搭建接入AI Agent的智能数字人全解析

在数字化时代，智能数字人已经成为连接人与信息、人与服务的新型交互界面。本文将详细介绍如何自己动手搭建一个接入AI Agent的数字人，从算法驱动、人物建模到AI Agent的构建，全方位解析这一过程的要点与难点。

一、算法驱动的数字人基础

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构建流程大致如下：

1. ASR（Automatic Speech Recognition，语音识别）：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。这是数字人交互的第一步，也是实现自然语言对话的基础。
2. AI Agent（人工智能体）：充当数字人的大脑，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，从而更好地理解和回应用户。
3. TTS（Text to Speech，文字转语音）：将数字人依靠LLM（Large Language Model，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。

二、人物建模与动态效果

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，能够跟人进行可视化的、带有神态动作的动态互动。人物建模有多种构建方式：

1. 2D引擎：如Live2D Cubism，风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低。这种风格在日本、东南亚等国家比较受欢迎，也深受年轻人喜欢。
2. 3D引擎：如UE（Unreal Engine）、Unity等，风格偏向超写实，拟真程度高，但定制化成本高。这些引擎可以实现用户通过手机摄像头快速创建一个自己的虚拟人身体。

除了传统的建模方式，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）也是一种新兴的人物建模方式。它省去了建模流程，直接生成数字人的展示图片。但算法生成的数字人在连贯性和一致性上可能存在问题，因此在实际应用中需要权衡。

agent-">三、构建AI Agent：数字人的灵魂

AI Agent是数字人的灵魂，它决定了数字人的智能水平。要构建一个高质量的AI Agent，需要注意以下几个关键点：

1. 记忆模块：使得数字人能够记住用户的信息和之前的对话内容，从而提供更加个性化的服务。
2. 工作流模块：根据用户的指令和意图，执行相应的操作。例如，在图书管理工作中，AI Agent需要能够判断用户的指令是添加、删除还是查询书籍，并执行相应的操作。
3. 工具调用模块：使得数字人能够调用各种工具和服务，以提供更丰富的交互体验。

四、实现与部署

在构建完算法驱动、人物建模和AI Agent之后，需要将它们整合在一起，形成一个完整的数字人系统。这通常需要使用一些专业的开发平台和工具，如千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了丰富的API和SDK，使得开发者能够更加方便地实现数字人的各种功能。

在部署方面，可以使用web前端页面或者Native的可执行程序进行部署。最终呈现在用户面前的是一个GUI（Graphical User Interface，图形用户界面），用户可以通过这个界面与数字人进行交互。

五、案例分享与总结

以某证券公司的智能投顾系统为例，该公司引入了AI Agent系统，通过大模型的预训练，Agent能够轻松掌握专业的金融知识，大幅提升了应答能力。同时，借助RAG检索增强系统，Agent能够链接企业的金融规范知识库和法律法规，从而快速检索用户问题并提供准确答案。这一改进显著提高了客户咨询的响应速度和准确率。

总的来说，搭建接入AI Agent的数字人是一个复杂而有趣的过程。通过本文的介绍，相信读者已经对这一过程有了更加深入的了解。在实际应用中，还需要根据具体的需求和场景进行定制和优化。而千帆大模型开发与服务平台等工具的引入，将大大简化这一过程，使得更多的人能够参与到智能数字人的创建和应用中来。