

在國內，雖然AutoGPT早在四月就與國外同步火了，但限於大部分人對其背後的AI Agent缺少了解，開始的反響並不是太熱烈。

直到7月初OpenAI應用人工智慧研究負責人Lilian Weng那篇關於AI Agent的博文刷爆AI圈後，媒體圈、學研界、投資領域才真正開始熱烈討論AI Agent。

由此國內真正開啟了探索與研究AI Agent的熱潮，也有一些廠商開始以AI Agent模式重建產品架構與商業模式。

隨著AI Agent原理、模式以及建構方式越發明朗，許多受困於科技、模式、生態乃至政策的創業家都是眼前一亮。

AI Agent不僅讓大家看到了大語言模型（LLM，Large language Model）落地的方向，讓更多創業者進一步燃起了LLM創業的希望，也讓廣大企業看到了高效應用LLM的未來趨勢。

對於AI Agent創業，OpenAI的共同創辦人Andrej Karpathy認為，一般人、創業家和極客在建構Agents方面比OpenAI更有優勢，大家處於平等競爭的狀態。

而大公司一邊，面對大型科技公司和新創公司都有可能抓住這次Agent的機會，比爾蓋茲也表示如果微軟沒有介入他會感到失望。

在科技巨頭強勁推動、創業者快速擁抱以及大企業的積極引入下，AI Agent徹底火爆了。而且與先前LLM缺乏落地的境況不同，這次AI Agent再也不是紙上談兵，目前已經有很多公司推出了Agent專案及相關產品。

有業內人士透露，至少有100+專案正致力於將AI智能體商業化，近10萬名開發人員正在建構自主Agent。在這些AI Agents中，既有國外主要基於GPT與開源Agent架構建構的Agent項目，也有國內基於國產大模型（自研領域大模型）+開源架構的Agent產品。

說了這麼多，有哪些公司推出了Agent產品？目前的AI Agent產品是什麼形態？本文盤點了全球六十個AI Agent，讓大家更了解AI智能體。

**PS：**因本文盤點的Agent項目眾多，故而字數也達到了1W+，建議大家先收藏再閱讀。

從AI Agent說起

雖然LLM具備了足夠的智慧，但想要讓它給出精確答案，還需要輸入足夠精準的。一個掌握的人和一個普通人使用同一個大模型提問，得到的答案會有很大區別：前者可以用多種技巧得到想要的結果，而後者就只能望LLM興嘆了。

想要用好LLM，就得先學會使用，這個需求已經催生出一個不小的培訓市場。提示工程，在增加LLM使用難度的同時，也使得使用者體驗降低。本來應該要展現自然語言優勢的LLM，反而因為繁雜的而變得對一般使用者不是那麼友善。

這樣，提示工程也就成了橫亙在普通人與大模型之間的一座大山。

如何更好地解決這個問題呢？答案正是AI Agent（國內稱為AI智能體）。

AI Agent是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智慧實體。有別於傳統的AI，AI Agent 具備透過獨立思考、呼叫工具去逐步完成給定目標的能力。

而在LLM到來之後，AI Agent就被定義為基於LLM驅動的Agent實現對通用問題的自動化處理。

我們知道，LLM主要擅長處理和生成文字。它們可以回答問題、寫文章、產生創意內容、幫助程式設計等。但LLM還是一個被動的工具，只有在你給它輸入時才會產生輸出。

AI Agent提供了更廣泛的功能，特別是在與環境的互動、主動決策和執行各種任務方面。可以說，AI Agent是真正釋放LLM潛能的關鍵，它能為LLM核心提供強大的行動能力。

AI Agent和大模型的主要差異在於：大模型與人類之間的交互作用是基於實現的。使用者是否清晰明確會影響大模型回答的效果，沒有精確有效的，即便是能力最強的ChatGPT也不行。

AI Agent 的工作只需給定一個目標，就能夠針對目標獨立思考並做出行動，它會根據給定任務詳細拆解出每一步的計劃步驟，依靠來自外界的反饋和自主思考，為自己創建以實現目標。

