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ChatDev是人工智能公司面壁智能最新推出的基于“大模型+Agent”的智能软件开发平台，用户只需输入自然语言，便能生成和创建可运行的软件。通过该平台，软件开发者和没有编程经验的普通用户可以以极低的成本和门槛高效完成软件开发和创建的工作。开源版本的ChatDev已在GitHub上斩获17K Star。ChatDev的功能特色虚拟软件公司模拟现实世界运行，通过担任不同角色的各种智能体进行运营，包括首席执行官、首席产品官、首席技术官、程序员、代码评审员、测试员、美术设计师等模仿现实世界进行软件开发赋能软件开发的全流程，从需求分析、界面设计，到代码编写、软件测试和应用发布基于大型语言模型（LLM）的易于使用、高度可定制和可扩展的框架，是研究群体智能的理想场景可进行任意类型的软件的编写和开发，如红包雨、计时器、贪吃蛇、吃豆人、单位转换器等各种类型的软件如何使用ChatDev访问ChatDev的官网（chatdev.modelbest.cn），登录或注册账号申请试用申请成功后回到软件创建界面，填写项目名称和软件描述等项目设置等待服务器响应项目生成，ChatDev的智能体会按照需求指令模拟现实世界软件公司的运行软件生成后可直接下载和分享，若对结果不满意，也可以调整和修改以上是SaaS版的使用步骤，若要自己部署和运行，请访问ChatDev的GitHub库查看快速开始的说明。常见问题ChatDev基于什么大模型？开源版的ChatDev调用的是OpenAI的GPT大模型的能力，开发者需要自己设置API Key，可以使用GPT-3.5，也可以使用GPT-4。ChatDev支持Git版本控制吗？支持，ChatDev已推出Git模式，扮演程序员的智能体可以利用Git进行版本控制。ChatDev是免费的吗？ChatDev是免费开源的，开发者可以克隆GitHub库进行设置和本地运行，也可以访问面壁智能的网站申请使用SaaS版本。

文心快码是基于文心大模型，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，打造的新一代编码辅助工具。

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。

Gumloop是什么Gumloop是AI零代码工作流平台，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。

天壤小白是什么？天壤小白是天壤公司开发的一个通用大语言模型，它是一个基于互联网公开数据训练而成的人工智能模型，拥有高达1860亿个参数。这个模型采用了生成式架构，具备强大的语义理解和上下文感知能力，能够精准捕捉文本中的语义关联，并理解用户的指令和意图。天壤小白应用开发平台是一个专为开发者设计的AI应用开发平台，旨在帮助用户轻松构建、管理和运营基于天壤小白大语言模型的AI应用。该平台利用天壤小白大模型，结合Embedding模型，允许用户通过编写自然语言的方式创建可信赖的商业级AI应用。平台提供了多种应用类型和使用方式，以适应不同的业务场景。天壤小白应用开发平台的主要功能应用创建与管理：用户可以创建不同类型的AI应用，包括文本生成型、对话型、搜索型和工作流应用。平台提供了一个直观的界面，让用户能够轻松设置应用的图标、名称和类型。灵活的模型配置：平台提供了多种版本的天壤小白大语言模型，用户可以根据应用需求选择合适的模型。同时，用户还可以配置模型参数，如模型版本、输入输出长度限制等。提示词与上下文管理：用户可以设计提示词来指导AI模型生成特定的输出，同时管理上下文信息，确保AI应用在对话中保持连贯性。敏感词检测：为了确保内容的安全性，平台支持敏感词检测功能，用户可以设置敏感词列表，AI在生成内容时会自动过滤这些词汇。API调用：平台提供了友好的API接口，开发者可以通过API将AI能力集成到自己的应用中，实现后端或前端的直接调用。Web App在线访问：用户可以创建Web App，通过链接直接访问AI应用，无需复杂的部署过程。数据分析：平台提供了应用的数据分析功能，包括用量统计、活跃用户数、用户满意度等，帮助开发者了解应用的表现并进行优化。文档集功能：支持上传和解析多种格式的文档，如Excel、CSV、JSON等，以及图片和PDF文件，通过OCR技术提取文字。这些文档可以作为AI应用的知识库，提高回答的准确性和相关性。结构化文档支持：用户可以上传结构化文档，并设置召回字段，使得AI应用能够更准确地理解和回应基于特定字段的查询。

大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序：📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。

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