在coze上做的bot，分享到豆包上后，其他用户搜不到是什么原因？

目前在将现实照片转换成动漫风格方面，以下为您推荐一些常见的网站和工具： 1. 美图秀秀：功能丰富，操作相对简单，有多种动漫风格转换效果可选。 2. 醒图：提供多种特效和滤镜，包括动漫风格的转换。 至于 Bot 方面，暂时没有特别突出和广泛使用的专门用于现实照片转动漫风格的 Bot。但您可以持续关注相关领域的发展，可能会有新的工具出现。

Agent 和 AIBot（Copilot）的区别主要体现在以下几个方面： 1. 能力和自主性：Agent 是融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，具有自主决策和行动能力，能理解并适应复杂环境，自主思考、制定计划并执行任务。Copilot 主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 2. 应用场景：Agent 主要应用于智能终端、智能座舱、汽车自动驾驶、工业机器人和人形机器人等领域。Copilot 多落地于协同办公场景，如微软的 Copilot Pro 赋能 Office 套件。 3. 开发重点：Copilot 的开发重点在于 Prompt Engineering，主要依赖于 LLM 的性能。Agent 的开发重点在于 Flow Engineering，在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 目前已发布的 AI Agent 以通用居多，在使用成本、速度、技术成熟度上仍存在一定局限，未来突破的关键在于计算机视觉等底层技术的突破。以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色。

Agent（智能体）和 ChatBot 聊天对话机器人存在以下差异： 任务执行方式：Agent 是执行特定任务的 AI 实体，拥有复杂的工作流程，可以迭代运行，模型本质上能够自我对话，无需人类驱动每一部分的交互；而 ChatBot 通常是用户提出问题后获得一个答案作为回应。 组成和功能：Agent 是大型语言模型（LLM）、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use）的集合，例如在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天、机器人等领域发挥作用；而 ChatBot 相对功能较为单一。 处理能力和效率：像 Coze Agent 这样的多 Agent 模式采用分布式计算范式，将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体并行处理，从而提高系统的处理能力和效率。 参考文章： https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02

在用户与 bot 对话时给用户赋予一个 ID 的方法如下： 在 Coze 平台上创建 Bot 时，选择多用户模式后，会自动新增一个 uuid 字段，用来标识用户，由系统自动生成。在 Prompt 中，使用 NL2SQL 操作数据表时不需要包含 uuid 字段，但在工作流中使用多用户模式时，需要包含 uuid 字段。 Bot ID 是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识，用于将用户的微信号与特定的 AI 机器人关联起来，确保机器人可以正确响应微信上的请求。

目前知识库中没有关于如何设计一个陪伴形态的 AI chatbot 的相关内容。但一般来说，设计这样的 chatbot 可以从以下几个方面考虑： 1. 明确目标用户和使用场景：了解用户的需求、年龄、兴趣等，以便为其提供个性化的陪伴。 2. 构建丰富的知识体系：涵盖各种话题，如情感交流、娱乐、生活建议等，以满足用户在不同方面的交流需求。 3. 设计自然流畅的语言交互：使 chatbot 的回答符合语言习惯，富有情感和亲和力。 4. 具备情感感知能力：能够理解用户的情绪，并做出相应的回应和安慰。 5. 不断优化和学习：根据用户的反馈和交互数据，持续改进 chatbot 的性能和回答质量。

以下是零成本、零代码搭建智能微信客服 Bot 的方法： 1. 进入 Bot 主页并开始创建 Bot，网址：https://www.coze.cn/home 。起个好名字，如“善良有爱专业的幼师”，头像可由 AI 生成，不喜欢可以重新生成并选择其中一个。 补充：创建 Bot 的方式有两种，分别是点击创建 Bot 和 Coze Assistant。主页上包含这两种方式，示例中是通过创建 Bot 创建的。侧边导航栏上一直存在创建 Bot 的方式，而仅有主页上存在 Coze Assistant。这两种方式的区别在于： 创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人。 Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人，从说出“我想创建 bot”开始，Coze 助理会引导创建，自动生成一系列内容，包括名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 另一种方法： 登录并注册 https://www.coze.cn/ 。 点击【创建 Bot】。 选择【工作空间】。 起一个【Bot 名称】。 输入【Bot 功能介绍】。 上传符合 Bot 的【图标】。 【点击确认】。 选择【大模型】（例如豆包角色扮演模型）。 制定【人设与回复逻辑】，可点击 https://www.coze.cn/s/i6J6ffEd/ 查看 prompt 。 输入【开场白】（选择其他大模型，就可以配合各种插件、知识库等）。 在【预览与调试】中测试自己的 Bot 。 点击【发布】，0 基础的巨简单 Bot 就完成了。例如参考《答案之书》创作的机器人“知知”。