例如讓ChatGPT買一杯咖啡，ChatGPT給的回饋一般類似"無法買咖啡，它只是一個文字AI助手"之類的答案。

但你要告知基於ChatGPT的AI Agent工具讓它買一杯咖啡，它會先拆解如何才能為你購買一杯咖啡並擬定代用某APP下單以及支付等若干步驟，然後按照這些步驟調用APP選擇外賣，再呼叫支付程序下單支付，過程無需人類指定每一步操作。

雖然AI工具和Agent都是旨在自動化任務的軟體程序，但特定的關鍵特徵將AI智能體區分為更複雜的AI 軟體。

當AI工具具有以下特徵時，就可以將該工具視為AI Agent:

**自治（Autonomy）：**AI 虛擬智能體能夠獨立執行任務，而無需人工幹預或輸入。

**知覺（Perception）：**智能體功能透過各種感測器（如攝影機或麥克風）感知和解釋它們所處的環境。

**反應（Reactivity）：**AI 智能體可以評估環境並做出相應的反應以實現其目標。

**推理與決策（Reasoning and decision-making）：**AI 智能體是智慧工具，可以分析數據並做出決策以實現目標。他們使用推理技術和演算法來處理資訊並採取適當的行動。

**學習（Learning）：**他們可以透過機器、深度和強化學習元素和技術來學習和提高他們的表現。

**通信（Communication）：**AI 智能體可以使用不同的方法與其他智能體或人類進行通信，例如理解和響應自然語言、識別語音以及透過文字交換訊息。

**以目標為導向（Goal-oriented）：**它們旨在實現特定目標，這些目標可以透過與環境的互動來預先定義或學習。

**在類別上，AI智能體分目前可分為自主智能體（Autonomous Agent）和生成智能體（Generative Agent）。 **

自主智能體如Auto-GPT，能夠根據人們透過自然語言提出的需求，自動執行任務並實現預期結果。在這種合作模式下，自主智能體主要是為人類服務，更像是個有效率的工具。

生成智能體，如史丹佛和Google的研究者共同創建的西部世界小鎮或《西方世界》中的人形機器人，它們在同一環境中生活，擁有自己的記憶和目標，不僅與人類交往，還會與其他機器人互動。

關於AI智能體，最近復旦大學自然語言處理團隊（FudanNLP）推出的86頁LLM-based Agents 綜述論文，全面梳理了基於大型語言模型的智能代理現狀，包括：LLM-based Agent 的背景、構成、應用場景、以及備受關注的代理社會。

說了這麼多，很多朋友可能還是對AI智能體沒有直覺的感受。不要急，下文我們將透過一個對比案例來加深大家的認知。

Ai智能體滲透各領域

AiAgent.app是一個Web 應用，它允許使用者建立自訂AI智能體以執行特定任務並實現目標。

以下王吉偉頻道將透過使用Ai智能體與直接使用LLM的對比體驗，看看AI智能體的優勢。

例如想了解過去一個月AI產業的新聞和趨勢，在Claude輸入：過去一個月人工智慧產業最新新聞和趨勢的摘要。

所得到的結果，如下圖：

可以看到，Claude只是列出了幾條與AI相關的新聞資訊摘要。

而在AiAgent.app輸入這段話，它首先會將你的需求分解成十項任務，然後透過提示與使用者互動完成每一項任務，並為每項任務輸出結果。顯然，在AiAgent.app得到的關於近期AI產業的內容，要比直接使用其他LLM所獲得的內容更全面。

直接使用大模型能夠取得這些內容嗎？理論上透過輸入更多的也能完成，但至少需要輸入十次，也不能保證所輸入精確性，有時甚至不知道想要獲取什麼資訊。

而在AiAgent.app只需要輸入一句話，它就分析出了你可能的需求並列出相對全面的內容目標，引導你去完成想要的東西，效率提升數倍。

兩者對比下來，在內容獲取的豐富度以及效率上，顯然AI Agent更勝一籌。這種資訊內容類Agent對媒體從業人員、產業分析師等職業具有非常大的價值，能夠大幅減少研究資料的取得時間。

現在已經出現了一些針對更精確用戶群及應用場景的此類Agent，例如哥倫比亞大學推出的GPT Researcher就是一個基於ChatGPT的研究人員的Agent，可以為用戶創建各種研究報告以促進研究。

