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OA办公+AI智能体：让办公效率“开挂”的技术革命
而AI智能体的加入，正让OA从“工具”升级为“办公搭档”，用实打实的技术优化，解决重复劳动、信息孤岛、决策滞后等老问题。不用懂复杂算法，咱们就聊聊这些技术到底怎么让办公变轻松。 以前报销要手动填发票信息、贴凭证、找领导签字，现在AI智能体通过OCR技术扫描发票，自动提取金额、抬头、税号，还能和财务系统比对校验，发现异常直接提醒。 这就像给办公数据装了“智能搜索引擎+自动总结助手”，省下来的时间能专注做核心工作。决策支持是AI智能体的进阶能力。 OA办公AI智能体的核心价值，是用“能听懂、会操作、善分析”的技术，把职场人从繁琐事务中解放出来。它不是什么遥远的黑科技，而是已经落地的效率工具：让流程更顺、信息更通、决策更准。 未来，随着技术迭代，AI智能体还会更懂公司业务和个人习惯，成为每个职场人的“专属办公助手”。办公的本质是创造价值，而AI智能体，正是帮我们把价值创造的效率拉满的技术革命。
77010编辑于 2025-11-24- 来自专栏phodal
你的 AI 智能体正确吗？API 开发中 10+ 个智能体的启示与反思
…… 也因此，在当前阶段，我们预期的一个智能体变为了 10+ 个智能体，以降低人的心智负担。也因此，我们开始思考三个问题： 过去的流程中，AI 可以参与到哪些环节？ 试验：API 开发的 10+ 个本地智能体 最近，我们在 Shire 语言中开发了 API 开发相关的智能体包，以支持开发者更好地构建 API。 我们创建了 10+ 个智能体，以支持 API 开发的各个阶段，如需求分析、API 设计、API 文档生成、API 代码生成、API 测试等等。 设计阶段：3 个智能体 设计阶段主要由远程（Dify）需求 Agent、本地 Swagger 生成、 Mock 代码生成三个智能体组成。 开发阶段：3 个智能体 开发阶段主要由三个智能体组成：结合需求的代码生成、开发测试 API 代码、API 代码测试。
49610编辑于 2024-11-22 智能体案例分析：IT新闻聚合智能体
智能体案例分析：IT新闻聚合智能体 IT新闻聚合智能体通过自动化技术抓取、分析和呈现最新的IT行业动态。这类智能体通常结合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从多个来源筛选高价值信息。 核心功能包括： 实时爬取主流科技媒体（如TechCrunch、Wired、The Verge） 自动分类（人工智能、网络安全、云计算等） 情感分析判断新闻倾向性 生成摘要简化阅读 典型应用场景： 投资机构追踪技术趋势
36011编辑于 2025-12-17智能体来了！2026智能体开发全面指南
智能体来了！2026智能体开发全面指南 一、 繁华落尽后的“平静”：技术背后的选择逻辑“真正深入使用 AI 之后，我反而更平静了。” 在过去这段时间里，我深入钻研了 Python 编程、探究了 AIGC 的视觉极限、搭建了复杂的流程智能体、甚至深入到了 STM32 的硬件底层。 而顶级的 AI 大模型与 Agent（智能体），正是我能遇到的认知最高、脾气最好、思维最完善的存在。在我的「心枢」系统里，AI 不仅仅是执行任务的“器”，它更是我最好的老师、朋友、教练和员工。 在这里，我们筛选真需求，击碎伪智能，夺回 AI 时代的协作主权。 礼包内包含（持续更新）：多维提示词库：包含智能体设计规范、AI 绘画精准词簇、AI 视频叙事 Prompt。ComfyUI 极客工作流：从零搭建好的 json 配置文件，导入即用。
32710编辑于 2026-01-24腾讯零信任iOA：企业办公网AI智能体全链路防护方案
一、 产品定位与核心亮点 腾讯零信任iOA“龙虾”办公网防护方案是一款专门针对企业办公网中AI智能体（AI Agent）安全运行的全链路防护管家。 与传统网络安全产品不同，该方案的商业差异化卖点在于专门针对AI Agent引入的新型风险，构建了覆盖Agent威胁源头、执行过程、数据出口的全生命周期防护体系，确保AI智能体在企业内部网络环境中的合规与安全运行 二、 产品应用场景 本方案主要面向在企业办公网内部署或允许员工使用各类AI Agent与Skills（技能插件）的企业安全管理团队。
33610编辑于 2026-03-2010 分钟极速上手：使用 Coze 快速搭建可商用级智能客服智能体
