如何构建一个专属自己的智能体，用于撰写公司新闻稿，我会长期输入公司信息 请选择几家大模型公司的产品，具体说下操作步骤

构建自己专业领域的知识库可以按照以下步骤进行： 步骤一：明确知识库的目标和范围 首先，确定您想要涵盖的专业领域的具体范围和知识库的主要目标，例如是为了内部研究使用、对外分享知识还是其他特定用途。 步骤二：收集和整理资料 收集相关的文献、研究报告、实验数据、案例等各种资料，并对其进行分类和整理。 步骤三：选择合适的技术架构 1. 考虑使用数据库管理系统，如 MySQL、Oracle 等。 2. 或者采用知识图谱技术来构建更直观的知识关系。 步骤四：确定软硬件设备 1. 硬件方面，需要一台性能较好的计算机，具备足够的内存和存储空间。预算大约在 5000 10000 元，具体取决于配置要求。 2. 软件方面，需要操作系统（如 Windows 或 Linux）、数据库管理软件、文本编辑工具等。 步骤五：设计知识库的结构 规划好知识的分类体系、标签系统和索引方式，以便于快速检索和查找。 步骤六：数据录入和维护 将整理好的资料录入到知识库中，并定期更新和维护，确保知识的准确性和时效性。 步骤七：测试和优化 在初步构建完成后，进行测试，检查检索功能是否正常，知识的展示是否清晰，并根据测试结果进行优化。 需要注意的是，实际的预算和设备需求可能会因具体情况而有所不同，您可以根据自己的需求和资源进行调整。

以下是新手使用 ChatGPT 的操作步骤： 1. 获得 API Key（扣费凭证）： 以 OpenAI API 为例，您可以在这个页面找到 API Key：https://platform.openai.com/apikeys 。 打开后，点击「Create new secret key」即可获取。 请注意：通常，您需要绑定支付方式，才可以获取有效 Key。 2. 获得 API 使用的示例代码： 以 OpenAI API 为例，您可以在 Playground 这个页面获取 API 调用的示例代码：https://platform.openai.com/playground 。 并且可以将您和 GPT 的对话，转换成代码。 注意，这里有两个值可以定义，一个是： SYSTEM：对应 ChatGPT 里的 Instructions，用来定义这个 Bot 的功能/特点。 USER：对应 ChatGPT 里，用户发出的信息。 这里，我将 SYSTEM 定义成了缩略信息助手，而在 USER 中输入了文章内容。 运行后，结果很令人满意。 点击右上方 View Code，获取生成这一内容的示例代码。 3. 再问 ChatGPT：顺着之前的对话，让 ChatGPT 帮我们继续写代码。 4. 对于在 Colab 中抓取网页正文内容，如抓取 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 的正文内容： 在 Colab 中抓取网页的正文内容，您可以使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 首先，确保您已经在您的 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装，您可以使用以下命令安装： 然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容： 这段代码会打印出您提供的微信公众号文章的正文内容。请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。 运行您的代码： 先复制第一段：!pip install beautifulsoup4 requests ，运行后得到结果。 接下来，点击左上方「+代码」按钮，新建一个新的代码块。 最后，复制后面的代码，并运行，获得结果。

目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说，您可以按照以下思路进行尝试： 首先，您需要确定目标受众，即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次，选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点，学习如何有效地输入相关参数，如身高、体重、体型、个人风格偏好等，以获取准确的穿搭建议。 然后，根据生成的穿搭建议，寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系，获取商品的推广链接。 在推广方面，可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户，并建立良好的口碑。 同时，不断优化您的服务，根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是，实现兼职盈利需要一定的时间和努力，并且要确保所推荐的商品质量可靠，穿搭建议具有实用性和时尚感。

