智能合同管理

以下是关于企业工作助手智能体的一些解决方案： 职业规划导师（校招版）： 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来职业趋势。 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化职业建议。 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 智能客服助手搭建思路： 利用企业已有的知识积累，结合大模型的能力，为用户提供准确简洁的答案。 创建企业私有知识库，收录企业过去的问答记录和资料。 利用大模型处理用户咨询问题，确保回答的准确性和一致性，必要时提供原回答的完整版。 对接人工客服，在智能助手无法解决问题时，用户可快速转接，确保问题及时解决，提升整体服务质量和客户满意度。 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 用 Coze 在微信里搭建机器人并挖掘销售线索： 目的：训练公司自有数据，让机器人提供客服功能；将机器人与企业微信绑定提供客服功能；进阶版可根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具：字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具，需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验：扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a ；B站公开视频

以下为您提供两个智能体搭建案例： 案例一： 智能体名称：市场分析报告 智能体简介：品牌营销公司在用的生成智能体，输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告。数据化呈现更具真实性，附带信息来源网址便于源信息校正。可帮助品牌主/营销人员减少信息收集时间，聚焦决策判断。 应用场景： 目标人群：企业管理层（做发展策略评估）、投资者（评估投资机会）、创业者（评估项目可行性）、营销人员（做营销计划依据）。 当前痛点：信息收集需要长时间；报告的真实性是否可验证；现有大模型做的市场报告太过概念化，不能做有效参考。 应用价值：减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能：根据用户的要求或指定的行业、产品，搜索网络信息，生成一份完整的市场调研报告，用数据支撑，并附引用链接。 案例二： 智能体开发平台：字节扣子和腾讯元器。 概念定义：智能体（Agent）简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，很多公司开始关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后再真人介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：帮助 B 端商家搭建 Agent。 智能体开发平台介绍：字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人比较常用的还是扣子。

以下智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐： 1. 电子商务网站：通过收集用户的购物历史和浏览习惯等数据，使用机器学习和数据挖掘技术进行分析，从而推荐相似产品。 2. 基于人工智能的语音助手：可以分析用户行为、偏好以及历史购买记录，为用户提供更个性化的商品推荐，提升购物体验。 3. 中小企业：利用 AI 分析客户行为数据，包括购买历史、浏览记录、反馈等，基于分析结果生成个性化的产品推荐和服务。 4. 扣子模板中的个性化推荐引擎：利用人工智能和机器学习算法，根据用户的历史行为和偏好，实时推荐最相关的产品或服务，以提升转化率。

智能体在电商领域有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个智能体完成各项功能，并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面： 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要，旨在提供结构化思路，单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同，遵循营销管理流程保证输出，调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例，决策和洞察力仍依赖人员，智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景，即触点，包括线上（如微信、抖音等平台）、线下（产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景）和人员（线上直播间、人工客服或线下销售人员等）触点。在最终步骤，需找到所有传达品牌卖点的场景，结合需求制作落地页或沟通话术，建立品牌价值。

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

在电商领域，以下是一些常见的智能体类型及应用示例： 1. 简单反应型智能体：如温控器，根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体：像自动驾驶汽车，维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体：例如机器人导航系统，具有明确目标，能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体：如金融交易智能体，能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体：例如强化学习智能体，通过与环境交互不断学习最优策略。 以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词，再通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类的垂直搜索应用，在商品推荐方面效果较好。 此外，工作流（Workflow）也可理解为多智能体协作（MultiAgents），通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，可定义多个智能体分别负责不同功能，还需要有调度中枢协调工作和做决策。 还有“买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体，专注于市场营销领域，能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点，生成小红书文案和抖音短视频脚本等，并保存至飞书文档。

ChatGPT 是一个强大的语言模型，但在使用它生成画廊和艺术家的合作合同之前，您需要明确以下关键要点： 1. 合作的具体条款和条件，包括合作的期限、作品的展示和销售方式、收益分配比例等。 2. 双方的权利和义务，例如画廊在推广和销售作品方面的职责，艺术家在提供作品和保证作品质量方面的责任。 3. 知识产权的归属和使用权限。 4. 违约责任和争议解决方式。 您可以向 ChatGPT 清晰准确地描述这些要点，以便它为您生成一份较为完善的合同草案。但请注意，生成的草案仍需要由专业法律人士进行审核和修改，以确保其符合法律规定和双方的实际需求。

