新SiliconFlow

言犀智能体平台是什么 言犀智能体平台是京东推出的一站式AI智能体开发平台，用户无论有无编程基础，都能快速构建基于AI模型的智能体，处理问答到复杂业务逻辑。平台集成了多个大模型，提供算法库和工具，支持行业应用快速落地。目前已有超过3300个智能体在京东内部活跃，沉淀了100多个行业解决方案模板。 言犀智能体平台的主要功能 接入大模型：平台已接入数十个大模型，支持用户根据业务需求选择不同模型。 低成本快速搭建：无论用户是否有编程基础，都可以快速搭建基于AI模型的智能体。 行业解决方案模板：平台沉淀了100多个行业解决方案模板，支持行业应用快速落地。 算法库及工具库：通过插件能力，平台提供上千种算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。 如何使用言犀智能体平台 注册与登录：用户需要访问京东云言犀智能体平台的官方网站，注册账号并登录（yanxi.jd）。 选择智能体模板：平台提供了多种行业解决方案模板，用户可以根据自己的业务需求选择合适的模板作为起点。 配置智能体：用户可以对选定的智能体模板进行配置，包括但不限于设置智能体的名称、功能、交互逻辑等。 接入大模型：根据业务需求，用户可以在平台中选择和接入不同的大模型，如言犀大模型、GPT等。 知识库接入：使用Advance RAG技术，用户可以简单配置实现结构化和非结构化数据的接入，增强智能体的知识库。 算法库和工具库应用：用户可以在智能体中运用平台提供的算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。 工作流编排：通过工作流对智能体的插件和大模型能力进行编排组合，指导智能体按照既定思路行动。 智能数据分析：利用平台的数据分析能力，用户可以通过自然语言查询和分析业务数据。 测试与优化：在智能体搭建完成后，用户需要进行测试，根据测试结果对智能体进行优化和调整。 部署与应用：测试无误后，用户可以将智能体部署到实际业务场景中，开始使用智能体处理业务问题。

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）(快速特征嵌入的卷积架构)是一个开源的深度学习框架，最初由加州大学伯克利分校的Yangqing Jia开发。 2017年4月，Facebook发布了Caffe2，其中包含了递归神经网络（RNN）等新功能。2018年3月底，Caffe2被并入PyTorch。

SkyAgents是什么 SkyAgents 是昆仑万维推出的 AI Agent 开发平台，基于昆仑万维的「天工大模型」，具备自主学习和独立思考的能力。用户可以通过自然语言和简单的操作，无需编码，快速构建个性化的 AI Agents，完成包括行业研究、单据填写、商标设计等在内的多种私人定制需求。企业用户也可以将 SkyAgents 能力拼装成企业 IT、智能客服、企业培训等个性化应用，支持一键服务部署。SkyAgents 的特点包括模块化任务处理、个性化定制、第三方工具调用等，降低大模型技术的应用门槛，推动 AI 技术的广泛应用。 SkyAgents的主要功能 零代码构建 AI Agents：SkyAgents 支持用户通过自然语言和简单的操作来构建 AI Agents，无需编程知识，非专业用户也能轻松上手。 模块化任务处理：平台将 AI 任务进行了高度模块化，用户可以将不同任务分解为多个模块，通过操作系统模块的方式实现执行。 个性化定制：用户可以根据自己的需求进行个性化定制，无论是个人用户还是企业用户，可以通过简单的自然语言操作快速部署属于自己的 AI 助手。 企业级应用与一键部署：企业用户可以将 SkyAgents 的能力按需拼装成企业 IT、智能客服、企业培训、HR、法律顾问等个性化的应用，支持一键服务部署。 知识库构建与大规模数据导入：SkyAgents 支持导入多种格式和来源的数据和知识，为 AI Agents 提供更全面、更准确的信息支持。 第三方工具调用：平台支持第三方工具的调用，使 AI Agents 可以轻松调用各类工具，如票务平台、电子支付等，为用户提供更加便捷的服务。 个性化 AI Agents 一键分享：用户可以轻松创建自己的 AI 伴侣、有缘机伴或暖心家园等个性化应用，通过链接的方式分享给其他人。 智能对话与信息处理：SkyAgents 提供智能对话模块，可以通过大语言模型进行处理并回复给用户指定内容。同时，包括信息加工、信息提取、信息分类等模块，实现复杂的信息处理任务。 高性能大模型支持：SkyAgents 基于昆仑万维的天工大模型，具备自主学习和独立思考能力，能理解用户指令，自主分析环境，做出合理的决策和行动。 如何使用SkyAgents 访问平台：打开浏览器，访问 SkyAgents 的官方网站：天工 AI 助手。 注册/登录：新用户，需要注册一个账户。点击“短信登录”或“账号登录”，按照提示完成注册流程。已经注册，直接使用账号和密码登录。 创建新的 AI Agent：登录后，看到创建新 Agent 的入口。点击创建新 Agent，进入构建页面。 选择模板或自定义：SkyAgents 提供了多种示例模板，可以选择一个适合需求的模板快速开始。如果有特定的需求，可以选择自定义模块来构建 Agent。 配置 Agent：在构建页面，可以通过拖拽和配置模块来设计 Agent 的工作流程。设置必要的参数，如对话模型选择、温度（控制回复的创意性）、回复字数上限等。 知识库配置：如果Agent需要使用知识库，可配置知识库相似度和单次搜索上限，控制搜索结果的相关性和数量。 模块排布与设计：按照信息流转的顺序进行模块排布，确保 Agents 顺利运行。进行多次调试以满足需求，注意模块的必填信息与核心配置。 测试 Agent：在构建完成后，测试 Agent 确保按照预期工作。根据测试结果调整配置和参数，优化 Agent 性能。 发布和使用：Agent 测试无误，立即发布，可以将 Agent 一键分享给其他人。 SkyAgents的应用场景 客户服务：用SkyAgents构建智能客服机器人，自动回答用户的常见问题，提高客户满意度和服务质量。 个人助理：创建个人助理 Agent，帮助用户管理日程、提醒重要事件、搜索信息等，提高个人效率。 企业自动化：在企业中，SkyAgents可以用来自动化各种工作流程，如订单处理、库存管理、数据分析等，减少人工干预，提高工作效率。 教育和培训：开发教育 Agent，提供个性化的学习建议、课程内容和学习资源，增强学习体验。 市场研究：用SkyAgents收集和分析市场数据，生成行业报告，帮助企业做出更明智的商业决策。 内容创作：用SkyAgents生成文章、设计草图、创作音乐等，辅助创意工作。

