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。

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。

Agentic Workflow 是一种基于 AI 的工作流管理方式，它可以帮助人们更高效地完成各种任务。以下是关于 Agentic Workflow 的一些介绍： 1. 专家代理：Agentic Workflow 中的专家代理是指具有特定领域和工具专长的 AI 模型，它们能够以步骤化、理性的方式帮助用户达成目标。 2. 工作流程：Agentic Workflow 的工作流程通常包括收集信息、初始化专家代理、持续支持用户直到目标完成等步骤。 3. Tool Use：Tool Use 是指 Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向于简单的或者一些线性流程的运行。 4. Planning：Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向于简单的或者一些线性流程的运行。 5. Multiagent Collaboration：通过学会调用外部不同类型 API 来获取模型（通常在预训练后很难修改）中缺少的额外信息，代码执行能力，访问专有信息源等（例如获取此时此刻的天气、联网网搜索等）。 6. Action（动作）：根据上述大模型结合问句（Query）、上下文的规划（Context）、各类工具，最终大模型才能决策出最终需要执行的动作是什么。 7. Productivity（效率）：Agentic Workflow 通过将一个复杂的任务分解成较小的步骤，在整个过程中中融入了更多人类参与到流程中的规划与定义。它减少了对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能，更丰富、更精确。 总的来说，Agentic Workflow 是一种将 AI 技术应用于工作流管理的方式，它可以帮助人们更高效地完成各种任务。

要创建一个固定 AI 聊天机器人，您可以按照以下步骤进行： 一、纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 （一）疑问解答 1. 宝塔面板提供了图形化的管理界面，操作简单直观，许多常见任务都可以通过点击按钮完成。 2. 丰富的在线资源：宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，您可以随时查阅。 3. 极简未来平台的支持：极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持，遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 4. 社群和论坛：加入相关的技术社群或论坛，向有经验的用户请教，也是一个很好的学习途径。 5. 定期备份和监控：设置定期备份和监控，确保在出现问题时可以及时恢复。 如果遇到问题，可以采取以下几种方式来解决： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可以帮助解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可以联系平台的技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关的技术社群，向有经验的用户请教，获取问题的解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 为了避免长时间不操作后忘记步骤，可以采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步的操作记录下来，制作成操作手册，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单的操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：可以录制自己的操作视频，作为教程，日后查看时更直观。 4. 自动化脚本：对于一些常见的运维任务，可以编写自动化脚本，简化操作步骤。 （二）开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 （1）配置部署 COW 组件 重点来了，在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中，我们需要修改一下里面的具体配置来串联我们的微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。这个配置的参考官方来源是这里：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config，当然我把主要的配置解释先给大家看一下： 从配置参数解释可以看到，其实配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL，以此类推我们就可以在编排模板去配置具体的配置参数了。所以以下是我们最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请大家替换为前面让大家预留好的对应值）： 这里要留意下，在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如我这里配置的是，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，你在私聊或者群里发消息，必须要包含 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。 还有这个参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST，它是用来配置哪些群组的消息需要自动回复的，比如我这里配置的是，即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。 （2）开放宝塔服务访问 从上图中可以看到，默认部署成功的服务器以及宝塔服务，它监听这 8888 端口作为自己的 Web UI 服务，我们需要将这个端口放行到公网上，这样才能让我们自己通过公网访问到宝塔服务。这句话对于小白来说可能有点难理解，我这里再给大家解释一下： 什么是端口： 计算机和服务器像是邮局，有很多不同的邮筒（端口）。 每个邮筒（端口）用于不同的信件类型（服务）。 例如，邮筒 80 号常用于网页浏览，而 8888 号在这里用来访问宝塔服务。 监听端口： 当我们说宝塔监听 8888 端口，意思是宝塔在这个邮筒里收发信息。 宝塔会通过 8888 端口接收你的指令，并返回结果。 公网访问： 服务器默认会保护自己，不让外部随便访问。 要让你的电脑通过互联网访问服务器上的宝塔服务，需要告诉服务器“开放”8888 号邮筒。 放行端口： 放行端口就像给邮筒一个“公开访问”的标志，允许互联网用户通过这个端口访问宝塔。 您需要在服务器的防火墙（保护罩）上设置规则，允许 8888 端口的连接。 现在我们要在服务器的防火墙上设置规则，允许 8888 号端口的连接。点击防火墙标签，然后点击添加规则添加以下这条规则： 防火墙规则添加成功后，我们就可以通过刚刚保存的公网地址访问到宝塔服务了，记得把刚刚获取到的宝塔管理员用户名和密码填入登录界面，就可以进入到宝塔的管理界面了。