這個案例還只是內容的獲取，事實上現在已經出現面向多個應用場景的Agent，足以調動更多軟體應用乃至硬體設備完成各項任務。

例如有些人已經透過AutoGPT實現了訂餐、訂票、打車以及購物；斯坦福西部世界小鎮裡的25個AI Agent每天都在散步、約會、聊天、喝咖啡以及分享當天的新聞；谷歌Deepmind推出了利用機械手臂自動執行各種工作的robotic agent；亞馬遜也推出了Amazon Bedrock Agents用於自動分解企業AI應用開發任務；IBM Watson Health已經在許多醫院幫助醫生診斷、治療和監測患者。

雖然Ai Agent火爆的時間還不算長，但一出現就得到了許多領域諸多企業的擁戴。大語言模型的多模特兒能力加上如今更大的算力，讓多年前就提出的Agent快速得到價值凸顯，並以超強的滲透率在更多領域落地。

而隨著MetaGPT等開源AI Agent的出現，更多技術供用商與創業團隊引入Agent，更多組織認知並接受Agent，它必然會快速成為LLM的落地個領域的主要模式，助力千行百業更好的應用LLM。

全球60個AI Agent大盤點

上述案例中所提到的AiAgent.app，是近幾個月來風頭正盛的AI Agent代表性產品之一。包括這款AI智能體在內的國內外多個Agent，均可在下面的項目盤點名單中看到。

為了讓大家更了解目前已推出的AI Agent，王吉偉頻道（id:jiwei1122）將這些AI Agent分為媒體報道、國內已推出、行業型、海外其他以及GitHub項目幾類，以後還會逐步獎勵專案庫，將這些Agent分門別類別編入不同類別。

本文所盤點的AI Agents，既包括AI Agents框架及工具，也包括基於一些開源框架打造的AGENT產品，同時大部分專案及產品都為自主智能體。

因為有些廠商比較低調並未對外宣傳，本文盤點的AI Agent並不完全，所以也叫作AI AGENT不完全名單。歡迎更多廠商及創業家看到本文後與王吉偉頻道聯繫，大家一起為AI AGENT生態的繁榮發展做一份貢獻。

媒體報道的AI Agent

1、自動GPT

Auto GPT是Github上的免費開源項目，結合了GPT-4和GPT-3.5技術，透過API創建完整的項目。

與ChatGPT不同的是，使用者不需要不斷對AI提問以獲得對應回答，在AutoGPT中只需為其提供一個AI名稱、描述和五個目標，然後AutoGPT就可以自己完成專案。它可以讀寫文件、瀏覽網頁、審查自己提示的結果，以及將其與所說的提示歷史記錄結合。

Auto-GPT是GPT-4完全自主運作的第一批範例之一，它突破了人工智慧所能做的界限。

2、AgentGPT

AgentGPT可讓您設定和部署自主AI智能體。只要為你的自訂AI命名並讓它開始任何可以想像的目標，它就能透過思考要完成的任務、執行任務並從結果中學習來嘗試實現目標。

3、嬰兒AGI

這是一個由人工智慧驅動的任務管理系統。該系統使用OpenAI和Pinecone API來創建、確定優先順序和執行任務。透過分析先前任務的結果和預先定義的目標來建立任務，並使用OpenAI 的自然語言處理（NLP）和Chroma在上下文中儲存和檢索任務結果。

Baby AGI的吸引力在於它能夠根據先前任務的結果自主解決任務並保持預先定義的目標，還能有效地確定任務的優先順序。

4、賈維斯（HuggingGPT）

由Microsoft開發的獨特協作系統，可以使用多個AI模型來完成給定的任務，以ChatGPT充當任務控制者。這個專案在GitHub上被稱為JARVIS，現在可以在Huggingface（因此稱為HuggingGPT）上試用，這個Agent與文字、圖像、音訊甚至視訊配合得非常好。

其運作方式類似於OpenAI透過文字和圖像展示GPT 4的多模態功能，但JARVIS 更進一步整合了用於圖像、視訊、音訊等的各種開源LLM，還可以連接到互聯網並存取檔案。例如，您可以輸入來自網站的URL 並詢問相關問題。