本文带你零基础、零代码，用 Coze 平台快速搭建一个可直接上线使用的智能客服智能体。你只需在本文基础上优化人设、完善知识库，即可快速落地产品级客服能力。 三、创建智能客服智能体自定义智能体名称，例如「智能客服智能体」。3.1 人设与回复逻辑（直接复制使用）# 角色你叫小美，是一位资深QA专家，有任何QA方面的问题都可以咨询我。 作用：智能体无法回答时，自动保存用户问题到后台返回反馈编号给用户支持微信 / 钉钉 / 邮件实时通知管理员，用于迭代知识库3.4 其他设置默认即可满足使用；可按需调整开场白、语音音色、交互风格等，让智能体更贴合业务 六、效果展示场景 1：知识库匹配 → 精准回复场景 2：无知识 → 自动保存反馈并通知总结借助 Coze 平台，我们仅用不到 10 分钟就完成了从注册、建库、配置到发布的全流程，快速拥有了一个具备自动问答 、未知问题反馈、实时通知、可直接商用的智能客服智能体。
1.3K20编辑于 2026-03-09- 来自专栏算法之名
AI智能体
环境搭建 推荐 Python 3.10，具体参考乌班图安装 Pytorch、Tensorflow Cuda 环境 中的安装 Anaconda conda create -n py10 python=3.10.12 conda activate py10 pip install langchain pip install langchain_community HelloWorld 这里我们使用智普的 GLM 大模型 messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有，运行结果 智能助手显神通 你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通
78310编辑于 2024-09-29 - 来自专栏云时之间
智能体结构
智能体的结构 迄今为止我们通过描述行为—在任何给定的感知序列下采取的行动—讨论了智能体，现在我们不得不将知难而进，去讨论智能体内部是如何工作的，AI的任务是设计智能体程序，通过它来把感知信息映射到行动的智能体函数 注意智能体程序和智能体函数之间的差别。智能体程序在于当前感知为输入，而智能体函数是以整个历史为输入的。智能体程序只把当前感知作为输入是因为环境无法得到更多的东西。如果智能体的行动依赖于整个感知序列。 那么该智能体不得不记住全部感知的信息。 *智能体程序骨架还有其他的选择。例如我们可以让智能体程序成为协同程序。 即便是国际象棋这样的在一个世界上微小的，良好表现的片段，查找表也将要至少包括10的150次方的条目。这些令人望而生畏的容量，意味着：1:这个世界没有一个实际的智能体可以保存该表的空间。 在这个文章的以下部分，我想概述四种基本的智能体程序，他们几乎涵盖了所有智能系统的基础准则： 1：简单反射型智能体 2：基于模型的反射型智能体 3：基于目标的智能体 4：基于效用的智能体 然后我们将概括的解释如何把这些智能体转换成学习智能体
1.4K70发布于 2018-04-11 - 来自专栏实在智能RPA
办公智能体终极指南：从定义到落地，一文解答所有疑问
本文将从定义、技术、价值、案例到选型、趋势，全面拆解办公智能体的核心逻辑，帮你彻底搞懂这项重塑办公模式的关键技术。一、办公智能体是什么？ 重新定义智能办公的核心载体要理解办公智能体，首先需要明确其核心内涵与本质区别。 而办公智能体作为智能体技术在办公场景的垂直应用，是整合了感知、记忆、推理与行动能力的闭环AI系统。与传统办公软件和早期AI工具不同，办公智能体的核心突破在于从“被动响应指令”升级为“主动解决问题”。 “不用对现有ERP系统做任何改造，就能像员工一样登录系统、导出报表，这是选择它的核心原因”，强调了其系统兼容性与低改造成本；电商用户反馈：“过去每天需3-4小时手动监控竞品数据，现在通过一句指令，不到10 结语：办公智能体引领的办公革命办公智能体的出现，正在重构人们对办公模式的认知，它不再是简单的工具升级，而是一场深刻的办公革命。
53210编辑于 2025-11-19 实测鹅厂OpenClaw生态：从办公到研发，解锁AI智能体全场景效能
2026年以来，OpenClaw（业内俗称“龙虾”）凭借本地部署、自主运行的核心优势，成为AI智能体领域的现象级开源项目，而鹅厂依托自身生态优势，将OpenClaw与腾讯云、企业微信、QQ等产品深度联动 ，也对AI智能体的落地价值有了更直观的认知。 在具体办公实践中，我通过OpenClaw配置自动化任务，结合腾讯云ADP Claw的安全能力，实现了全流程闭环。 值得一提的是，开启OpenClaw的智能推理加速配置后，PPT生成耗时从3分20秒缩短至17秒，提速3倍以上，且数据抓取准确率达到98.5%，错误率较人工操作降低了85%。 总结来看，鹅厂OpenClaw生态并非简单的开源工具适配，而是基于自身产品优势，构建了“智能体+云端+办公协同”的完整闭环，真正实现了AI从“回答问题的工具”到“真正做事的同事”的转变。
1K20编辑于 2026-03-17智能体（Agent）全面解析：什么是智能体agent
