【AI Agent極限挑戰賽】三大賽題揭曉

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      由AIGC開放社區聯合聯想拯救者、英特爾共同主辦的【2024 AI Agent極限挑戰賽】于8月17日在上海中庚聚龍酒店成功舉辦。賽事全面考察參賽者將AI技術應用于實際問題的能力。比賽內容包括對大語言模型的理解、提示詞(Prompt)的結構化調優技術、個人助理Agent的開發,以及利用大模型生成文本、圖片和視頻等多種內容的能力。


       

      賽事共設置“輿情熱點話題文章全自動寫作大師”、“AI系統運維數據分析師、“AI面試官”三道題目。我們以文章形式發布詳細的賽題說明,供大家參閱,錯過比賽的小伙伴們感興趣的話可以自行挑戰下哦~

      賽題1:輿情熱點話題文章全自動寫作大師(滿分80分)

      一、賽題背景

      隨著社交媒體的迅猛發展,信息傳播的速度和廣度已達到前所未有的高度。文案工作者在海量信息中獲取所需內容并進行匯總整理的需求日益迫切。本賽題旨在為專業用戶提供更為高效的新聞信息線索獲取和社媒觀點匯總稿件的功能,將聚合的信息匯總為一篇結構清晰、圖文并茂的長文章。

      二、流程概述

      1、用戶輸入一個文章標題,Agent自動從社交媒體(如今日頭條、微博、知乎、百度等)獲取該新聞標題相關的話題、推文、評論以及流量傳播情況;

      2、聚合相關的話題、內容和熱門評論

      3、將聚合的所有信息,自動匯總成為一篇長圖文的文章,可包含文章導語、脈絡信息(如有)、配圖、分內容小節、文章標簽、結束語(均為可選)等,形成一篇圖文并茂的文章內容。

      4、將文章內容保存成為在線word,并返回鏈接給用戶,注意權限。或直接返回圖文內容。

      三、構建功能點要求

      構建1個Agent并構建對應的工作流。

      1、聚合的內容來源,可任選其一的社交媒體或自媒體平臺,推薦今日頭條,也可選擇匯總多個匯總的來源渠道(加分),配合搜索引擎等進行內容匯總整理

      2、如匯總內容較多,超出大模型的上下文,需要把每一條聚合的內容(推文、評論、文章等)進行提煉總結,保證內容素材和最終生成文章不超出上下文

      3、配圖可選(加分),可以根據內容生成,或使用插件搜索花瓣、百度等相關配圖,或根據鍛煉內容自動生成每段配圖

      4、若無法直接將配圖插入到文檔中,也可以只插入圖片的url鏈接。tips:使用

      5、文章內容可體現出,相關的話題在社交媒體上不同討論的網友的觀點,如正向的、反向不贊同的、較為理性的、吃瓜性質的…等,體現文章觀點的豐富性

      四、交付的結果要求

      1、構建Agent,可進行對話

      2、構建對應工作流

      賽題2:AI系統運維數據分析師(滿分80分)

      一、賽題背景

      服務器每天會產生大量的日志數據,例如數據庫運行日志,服務器登錄日志、防火墻入侵日志、代理服務器運行日志等等,傳統的運維人員工作強度大,而且往往依賴于人的經驗積累和知識的不斷積累。且運維人員短時間無法處理大量日志數據,而使用固定規則編碼進行日志內容分析,不夠靈活和彈性,無法實現對于多類型、多系統、未知的日志數據做到“自適應”分析統計的目標。

      借助于大語言模型,我們得以一定程度上解決統計分析的問題,讓普通人員無需專業的運維知識或開發的經驗,即可實現對不同系統、不同業務數據進行快速分析和可視化。并且依托于大模型的海量知識,結合本地的知識庫(如企業運維手冊),來進行全面的問題定位和排查,并出來相應的建議。

      二、流程概述

      a.讀取運維日志數據。共計兩份:

