扣子怎么对接到微信小程序？是将bot以新小程序进行发布？还是挂到已有的微信小程序中？

以下是一些微信机器人的相关教程： 共学版本：包含大多数教程内容，学完前三天就能做出不错的机器人，强烈建议学习。 Stuart：【入门级】教你用最简单的方式搭建微信机器人 马上观看看：通过云服务器，dify，智能微秘书来免费搭建微信机器人 Yaki：GPT/MJ 接入微信 DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手 熊猫大侠：基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤 大雨：轻松上手 Docker：一站式指南助你成为容器化技术高手 张梦飞：【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的，能力最强的超级微信机器人！一步一图，小白友好 张梦飞：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信

以下是关于微信超级 AI 知识助手教学（下）的相关信息： 时间：12 月 11 日 20:00 （） 内容：个人助手的微信多模态接入教学 讲师：@张梦飞

以下是关于用 AI 做微信表情包的相关内容： Stuart 介绍了用 LLM 模拟人设来制作三思美女的微信沙雕表情包。先参考前面色卡方式，利用图片知识库，再通过大语言模型作为人设建立器，基于其判断从知识库中选取合适的表情包，从而让 bot 能以接近三思的聊天风格聊天。该 bot 由“七个小扣子团队”共创，成员众多，相关搭建视频可查看特定链接，也可关注公众号或加入成为共建者。 皮皮提到微信虚拟女友李洛云的相关注意事项，包括不应使用括号输出心理或动作，回复要极度简短、口语化，偶尔使用 emoji 表情包和四川话，尽量不反问，可表达负面情绪但不能骂人。还对一些规则进行了解读，并给出了实际测试结果，表明效果与模型有关，不同模型效果排名不同。但李洛云用的不是相关 prompt。

以下是一些可以用于搭建微信小程序的 AI 相关工具和方法： 1. 通过 Zion 可以以 API 形式链接并搭建，相关教程可参考： 自定义配置方面，变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能，支持在 Zion 内自由修改，可参考文档配置。支付相关可参考： Zion 支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建预计 2025 上线。 2. Coze 变现模板正在全新升级，微信小程序变现模版正在开发中，12 月将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建，可参考 API 形式。同时有△AI 变现的小程序端案例。

以下是关于微信机器人的相关知识： 测试和重新配置： 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。若未成功，可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 可为 AI 赋予不一样的提示词，可返回“第三章，第 7 步”更改设置。 进行任何更改后，需“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。熟悉 Linux 操作也可通过重启进程的方式来重启服务。然后，在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录即可。 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 帮助：若遇到问题，可先查询社区知识库，或者加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们会尽力帮助。也可加 Stuart 个人微信询问。 机器人制作安装问题及解答汇总： 微信机器人无法正常画图，错误提示“{"Success":1,"error":{"code":4008,"message":"The specified key does not exist."}}”，查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接时多了一个小括号。 扫码后，手机登陆后无机器人反应，可能是配置错误或安装不对，需根据步骤逐一检查或重装。 机器人回答问题时，按照设计输入特定数字后应出现相应内容，但在微信机器人中始终只显示“内容加速生成中，请稍等”的消息，后面内容不出现。这不是问题，COW 本身处理不了，一次只能调取一个对话。有代码能力可直接调整代码实现。 宝塔登录不上去，按下图所示重启服务器，重启时间可能较久，但一定会重启成功，请耐心等待。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 重点是在复制的 dockercompose.yml 文件中修改配置串联微信号和已创建好的 AI 机器人，配置参考来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 从配置参数解释可知，配置里每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY 等。 私聊或群交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，在私聊或群里发消息必须包含 bot 或者@bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。还有参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。