5、Aiagent.app

Ai Agent是一個Web 應用，允許使用者建立自訂AI智能體以執行特定任務並實現目標。 AI 智能體的工作原理是將目標分解為較小的任務，並逐一完成它們。好處包括能夠同時運行多個AI 智能體，並使對尖端技術的存取民主化。

AI Agent還擁有諸如具有語法突出顯示的內聯程式碼區塊，以及與第三方平台的無縫協作等功能。該工具是免費使用的，它提供了一種簡化方法來建立AI智能體，無需更多技術知識。

6、駱駝AGI

Camel AGI是一個生成式AI工具，使用戶能夠透過角色扮演自主AI智能體來解決給定的任務，當然使用者需要啟用Java以使用此工具。 Camel AGI允許使用者使用AI智能體完成任務，並提供使用Google登入或在Github上為該工具加星號的選項。

7、"Westworld" simulation西部世界小鎮

這個計畫來自史丹佛大學和Google的研究人員創建了一個互動式沙盒環境，其中包含25個可以模擬人類行為的生成AI智能體。他們在公園裡散步，在咖啡館喝咖啡，並與同事分享新聞，表現出令人驚訝的良好社交行為。

例如，從一個用戶指定的一個概念開始，即一個智能體想要舉辦情人節派對，智能體在接下來的兩天內自動傳播派對邀請，結識新朋友，互相約對方約會派對，並協調在正確的時間一起出現在派對上。

8、GPT-工程師

GPT-Engineer是一個開源AI工具，允許使用者指定他們想要建立的內容，然後與AI進行澄清對話以產生所需的程式碼庫。該工具旨在提供簡單靈活的用戶體驗，允許用戶根據自己的需求調整和擴展其功能。

該工具包括指定AI智能體的身份、儲存與GPT4的通訊歷史記錄以及重新運行訊息日誌等功能。歡迎對專案做出貢獻，有興趣的個人可以參考GitHub 儲存庫上提供的路線圖、專案和問題。 GPT-Engineer旨在成為一個開放平台，供開發人員探索和建立其程式碼生成工具箱。

9、MetaGPT

由Meta公司推出的MetaGPT是一個多智能體框架，採用單行輸入來產生API、使用者故事、資料結構、競爭分析等。該框架可以充當產品經理、軟體工程師和架構師。該框架可以充當整個軟體公司，只需一行程式碼即可編排SOP。

MetaGPT與人類SOP流程設計整合。因此，基於LLM的智能體生成高質量，多樣化，結構化的文檔和設計。 MetaGPT 的設計使為複雜任務設計解決方案變得容易，並提供幾乎可以與人類智慧相媲美的問題解決能力。

10、亞馬遜基岩代理

亞馬遜發布的Amazon Bedrock Agents，允許開發人員快速創建完全託管的智慧體。透過對企業系統執行API調用，Amazon Bedrock智能體加快了可管理和執行活動的生成式AI應用程式的發布速度。

Amazon Bedrock Agents簡化了使用者請求任務的快速工程和編排。設定完成後，這些智能體可以自主建構提示，並使用公司特定的資料安全地增強提示，從而向使用者提供自然語言回應。這些高階智能體具有推斷自動處理使用者請求的必要操作的能力。

11、英偉達航行者

由NVIDIA、加州理工學院等共同推出的Voyager，使用GPT-4來引導學習的Minecraft智能體通過像素世界，需要說明的是，Voyager依賴於程式碼生成，而不是強化學習。

Voyager是第一個玩《我的世界》的終身學習智能體。與其他使用經典強化學習技術的Minecraft智能體不同，Voyager使用GPT-4來不斷改進自己，透過編寫、改進和傳輸儲存在外部技能庫中的程式碼來實現這一點。

這會產生一些小程序，幫助導航、開門、挖掘資源、製作鎬或與殭屍戰鬥。 GPT-4解鎖了一種新的範式，在此範式中"訓練"是代碼的執行，"訓練模型"是Voyager迭代組裝的技能代碼庫。

12、機器人特工

Meta和CMU 聯合研究團隊耗時兩年，成功開發的RoboAgent 通用機器人智能體。 RoboAgent僅透過7500個軌跡的訓練就實現了12種不同的複雜技能，包括烘焙、拾取物品、上茶、清潔廚房等任務，並能在100種未知場景中泛化應用。

