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ChatBot 和 Agent 之間有著本質(zhì)的區(qū)別。ChatBot 更像是一個被動的對話機器人，它等待用戶的指令，然后給出回應(yīng)；而 Agent 則是一個能夠主動理解用戶意圖，并按照用戶規(guī)劃的流程自主執(zhí)行任務(wù)的智能助手。
5 月 3 日，DeepChat 0.1.0 正式發(fā)布。從這個版本開始，DeepChat 從單純的 ChatBot 向真正的 Agent 工具進化。
我們知道，傳統(tǒng)的 ChatBot 模式仍然存在著明顯的局限性 —— 用戶需要反復(fù)引導(dǎo)、多輪對話才能讓 AI 完成相對復(fù)雜的任務(wù)，效率提升受到了瓶頸。
DeepChat 0.1.0 的核心突破 在于，它不再局限于簡單的對話模式，而是轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€能夠 按照用戶自然語言指令執(zhí)行復(fù)雜工作流 的 Agent 工具。
語義化工作流：DeepChat 0.1.0 的核心創(chuàng)新
DeepChat 0.1.0 最大的亮點是引入了 " 語義化工作流 " 功能。這一功能徹底改變了用戶與 AI 交互的方式，使得用戶可以用自然語言來編排 AI 的工作流程。
具體來說，用戶可以在輸入框中通過 "@" 符號來調(diào)用各種資源：
@MCP Resources：調(diào)用各種模型能力平臺提供的工具
@Prompts：使用預(yù)設(shè)的提示詞模板
@Files：引用上傳的文件
語義化工作流的革命性不僅在于操作便捷，更重要的是它代表著泛化需求的滿足。與傳統(tǒng)工作流工具相比，DeepChat 的語義化工作流具有明顯優(yōu)勢：
無需預(yù)定義流程：傳統(tǒng)工作流工具通常需要開發(fā)者預(yù)先定義嚴格的流程和規(guī)則，而語義化工作流允許用戶用自然語言即時創(chuàng)建和調(diào)整流程
適應(yīng)場景更廣泛：傳統(tǒng)工作流往往只能應(yīng)對預(yù)設(shè)的場景，而語義化工作流可以靈活應(yīng)對各種臨時性、個性化的需求
學(xué)習(xí)成本更低：用戶無需學(xué)習(xí)特定的流程設(shè)計語言，只需用日常語言表達需求
迭代更便捷：修改流程只需調(diào)整自然語言指令，而非重新設(shè)計流程圖或修改代碼
這種泛化能力意味著，DeepChat 可以滿足幾乎無限多樣的工作場景，真正做到 "想到即可做到"。
這種工作方式的革命性在于：用戶可以一次性地使用自然語言描述整個工作流程，而不需要分步驟、多輪對話來引導(dǎo) AI 完成任務(wù)。例如，你可以這樣指示 DeepChat：
@文檔 A 和 @文檔 B，請分析這兩份報告的主要觀點差異，然后使用 @數(shù)據(jù)可視化工具生成一個對比圖表，最后用 @郵件模板給團隊成員發(fā)送分析結(jié)果。
DeepChat 會理解這個指令序列，按照你設(shè)定的流程依次執(zhí)行任務(wù)，大大提高了工作效率。
實際應(yīng)用案例：Agent 工作流的威力
為了讓大家更直觀地理解 DeepChat 0.1.0 的強大之處，我們來看幾個實際應(yīng)用案例：
案例一：文檔分析與總結(jié)
在這個案例中，我上傳了一份長篇技術(shù)文檔，然后使用以下指令：
基于 @Code Parts CN.pdf 文件，請?zhí)崛∑渲械牡妆P相關(guān)的零部件，然后與 @ bocha_web_search 搜到的底盤相關(guān)的零部件的工廠結(jié)果進行結(jié)合，生成一份簡潔的分析報告，重點底盤零部件有哪些，廠商有哪些
DeepChat 直接按照這個工作流程執(zhí)行，省去了傳統(tǒng) ChatBot 需要的多輪對話和引導(dǎo)，效率提升顯著。
案例二：多媒體內(nèi)容創(chuàng)作
