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Agent（智能体）的概念大家应该并不陌生了，今天分享通过可视化的方式构建各种各样强大的智能体。
关于 Agent的定义，我并不想引用官方 正式的说法。而是按照我的理解通俗地解释一下。
大模型好比是面粉，可以做出各种面食，虽然能解决温饱但不一定好吃。但如果面粉里加点糖，再加点鸡蛋就可以做成面包，既能解决温饱又好吃。
Agent就是
面包，
本地知识库，联网检索等工具就相当于
糖、鸡蛋。我理解的Agent就是这么简单。
下面给大家上两盘我做的「面包 」，所用到工具操作简单、开源、零代码。
工具是 dify，需要安装在自己电脑上。嫌麻烦的，后面也有分享免安装的平台，使用方法基本都差不多。
我用 dify 创建了两个Agent，下面一一介绍下它们的作用
先介绍「百科总结助手」
它是一个工作流，「开始」节点接受用户的输入。
「百科信息抓取」节点是 dify 提供的网页抓取工具，可以抓取任何网页内容，配置网页url即可
「LLM」节点是大模型，需要填写 Prompt，这里我让大模型总结从网页抓取的内容。
市面上能看到的模型，这里都能支持。
运行一下，看看效果，输入「吴恩达」，点击「开始运行」
Agent就会按照我们设定的工作流返回结果
还可以追溯每个节点的运行结果，方便调试
这个Agent有两个优势，第一，返回的结果基于百科，信息准确。第二，利用大模型强大的文本总结能力，节省阅读原文档的时间。
第二个Agent是老生常谈的问题，利用大模型阅读本地资料，可以是文档、论文、代码等等，等等。
「知识检索」节点是用来搜索本地文档中的内容， 这里我用它来阅读论文，输入：
结果为：
dify平台的 「知识检索」 节点支持向量检索和全文检索，基本上帮你实现了一个丐版搜索引擎。
上面这俩Agent只利用了 dify 提供的一小部分能力，dify 本身提供了很多节点
还有 50 多个内置工具
dify也支持自定义工具，利用这些节点和工具，可以创造出非常复杂、强大的智能体。
dify 的安装分两步，第一步，安装docker软件；第二步，下载dify docker镜像并启动。这两步都很简单，基本没什么坑。
如果不想安装，可以用 coze，它是字节开发的，不过支持的大模型不如dify多
如果不涉及数据安全，并且对模型要求不高，coze 是不错的选择。
需要配置OpenAI模型的，关注我，有共享。
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