搭建接入AI Agent的智能数字人全解析

在人工智能日新月异的今天，搭建一个接入AI Agent的数字人已成为可能。这样的数字人不仅能够进行智能对话，还能实现动态交互，为用户提供更加真实、自然的体验。本文将详细探讨如何自己动手搭建这样一个数字人，并重点介绍千帆大模型开发与服务平台在其中的应用。

一、算法驱动：数字人的核心

算法驱动的数字人强调自驱动，人为干预更少，技术实现上相对复杂。一个最简单的算法驱动的数字人流程大致包括语音识别（ASR）、人工智能体（AI Agent）和文字转语音（TTS）三个步骤。

1. 语音识别（ASR）：将用户的音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应。这一步骤是实现智能对话的基础。
2. 人工智能体（AI Agent）：充当数字人的大脑，可以直接接入大语言模型。AI Agent的引入，使得数字人能够拥有记忆模块等更加真实的特性。通过大模型的预训练，AI Agent能够轻松掌握专业知识，大幅提升应答能力。
3. 文字转语音（TTS）：将数字人依靠大语言模型生成的文字输出转换为语音，以保持语音交互的一致性。这一步骤对于提升用户体验至关重要。

二、构建数字人的躯壳与灵魂

数字人的躯壳就像我们的身体一样，需要有一个好看的皮囊，能够与人进行可视化的、带有神态动作的动态互动。而数字人的灵魂则像我们的大脑一样，需要具备一定的智能水平，能够理解交互对象的信息，并给予有效的、符合预期的回应。

1. 构建数字人躯壳：

   • 风格选择：可以选择二次元风格，亲和力强，定制化成本低；也可以选择超写实风格，拟真程度高，但定制化成本高。
   • 引擎选择：2D引擎如Live2D Cubism适用于二次元风格；3D引擎如Unreal Engine、Unity则适用于超写实风格。
   • AIGC方式：虽然可以省去建模流程，但算法生成的数字人在连贯性和一致性上可能存在问题。

2. 构建数字人灵魂：

   • AI Agent的深入应用：通过自定义AI Agent的组件，如记忆模块、工作流模块等，使数字人具备更加复杂的智能。
   • 知识库链接：借助RAG检索增强系统，链接企业的知识库和法律法规，使数字人能够快速检索用户问题并提供准确答案。
   • 驱动躯壳：通过API调用等方式，将灵魂部分的所有接口与躯壳部分连接起来，实现语音、表情、动作的同步和匹配。

三、实际应用案例

以某证券公司的智能投顾系统为例，该公司面临服务团队专业性要求高、人力成本大幅增加等问题。为了解决这些问题，公司引入了Agent系统，并实施了创新解决方案。

• 智能应答：通过大模型的预训练，Agent能够轻松掌握专业的金融知识，大幅提升应答能力。
• 高效服务：Agent客服系统能够全天候待命，快速响应客户需求，实现更高的服务效率和客户满意度。
• 业务自动化：所有业务请求都能被自动录入相关系统，实现快速、准确的处理和反馈。

四、千帆大模型开发与服务平台的作用

在搭建接入AI Agent的数字人过程中，千帆大模型开发与服务平台提供了强大的支持。

• 模型训练与优化：平台提供了丰富的模型训练工具和资源，帮助用户轻松实现模型的训练和优化。
• API接口支持：平台提供了丰富的API接口，方便用户将AI Agent与数字人的躯壳部分连接起来。
• 一站式服务：从模型训练到部署上线，平台提供了一站式服务，大大降低了用户的搭建成本和时间成本。

五、总结

通过算法驱动、构建躯壳与灵魂以及实际应用案例的探讨，我们了解了如何自己动手搭建一个接入AI Agent的数字人。而千帆大模型开发与服务平台作为强大的支持工具，在搭建过程中发挥了重要作用。未来，随着技术的不断发展，接入AI Agent的数字人将在更多领域得到广泛应用，为我们的生活带来更多便利和乐趣。