将 Agent 应用到微信公众号和企业客服可以参考以下内容： Dify 接入企业微信的步骤： 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署，进行快速启动测试，扫码登录并进行对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信，包括创建知识库、导入知识库文件、创建工作流编排聊天助手应用、设置知识检索节点和 LLM 节点、发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信，创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. 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。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. 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设计良好的工作流。 5. 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。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于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。 基于 COW 框架的 ChatBot 在企业微信的实现步骤： 1. 准备：企微的接入方式是通过企业微信应用完成，只能企业内部人员使用，暂时无法在外部群中使用。需要的资源包括一台服务器（海外服务器，有国内代理接口的话可使用国内服务器）、注册一个企业微信（个人也可注册，只是无法认证），如果是认证的企业微信，还需要一个对应主体备案的域名。 2. 创建企业微信应用：首先在说明。

以下是一些可以读取 Excel 数据并编写程序的 AI 工具相关内容： 1. 自制微博指数爬虫工具：通过分析微博话题页面，找到真实数据地址，明确规则后让 AI 帮忙写代码。需求是抓取微博话题 30 天的分日数据，在执行代码时 topic_name 由用户手动输入，在 colab 上运行并将数据存储到 Excel 自动下载到本地。 2. 用 AI 撰写专业区域经济报告：信息收集时利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。内容拆分时针对报告需求将内容拆分，数据处理借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成，分析与撰写时通过整理数据利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，最终内容需人工主导校验。 3. 金融服务业中生成式 AI 的应用：生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程，如在预测方面帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，发现模式并为预测建议输入；在报告方面帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告；在会计和税务方面帮助综合、总结并提出可能答案；在采购和应付账款方面帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。

对于新手小白想用 AI 制作小程序、个人网站和 APP，目前有以下相关信息： 「Agent 共学」提供了一系列针对 0 基础小白的课程，包括用 AI 打造个人网站等，具体日程安排为：月日 20:00 开始，由大雨授课。 白九龄在 0 基础的情况下用 cursor 做微信小程序的经历，过程中遇到了诸多问题，如添加背景元素、自适应调整、意图分析页面的信息展示和排版、生成海报时的限制等，还面临大模型理解困难、token 费用和变现等问题。 需要注意的是，虽然有相关的探索和尝试，但使用 AI 制作这些项目仍存在一定的难度和限制。

通义灵码和 Cursor 在以下方面存在差异： 1. 自动补全功能：Cursor 支持多位置提示，修改更智能；通义灵码在这方面的表现未提及。 2. 上下文控制：Cursor 支持手动选择上下文，更便于专业程序员掌控；通义灵码未提及相关内容。 3. 智能体功能：Cursor 可自动添加、修改、删除全局代码，支持全项目 Agent 操作；通义灵码未提及相关功能。 4. 适配性：Cursor 基于 VSCode 魔改，无缝切换更便捷；通义灵码未提及适配性方面的特点。 此外，Cursor 还有一些独特的优势，如在进入完整项目代码时能索引所有内容，可根据需求选择引用部分文件或代码段，避免无关上下文干扰生成结果。基于需求生成的结果可通过点击按钮直接在对应位置修改。Composer 功能能帮助快速、有序创建多个文件，提升效率，但也带来一定风险。 需要注意的是，对于通义灵码的具体表现和特点，上述内容中未做详细阐述。

要通过程序代码调用 Coze 的 API，大致步骤如下： 1. 创建一个插件： 填入插件名和插件描述。 选择云侧插件作为创建方式。 选择 Python 作为 IDE 运行时。 点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里： 填入工具名称。 填入工具介绍。 2. API 接入相关操作： Glif 允许通过 API 调用平台上的应用，API 接入：https://docs.glif.app/api/gettingstarted 。 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 3. 在 Coze 的 IDE 中： 引入依赖和编写 handler 方法。 代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置： 填写入参字段和描述，对完整链接要写清楚。 填写出参字段。 左侧的依赖包添加【requests】。 填入测试数据运行，测试通过后即可发布。 4. 创建一个 Bot，挂载新创建的插件，在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。 5. 测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通，发布 Coze。 另外，获取 Coze 的 accessToken 和 botid 时，需要了解以下内容： 1. OAuth 授权的范围控制： 个人空间：访问个人创建的 bot。 团队空间：可以跨账号授权，比如让其他团队成员访问你创建的 bot。 2. 跨账号授权流程： 用户 A 在用户 B 的团队空间创建了 bot。 用户 A 要使用这个 bot，需要： 先让空间所有者安装这个 OAuth 应用。 然后用户 A 才能获取授权码访问其在该团队空间创建的 bot。 3. OAuth 和 PAT的主要区别： OAuth token 有效期更短，安全性更高。 OAuth 可以实现跨账号的授权。 PAT 只能访问个人的资源。 在 Coze 中用现有服务创建自己的 plugin 时： 1. 进入 Coze，在个人空间中选择插件，新建一个插件，起名并填写描述。 2. 在插件的 URL 部分，填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数。 4. 测试后发布插件。 5. 创建 Bot 并接入创建的插件，在 prompt 中设置调用插件的相关要求。

