watsonx.ai的新GUI使得构建ReAct代理更加直观，支持Google搜索和维基百科搜索等多种工具。用户可以选择LLM并调整模型参数，生成的代理可保存和部署，从而提升大型语言模型的交互能力。

watsonx.ai平台新增功能，利用AutoAI简化和加速基于用户数据的检索增强生成（RAG）模式的优化搜索。用户可直接使用示例代码，无需选择最佳的LLM、文档分块技术和检索方法，从而提升RAG的生产质量和效率。

本文介绍了如何在watsonx.ai平台上创建和部署自定义代理服务。用户需激活“代理”功能，使用LangGraph框架创建代理并选择向量索引。然后保存代理，选择部署类型，生成AI服务的笔记本，最后测试和部署AI服务以确保其正常运行。

用户可以通过“Open Prompt Lab”轻松设置watsonx.ai LLM的采样参数，并查看Curl、Node.js和Python代码示例，开发者只需修改访问令牌。

本文介绍了如何使用watsonx.ai和CrewAI构建无服务器AI代理应用，涵盖市场研究、技术评估和商业咨询三个角色的任务设置，旨在分析产品市场需求并制定营销策略。

Hugging Face和IBM合作推出watsonx.ai，这是下一代企业AI构建工作室，集成了许多Hugging Face的开源库和IBM的大型语言模型集合。watsonx.ai支持传统机器学习和新的生成AI能力，可在云端和本地部署，并将在Hugging Face Hub上提供开源。