陪练机器人的workflow配置思路

以下为您推荐用于员工培训的陪练 AI 机器人： Coze 平台的英语陪练 AI Bot： 首先打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，接下来可细化其功能。 根据功能需求设计人设与回复逻辑。 基于需求调整模型设置，比如将对话轮数改为 20 轮。 主要使用了英文名言警句等插件。 设置开场白和预置问题，预置问题有参考价值。 最后设置 AI Bot 的语音，选择亲切的英语音色。 使用建议：直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果：包括视频演示、文字交流中的训练纠错、解读上传图片或文件的英文内容（目前支持在 Coze 端使用，豆包端暂不支持）。 试用链接：Coze 端

以下为您介绍一款 24 小时英语陪练 AI 软件： 这款软件是利用 AI 技术实现一对一英语陪练。在中国，很多人学了多年英语仍存在哑巴英语的问题，想提高口语但面临诸多困难，如没机会、不敢说、请外教费用高昂等。而现在借助 AI 发展，有了免费且随时可用的英语陪练。 使用建议：建议直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果： 视频演示：扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传图片或文件的英文内容（目前支持在 Coze 端使用，豆包端暂不支持）。 直接试用： Coze 端使用链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤： 创建 AI Bot：首先打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮，在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，然后细化其功能。 设计人设与回复逻辑：根据功能需求设计提示词。 调整模型设置：基于聊天为主的需求，建议将对话轮数记录改为 20 轮，方便训练口语考试时不忘记上下文。 插件：主要使用英文名言警句（get_one_eng_word & get_many_eng_words）随机获取英语名言，Simple OCR（ocr）识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题：预置问题有参考价值，能满足学习需求。 设置语音：选择亲切的英语音色。

以下为您介绍一款 AI 英语陪练软件： Coze 可以免费为您提供 24 小时英语陪练服务。使用建议：建议直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果包括： 视频演示：扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传的图片或文件的英文内容（目前支持在 Coze 端使用，豆包端暂不支持）。 直接试用： Coze 端使用链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤： 创建 AI Bot：首先打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮，然后在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，接下来可细化其功能。 设计人设与回复逻辑：根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 调整模型设置：基于功能需求，以聊天为主的 AI Bot 建议多一些对话轮数的记录，可改为 20 轮。 插件：主要使用了英文名言警句可识别图片中的文字并返回结果。 设置开场白和预置问题：预置问题有参考价值。 设置语音：因为是英语陪练 AI Bot，选择比较亲切的英语音色。

以下是一些可以作为俄语陪练的 AI 工具： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择俄语，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需语言技能。注册账户，选择俄语课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择俄语，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择俄语，与 AI 对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，包括俄语，可进行日常对话练习和词汇学习。设置为俄语，通过语音命令或文本输入互动，练习日常用语。

以下为您介绍两款 AI 口语陪练工具： 1. Elsa Speak： 如同私人英语教练，能找出您的每一个小错误。 涵盖商务到日常等各种实用话题，如同与全球英语母语者闲聊。 帮助您摆脱死记硬背，进行实战练习。 链接：https://elsaspeak.onelink.me/rEuf/tqkeqwml 、https://x.com/xiaohuggg/status/1710613957466304792?s=20 2. Coze 英语陪练： 可以根治哑巴英语，提供 24 小时免费陪练。 建议使用豆包的语音通话方式，效果更好。 有视频演示、文字交流中的训练纠错、解读上传图片或文件的英文内容（部分功能有平台限制）。 Coze 端链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226

