现状
距离上次介绍插件特性一个多月,插件数量以惊人的速度增长(超 550+)。
每日都有大量新插件涌现,然而插件质量参差不齐,信息膨胀已经造成了一些困扰。
陆陆续续试用了近期的上百个插件,体验交叉,生成时间长,质量差,交互繁琐失败率高,因此最受欢迎的插件基本上仍然是那些。
并且同时开启多个插件容易导致一些思维混乱,反而得到非预期结果
就连 OpenAI 官方也表示
但是,事实也没有那么悲观,我们在已有的插件生态中还是能看到一些亮点的应用场景:
- 作为外部信息的提供者(比 web browse 更加稳定)
- 多方插件串联形成工作流(连接 输入 - 处理 – 输出)
既然插件已经多到没必要一一介绍,那么接下来,我就按照上面提到的,可能比较有亮点的应用场景介绍下插件的使用。
一、外部信息的提供者 —【AI 工具选择与协作】
Pluginpedia + Gate2AI + [AI agents](毕竟有三个位置,何不预备一下以应对可能需要进行的任务拆解?)
插件简介
Pluginpedia: GPT 插件 " 百晓生 "
Gate2AI: 输入任务、问题或用例生成一份最适合您需求的 AI 工具列
AI agents: 类似 Autogpt 的任务拆解插件
使用案例
例如,如果我希望用 AI 工具来辅助我写绘本,而又不想在繁多的插件中一一寻找,那么就可以 …
分别用到了 Pluginpedia 来找插件
Gate2Ai 来找 AI 工具
小结
这种情境是解决信息膨胀问题的一个典型例子。在上述例子中,我们并未涉及到任务拆解的情况。但是,当我们面临更复杂的场景时,可以利用 AI agents 来拆解任务。此外,当我们需要更精确、更合适的提示词时,Prompt Perfect 插件就可以发挥其独特的协同效应。
在 AI 浪潮来临的时代,我们有大量的插件和工具可以帮助我们完成各种任务,但同时,我们也需要更好的方式来整合和利用这些资源。而 Pluginpedia、Gate2AI、AI agents 以及 Prompt Perfect 插件就是其中的佼佼者,它们可以帮助我们更好地管理和利用这些资源,进而提高我们的工作效率和创造力
二、插件工作流 —【信息采集整合出书器】
AI agents + 采集插件(例如 WebPilot)+ 输出插件(例如 Noteable)
插件简介
AI agents:与 Autogpt 类似的任务拆解插件。
WebPilot:实时网页访问抓取工具。
Noteable:在线笔记工具。
思路
当我们发布一项内容输出任务时,可以利用 AI Agent 将任务进行拆解,由 GPT 完成逻辑部分,而需要通过网络采集信息的部分则由 WebPilot 完成。采集的信息经过整理后,输出到在线笔记 Noteable,从而实现作品的完成。
使用案例
以一个具体的例子来解释这个过程:
假设我们想要做一个关于克里斯托弗·诺兰(Christopher Nolan)的高分电影合集,那么我们可以这样输入任务指令:"Master AI Agent objective: 创建一个关于诺兰高分电影的合集,包含电影信息、评分、短评等。"
这样,AI Agent 就会自动把任务分解为多个子任务,比如通过网络采集诺兰的电影列表,获取电影的评分和短评等。WebPilot 会执行采集任务,而 GPT 则负责处理逻辑部分,最后将所有的信息整理在一起,通过 Noteable 输出。
从上图可以看出,AI Agents 插件直接帮我们把任务拆解成了 5 个步骤
- 查询诺兰的电影列表
- 过滤出高分电影 (这里 agents 自己拍了一个阈值 80%)
- 把高分电影信息收集到一起
- 写入 noteable
- 通知用户笔记的地址
由于工作量太大,GPT 还请求中断和休息了一会,我们可以要求它继续工作。
当然,AI 并没有真正的疲劳感或需要休息。它的“休息”和“中断”主要是为了保证任务执行的效率和质量。例如,在处理大量数据或复杂任务时,GPT 可能会需要“休息”一下,以便进行数据整理或内存清理。
经过它的努力工作,我们从 GPT 通知的笔记地址点进去访问看看,发现已经帮我们整理好了
看起来有点简单,那我们就要求再完善一下吧
这里我们要求它补上简介、图片、演员等信息,再来看下最终效果
小结
回顾上述的例子,我们可以看到,这种模式有着广泛的应用场景:
- 使用 Web 搜集插件,我们可以整理热门的文章,形成结构化的笔记;
- 基于 ScholarAI,我们可以整理学术论文,形成详尽的学术资料;
- 基于社交插件,我们可以整理社交动态,生成个性化的动态汇总;
- 当然,我们也可以根据需要更换 Noteable,选择其他形式的作品输出。
总体来看,利用 AI 插件确实拥有无限的创新空间,其中蕴含的问题与潜力并行不悖,我们将持续紧密关注新的插件发展及官方最新动态。
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