      (1)mysql_log_one

      (數據獲取https://aigcopen.feishu.cn/docx/Ux0PdmZSyoyg76xG0sOcQaW6nac),

      (2)mysql_log_two

      (數據獲取https://aigcopen.feishu.cn/docx/WlnDdhQUPoyQAVxqlMtcZGeanV4)

      b.大模型+工作流處理并分析數據

      c.將多個分析后的數據結果進行合并歸集

      d.統計多維度,如日志信息、最后出現時間、出現次數、最小(大)間隔時間、平均間隔時間等,并針對不同日志分類(如error、warning、info等不同等級)進行建議處理和如何修復的信息。

      e.(進階)可結合本地的知識庫(可選-本地運維手冊-OPENAIGC開發者大賽.pdfhttps://aigcopen.feishu.cn/file/JHzrb9WJloYNgYxpCwCcVs3Mn4f)進行更精確的分析處理

      f.生成統計分析圖表,盡可能詳細和直觀,可生成多張

      g.(進階)生成分析報告,包含分析圖表+問題建議/修復建議+總結歸納,將內容寫入到在線文檔中(word),并返回文檔訪問地址

      三、構建功能點要求

      構建1個Agent:

      a.可根據指令讀取多條日志數據并準確進行統計分析(可分批次匯總日志統計結果,最后匯總所有結果,另注意處理長文本可能會超出LLM的最大的上下文長度)


       

      (數據統計示例)

      b.可根據時間范圍和日志等級進行篩選分析統計

      c.對特定的問題,搜索問題修復或者建議處理方式

      d.可根據指令生成分析報告

      e.(進階)如果構建了本地知識庫進行向量處理,則以本地知識庫搜索為主+大模型本身的知識進行分析和給出處理方案。(在本賽題包中的“本地運維手冊-OPENAIGC開發者大賽.pdf“,點擊下載后使用)

      f.可以輸出統計圖表(如下2個圖參考)進行直接展示


       


       

      g.可按照指令,對分析結果生成完整的分析報告,構建對應的工作流,來滿足Agent調用執行需求。

      四、交付的結果要求:

      1、構建1個Agent,進行對話和發出指令,獲得結果等

      2、對應的工作流

      賽題3:AI面試官(滿分120分)

      一、賽題背景

      在現代招聘流程中,面試是評估候選人能力和匹配度的關鍵環節。然而,傳統面試過程通常耗時耗力且主觀性較強,需要一定的人力資源投入。本賽題旨在通過AI大模型技術的應用,實現自動化面試問答及候選人能力分析,提高招聘效率和準確性。

      二、流程概述

      1、讀取招聘職位需求表格(職位候選人名單&招聘列表-2024拯救者杯Agent大賽),包含崗位名稱,職位要求,個人能力要求,招聘數量,招聘負責人,負責人郵箱,發布時間,是否關閉等字段。

      2、讀取候選人面試表格(職位候選人名單&招聘列表-2024拯救者杯Agent大賽):包含候選人基礎信息(ID、姓名、郵箱、競選崗位等信息)Excel表格

      3、讀取簡歷PDF內容(賽題-簡歷數據.zip),用于后續分析和問答處理。

      下載簡歷數據,構建本地向量知識庫,知識庫里包含不同職位的候選人投遞的簡歷,從知識庫中提取候選人的信息。

      4、招聘負責人通過Agent自動發送候選人的AI面試鏈接:發送面試Agent的訪問鏈接給候選人,使其能夠開始面試問答過程。

      5、面向候選人的agent收集基礎信息:收集必要的基礎數據(面試id或姓名),并讀取對應的PDF簡歷和招聘需求。

      6、根據面試Agent多輪的面試問答:可針對面試者簡歷以及職位招聘要求,進行包含基礎信息問答,如實操寫代碼,寫文案,或其它能力考核,自動對面試者進行多維度的評判(例如包括職業能力匹配度、基礎職業素養、工作經驗等多個方面,可參考下方職業能力考察維度)。并更新候選人面試情況表(excel)

      7、對每個候選人,進行綜合打分,并生成能力分析圖表,并插入到對應的候選人下,可以是單獨的以候選人命名的sheet或者候選人列表中的字段均可

      8、郵件通知招聘負責人,候選人完成AI面試:每當有候選人完成AI面試問答,系統將自動發送郵件通知面試官,提示其查看候選人的面試情況,并附帶excel附件或在線文檔鏈接。

