wow-agent是自塾(zishu.co)出品的第三个开源项目。自塾在2024年出品了三个开源项目,分别是: AI落地三件套 https://github.com/datawhalechina/wow-fullstack https://github.com/datawhalechina/wow-rag https://github.com/datawhalechina/wow-agent 我眼中的AI机会在哪里? 做技术还是做应用?应用 生在中国,天然的优势就是做应用 做to C 还是做to B?to B 对比互联网革命。互联网革命改变的是人与人之间的连接关系,是消费侧革命,因此做to C的机会更大。而人工智能革命改变的是生产力,是供给侧革命,因此做to B的机会更大。
wow-agent是自塾(zishu.co)出品的第三个开源项目。自塾在2024年出品了三个开源项目,分别是:
AI落地三件套
https://github.com/datawhalechina/wow-fullstack
https://github.com/datawhalechina/wow-rag
https://github.com/datawhalechina/wow-agent
我眼中的AI机会在哪里?
做技术还是做应用?应用
生在中国,天然的优势就是做应用
做to C 还是做to B?to B
对比互联网革命。互联网革命改变的是人与人之间的连接关系,是消费侧革命,因此做to C的机会更大。而人工智能革命改变的是生产力,是供给侧革命,因此做to B的机会更大。
to 大B还是 to 小B?to 大B
大B和小B的分界线是员工规模,员工数量大于100人的是大B,员工数量小于100人的是小B。大B的主要需求是自动化、智能化。小B的主要需求是获客。拓客与留客同等重要。对于大B来说,留客甚至会更重要。帮助大B用AI服务好现有客户,留住现有客户。
做大模型还是做Agent? Agent
这个世界当前最强大的生产力是大模型。大模型是脑,它必须有四肢才能赋能千行百业。这个四肢就是Agent,Agent市场必定是比大模型市场大得多的市场。
AI + X 还是 X + AI ?X + AI
AI落地,关键不在于AI,而在于行业经验。我们要充分尊重各行各业的行业经验,并把它放在基础位置。用AI去赋能行业经验,而不是取代行业经验。所以我们做 X + AI。
如何做X + AI?AI落地三件套
wow-fullstack wow-rag wow-agent
2025年计划稳定在这三款开源项目中,持续打磨迭代。
通过观察市场上比较流行的开源多智能体框架,例如 metagpt、crewai、camel-ai、autogen,我们会发现这些框架安装起来有很多依赖,我们来看看安装一个metagpt-simple的依赖有多少?说出来可能吓你一跳,有下面这116个依赖库。注意哦,这可是metagpt的简易版本,如果要安装带其他功能的版本,还会增加许多依赖库。crewai的依赖库数量可能更多。
ruamel.yaml, rsa, referencing, pylance, pyasn1-modules, protobuf, portalocker, Pillow, pathable, overrides, networkx, mypy-extensions, more-itertools, mdurl, MarkupSafe, lxml, loguru, libcst, lazy-object-proxy, jupyterlab-widgets, joblib, jmespath, isodate, importlib-metadata, hyperframe, httplib2, hpack, grpcio, gitdb, future, fire, faiss_cpu, et-xmlfile, diskcache, dill, deprecation, deprecated, defusedxml, cloudpickle, click, chardet, cffi, camel-converter, cachetools, asgiref, anytree, aiolimiter, aiofiles, werkzeug, volcengine-python-sdk, typing-inspect, scikit_learn, python_docx, proto-plus, prance, playwright, pandas, opentelemetry-proto, opentelemetry-api, openpyxl, multiprocess, markdown-it-py, jsonschema-specifications, jsonschema-path, jinja2, h2, gymnasium, grpcio-tools, googleapis-common-protos, google-auth, gitpython, Django, curl-cffi, cryptography, cloudevents, botocore, bce-python-sdk, azure-core, zhipuai, ta, s3transfer, rich, pydantic-settings, opentelemetry-semantic-conventions, opentelemetry-exporter-otlp-proto-common, lancedb, jsonschema, ipywidgets, grpcio-status, google-auth-httplib2, google-api-core, channels, anthropic, typer, spark_ai_python, qdrant-client, opentelemetry-sdk, openapi-schema-validator, nbformat, msal, meilisearch, google-api-python-client, dashscope, boto3, qianfan, opentelemetry-exporter-otlp-proto-http, openapi-spec-validator, nbclient, msal-extensions, google-ai-generativelanguage, openapi_core, google-generativeai, azure-identity, agentops, semantic-kernel, metagpt-simple
框架本来是用于减少我们的代码量,但是如果我们只是想要实现一个简易的功能,但是用了这个框架却给你安装了上百个依赖库,你觉得划算吗?
所以,(此处应该有掌声,或者,点个star吧!)wow-agent 应运而生。wow-agent致力于在代码行数和依赖库数量之间取得均衡的最小值,用最划算的方式帮助您在本地搭建AI Agent,嵌入到您的生产工作环节中。