以下是一些写新闻稿好用的 AI 工具： 1. Copy.ai：功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 这些 AI 新闻写作工具都具有智能化的算法和丰富的模板库，可以帮助新闻从业人员快速生成高质量的新闻稿件，并提高工作效率。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些让 ChatGPT 帮助您产出更好的润色新闻稿的方法和相关信息： 1. 运用逆向提示词工程： 逆向提示词工程在写作领域具有广泛的应用性，运用这一技术，您创作出的文章会显得更自然，不会有那种明显的“由机器生成”的感觉。 对于润色新闻稿，您可以使用官方新闻风格的提示词：请以{文章摘要}为背景，写一篇 2000 字的新闻稿。写作要求包括以权威人物的观点或引用开头、描述当前政策或事件并提供日期和实际行动、插入专家观点或数据支持、使用中等长度的段落和复合句、保持中立的语气以正式和客观的风格进行、在句间使用转折或并列连接词、结尾时重回初始观点或引用并总结全文。例如，文章摘要为“周杰伦演唱会上受伤”。 2. 常见的文章润色 AI 工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。

构建一个用于撰写公司新闻稿的专属智能体，您可以按照以下步骤进行： 1. 明确需求和目标：确定您希望智能体生成的新闻稿的风格、格式、内容重点等方面的要求。 2. 数据收集与整理：长期输入公司的相关信息，包括但不限于公司的发展历程、业务范围、近期重大事件、领导讲话等。确保数据的准确性、完整性和时效性。 3. 选择合适的技术和平台：有许多自然语言处理和机器学习的框架和平台可供选择，例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 模型训练：使用收集到的数据对模型进行训练，不断调整参数以提高生成效果。 5. 测试与优化：在训练完成后，进行测试，查看生成的新闻稿是否符合预期，并根据测试结果对模型进行优化。 6. 持续学习与更新：随着公司的发展和信息的变化，持续为智能体提供新的数据，使其能够不断学习和改进。 需要注意的是，构建这样一个智能体需要一定的技术知识和实践经验，如果您不具备相关能力，可能需要寻求专业的技术团队或服务提供商的帮助。

开设一家 AI 数据标注公司需要以下落地和具体实操步骤： 1. 市场调研 了解当前 AI 数据标注市场的需求和趋势。 分析竞争对手的优势和不足。 2. 团队组建 招聘具备数据标注技能和经验的人员，包括标注员、质检员等。 对团队进行培训，确保他们熟悉标注规范和流程。 3. 制定标注规范 明确不同类型数据的标注标准和要求。 建立质量控制流程和标准。 4. 技术和工具准备 选择适合的数据标注工具和软件。 搭建稳定的 IT 基础设施，保障数据安全和存储。 5. 寻找客户和项目 与 AI 企业、科研机构等建立联系，争取合作机会。 展示公司的标注能力和优势。 6. 项目管理 合理安排标注任务，确保按时交付。 及时处理项目中的问题和变更。 7. 质量监控 定期对标注结果进行抽检和评估。 依据质量反馈对标注流程和人员进行调整和优化。 8. 合规与法律事务 确保公司的运营符合相关法律法规。 处理好数据隐私和知识产权等问题。 9. 财务管理 制定合理的预算和成本控制策略。 确保公司的资金流稳定。 10. 持续改进 关注行业动态，不断改进标注技术和流程。 提升公司的竞争力和服务质量。

以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。

由于您提供的内容中没有具体的相关信息，以下为您生成一份较为通用的房地产开发公司年度 AI 提升工作效率的工作策划示例，您可以根据实际情况进行调整和完善。 一、目标 通过在公司内部推广 AI 工具的使用，在本年度内实现各部门工作效率提升 30%以上，降低人力成本 15%左右，提高项目质量和客户满意度。 二、行动计划 1. 第一季度 进行市场调研，了解适合房地产开发行业的 AI 工具。 组织内部培训，让员工初步了解 AI 工具的应用。 2. 第二季度 针对各部门需求，选择并引入相应的 AI 工具进行试点应用。 建立数据收集和分析机制，为 AI 工具的优化提供支持。 3. 第三季度 对试点部门的应用效果进行评估和总结。 根据评估结果，对 AI 工具进行调整和优化。 4. 第四季度 在全公司范围内推广成熟的 AI 工具应用。 对全年的 AI 应用效果进行总结和评估。 三、团队人员需求及分工 1. 成立 AI 推广小组 组长：负责整体工作的规划和协调。 技术专家：负责 AI 工具的选型、配置和技术支持。 培训师：负责组织员工培训和指导使用。 数据分析师：负责收集和分析数据，为工具优化提供依据。 部门联络人：每个部门指定一名联络人，负责与推广小组沟通本部门的需求和问题。 四、具体 AI 工具及对应解决的问题 1. 智能客服系统 解决客户咨询响应不及时的问题，提高客户满意度。 2. 项目管理 AI 工具 优化项目进度安排和资源分配，提高项目管理效率。 3. 市场分析 AI 工具 精准分析市场趋势和客户需求，为项目定位提供依据。 五、需要费用明细及资源需求 1. 费用明细 AI 工具采购费用：万元。 培训费用：万元。 技术支持和维护费用：万元。 数据采集和分析费用：万元。 2. 资源需求 服务器和存储设备，以支持 AI 工具的运行和数据存储。 足够的网络带宽，确保数据传输的流畅性。 六、风险点 1. 员工对新技术的接受度和适应能力可能较低，需要加强培训和引导。 2. AI 工具的应用效果可能不如预期，需要及时调整和优化。 3. 数据安全和隐私保护可能存在风险，需要建立完善的防护机制。