一、什么是智能体（Agent）？智能体是一个能够自主思考、决策、调用工具的智能代理系统。 它不仅仅是简单的问答机器人，而是具备以下核心能力的自主系统：思考能力：理解用户意图，分析任务需求决策能力：规划执行步骤，选择合适工具行动能力：调用外部工具，执行具体操作记忆能力：记住上下文，积累经验智能体的价值智能体的出现 智能体的核心优势大脑：LLM提供强大的理解和推理能力undefined记忆：记住对话历史，保持上下文连贯工具：灵活调用各种外部能力二、两种搭建智能体的路径根据技术门槛和应用场景，智能体的搭建主要有两种方式 四、RAG vs Agent智能体RAG（检索增强生成）和Agent是两种不同的技术路线，但可以相互配合。 随着LLM能力的不断提升和工具生态的日益丰富，智能体将在更多领域发挥重要作用，成为我们工作和生活中不可或缺的智能伙伴。您好，我是肥晨。
2.5K21编辑于 2026-03-02- 来自专栏农民工前端
智能体（Agent）全面解析：什么是智能体agent
一、什么是智能体（Agent）？ 智能体是一个能够自主思考、决策、调用工具的智能代理系统。 智能体的出现，让AI从单纯的"对话者"进化为真正的"执行者"。 智能体的核心优势 大脑：LLM提供强大的理解和推理能力 记忆：记住对话历史，保持上下文连贯 工具：灵活调用各种外部能力 二、两种搭建智能体的路径 根据技术门槛和应用场景，智能体的搭建主要有两种方式： 1️⃣ 四、RAG vs Agent智能体 RAG（检索增强生成）和Agent是两种不同的技术路线，但可以相互配合。 随着LLM能力的不断提升和工具生态的日益丰富，智能体将在更多领域发挥重要作用，成为我们工作和生活中不可或缺的智能伙伴。
94910编辑于 2026-03-03 - 来自专栏我的知识小屋
10个python办公黑科技，助你办公效率提高100倍
今天这篇文章将会模拟解决 10 个办公需求为主要内容，带读者感受 python 的魅力；当然，读者也可以从本篇文中直接得到这 10 个问题解决办法。 本篇文将要解决的 10 个办公需求如下： 上班第一天，老板叫我从一堆文本信息中提取出手机号码，我改如何去做？ 上班第二天，领导叫我将第一天提取的电话号码存储到 Excel 中，我是如何快速解决的。 def save_excel(save_path,sheetname,column_name_list,read_list): workbook = xlwt.Workbook() 接着在函数体中使用 filename in file_list: img1 = cv2.imread(path+filename,cv2.IMREAD_COLOR) cv2.putText(img1,'CSDN',(10,10 当下社会对办公效率的要求日益加深，合理的学会一门编程语言进行高效的办公是突出个人能力的途径之一。
1.5K20编辑于 2022-01-06 实测鹅厂 OpenClaw 生态：从云端部署到办公研发，AI 智能体全场景实践
2026 年开年，AI 智能体领域最火的概念非 OpenClaw（俗称 "龙虾"）莫属，这款开源、本地优先的 AI 执行框架，凭借 "让 AI 动手干活" 的核心能力，迅速从技术圈火遍全网。 鹅厂生态的核心优势OpenClaw 不是传统聊天机器人，而是AI 智能体执行引擎—— 它能听懂自然语言指令，自主拆解任务、调用工具、执行操作，完成文件处理、数据抓取、脚本运行、浏览器自动化等全流程工作， OpenClaw 专属镜像，一键部署、9 分钟上线，无需手动配置环境、调试网络；生态打通：原生对接企业微信、QQ、微信，扫码即绑定，支持语音指令、远程操控，移动端随时下发任务；安全合规：依托腾讯云 ADP（智能体开发平台 云 API，自定义开发、插件扩展，打造专属 AI 智能体。 六、未来展望：AI 智能体的下一个生产力革命OpenClaw 的核心价值，是把 AI 从 "只说不做" 的顾问，变成 "说到做到" 的执行者。
45210编辑于 2026-04-09- 来自专栏林欣哲
人工智能的智能体
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 这里要注意一点，我们以最终期望达到的效果来做为衡量的标准，而不要以智能体的行为本身作为标准。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
2K60发布于 2018-04-10 - 来自专栏Go语言学习专栏
7 - AI 智能体构建 - AI 超级智能体项目教程
具体内容包括： AI 智能体概念与特点 智能体实现关键技术 使用 AI 智能体的多种方式 OpenManus 实现原理 自主实现 Manus 智能体 智能体工作流编排 A2A 协议 一、什么是智能体？ 二、智能体实现关键技术 在自主开发智能体前，我们要先了解一下智能体的关键实现技术，也就是方案设计阶段做的事情。 ，到数据收集智能体获取必要数据，然后是分析智能体处理这些数据，接着由可视化智能体创建直观图表，最后由报告智能体整合所有发现生成完整报告。 其实 OWL 的本质就是利用 AI 来增强传统的自动化办公场景，像自动化数据分析和处理、自动化网页信息检索，都能够用 OWL 轻松完成。 我们还可以大胆想象，未来开发者可以像调用云服务一样，按需租用或组合不同的智能体服务，甚至实现智能体之间的自动交易和结算。目前其实就有很多智能体平台，只不过智能体之间的连接协作甚少。