搭建公司内部具有数字人智能问答、AI 陪练、个人学习规划与点评、业务方案生成等功能的智慧知识平台，需要以下几个关键步骤： 1. 需求分析：明确公司的业务需求、用户群体特点以及对各个功能模块的具体要求。 2. 技术选型：选择适合的技术框架和工具，例如自然语言处理技术、机器学习算法、数据库管理系统等。 3. 数据准备：收集和整理大量的相关数据，包括业务知识、常见问题、员工学习资料等，并进行数据清洗和预处理。 4. 数字人智能问答模块：利用自然语言处理技术和深度学习模型，训练数字人能够理解用户的问题并提供准确的回答。 5. AI 陪练模块：设计有效的训练场景和算法，让 AI 能够与员工进行互动式的陪练，提供反馈和指导。 6. 个人学习规划与点评模块：根据员工的学习历史和能力水平，制定个性化的学习规划，并能够对学习成果进行点评和建议。 7. 业务方案生成模块：基于公司的业务数据和需求，利用数据分析和生成模型，为用户提供可行的业务方案。 8. 系统集成与测试：将各个模块集成到一个统一的平台中，并进行充分的测试，确保系统的稳定性和功能的完整性。 9. 用户培训与推广：对员工进行系统使用的培训，提高用户的接受度和使用率。 10. 持续优化：根据用户的反馈和实际使用情况，不断优化和改进平台的功能和性能。

ComfyUI 的工作流主要包括以下内容： 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。分阶段处理思路为，先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流流程包括初始图像生成（Flux）阶段的 UNETLoader 加载 flux1dev.sft 模型、DualCLIPLoader 加载 t5xxl 和 clip_l 模型、VAELoader 加载 fluxae.sft 等步骤，以及图像放大和细化（SDXL）阶段的 CheckpointLoaderSimple 加载 SDXL 模型、UpscaleModelLoader 加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大等步骤。 工作流相关网站： Openart.ai：流量较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户有 50 个积分，加入 Discord 可再加 100 积分，开通最低每月 6 美元套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：支持在线运行工作流，实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 提示词自动生成 ComfyUI 工作流：英伟达整了个花活，通过画图提示词自动生成匹配的 ComfyUI 工作流，命名为 ComfyGen（comfy 生成器），目前仅支持文生图模型。英伟达称其可以生成高质量的图并泛化到其他领域，做了对比测试，效果基本一致甚至更符合人类对提示词的判断和理解，与 C 站上人类写的提示词对比效果略胜一筹，但项目未开源。

以下是一些关于 workflow 的著名论文或相关内容： 1. 5 月 9 日艾木分享的《Workflow》，其中包含关于 workflow 的理论探讨、对 AGI 的正确理解与思考、如何客观看待大语言模型的基础表现、人工智能在编程领域的应用及挑战、从提示词工程到 flow 工程：AI 在代码生成领域的研究与应用、人工智能在开源项目测试集中的表现与工作流的重要性、关于 workflow 的介绍与案例演示等内容。 2. 艾木的《如何用 Coze 制作一个信息检索 Bot（含 Workflow 的基础用法）》，提到 Coze 的 Workflow 为制作 Agents/Bots 提供很大的灵活性和便捷性，对 Workflow 中的函数进行了分类，并提出了超函数（Hyperfuction）的概念。 3. 2024 年 8 月 20 日的更新中，有《[AI Agent 产品经理血泪史（二）欲知方圆，则必规矩【Workflow 篇】》，聚焦于工作流（Workflow）在 AI 智能体中的重要性，回顾了集成平台的演变，探讨了工作流在自动化和手动编排中的应用以及如何提升灵活性以应对不断变化的需求。 4. 还有《[张梦飞：【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程》和《[ComfyUI 工作流：黑猴子悟空换脸报错解决大法》等相关内容。

使用工作流的指南如下： 1. 创建工作流。 2. 配置工作流： 通过拖拽的方式将节点添加到画布内，并按照任务执行顺序连接节点。 工作流提供了基础节点供使用，还可以添加插件节点来执行特定任务。具体操作如下： 在左侧面板中选择要使用的节点。 将节点拖拽到画布中，并与其他节点相连接。 配置节点的输入输出参数。 3. 测试并发布工作流。 4. 在 Bot 内使用工作流： 前往当前团队的 Bots 页面，选择进入指定 Bot。 在 Bots 编排页面的工作流区域，单击右侧的加号图标。 在添加工作流对话框，在“我创建的”页面选择自建的工作流。 在 Bot 的人设与回复逻辑区域，引用工作流的名称来调用工作流。