以下是为物流公司信息系统管理员推荐的大模型入门经验： 一、什么是大模型 通俗来讲，大模型是通过输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。 二、数字化与 Embedding 数字化便于计算机处理，但为了让计算机理解 Token 之间的联系，还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为 embedding。常见的算法有： 1. 基于统计： Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量。 GloVe，基于词共现统计信息学习词向量。 2. 基于深度网络： CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量。 RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量。 3. 基于神经网络： BERT，基于 Transformer 和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练。 Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量。 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”，指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表 token 数只有 5 万左右。 参考：

以下是为您整理的最新国际 AI 资讯： 2024 年 2 月 5 日：百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群，这是国内首个正式点亮的自研万卡集群。 在 Lex Fridman 的播客中，Dylan Patel 和 Nathan Lambert 深入探讨了中国的 DeepSeek AI 模型，特别是 DeepSeekV3 和 DeepSeekR1。Nathan 强调 DeepSeek 是最开放的模型之一，采用 MIT 许可，鼓励商业用途，推动行业走向开源。 2025 年 AI 语音助手研究显示，语音技术是 AI 应用的关键，企业和用户都将受益。2024 年将是语音助手快速发展的时期，技术不断升级，市场竞争加剧，涌现出多种创业公司。未来，AI 语音将成为服务的“万能钥匙”，应用场景广泛，从医疗到教育，推动行业变革与创新。 2024 年 1 月 17 日：随着预训练技术遭遇瓶颈，GPT5 迟迟未能问世，从业者开始从不同角度寻找突破。以 o1 为标志，大模型正式迈入“PostTraining”时代；开源发展迅猛，Llama 3.1 首次击败闭源模型；中国本土大模型 DeepSeek V3，在 GPT4o 发布仅 7 个月后，用 1/10 算力实现了几乎同等水平。同时，大模型的日渐成熟也让产业重心从基础模型转向应用落地。AI 在编程领域爆发，“数字员工”崛起。 李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者，而非主导者，确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景，并提到正在推动的“空间智能”概念，旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为，未来这两者的界限将逐渐模糊，从而带来更大变革。

以下是关于在公司做小红书和公众号内容时使用 AI 工具的相关信息： 1. 卓 sir 利用 AI 工具完成 PPT 作业的经验： 卓 sir 在时间紧迫的情况下，出于对 AI 提效的好奇，决定自己先用 AI 工具完成电子商务组队的 PPT 汇报作业。 探索写 prompt 花费了 3 个小时，但最终成功完成了包括大纲内容、排版、动画等的 PPT，认为加上企业背景图片即可提交。 用到的 AI 工具为 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。 2. 12 月 25 日的 AI 资讯： Recraft AI 更新了 60 种新的图像风格，是一款可用于生成和编辑插画、海报、产品周边等的 AI 平面设计工具，对所有用户每日都有免费试用点数，并允许对生成的图像进行商业使用。地址：https://www.recraft.ai/ AI 公文智能体“学习强国公文助手”在文小言 APP 正式上线，可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。使用方式：下载文小言 APP，找寻学习强国公文助手。 3. 关于生成式 AI 内容的思考： 汉青老师分享提到生成式 AI 的内容仍和传统社交媒体内容共存，短期内可能因新鲜感获流量红利，但人们最终在意的仍是高质量内容。 虽掌握了各种先进工具，但应更关注内容，认真感受真实世界和身边普通人。对于如何与 AI 结合还没想好，需慢慢思考。 希望以上信息对您在公司利用 AI 工具做小红书和公众号内容有所帮助。