以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例，可作为您在任用管理工作成果展示中的参考： 营销：定制营销报告，涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公：高效做 PPT，利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容，再借助 MindShow 转换为精美 PPT；编写 Excel 公式，通过交互和迭代获取准确公式；写邮件，满足特定需求。 办公：会议总结，包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理：通过创建和维护跨团队项目协作计划，明确员工角色和职责。 销售：话术总结优缺点，考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素；定制销售解决方案，综合企业产品和服务等内容。 客服：定制客服话术，涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR：团队绩效管理，根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学：研制采摘机器人，如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索；设计航天器零部件，提高设计效率和创新度。

以下是为您整合的关于 AI 合同的相关信息： 拜登签署的 AI 行政命令中提到，要帮助机构通过更快速和高效的合同获取特定的 AI 产品和服务。 英国在 AI 监管方面，消费者权利法可能在消费者签订基于 AI 的产品和服务销售合同时提供保护。某些合同条款（例如商品具有令人满意的质量、适合特定目的和如描述的那样）与消费者合同相关。同样，禁止企业在消费者合同中包含某些条款。侵权法提供了一个补充制度，在民事过错造成损害时可能提供赔偿。但目前尚不清楚消费者权利法在包含集成 AI 的产品或基于 AI 的服务的背景下是否会提供适当水平的保护。

AI 审核合同具有一定的可靠性，但也存在局限性。 在法律领域，律师和 AI 的协同是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同，例如给出特定的 prompt 让 AI 生成合同草案并标注出需要人工审核的关键条款，这样能在保证合同质量的同时，大幅减少律师在文档起草和修订上的工作量。 在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，迅速获得案件准备所需的素材，从而花更多时间进行法律分析。 同时，在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中，律师需要更多依靠自己的专业进行分析，发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度，此时利用 AI 辅助整理案件事实和证据，可减少大量工作时间。 在金融服务业中，生成式 AI 也能在合规方面发挥作用，比如迅速汇总个体关键信息以助合规官员判断交易是否存在问题，检测可疑活动报告中的新模式以更准确地预测洗钱者，分析大量文档并标记潜在问题或关注区域，用于开发培训材料和模拟真实场景以教育合规官员等。 然而，AI 审核合同并非完全可靠，对于一些复杂和特殊的合同条款，仍需要律师凭借专业知识和经验进行人工审核和判断。

以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图的构件开始，形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程，同时为建筑信息自动建模打下基础，最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起，实现数据的汇总与管理。 2. HDAidMaster：一款云端工具，建筑师可在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入不同房间的面积需求和周边土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。 以下是一些可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 请注意，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是关于修改合同的 AI 相关信息： 生成式 AI 在金融服务业中的应用：可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。但在需要判断或精确答案的领域仍有局限性，目前尚不能完全依赖其准确性，至少需要人工审查。 AI Assist™：是第一个公开发布的生成式 AI 支持的合同工具，使用 OpenAI 的 GPT4 让用户根据预先批准的条款语言立即对合同进行修订。 律师与 AI 协同处理合同：律师在运用大模型时，关键是根据不同法律业务场景精准提出问题和指令（Prompt）。例如，在处理文档自动化时，可指导 AI 生成和修改标准化合同，如给出“根据提供的模板，自动生成一份关于 XX 事项的合同草案，并标注出需要人工审核的关键条款”的 prompt，能在保证合同质量的同时减少工作量。但在复杂法律关系和前沿性案件中，仍需律师依靠专业分析。

AI 在工程施工管理中的应用包括以下方面： 1. 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等项目管理软件已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具：微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑等提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具：一些 AI 工具能帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具：AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具，可帮助快速生成创意图像素材。 AI 在汽车行业的应用案例有： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 在制造业领域，AI 的应用包括： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。

