基本上还是延续昨天的思路,一分上第二天,关注这个一分上的结束即可。
最潜心钻研大模型,Agent,Python,影刀RPA,Dify。
做两个小项目,还蛮有意思的
第一个是利用影刀RPA和cursor自动生成的Python代码,
实现了在obisdian上完成一篇文章,然后一键自动发布到多个自媒体平台。
第二个是利用影刀和DIFY,API的调用实现了在小红书自动搜索关键字并利用AI自动读取文章自动发布评论。
因为是初学者所以在在循环语句的学习和API的调用学习上都花费了不少的精力。
目的是使用影刀通过API的调用实现操作计算机完成一些重复但有收益的任务。
感觉目前AI单模态对话已经雨后春笋般普及,遥想两年前ChatGPT初现海外时,由于墙的关系,国内大模型发展尚如雾里看花。Deepseek异军突起后,以四两拨千斤的性价比优势,终使普罗大众得见庐山真面目。如今通过对话框使用大模型,已是信手拈来之事。
然而前的难点是AI间的协同,每一个AI大模型就像不同的人一样,都有其擅长的地方,如何把不同的AI联合起来,让不同的AI共同利用他们的优势完成一件事情应该是目前的业界翘楚们孜孜以求的方向。
第一个解决方案就是Agent,所谓的智能体,其实就是把多个不同的大模型,联系起来,一个事项拆分成多步,让AI更好的理解每个步骤,完成一项独立的事情,比如dify和coze等。
第二个解决方案是MCP协议,通过共享数据实现 LLM 与数据源。
感觉MCP协议很有潜力,但是现在相关的东西还太少了。
因为并非从业者,观点可能简陋,如有更专业的角度感谢提点。
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