客服机器人工作流的编写主要包括以下步骤： 1. 创建工作流： 在页面顶部进入工作流页面，并单击创建工作流。 设置工作流的名称与描述，并单击确认。清晰明确的工作流名称和描述，有助于大语言模型更好的理解工作流的功能。创建后页面会自动跳转至工作流的编辑页面，初始状态下工作流包含 Start 节点和 End 节点。Start 节点用于启动工作流，End 节点用于返回工作流的运行结果。 2. 配置工作流：添加工作流节点并按照要处理的用户任务顺序连接工作流。 3. 测试并发布工作流： 单击试运行。运行成功的节点边框会显示绿色，在各节点的右上角单击展开运行结果可查看节点的输出。 只有试运行成功时，才能单击发布。 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。 其他操作： 1. 复制工作流：在某一工作流的编辑页面，单击右上角的创建副本图标，可以将该工作流复制到您的工作流列表中。 2. 删除工作流：对于不再需要使用的工作流，您可以在工作流列表内找到该工作流，并在操作列单击删除图标。如果工作流已添加至 Bot，在删除时会同步删除 Bot 中的工作流。

对话机器人的工作流通常可以按照以下步骤进行编写： 1. 选择合适的预训练大模型作为基础： 根据需求选择基础模型、对话模型等，并通过 API 接口调用大模型的能力。 2. 设置机器人的人格和背景知识： 为机器人设置不同的人格特点和背景知识，使其能够扮演不同类型的“顾客”等角色。 3. 开发对话交互流程： 设计机器人与用户之间的对话流程和交互逻辑，可以使用工作流引擎等工具来可视化定义和管理对话流程。 4. 集成语音交互能力（如有需要）： 集成语音识别和合成的能力，提升对话的自然性和沉浸感。 5. 实时监测和优化： 实时监测用户与机器人的对话情况和学习效果，根据反馈数据持续优化对话流程和机器人行为。 6. 支持多场景应用： 将机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景，根据场景需求定制不同的机器人角色和对话流程。 以下是一些具体的工作流示例： 示例一：陪练机器人 第一步：开始节点，接收用户选择的小说人物角色名称。 第二步：知识库节点，将输入的小说角色名称作为 query 去知识库检索该角色的性格特点和经典台词。 第三步：大模型节点，让大模型对信息进行筛选，并采用 json 格式输出。 第四步：代码节点，对上游的输入数据进行规整，格式化输出。 第五步：text2image，引用上一步输出的 feature（用于描述人物性格和特点），作为 prompt，生成人物的角色照。 第六步：结束节点，输出人物台词和角色照。 示例二：小说人物角色对话机器人 第一步：开始节点，接收用户向小说人物角色提问的问题。 第二步：知识库节点，将问题作为 query 去小说内容中进行语义检索和全文检索。 第三步：大模型节点，让大模型根据问题和检索到的上下文信息，生成答案。 第四步：结束节点，输出答案，作为小说人物的回答。 在使用工作流时，还需要注意以下配置： 1. 配置数据库节点： 在工作流中支持添加数据库节点，可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用，支持完整读写模式。 2. 配置变量节点： 用于读取和写入 Bot 中的变量，需要搭配 Bot 使用，确保变量节点内的变量名称与 Bot 内的变量名称保持一致。 3. 引用数组和对象： 结束节点、消息节点和大语言模型 LLM 节点支持直接引用当前节点导入的参数，且支持联想，当输入“{{”后，能够自动关联所引用的数组/对象数据。 总的来说，对话机器人的工作流配置需要充分利用大模型能力，设计贴合实际需求的机器人角色和对话流程，并通过实时监测和优化不断提升应用效果，这需要综合运用 AI、工作流等技术手段。