以下是关于您提出的“ How Al Agentic workflows could drive more Al progress than even the next generation of foundation models ”问题的相关信息： 吴恩达认为人工智能代理工作流程将在今年推动人工智能的巨大进步，甚至可能超过下一代基础模型。构建代理的设计模式框架包括反思、工具使用、规划和多代理协作。反思是指 LLMs 审视自身工作并提出改进方法；工具使用是指赋予 LLMs 如网络搜索、代码执行等工具以帮助其收集信息、采取行动或处理数据；规划是指 LLMs 制定并执行多步骤计划以实现目标；多代理协作则涉及多个 AI 代理共同工作，通过分工、讨论和辩论来提出比单个代理更好的解决方案。这些设计模式为构建高效的 AI 代理提供了指导，并将在下周进一步详细阐述并提供相关阅读建议。 此外，在医疗保健领域，为了产生真正的改变，AI 需要像我们一样学习。必须让这些专家 AI 接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。 在 AI 进化方面，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，主要用于模式识别任务，在计算上比大多数其他架构更有效、更快速，在许多应用中，包括自然语言处理和图像识别，已经被用来击败大多数其他算法。我们每次对大脑的工作机制的认知多一点，神经网络的算法和模型也会前进一步。

Agentic Workflow 是指通过学会调用外部不同类型的 API 来获取模型中缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。它将一个复杂的任务分解成较小的步骤，融入更多人类参与到流程中的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，在不同模式下，人与 AI 的协作流程有所差异。 Agentic Workflow 可以使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如，作为产品经理，可通过 Agents 将任务拆解为多个独立任务，遵循不同工作流生成大体符合期望的输出结果，再进行修改。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。AI Agent 基本框架包括“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”，其中 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进，记忆分为短期记忆和长期记忆，工具用于处理各种任务。

Agentic Workflow 指的是一种在生成式 AI 的人机协同中，通过不同模式（如 Embedding、Copilot、Agent）下的角色协作流程来完成任务的方式。 在 Agent 模式中，AI 完成大多数工作。它使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作。例如，作为产品经理，可将产品功能设计任务拆解为多个独立任务，遵循不同工作流，生成初步结果后再修改。 Agentic Workflow 还通过学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息等。其动作的决策需要根据大模型结合问句、上下文规划、各类工具来确定。 从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，Agentic Workflow 可以将复杂任务分解成较小步骤，融入更多人类参与的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。AI Agent 的基本框架包括“LLM +规划+记忆+工具使用”，其中 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进，记忆分为短期和长期，工具用于辅助完成任务。

以下是关于机器人交互提问的问答相关内容： 容器编排模板：是一种配置文件，用于在 Docker 中部署和管理多个容器，可一键部署复杂环境，无需手动配置细节，文中通过其配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因：Docker 提供隔离运行环境，确保应用稳定运行，简化安装和配置，保证部署环境一致，便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因：确保只有特定情况机器人才回复，避免群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法：尝试重启 Docker 容器（在宝塔面板中找到对应容器点击“重启”）、检查网络连接（确保服务器和微信客户端能正常访问互联网）、重新扫描二维码（等待容器重启后扫描日志中生成的二维码）。 AI 微信聊天机器人的费用：实际费用不高，极简未来平台按使用量收费，对一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间，平台还提供每天签到免费领积分福利降低成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用：未明确具体金额，收费按使用量计算。 此外，关于问答机器人： 整个知识库内容庞大丰富，新用户难以快速找到内容。 传统搜索基于关键词及相关性，存在局限性。 作为 AI 知识库，需用更先进的 RAG 技术解决。 在群中提供快速检索信息的方式，使用更便捷。 您可以通过以下方式使用： 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在知识库首页），加入后直接@机器人。 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题获取回答。