無論遇到多大的干擾，RoboAgent 都能堅持完成任務。研究的目標是建立一個高效的機器人學習範例，解決資料集和場景多樣性的挑戰。研究人員提出了多任務動作分塊Transformer（MT-ACT）架構，透過語義增強和高效的策略表示來處理多模態多任務機器人資料集。

13、變形AI Pi

Inflection AI公司推出的個人AI Agent產品Pi，核心大腦是公司研發的Inflection-1大模型，性能媲美GPT-3.5。 Pi與時下流行的通用聊天機器人不同，它只能進行友好的對話，提供簡潔的建議，甚至只是傾聽。

它的主要特徵是富有同情心、謙虛好奇、幽默創新， 具有良好的情緒智商，可以根據使用者的獨特興趣和需求提供無限的知識與陪伴。 Inflection自開發Pi開始，就確定了Pi將作為個人智慧（Personal Intelligence），而不僅僅是輔助人工作的工具。

14、超級寫入

Hyperwrite是一款AI寫作智能體工具，可幫助任何級別的創意作家更快、更自信地寫作。它包括自動寫入和提前打字等功能，可產生原始段落並提出克服作家障礙的想法。

該工具作為免費的Chrome擴充功能提供，可以在任何網站上使用，而不會中斷工作流程。它被世界各地的專業人士、學生和創作者使用和信任，以提高他們的生產力。

15、GPT研究員

GPT Researcher是一個基於AI的自主智能體，用於對各種任務進行全面的線上研究。該工具受到AutoGPT和"計劃和解決"提示的啟發，旨在改進當前語言模型中發現的速度和確定性問題，"透過並行智能體工作提供更穩定的性能和更高的速度，而不是同步操作。

根據團隊的說法，GPT研究員透過產生相關的研究問題、匯總來自20 多個網路資源的數據以及利用GPT3.5-turbo-16和GPT-4來創建全面的研究報告來促進研究。

國內已推出的AI Agent

經過持續探索與嘗試，國內AI智能體相關的產品也開始嶄露頭角，以下介紹五款產品。

1、阿里雲ModelScopeGPT

由阿里雲Mota社群推出的國內首個大型模式呼叫工具魔搭GPT（ModelScopeGPT），透過這款工具，使用者可以透過一鍵傳送指令呼叫Mota社群中的其他人工智慧模型，從而實現大大小小的模型共同協作，進而完成複雜的任務。

ModelScopeGPT基於開源大語言模型（LLM）的AI Agent（智能體）開發框架ModelScope-Agent。這是一個通用的、可自訂的Agent框架，用於實際應用程序，其基於開源的大語言模型(LLMs) 作為核心，包含記憶控制、工具使用等模組。

開源LLM 主要負責任務規劃、調度以及回復生成；記憶控制模組，主要包含知識檢索以及（提示詞）管理；工具使用模組，包含工具庫以及工具檢索和工具可自訂化。

2、實在智能TARS-RPA-Agent

實在智慧在超自動化領域首發的TARS-RPA-Agent，是一個基於"TARS+ISSUT（智慧螢幕語義理解）"雙模引擎、有"大腦"，更有"眼睛和手腳"的超自動化智能體，是能夠自主拆解任務、感知當前環境、執行並且回饋、記憶歷史經驗的RPA全新模式產品。

TARS-RPA-Agent採用以TARS大模型和ISSUT智慧螢幕語意理解為基座的技術架構。此技術架構分為兩層結構：底層是包括通用基礎模型和各個垂直產業基礎模型在內的TARS系列大模型和智慧螢幕語意理解技術；上層是依托這兩項關鍵技術完成全面升級和改造的超自動化產品。

TARS-RPA-Agent的核心LLM是實在智能基於通用大模型基座的自研垂直"塔斯（TARS）"大模型，TARS大模型具備優異的文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理等主流能力。

3、OmBot歐姆智能體

2023 年世界人工智慧大會上，聯匯科技發布了基於大模型能力的自主智能體（Auto AI Agent ）－OmBot 歐姆智能體，並針對典型場景需求推出了首批應用。