以下是关于 Coze 0 基础开发 Agent 智能体的教程： 一、梳理手捏 AI Agent 的思路 在上篇文章中提到，Prompt 工程的必备能力是通过逻辑思考，从知识经验（KnowHow）中抽象表达出关键方法与要求，这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent，简单情况可分为 3 个步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法 总结任务目标与执行形式 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系 设计每个子任务的执行方法 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系 首先进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能。 其中，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应 1.2 分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平 二、全面评估并优化 Agent 效果 在获得了整个搭建好的工作流后，为了验证 Agent 的效果，一般需要进行如下操作： 1. 试运行整个工作流，验证整体运行效果（包括响应速度、生成质量） 2. 迭代优化工作流，提升性能 3. 在外层 bot 中封装工作流 4. 外层 bot 调试 5. 万事大吉，可以发布你的 bot 啦 如果您还不是很了解 Coze 的操作，可以按照上述步骤教学，完成 Agent 最后的测试与封装。

以下是关于如何详细学习 Coze 的一些资源和建议： 1. 蓝衣剑客的四万字长文，其中提到在深入探讨生产力工具的创新前，先了解如何在 Coze 上创建工作流，并将其配置到 Bot 上，这是掌握使用 Coze 的关键环节。新手建议从此处开始学习，熟悉操作的可跳过。 2. 一泽 Eze 的万字实践教程，通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定生成结构化内容的 AI Agent，包括开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10 多项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。文末“拓展阅读”中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容可供前置或拓展学习。此教程适合玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 3. 大圣的胎教级教程，包括 Coze 实操徒手捏 Bot 等内容。同时提到看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可联系作者或加入其免费知识星球（备注 AGI 知识库）。作者和艾木还打造了一款关于 AI Agent 的付费课程，相关信息可通过了解，感兴趣的可加作者 V 信咨询（备注：Coze 课程）。

以下是关于 Coze 的相关资源： 字节对 Coze 的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话。并且，可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。字节针对 Coze 部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html ） 相关教程：

以下是国内一些 AI 大模型的优势： 通义千问：由阿里云开发，能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口，在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言：在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音（云雀大模型）：暂未明确其独特优势。 智谱 AI（GLM 大模型）：暂未明确其独特优势。 中科院（紫东太初大模型）：暂未明确其独特优势。 百川智能（百川大模型）：暂未明确其独特优势。 商汤（日日新大模型）：暂未明确其独特优势。 MiniMax（ABAB 大模型）：目前不能进行自然语言交流，但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 需要注意的是，不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。

以下是一些更好地从 Coze 的知识库提取正确内容的方法： 1. 对于创建智能体的知识库： 注意本地 word 文件的处理，要合理拆分内容以提高训练数据准确度，比如将海报内容训练进知识库时，不能一股脑全部放入，应先放入 11 章的大章节名称内容，章节内详细内容要按固定方式进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 安装 Coze Scraper 用于采集数据： 扩展程序成功安装至浏览器后，登录，在左侧菜单栏选择一个工作区，在工作区内单击知识库页签，创建或点击已存在的知识库，在知识库页面单击新增单元，在文本格式页签下选择在线数据，然后单击下一步。接着单击手动采集，完成权限授予，输入要采集内容的网址，标注要提取的内容，查看数据确认无误后完成并采集。 3. 关于深入理解 RAG 中的文档切割： 包括定义和背景、算法种类、应用场景、发展趋势等方面。通过将长文档切割成小块，检索系统能更高效地找到用户查询所需的信息。