AI 在回款管理方面的应用主要体现在以下几个方面： 1. 预测：生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，从而实现分析的自动化。它还能从更广泛、更复杂的数据集中发现模式，为预测建议输入（例如，考虑宏观经济因素），并建议如何更容易地适应这些模型，以便为公司决策提供依据。 2. 报告：生成式 AI 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整此类报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中（例如，董事会材料、投资者报告、周报表）。 3. 会计和税务：会计和税务团队需要花时间咨询规则并了解如何应用它们。生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款：生成式 AI 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 总体而言，生成式 AI 可以帮助金融服务团队从更多的数据源中获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程，从而改进内部流程，简化财务团队的日常工作流程，让相关人员能够将更多时间专注于战略决策。

AI 在招投标管理中的应用可以通过大模型招投标文件关键数据提取方案来实现。招投标文件包含众多复杂信息，传统处理方式可能难以准确快速提取关键数据，而大语言模型（如 GLM4）具备强大的信息提取能力。从工程化角度构建的方案包括整体架构设计、数据预处理、Prompt 工程、批量处理 API、后处理与校验等环节。 但目前提供的内容中，未直接涉及 AI 在招投标管理中的具体应用步骤和实例，更多是相关概念和其他领域（如招聘、营销、办公）中 AI 的应用情况。

目前知识库中没有关于“AI 进行科室文件管理”的相关内容。但一般来说，利用 AI 进行科室文件管理可以通过以下方式实现： 1. 利用自然语言处理技术，实现文件的快速检索和分类。 2. 借助机器学习算法，预测文件的使用频率和重要性，以便进行更有效的存储和备份。 3. 采用智能文档识别功能，自动提取文件中的关键信息，提高文件处理效率。 您可以根据科室的具体需求和文件特点，选择合适的 AI 技术和工具来优化文件管理流程。

以下是关于 AI 进行管理的相关内容： 中小企业利用人工智能（AI）进行转型中的管理风险和网络安全： 风险管理： 风险评估：使用 AI 工具准确预测和识别潜在风险，如财务风险、供应链风险等。根据企业需求选择适合的工具，如数据分析软件、预测模型等，并收集相关数据进行分析，以预测潜在风险及识别其来源和可能影响。 风险应对策略：基于 AI 分析结果制定相应策略，包括制定应急计划、调整业务策略等。执行策略并持续监控效果，根据市场和业务环境变化不断调整，定期复审风险评估模型和管理策略。 网络安全：AI 可增加网络安全能力，公司提供的网络安全服务正越来越多地使用 AI 来分析大量恶意软件数据，并以超人类速度响应网络安全漏洞。随着网络威胁的复杂性演变，AI 的模式识别和递归学习能力在主动网络防御中可能发挥越来越重要的作用。 A proinnovation approach 中的相关管理： 管理 AI 风险：监管机构和 AI 生命周期参与者应遵守英国的数据保护框架，参与者还提到了隐私原则，该原则嵌入在更广泛的监管考虑中。监管机构实施此原则可能要求相应的 AI 生命周期参与者定期测试或对系统的功能、弹性和安全性进行尽职调查。 原则：适当的透明度和可解释性。透明度指向相关人员传达关于 AI 系统的适当信息，可解释性指相关方能够访问、解释和理解 AI 系统的决策过程。适当的透明度和可解释性程度应与 AI 系统呈现的风险成正比，监管机构可能需要寻找方法支持和鼓励相关生命周期参与者实施适当的透明度措施。

要开发您所描述的涉及“个人多名片管理”等功能的小程序，以下是一些参考步骤和相关信息： 微信小程序开发基础： 1. 注册小程序：登录微信公众号首页，选取小程序，用新邮箱绑定注册。 2. 小程序信息填写：注册验证通过后，填写小程序信息和类目，名称可根据功能设定，头像可网上获取或利用工具生成。 3. 开发者工具下载：回到发布流程页面，点击“普通小程序开发者工具”，选择“微信开发者工具”，下载 windows 64 位版本。 4. 创建小程序项目：打开下载好的微信开发者工具，选择创建小程序。注意获取账号信息中的 id，选择不使用云服务，并选择 javascript 基础模板。 相关案例： 1. 有“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”的案例，演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。 2. “开发：GLM 等大模型外接数据库”的案例，可调整 prompt，匹配不同知识库，让 LLM 扮演不同角色，如财务分析师、智能客服等。 目前没有与您需求完全匹配的直接可用的开发案例，但您可以参考上述基础步骤和相关案例的思路，结合您的具体需求进行开发。