聯匯自主智能體包含了認知、記憶、思考、行動四大核心能力，作為一種自動、自主的智能體，它以最簡單的形式中在循環中運行，每次迭代時，它們都會生成自我導向的指令和操作。因此，它不依賴人類來指導命令，具備高度可擴展性。

4、瀾碼科技Ask XBot

瀾碼科技建構的Agent平台"Ask XBot"，平台分兩層：第一層是專家賦能，專家透過拖、拉、拽以及對話互動的方式定義工作流程，教導機器，從而協助第一線員工構建更有效率工作的方法論；第二層是員工使用Agent，第一線員工可以透過自然語言和Agent溝通並下達指令，讓Agent協助完成資料分析、資料調取等工作。

該公司計劃將Ask XBo打造成一個兼具通用性和易用性的平台，把這些API和Agent做好管理，讓Agent包裝不同的API，不同模型的Agent能夠在上面更好地協作，讓它們可以在平台上更有效率、更聰明地服務好客戶。

5、聊天開發

由清華大學、北京郵電大學、布朗大學聯合研究團隊推出的ChatDev，是一個生成式智能體。它基於聊天的端到端軟體開發框架，能夠利用大型語言模型（LLMs）促進軟體開發過程中多角色（ChatGPT 的"gpt3.5-turbo-16k" 版本）之間的有效溝通和協。

ChatDev的主要目的是透過聊天來進行遊戲開發。使用者只需提出想法，從設計到測試的整個流程都由AI完成，整個過程只需七分鐘即可完成。

不同領域的AI Agent產品

LLM還沒出現之前，有些企業就已經在研究傳統AI與Agent的結合應用。因此，AI Agenmt在各領域的落地比大家預想得快很多。

下面，是幾個行業領域的代表性Agent應用。

在醫療領域，Agent可以幫助診斷、治療和監測患者。 IBM Watson Health是一個AI智能體，可以分析醫療數據，以識別潛在的健康問題並推薦治療方案。

在金融領域，Agent可以分析財務數據、偵測詐欺行為並提出投資建議。嘉信理財（Charles Schwab）使用名為Intelligent Portfolio的人工智慧智能體，根據客戶的投資目標創建和管理投資組合。

在零售業務場景中，Agent可以提供個人化推薦，改善供應鏈管理，增強客戶體驗。亞馬遜的Alexa是一個AI智能體，可以推薦產品，下訂單和追蹤發貨。

在製造業，Agent可以優化生產流程，預測維修需求，提升產品品質。通用電氣使用名為Predix的AI智能體即時監控機器，以預測和防止設備故障。

在運輸領域，自主AI Agent可以協助路線規劃、交通管理和車輛安全。特斯拉的Autopilot有助於自動駕駛車輛，並幫助駕駛員停車、變換車道和安全駕駛。

在教育產業，Agnet可以提供個人化的學習體驗，自動執行管理任務並分析學生的表現。培生（Pearson）的AI智能體Aida可以為學生提供回饋，並建議個人化的學習路徑。

在農業領域，AI Agent可以優化作物生產、監測土壤品質並預測天氣模式。約翰迪爾（John Deere）正在使用一種名為See&Spray的AI智能體來檢測和定位雜草，而不會影響作物。

海外已推出其他AGENT產品

1、康格諾系統

Cognosys是基於Web的AI智能體，旨在徹底改變生產力並簡化複雜任務，使用最先進的AI 技術來提升您的日常生活。

2、做任何事的機器

使用"無所不能"機器輕鬆管理您的任務，使用者個人AI 智能體將為您確定優先順序並完成您的任務

3、alphakit

用於創建和管理目標驅動型自主AI智能體團隊的直覺式平台，全部透過手機創建和管理autoGPT AI智能體團隊。只要定義你的目標，Alphakit負責剩下的工作。

4、GPT控制台

GPTConsole是一個革命性的命令列介面（CLI），旨在為開發人員提供人工智慧的優勢。它超越了傳統的終端功能，使用戶能夠使用提示執行複雜的任務。

5、完成

提供指向知識庫的鏈接，在2分鐘內將您的知識庫轉換為AI聊天。 Fini提供使用者一個不知疲倦的AI智能體，隨時準備24/7立即回答客戶問題。

6、法術

Spell是一款基於GPT4自主AI智能體，可應用於日常高效工作。 Spell還具有急需的功能，可幫助您更聰明地工作，並學習利用生成式AI 的強大功能，產生一個或多個創新的自主智能體，這些智能體將致力於解決您的問題。