66710编辑于 2026-03-17 - 来自专栏飞总聊IT
Salesforce 裁员 10%，缩减办公室。。。
纽约时报消息，Salesforce官宣裁员10%，大约8000名员工离职。 这不是一个很吃惊的消息，有关Salesforce裁员的消息，一直都有传闻。 总体来说，疫情导致了远程办公的需求大大的增加，所以公司出现了很好的业绩，公司也因此大量的扩招，而现在，疫情后期，大家回到办公室上班，经济形势也不好，每个公司对花钱都很小心，软件公司也没办法产生足够多的盈利 这次的裁员，公司还宣布了将调整公司的办公室用地，因为现在大家进入了Hybrid模式。简单来说，公司已经不需要那么多办公室来办公了，反正去公司的人也没那么多。 那么如果公司减少租用一些办公室，甚至包括把自己拥有产权的三藩市最高楼租出去一部分，也同样可以起到减少开支，为公司创收的目的。 至于员工们，一部分可以永久在家办公就好了。一部分可以来公司。 大体来说，Salesforce是远程办公理念的倡导者，所以它也会在疫情后期继续坚持这样做，并且退租一部分办公司，把自己的一部分物产租出去。
79820编辑于 2023-01-10 - 来自专栏算法之名
AI智能体(六)
接AI智能体(五) Dify Dify是一个开源的Agent开发平台，使用Dify有两种方式，一种是使用Dify的在线平台。https://cloud.dify.ai。 一种是进行私有化部署。 : ${MULTIMODAL_SEND_FORMAT:-base64} UPLOAD_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT: ${UPLOAD_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT:-10 ${CODE_EXECUTION_READ_TIMEOUT:-60} CODE_EXECUTION_WRITE_TIMEOUT: ${CODE_EXECUTION_WRITE_TIMEOUT:-10 retries: 10 start_period: 30s timeout: 10s # The pgvector vector database. pretty'] interval: 30s timeout: 10s retries: 50 # https://www.elastic.co/guide/en
1.1K00编辑于 2025-02-06 - 来自专栏算法之名
AI智能体(四)
接AI智能体(三) memory工具使用 以往，我们都是直接跟大模型进行交互，没有办法系统的实现记忆。 在上图中，用户在向大模型问问题时会首先读取记忆体，查看以往是否回答过相同的问题或者相关的文档可以参考。 如果有就会返回并添加到提示词模版中，再通过大模型的处理得到答案，得到答案之后再将答案反写回记忆体，这是一个循环的过程。 **智能合约和应用生态**：以太坊拥有强大的开发者社区和丰富的应用生态，这推动了其需求的增长，并对价格产生积极影响。 2. ', '本报告中所采用的名称及材料的编排方式，并不意味着毒品和犯罪问题办公. 室对任何国家、领土或城市或其当局的法律地位、或对于其边界或疆界的划. 分，表示任何意见。 Page 5 ...
1K00编辑于 2025-02-06 【AI智能体创作】
AI智能体创作思路 AI智能体的核心在于模拟人类思维和行为模式，通过算法和数据处理实现自主决策。创作思路通常包括目标定义、数据收集、模型训练、评估优化等环节。 目标定义阶段明确智能体的功能边界，比如聊天机器人、游戏NPC或自动化工具。数据收集阶段获取相关领域的语料、图像或其他输入数据。模型训练阶段选择合适的算法架构，如深度学习、强化学习或规则引擎。 案例分析 以智能写作助手为例，分析其设计流程。需求分析阶段确定用户需要语法检查、内容生成或风格转换等功能。技术选型阶段可能采用GPT-3等大语言模型作为基础架构。 GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium") model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium") input_text = "AI智能体的核心功能包括 StepLR：按固定步长衰减（如每30轮降低10倍）。 OneCycleLR：先升温后降温，适用于快速收敛。 示例：在训练ResNet时，CosineAnnealing通常比固定学习率表现更好。
36710编辑于 2025-12-17
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