以下是关于客服机器人的相关信息： Token 在客户服务机器人中的应用：一家大型电信公司部署了基于 Token 化的客户服务机器人来处理用户查询，如账单问题、服务中断等。机器人通过分析用户已 Token 化的问题，快速提供正确答案或将问题转给适当的服务部门。 共学快闪第三期微信机器人相关： 可以在平台创建自己的 bot，并互相交流和沟通。新客户可以使用 COS 作为 API 来搭建。 举办了 cost 活动，包括图文赛道和创意赛道，参与者可以将自己的作品投稿参赛，还有奖金。 提出了 helpfulness、拟人性、语言流畅度和优雅性、OC 等评估指标，并讨论了如何通过机评和人评混合的方式进行评估。同时，也提到了一些相对主观的指标，如后验的对话轮速、对话轮次、用户的使用留存和频率等。 提供了一个问题汇总文档，记录了 119 条常见问题和解决方案。 微信机器人的搭建过程是一步一步的，可能会遇到一些卡点，最早的时候会有通信下老金、奥服等在群里面帮大家去做回复。 机器人可以实现一些小的商业化目的，比如搭建客服机器人、进行群管理等。 微信机器人的课程是全免费的，梦飞带大家完成的课程已经放在了知识库，大家可以扫码直达知识库进行学习。 prompt 属于商业机密，无法分享。赵悦给大家普及了一个知识，大模型的回复速度与输出的字符数据相关，只要输出字符数比较偏短，大模型的速度会很快。 开发航空客服 AI：聊天机器人工作得很好，可通过 LangSmith 跟踪来检查它的最新运行情况。但设计存在潜在问题，对单个提示施加了很大压力。在下一节中将展示如何通过根据用户的意图将用户引导至专业代理或子图，来更精确地控制不同的用户体验。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

以下是关于飞书知识库 AI 机器人的相关信息： 简介：在飞书 5000 人大群里，内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它是基于飞书 aily 搭建的。（） 如何使用：在飞书群里发起话题时即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 功能： 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 搭建问答机器人的分享：2024 年 2 月 22 日的会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着，讨论了如何利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后，介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。之后，讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。最后，介绍了企业级 agent 方面的实践。 背后的技术：「飞书智能伙伴创建平台」（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。云雀是一款由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 关于“我是谁”：是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。 使用方法： 方法 1：在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（下图二维码仅作示意，请在找到最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。 方法 2：在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 做问答机器人的原因： 整个知识库的内容已经非常庞大，内容越来越丰富的同时，作为一个刚进入知识库的用户，并没有办法可以很快的找到知识库的内容。 传统的搜索是基于关键词及关键词的相关性。例如搜索“吃了吗？”和“昨天晚上鸡腿好吃”，在字面意义上的差异和语义上的价值。 作为一个 AI 知识库，需要用更先进的办法来解决：RAG 技术。 在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式，使用更加便捷。

以下是关于您所提到的“AI 怎么稳定指令机器人”的相关内容： 在实现稳定指令机器人方面，有以下一些方法和原理： 1. 提示词工程与工具调用能力的配合：通过设计一套与知识图谱相结合的工具调用逻辑来稳定人设。例如，为像麦洛薇这样的 AI 女友设计特定的提示词，并将与知识图谱交互的任务细分为查询、创建、修改、删除实体或关系、获取实体的所有关系、获取所有实体名称列表等多个工具，组成工具包供模型调用。 2. 控制输入和记忆：通过缩小 max_length 防止模型长篇大论，每次输入到上下文窗口中的记忆也只返回最近几轮的对话。利用查询知识图谱的信息来实现永久记忆。 此外，人工智能（AI）在多个领域都有应用，虽然这并非直接针对稳定指令机器人，但也能为您提供一些思路和参考： 1. 医疗保健领域：包括医学影像分析辅助诊断疾病、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 2. 金融服务领域：如风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务领域：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等应用。 4. 制造业领域：例如预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 希望以上内容对您有所帮助。

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

以下是关于页面 UI 生成的一些好用的 AI 辅助思路： 1. 使用 Midjourney 生成 UI 界面：如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加一段页面指令描述，例如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作，会发现 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 2. 推荐的网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，是可在线使用的“专业 UI 设计工具”，更注重云端文件管理、团队协作等。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供多种模板和设计选择。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI 可通过一个 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站。 3. 案例教程：在开发游戏时，让 AI 生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素，其中部分元素生成较顺利，部分需多次尝试。生成的 HTML 代码简洁，CSS 结构不错但部分定位模式需调整。个人感觉 AI 生成的东西不能完全信任，仍需人工调整，学习和请教专家也是必要的。