7、奧姆尼

Aomni是一個資訊檢索AI智能體，能夠為你找到、提取和處理互聯網上的任何數據，增強你的研究工作。 Aomni可以使用各種工具來聰明地規劃你的查詢以獲得最終結果，包括一個完整的Web 瀏覽器，允許它訪問互聯網上的任何信息，而無需API。

Aomni的查詢規劃器是基於目前最先進的AutoGPT架構，智慧地規劃和更新每個請求，以確保來源的正確性和多樣性。

8、Fine-Tuner.ai

借助Fine-Tuner.ai，使用者可以建立複雜、量身定制的AI智能體，而無需技術技能或編碼，只需輸入您的資料和想法。十幾個專業AI智能體透過上傳的PDF、CV、PPT、URL 等即時數據，可為使用者創建精確的問答、文件搜尋、流程自動化等。

9、超級AGI

一個開源的自主AI框架，使您能夠快速可靠地開發和部署有用的自主智能體，用於建置、管理和運行自主智能體的基礎結構。

10、黃色.ai

Yellow.ai是領先的企業級對話式人工智慧平台，可以為企業動態AI智能體提供支持，旨在透過其無程式碼/低程式碼平台提供類似人類的交互，從而提高客戶滿意度並提高員工敬業度。

11、上帝模式

使用戶能夠在瀏覽器中執行AutoGPT。 Godmode允許使用者同時部署多個AI智能體以使用AI 完成任務，使用者也可以使用自己的OpenAI API金鑰。

12、E42

E42是一個認知流程自動化平台，企業可以使用該平台創建多功能認知智能體，以跨功能自動化各種流程。認知驅動的無程式碼平台與使用者現有的技術和流程無縫集成，以釋放跨部門的最高價值。使用者可使用E42建構自己的AI智能體，如AI分析師以及跨垂直產業的AI招募人等

13、感恩

Thankful的AI智能體經過培訓和量身定制，可在您現有的幫助台中工作，透過電子郵件，聊天，短信和應用內渠道輕鬆解決大量客戶查詢。憑藉著理解、連結、解決、個人化和通知的能力，ThankfulAI智能體以機器般的速度和天生可擴展的專業知識提供類似人類的服務體驗。

14、激活

使用Aktify的虛擬AI智能體複製您的銷售團隊，無需增加員工人數。 Aktify將大規模處理無限數量的無回應潛在客戶），並始終如一地將隨時可以交談的客戶帶到您的銷售團隊的門口，它不止一個簡訊聊天機器人。

15、TeamSmart 人工智慧

透過一鍵存取TeamSmart AI來提高您的工作效率。在瀏覽器中直接彙總內容、產生程式碼、起草推文等。點擊圖示或鍵盤快捷鍵即可立即開啟ChatGPT，無需登錄，即可即時存取品質提示庫。

16、腦力激盪GPT

BrainstormGPT整合了多個智能體、LLM和自動搜索，以簡化主題到會議報告轉換。自訂主題，使用者定義的角色，智能體自主討論，在20 分鐘內輸出的報告，約等於300 次搜尋、10 小時討論和100,000 次文字分析。

17、AgentRunner.Ai

AgentRunner.ai是一個自主AI 智能體創建工具，它利用GPT-4的強大功能來創造和訓練完全自主的智能體。允許使用者為他們的智能體設定目標，並讓他們決定如何實現這些目標，而無需任何技術知識或程式設計技能。

該工具提供的功能包括創建具有獨特個性的自主智能體，運行智能體以執行任務或學習新技能，決定智能體可以做什麼以及與OpenAI或Google Cloud帳戶整合。

18、留下來

Gista可協助企業與網站訪客互動並將其轉化為24/7的潛在客戶，其主要功能包括建立AI轉換智能體和AI銷售智能體。使用Gista，企業可以輕鬆地將網站訪客轉化為潛在客戶並建立電子郵件清單。