Gumloop是什么 Gumloop 是一个 AI 自动化框架，通过简单的拖放界面使用户能够创建和部署 AI 驱动的工作流自动化，无需编写代码。核心优势在于易用性和强大的 AI 功能，适合非技术用户快速上手，设计和实施复杂的自动化流程。Gumloop 提供了预定义的自动化模板，支持与多个流行服务的连接，如 Twitter、AWS、GitHub、Outlook、Google 等，支持用户自定义工作流程。Gumloop 提供了 Chrome 扩展程序，用于构建 AI 浏览器自动化。 Gumloop的主要功能 自动化构建：用户可以通过拖放和链接节点来创建强大的自动化流程，模块化组件被称为“flows”，使任何人能轻松构建和定制工作流。 平台整合：Gumloop 提供与 Twitter、AWS、GitHub、Outlook、Google 等流行服务的广泛整合，实现跨平台的全面自动化。 可扩展的基础设施：用户缺乏技术背景，也能大规模运行工作流。Gumloop 设计了高效的处理能力，能处理大量工作负载。 团队协作：用户可以在统一的工作空间内与团队成员共享和共同建立工作流，增强生产力和合作能力。 安全性和可扩展性：Gumloop 专注于安全性和可扩展性，提供 SOC 2 和 GDPR 合规性、数据加密和细粒度访问控制等功能。 自动化模板：提供预定义的自动化模板，帮助用户快速开始，适用于多种业务场景。 AI 数据提取器：内置的 AI 数据提取器可以从各种内容中提取所需数据，如文本、网页、电子邮件等。 测试和运行：用户可以在 Gumloop 提供的沙箱中测试工作流程，在满意后部署。 Gumloop的产品官网 产品官网：gumloop.com 如何使用Gumloop 创建账户：访问 Gumloop 官方网站注册账户。 探索模板：查看预构建的自动化模板，模板涵盖了销售、CRM、网页抓取、软件开发等多个领域。 阅读文档：通过官方文档了解如何使用平台，包括快速入门指南和深入教程。 构建工作流程：使用直观的拖放界面创建自定义工作流程，可以添加和连接多个自动化组件。 测试和运行：在 Gumloop 提供的沙箱环境中测试您的工作流程，满意后可以共享或部署。 Gumloop的应用场景 客户服务自动化：使用 Gumloop 创建智能客服机器人，自动处理常见查询，分类和路由客户请求。 营销自动化：通过个性化内容推荐，自动化社交媒体发布和互动，以及数据分析和报告生成，来提升营销效率。 财务流程自动化：自动化发票处理、报销审核，智能异常检测和风险评估。 人力资源管理：使用 Gumloop 进行简历筛选、候选人匹配、员工绩效分析和预测。 供应链优化：进行需求预测、库存管理和物流路线优化。

Leap 提供简单易用的API和SDK，帮助开发人员在几分钟内将人工智能添加到自己的应用程序中，如生成图像、编辑图像、微调模型、检索文本上下文等。 Leap 可以在不编写/少量编写代码的情况下与5000多个应用程序集成。该工具提供Javascript、Python和cURL的API，用户可以通过注册免费试用帐户来试用Leap的功能。 Leap的特色功能 多合一AI功能的API。一个平台的API，用于图像、文本、视频等AI功能实现，无需在单个API之间切换。 内置测试和试玩工作台。在浏览器中使用Leap提供的人工智能模型，然后再将其集成到自己的应用程序中。 与任何应用程序集成。通过提供的Zapier集成，无需编程，便可以将Leap连接到3000多个应用程序。 微调训练自定义模型。使用其Dreambooth微调仪表板和API，可训练自定义的模型，无论是人、宠物、对象或自定义风格。 Leap的产品价格 Leap 的产品定价很简单，提供免费的基础套餐和付费套餐允许用户访问其他高级功能、无限制使用和访问高级队列。 免费套餐 图像生成：在标准队列中生成 100 张图像。 付费套餐 图像生成：每张图像支付 0.005 美元（高级队列）。 模型微调：为每个经过训练的模型版本支付 2 美元（高级队列） 混合图像：每张图片支付 0.01 美元（高级队列）

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架，该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化，从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感，提供简单友好的使用方法，帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。 MLX的主要功能 熟悉的 API：MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API，与 Python API 非常相似。 可组合的函数转换：MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。 惰性计算：MLX 中的计算是惰性计算，数组仅在需要时才会具体化。 动态图构建：MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译，并且调试简单直观。 多设备：可以在任何支持的设备（CPU 和 GPU）上运行。 统一内存：MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型，阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行，无需移动数据。

Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机（JVM）为目标，以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发，并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。 对于集群和分布式训练，Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成，可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。 Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类，该类允许在Java和Scala中进行科学计算，与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库，用于训练和推理。 Deeplearning4j可以用于训练模型，这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。