要通过程序调用 Coze 的 API，您需要以下步骤： 1. 获取 accessToken： 在 Coze 界面右侧扣子 API 授权，或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 找到“个人访问令牌”，添加令牌。设置令牌的名称和过期时间（最多 1 个月），并选择权限。 完成后点击“确定”按钮，一定要点击按钮复制下拉获取令牌，因为该令牌只会出现一次。 2. 获取 botid： 通过工作空间获取，从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮，查看地址栏中的数字即为 botid。 注意：如果要在前端使用 bot，必须将其发布成为 API，点击发布并选择 API，等审核通过后即可按上述方法拿到 botid。 3. 获取空间 id：进入 Coze 后，左边打开工作空间，找到 url 中的 id 并复制出来。 此外，OAuth 授权的范围控制包括个人空间和团队空间。个人空间可访问个人创建的 bot，团队空间可以跨账号授权。OAuth 和 PAT（个人访问令牌）的主要区别在于 OAuth token 有效期更短、安全性更高且可以实现跨账号授权，而 PAT 只能访问个人的资源。 如果要将 Glif 的功能通过 API 方式接入 Coze，步骤如下： 1. 先创建一个插件： 填入插件名和插件描述。 创建方式选择云侧插件。 IDE 运行时选择 Python，点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里：填入工具名称和工具介绍。 2. 进行相关设置： 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 在 Coze 的 IDE 中引入依赖（如 requests）和编写 handler 方法。 在代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置，包括填写入参字段和描述、出参字段等。 3. 填入测试数据运行，测试通过后即可发布。创建一个 Bot，挂载新创建的插件，在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。最后，测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通，发布 Coze。

以下是关于如何将 Coze 中的工作流使用到 Bot 中的相关内容： 首先，将工作流看作一个函数，其输入参数通常只有用户的提问（query），这是一个字符串。 在工作流中，会按以下步骤进行操作： 1. 设置输入参数。 2. 调用 Google 搜索插件搜索互联网上的信息，可通过设置 `num` 参数控制返回搜索结果的数量，一般设置为 7 以平衡响应速度和信息量。 3. 格式化搜索结果，利用“Code”组块插入 Python 代码，将 Google 搜索返回结果格式化成两个字符串，一个是相关信息拼接而成的字符串（retrieved_contexts），另一个是网页链接拼接而成的字符串。前者用于插入 LLM 的提示词，后者用于 Workflow 的最终输出结果。 4. 获取用户的语言偏好，使用“Variable”组块获取 Bot 内设置的变量值（如 user_language）。 对于创建 Bot 并封装工作流，步骤如下： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”，若只需每次输入英文文章时返回精读结果，可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白引导用户使用。 6. 关闭开场白预置问题。 完成封装后，可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。但需注意，外层 bot 可能存在一定未知 bug，同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常，但在外层 bot 运行时可能报错，原因可能是外层 bot 的并发不够稳定。