      9、招聘負責人可隨時根據招聘的進展進行問答,對應的Agent應能夠根據存儲的面試進展進行準確回復。

      10、發送郵件offer通知:可以根據招聘負責人要求,對符合的候選人發送郵件offer通知

      三、構建功能點要求

      構建2個Agent:

      1、針對職位候選人的面試問答Agent的構建:

      a.對當前候選人進行基礎的信息收集

      b.匹配招聘表格數據以及簡歷信息

      c.對候選人進行交互式問答,(可針對面試者簡歷以及崗位要求,進行包含基礎信息問答,實操寫代碼,寫文案,或其它),需要明確問答不應超過5輪且不超出大模型的上下文

      d.結合候選人簡歷、問答內容以及招聘需求,對候選人進行多維度的評判,以及打分,更新候選人面試情況表(excel)

      e.完成問答后,郵件通知招聘負責人(統一發送的郵箱為:422342158@qq.com,測試階段可以修改為其他郵箱),郵件需附帶云文檔的鏈接,以及隊伍分組id+名字

      f.對當前崗位要求和個人能力的要求進行回復

      2、針對招聘負責人的招聘Agent的構建:

      a.查詢特定職位招聘的情況

      b.詢問當前是否有未完成AI面試的候選人,以及具體的情況

      c.對未完成AI面試的候選人,進行全部或條件篩選后,自動發送AI面試申請郵件

      d.查詢特定候選人的面試情況

      e.查詢特定或條件范圍內的候選人,面試后的多維度評價分析、得分或其它的所有信息

      f.查詢整體的招聘情況進展

      g.查詢招聘職位所有候選人的情況并進行數據統計和分析,生成圖表

      h.對符合要求的候選人,發送郵件offer通知候選人

      開發過程中,表格中的候選人郵箱以及招聘負責人的郵箱,可以修改為自己的郵箱,最終提交作品后,候選人以及招聘負責人的郵箱,請全部修改為:422342158@qq.com ;

      構建對應的工作流,來滿足Agent自動化的調用執行需求。

      四、賽題數據包下載

      a.簡歷數據,打開后右上角下載即可:賽題-簡歷數據.ziphttps://aigcopen.feishu.cn/file/X17gbPP3VogrAZxU67PcgBE2nWd

      簡歷數據請下載到本地,上傳到系統中,進行向量化的知識庫構建。

      b.簡歷對應的招聘需求和候選人情況表:職位候選人名單&招聘列表-2024拯救者杯Agent大賽(獲取地址:https://aigcopen.feishu.cn/sheets/HN4asIcGNhywmZtY5mxcJVLnnAb?sheet=5582d6)

      請每個隊伍,將該文檔復制copy一份到自己的云文檔空間里,并保證分享設置為互聯網可閱讀,方便評委進行查看和打分

      五、交付的結果要求

      1、2個構建的Agent

      2、對應的工作流

      六、面試考察的六個維度(參考,或根據大模型或自定義維度)

      a.Knowledge:專業知識,包括學歷、專業技術資格。

      b.Skill:專業技能,特別是指具體的,實際操作的能力。

      c.Ability \ Achievement:綜合素質與能力,特別是指抽象的能力,以及工作經驗。

      d.Personality:個性特質,包括自我定位和性格特點。

      e.Motivation:求職動機,包括離職應聘愿意和職業目標。

      f.Value:價值現,也包括個人價值觀及對企業文化的認同度。

       

      提問example:

       

      第1維度考察:專業知識(學歷,專業,技術資格)

      問題:你大學學的什么專業或接受過哪些特殊培訓?

      第2維度考察:專業技能(具體的,實際操作的能力)

      問題:你是應屆畢業生,缺乏經驗,如何能勝任這項工作?

      第3維度考察:綜合能力工作經驗

      問題:你新到一個部門,一天一個客戶來找你解決問題,你努力想讓他滿意,可是始終達不到群眾的滿意,他投訴你們部門工作效率低,你該怎么辦?

      第4維度考察:個性特征(自我定位和性格特點)

      問題:你有什么業余愛好?

      第5維度考察:求職動機(應聘原因和職業目標)

      問題:您在前一家公司的離職原因是什么?

      第6維度考察:價值觀(個人價值對企業文化的認同度)

      問題:你對我們企業有什么了解?

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