以下是关于 Coze 案例拆解的相关内容： 案例精选合集：。拆解列表在本页面子目录，如遇无法显示列表控件，请直接进入子目录。 一泽 Eze 的相关内容：万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力。 阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点：通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent；开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路；10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群：任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）；希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。

在豆包中使用 AI 提示词的情况如下： 对于当事人提供的证据发表质证意见或制定诉讼方案： 把 prompt 输入到豆包 AI 后，欢迎语按照 prompt 的指示输出，但后续提示有时不太切合主体，可能需要提示输入证据清单。 输入 4 份简单的证据后，能输出一份质证意见书。在格式和内容上，包括真实性、合法性、关联性、证明力和总结等方面，多数情况表现较好，但没有提示签署委托代理协议，经提示回复没问题。 对于律师答辩状： 输入 prompt 后，欢迎语很直接。 输入起诉状后，输出内容存在一些问题，如主体缺少答辩人、引用案由错误、未按 prompt 结构输出、引用法律错误、整体较简单且专业性一般等。 提示“请输出应诉方案”后，未按 prompt 结构输出，输出内容一般，整体方案框架没问题但需补充完整。经多次提示和调整，仍有改进空间。 另外，如果想为接入微信的 AI 赋予提示词，可以参考以下步骤： 1. 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。 2. 如果想更改提示词，可以返回“目录 4 里的第 17 步”，其中的中文部分便是设置 AI 提示词的地方，可以进行更改。 3. 此后，进行任何更改，都需要“返回首页右上角点击重启，重启一下服务器”。 4. 然后，重新在“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。 5. 关于添加插件，可以参考，讲解非常清晰。只要能完成上述步骤，相信插件的安装也能搞定。点击文章，会直接定位到该操作的那一步。

在扣子平台上，可以使用除豆包之外的其他模型，如 MiniMax、GLM、BaiChuan 等。不同模型能力各异，生成质量有所不同。一般性任务通常能一次性满足需求，专业性任务建议选择性能更好的模型并手动调整。 扣子是国内知名度较高的 AI 应用产品，功能丰富，支持知识库、工作流和插件等多种功能，其社区市场完善，用户可选择官方或其他用户创建的插件和内容。但普通版本和专业版主要接入国内模型，专业版只能选择豆包 pro 系列模型，可能存在性能问题，如批量处理时某些模型并发处理能力不稳定，长时间运行可能崩溃，且国内大模型在某些方面不够成熟，可能出现小问题。 在 Coze 上，GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好，适合处理精确输入输出任务，豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面表现出色，将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。

以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪聊天、答疑解惑，与搜索有较好的结合。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作，与钉钉有结合应用。 腾讯混元：相对较为低调，公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火：暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包：字节旗下产品，字节在 AI 领域有较大投入和决心，如推出多种相关产品和应用。 智普清言：暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是，这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。

以下是在豆包平台上搭建用于英语听说技能训练智能体的相关参考： 插件：扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求，还可自行制作添加所需的 API。 工作流：工作流如同可视化拼图游戏，由多个小块块（节点）组成，包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等。工作流开始和结束都有特定小块块，不同小块块所需信息有引用前面小块块给出的和自行设定的两种。 知识库：扣子的知识库功能强大，可上传和存储外部知识内容，提供多种查找方法，解决大模型的知识不足和幻觉问题。 开场白：添加开场白能提升用户体验，告知用户智能体的用途。 以 Dify 平台为例，创建智能体流的基本步骤为：选择“工作室”按钮，创建新的空白智能体，指定名称并点击“创建”按钮，然后进行编排。编排示例有涉及文本的缩写、扩写及总结。但实际工作中可能更复杂。

豆包是抖音旗下基于云雀大模型开发的 AI 智能助手。它具有多种功能，如提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等服务。能够回答各种问题并进行对话，帮助人们获取信息。用户可以和豆包畅聊任何感兴趣的话题，它能为用户答疑解惑、提供灵感、辅助创作。 豆包的访问网址是：https://www.doubao.com/ 。它具备语音识别和自然语言处理能力，支持多种交互方式。同时，还背靠抖音 C 端流量导入，在 2024 年 1 月的月活数达到 1757 万，位列中国 AIGC 应用月活跃用户数排行榜第一。此外，在相关的历史更新存档中，也有关于豆包的介绍和收录。