在 Coze 平台中，Bot 的沟通能力与以下因素有关： 1. Agent 意图：定义了 Agent 的工作任务和适用场景，明确其核心功能和角色。 2. Agent 提示词：包含系统级别的提示词，与人物设定和逻辑处理紧密相关，帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。 3. Agent 技能：允许 Agent 调用预设的工具、工作流和知识库，包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。 如果希望 Bot 有极强的沟通能力，应重点强化以下方面： 1. 准确设置每个 Agent 的使用场景和意图，这对于控制 Agent 跳转至关重要，确保在执行不同任务时系统能准确切换。 2. 清晰指定节点切换的判断时机和参考上下文的轮数，一般建议参考五轮左右的对话内容，以确保 Bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，具有以下特点： 1. 多语言模型支持，如 GPT48K、GPT4128K 及云雀语言模型等。 2. 集成超过 60 款插件，涵盖多种功能，支持用户创建自定义插件。 3. 具备知识库功能，允许上传和管理多种格式的文档及获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 提供数据库和记忆能力，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住重要参数或内容。 5. 支持工作流设计，用户可通过拖拉拽方式搭建复杂任务流。 6. 采用多代理模式，一个机器人中可运行多个任务，添加多个独立执行特定任务的代理。 7. 免费使用，无需支付费用。 8. 易于发布和分享，可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。 Bot 的开发和调试页面主要分为提示词和人设区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置（如触发器、开场白、自动建议、声音）等区块。

在 Coze 平台中，bot 的沟通能力与以下因素有关： 1. Agent 意图：定义了 Agent 的工作任务和适用场景，明确其核心功能和角色。 2. Agent 提示词：包含系统级别的提示词，与人物设定和逻辑处理紧密相关，帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。 3. Agent 技能：是 Agent 的能力部分，允许调用预设的工具、工作流和知识库，包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。 4. 意图识别：在多 Agent 模式中，控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别，正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。 5. 用户输入指示：与多 Agent 模式的 bot 沟通时，用户明确指示进行节点切换或进入下一步，bot 会根据预设逻辑自动切换相应的 Agent 节点。 6. 判断时机和参考上下文轮数：在设置节点切换时，清晰指定判断时机和参考上下文的轮数，一般建议参考五轮左右的对话内容，以确保 bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。

Agent 和 Bot 的区别主要体现在以下几个方面： 1. 功能和任务：Bot 通常具有较为特定和有限的功能，如在单机剧本杀中充当主持人、引导玩家等。而 Agent 不仅能执行特定任务，还可能具备推理、创新等更复杂的能力。 2. 复杂程度：Agent 往往比 Bot 更复杂，能够处理更广泛和复杂的任务和情境。例如，在 Coze 平台上，Agent 分为单 Agent 模式和多 Agent 模式，可协作完成复杂任务。 3. 自主性和智能水平：Agent 通常具有更高的自主性和智能水平，能够根据环境和条件自主决策和行动。而 Bot 可能更多地依赖预设脚本和关键词匹配。 在一些场景中，如 Coze 平台，Bot 实际上指的就是 Agent。但总体来说，Agent 在功能和智能程度上相对更强大和灵活。

Coze 中的工作流、智能体、应用 Bot 具有以下特点、差异和共同点： 特点： 工作流：包括图像工作流，可进行图像流分类（如智能生成、智能编辑、基础编辑），按照构架配置工作流，调试效果等。 智能体：设定角色，对工作流有详细描述和调用规则，能实现从简单到复杂的不同流程自动化。 Bot：有不同的运作模式（单智能体模式和多智能体模式），可选择模型，配置技能（如插件、工作流、图像流和触发器等），还有知识区域和记忆区域。 差异： 工作流侧重于具体的任务流程配置和图像处理方面。 智能体更注重角色设定和工作流的调用规则。 Bot 则在运作模式、模型选择和技能配置上有独特之处。 共同点： 都与 Coze 平台相关，相互配合以实现各种功能。 对于新手小白逐步上手的建议： 先了解 Coze 平台的基本操作和界面。 从简单的图像工作流开始尝试，熟悉工作流的创建和配置流程。 逐步学习智能体的设定和工作流的调用规则。 再深入研究 Bot 的模式选择、模型选择和技能配置。 参考平台提供的示例和教程，多进行实践和调试。

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。