用戶需要為產(chǎn)品發(fā)布會準備內(nèi)容，通過以下指令完成：
基于 @以智能機器創(chuàng)造無限生產(chǎn)力 - 上海智元新創(chuàng)技術(shù)有限公司.pdf 和 @具身智能機器人調(diào)研報告.docx ，撰寫一篇產(chǎn)品發(fā)布會演講稿，然后使用 @小米雷軍演講風(fēng)格分析.docx 提示生成一份演講要點，最后將演講內(nèi)容轉(zhuǎn)換為 markdown 輸出一份 PPT 大綱內(nèi)容。
整個過程在一個指令中完成，DeepChat 作為 Agent 自動協(xié)調(diào)多個資源，完成了從內(nèi)容撰寫到演講稿和 PPT 大綱的全流程工作。
案例三：數(shù)據(jù)分析與決策支持
企業(yè)用戶需要基于銷售數(shù)據(jù)做決策：
分析 @銷售數(shù)據(jù) 2023.csv 和 @銷售數(shù)據(jù) 2024.csv，比較兩年的銷售趨勢，識別出增長最快的三個產(chǎn)品類別，使用 @數(shù)據(jù)可視化生成趨勢圖，并給出針對這三個類別的市場策略建議。
DeepChat 不僅完成了數(shù)據(jù)分析和可視化，還基于分析結(jié)果給出了具體的策略建議，真正成為了決策支持的 Agent。
DeepChat 0.1.0 的其他亮點功能
除了語義化工作流這一核心創(chuàng)新外，DeepChat 0.1.0 還帶來了許多提升用戶體驗的功能：
知識庫檢索：集成了 dify、ragflow 和 fastGPT 知識庫，使 AI 回答更加準確、專業(yè)
Markdown 渲染優(yōu)化：使 AI 輸出的內(nèi)容展示更加美觀、結(jié)構(gòu)清晰
音頻文件支持：能夠處理用戶上傳的音頻內(nèi)容，擴展了應(yīng)用場景
系統(tǒng)通知：讓用戶及時了解系統(tǒng)狀態(tài)和處理進度
模型供應(yīng)商排序與設(shè)置優(yōu)化：提供更靈活的模型選擇和配置選項
未來展望：Agent Native 生產(chǎn)力工具的愿景
DeepChat 0.1.0 的發(fā)布只是開始。團隊表示，未來將繼續(xù)深化 Agent Native 的理念，讓 DeepChat 成為真正的 AI 生產(chǎn)力工具：
更豐富的 Resource 資源：將接入更多專業(yè)工具和服務(wù)
更智能的工作流理解：提升 AI 理解復(fù)雜指令的能力
更個性化的使用體驗：根據(jù)用戶習(xí)慣自動調(diào)整工作方式
更深度的專業(yè)領(lǐng)域適配：為不同行業(yè)用戶提供定制功能
DeepChat 0.1.0 的發(fā)布，標志著 AI 助手正式從 "能聊天的工具" 向 "能做事的 Agent" 轉(zhuǎn)變。
5 月 7 日晚，DeepChat 作者謝孟軍將做客開源中國 OSChina 直播欄目《技術(shù)領(lǐng)航》 ，在線演示要怎么用 DeepChat，它到底能干些什么？
↓一鍵預(yù)約直播↓
直播主題：開源領(lǐng)域的桌面端 Manus：DeepChat 直播時間：5 月 7 日周三 19:00-20:00 直播平臺：視頻號“OSC開源社區(qū)”
GitHub：https://github.com/ThinkInAIXYZ/deepchat
官網(wǎng)：https://deepchat.thinkinai.xyz/
《技術(shù)領(lǐng)航》是開源中國 OSCHINA 推出的一檔直播欄目，旨在為開源軟件、商業(yè)產(chǎn)品、前沿技術(shù)、知名品牌活動等各類項目提供一個展示平臺，每周五晚上開播。欄目邀請項目的創(chuàng)始人、核心團隊成員或資深用戶作為嘉賓，通過路演式直播分享項目的亮點和經(jīng)驗，有助于提高項目的知名度，吸引更多的用戶和開發(fā)者關(guān)注。
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