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开发盘古大模型Agent应用

盘古大模型 PANGULARGEMODELS-Agent开发平台概述:Agent开发平台功能及优势

Agent开发平台功能及优势 Agent平台具有能力扩展、自定义知识库、灵活的工作流设计和全链路信息调测评估等特点。能力扩展：平台可以集成多种插件，插件能够有效扩展Agent的能力边界。、内置插件：平台集成了各种类型的插件，包含搜索、图片理解等。支持开发者直接将插件添加到Agent中，丰富Agent的能力。自定义插件：平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件，并供Agent调用。自定义知识库：平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持为AI应用提供自定义数据，并与之进行互动。多种格式的本地文档（支持docx、pptx和pdf等）都可以导入至知识库。灵活的工作流设计：平台提供灵活的工作流设计，用于开发者处理逻辑复杂、且有较高稳定性要求的任务流。支持“零码”和“低码”开发者通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流，创建一个应用。全链路信息调测评估：平台提供对Agent执行过程的全链路信息观测与调试调优，通过对信息的分层分析和展示，为开发者提供了AI应用在不同层级的运行情况指导和操作，提升观测和调试效率。

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盘古大模型 PANGULARGEMODELS-Agent开发平台概述:Agent开发平台应用场景

Agent开发平台应用场景当前，基于Agent平台可以构建两种类型的应用，一种是针对文本生成、文本检索的知识型Agent，如搜索问答助手、代码生成助手等，执行主体在大模型；另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent，如金融分析助手、网络检测助手等。知识型Agent：以大模型为任务执行核心，用户通过配置Prompt、知识库、工具、规划模式等信息，实现工具自主规划与调用，优点是可零码开发，对话过程更为智能，缺点是当大模型受到输入限制，难以执行链路较长且复杂的流程。流程型Agent：以工作流为任务执行核心，用户通过在画布上对组件进行“拖拉拽”即可搭建出任务流程，场景的组件包括LLM节点、Code节点、Branch节点等，优点是可扩展能力强，用户适当使用低码开发，缺点是对话交互智能度不高，复杂场景下分支多，难以维护。

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盘古大模型 PANGULARGEMODELS-Agent开发平台概述:Agent开发平台简介

Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。针对“零码”开发者（无代码开发经验），平台提供了Prompt智能生成、插件自定义等能力，方便用户快速构建、调优、运行属于自己的大模型应用，仅需几步简单的配置即可创建属于自己的Agent应用。对于“低码”开发者（有一定代码开发经验），可以通过工作流方式，适当编写一定代码，来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用，开发者也可以灵活组合各个组件，包含LLM、自定义代码、分支等组件，通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。

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