19、特工4

Agent4的主要功能之一是能夠創建AI驅動的虛擬智能體，可以回答問題，幫助預訂會議，收聽語音郵件並提供摘要。

您可以輕鬆地為座席創建自訂交互，使他們能夠用您品牌的聲音回答問題並處理各種任務。您還可以選擇座席如何即時回應呼叫，並決定是否以及何時需要與某人交談。

20、Cometcore人工智慧

Cometcore AI是一個創新平台，提供一系列多功能的AI驅動的工具，以提高生產力和溝通能力。使用Cometcore，您可以製作、編碼和自動化可愛的智能體。

21、私人助理

一個人工智慧代理，旨在處理從預訂航班到進行深入研究以及介於兩者之間的所有任務。

Github上的AI Agent專案

1、OpenAGI

OpenAGI是一個開源的AGI研究平台，專門設計用於提供複雜的多步驟任務，並附有特定於任務的資料集，評估指標和各種可擴展模型。 OpenAGI將複雜的任務表述為自然語言查詢，作為LLM的輸入。 LLM隨後選擇，合成和執行OpenAGI提供的模型來解決任務。

該計畫還提出了任務回饋強化學習（RLTF）機制，該機制使用任務解決結果作為回饋來提高LLM的任務解決能力。 LLM負責綜合各種外部模型來解決複雜任務，而RLTF提供回饋以提高其任務解決能力，為自我改進的AI提供回饋循環。 LLM操作各種專家模型來解決複雜任務的範式是AGI的一種有前途的方法。

2、代理-LLM

Agent-LLM是一個人工智慧自動化平台，旨在為跨多個供應商的高效AI指令管理提供動力。

該智能體配備了自適應內存，這種多功能解決方案提供了一個強大的插件系統，支援各種命令，包括網頁瀏覽。隨著對眾多人工智慧提供者和模型的支援不斷增加，Agent-LLM不斷發展以增強各種應用程式。

3、AutoGPT-Next-Web

這個智能體可以實現一鍵式即在Vercel上部署精心設計的AutoGPT-Next-Web Web UI，一鍵免費部署你的私人AutoGPT-Next-Web 網頁應用。基於AutoGPT-Next-Web，使用者可在1 分鐘內使用Vercel 免費一鍵部署，建置個人的AutoGPT網站。

4、MiniGPT-4

這款Agent，可以使用高級大語言模型來增強視覺語言理解。

5、迷你AGI

Mini-AGI是基於GPT3.5/4的最小通用自主智能體。它結合了強大的提示，一組最少的工具和短期記憶（思想鏈），透過向量儲存的資料增強將很快添加，可以分析股票價格、執行網路安全測試、創作藝術品和訂購披薩。

6、青少年-AGI

此智能項目受幾個與Auto-GPT相關的項目（主要是BabyAGI）和論文"生成智能體：人類行為的交互式模擬"的啟發，這個Python項目使用OpenAI和Pinecone為AI智能體提供記憶，並允許它在採取行動（輸出文字）之前"思考"。

7、FastGPT

FastGPT 是一個基於LLM 大語言模型的知識庫問答系統，提供開箱即用的資料處理、模型呼叫等能力。同時可以透過Flow 視覺化進行工作流程編排，從而實現複雜的問答場景

8、示範GPT

使用DemoGPT，只需使用簡單句子即可快速建立演示。

9、本地AGI

基於LLMDA、ChatGLM 等模型的本地運行AGI專案。

10、ai-town（遊戲類）

著名投資機構a16z開源的AI小鎮，一個MIT 許可的、可部署的入門工具包，用於構建和定制您自己的AI城鎮版本。這是一個AI 角色生活、聊天和社交的虛擬城鎮。

11、gptrpg（遊戲類）

gptrpg此儲存庫包含兩件事：一個簡單的類似RPG遊戲的環境，用於支援LLM 的AI 智能體；連接到OpenAI API 以存在於該環境中的簡單AI 智能體。

12、SFighterAI（遊戲類）

該專案是一個使用深度強化學習訓練的AI智能體，以擊敗遊戲《街頭霸王II：特別冠軍版》中的最終BOSS。 AI 智能體僅根據遊戲螢幕的RGB 像素值做出決策。在提供的保存狀態下，智能體在最終關卡的第一輪中達到100% 的勝率。