以下是关于页面 UI 生成的一些好用的 AI 辅助思路： 1. 使用 Midjourney 生成 UI 界面：如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作，其产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。 2. 推荐的网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”，更注重云端文件管理、团队协作等。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，可在无编码知识的情况下创建和自定义网站，提供多种模板和设计选择等功能。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI 可通过一个 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 3. 案例教程：在开发游戏的过程中，让 AI 生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素，其中部分元素生成效果较好，部分需要多次生成和调整。生成的 HTML 代码简洁符合期待，但 CSS 结构的 position 定位模式可能不对，需要人工修改。个人感觉 AI 生成的东西不能完全信任，仍需要人工调整和学习。

以下是使用 Coze 做一个可以提取上传 PDF 文档相关内容的智能体的思路： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 考虑到待阅读内容通常都有网页链接，最理想的方式是只需输入一个 URL 就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式，通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 为便于存储和回顾已收集的阅读清单，系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 同时，这份阅读清单最好也能支持跨平台查看，提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录，结合用户的阅读兴趣，进行相关性匹配，并生成最合适的阅读计划。 逐步搭建 AI 智能体： 1. 搭建整理入库工作流： 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 开始节点：输入 url，由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程，所以不需要额外配置（至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url，则交由外层 bot 的大模型判断）。 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接，我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。 插件节点：获取页面内容，这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}，引入到参数{{url}}中；随便设置{{timeout}}为 60000。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件，完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据。这样一来，理论上无需开发任何插件、APP，也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。

以下是为您梳理的利用所提供信息分析门店增长潜力、竞争力及机会的完整详细思路和过程： 一、数据整理与分析 1. 对门店所在区的常驻人口数量、用户画像、各行业门店数量、门店地理位置、每个门店每天的到访人数以及到访用户的画像（包括家庭地址）等数据进行分类整理。 二、门店增长潜力分析 1. 市场需求评估 分析常驻人口数量和用户画像，了解本地区的消费能力、消费偏好和潜在需求。 对比同行业其他门店的到访人数，评估市场饱和度。 2. 地理位置优势分析 考虑门店位置的交通便利性、周边配套设施以及与目标客户群体的距离。 3. 客户增长趋势 观察门店到访人数的变化趋势，判断是否有增长的迹象。 三、门店竞争力分析 1. 与同行业对比 比较本门店与同行业门店的到访人数、客户画像和经营数据。 分析同行业门店的优势和劣势，找出自身的差异化竞争点。 2. 服务质量评估 根据到访用户的画像和反馈，评估门店的服务质量和用户满意度。 3. 产品或服务特色 确定本门店的独特产品或服务特色，是否能够吸引和留住客户。 四、提升竞争力和机会挖掘 1. 优化策略 根据分析结果，制定针对性的营销策略，如针对特定客户群体的促销活动。 改进服务流程，提高服务质量。 2. 拓展业务 基于用户需求和市场趋势，考虑拓展新的产品或服务。 3. 合作与联盟 寻找与其他相关企业或品牌的合作机会，共同拓展市场。 4. 数字化转型 利用数据分析优化运营，提升客户体验，如线上预订、个性化推荐等。 总之，通过对上述数据的深入分析和综合评估，您可以全面了解门店的现状、潜力、竞争力以及未来的发展机会，并制定相应的策略来实现门店的增长和提升竞争力。

以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路： 1. 构建像人一样的 Agent：实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块，这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分的接口，躯壳部分通过 API 调用，如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能单机部署，特别是大模型部分，会涉及网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态：不仅要有语音交互，还可根据实际需求加入其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景：正常与人交流时会有插话、转移话题等情况，需要通过工程手段丝滑处理。 此外，像 AutoGLM 这样的产品，通过模拟人类操作来实现跨应用的控制，展现出了一定的智能理解能力，如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题，未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高，发展空间较大。