以下是利用 Coze 开发语音对话聊天机器人的步骤： 1. 创建 AI Bot：首先打开 Coze 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，接下来细化其功能。 2. 设计人设与回复逻辑：根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 3. 调整模型设置：基于功能需求，以聊天为主，将对话轮数记录改为 20 轮，避免训练口语考试时忘记上下文。 4. 选择插件：主要使用了英文名言警句插件，用于识别图片中的文字并返回结果，以读取用户上传图片或文件的文字并处理。 5. 设置开场白和预置问题：预置问题有参考价值，符合学习需求者可能会问的相关问题。 6. 设置语音：因为是英语陪练 AI Bot，所以选择亲切的英语音色，而非中文音色。 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：使用 GPT48K 和 GPT4128K 等大型语言模型，并提供云雀语言模型，支持不同场景的对话交互。 2. 插件系统：集成超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，支持用户创建自定义插件扩展 Bot 能力。 3. 知识库功能：允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可上传多种格式文档或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力：提供数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计：通过拖拉拽方式搭建工作流，处理复杂任务流，提供大量灵活可组合的节点。 6. 多代理模式：一个机器人中可运行多个任务，添加多个代理，每个代理能独立执行特定任务。 7. 免费使用：对用户完全免费。 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。

以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话，并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤： 首先，对于小白来说，可以参考以下教程进行学习和操作： 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑，并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学，可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，不做讲解，复制粘贴即可。一步一图，保姆级指引。 本篇文章中，没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优，请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程： 这是一篇面向普通人的 RAG 科普，不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字，旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人，包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot： 学会将发布的图像流添加进 bot 中，并测试生成海报，解决无法在聊天界面显示图片的问题，重新调整图像流使其在对话窗口显示图片，最后发布 Bot。 通过这份教程，可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助，祝您编程顺利！

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。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

以下几种 AI 在思路分解方面具有一定的优势和特点： 1. 专家 AI：鉴于其神经网络基础，可能通过元学习更快地获得知识。通过构建系统深入探索其内部工作机制，能创造学习的飞轮，未来甚至可能成为下一代专家的教师，帮助我们将复杂问题一部分一部分地拆解研究。 2. ChatGPT：在某些实用向话题，如写代码、解数学题等方面表现相对稳定，能够为解决问题提供一定的思路。 3. 大语言模型：可以加速认知提升，指导学习。人类可以利用其培养结构化思维，将复杂问题分解成更小、更易管理的部分，并通过逻辑和有条理的步骤来解决，从而达到解决整体问题的目的。 需要注意的是，不同的 AI 在不同的场景和任务中表现各异，具体的效果还需根据实际需求和使用情况来评估。

以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。

目前对于适合国内新媒体平台（如抖音、小红书等）创意思路的 AI 软件，还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到，生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存，如小红书、抖音、微信等。短期内，大家可能因新鲜感获得流量红利，但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具，如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等，但在此我们先不讨论工具，而是专注于内容。让节奏慢下来，认真感受真实世界，关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材：“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的，只不过年轻的女孩在街上，孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意，年轻人手牵着怀孕的爱人，老母亲扶着女儿坐上电动车，这应该是这个世界最稳固的两种关系，而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利，比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势，其实唯一的优势是我们的劳动力，无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子，她瘦小，即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少，她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频，这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待，而图中的女孩看着让人垂头丧气，不仅是她，也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容，目前还没想好，也没完全想明白，需要慢慢思考和探索。