对扣子智能体进行专属训练时，需要注意以下要点： 1. 跳转设置：扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式。独立识别模式中每个节点都有一个独立识别模型，非独立模式则直接使用当前智能体模型进行判断，实际使用中推荐独立模式。 2. 独立模式的选择：独立模式有两种选择。第一种是面对通用指令时，选择已经训练好的、专门用于节点切换的大型模型，其优点是经过特定训练，无需额外操心设计。第二种是在遇到非常复杂的情景时，使用自定义的大型模型，可根据需求定制模型和编写特定提示词以适应复杂交互场景，但实际测试效果不理想，所以推荐使用第一种。 3. 关键注意点：在使用专门训练的意图识别模型进行节点切换时，要特别注意两个关键点。一是每个智能体的用途必须清晰明确，在设计和实现时要清楚标注其功能和目的，以确保系统能准确识别和响应用户意图。二是智能体的名称非常重要，应清晰、易于识别，便于系统识别和记忆。

要开发一款专属某行业的 AI ，可以参考以下要点： 1. 学习模式：AI 应像人类一样学习，例如在医疗保健领域，创建具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，反映对每个基本元素的理解或预测能力，可能会以与人脑皮层类似的方式发展，并针对特定任务专门设计神经架构。 2. 特定领域专家 AI：创建特定领域的专家 AI 比创建全能 AI 更容易，预计会创造许多专家 AI ，它们在编码、数据和测试方面采用多样化方法，并提供多种意见。 3. 现实世界互动：让熟练的人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习，同时避免复制危险的偏见。 4. 模型生态系统：以医疗保健为例，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规教育开始，再通过学徒实践，AI 学习也应如此，通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据。 5. 行业调研报告： 步骤：让 AI 阅读学习优秀行业调研报告，总结方法论和操作框架；询问收集行业数据时所用的一手和二手数据及靠谱资料收集网站；要求 AI 推荐行业信息网站和微信公众号，并输出行业调研报告框架；丰富框架每一章节内容。 注意事项：使报告有深度可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解，或深度咨询 AI 并借助其知识学习、研究和总结。 以上是关于如何做一款专属某行业的 AI 的相关内容。

要训练一个专属 Agent，以下是一些关键步骤和要点： 1. 明确目标：确定您希望 Agent 实现的特定目标，这将为训练提供方向。 2. 理解智能体的定义：智能体是能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 3. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 4. 反思和完善：让 Agent 能够对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，并针对未来步骤进行完善，提高最终结果质量。 5. 记忆管理：包括短期记忆，利用模型的短期记忆进行学习；长期记忆，通过外部向量存储和快速检索实现长时间信息保留和回忆。 6. 工具使用：训练 Agent 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 7. 评估工具使用能力：从调用 API 的能力、检索 API 的能力以及计划 API 超越检索和调用的能力这三个层面进行评估。 在训练过程中，还需要注意模型的上下文窗口长度有限，输入的剧集应足够短以构建多剧集历史，2 4 个剧集的多剧集上下文对于学习近乎最优的上下文强化学习算法是必要的，且上下文强化学习的涌现需要足够长的上下文。

以下是关于部署 Agent 专属的 web 端应用的相关内容： 在 Linux 上部署较为简单，前提是您有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。步骤如下： 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖（注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里）。 3. 启动 webui 的 demo 程序，然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。此 demo 提供了 3 个参数： server_name：服务器的 ip 地址，默认 0.0.0.0。 servic_port：即将开启的端口号。 local_path：模型存储的本地路径。 4. 第一次启动生成语音时，需查看控制台输出，会下载一些模型文件，可能因网络问题失败，但首次加载成功后后续会顺利。 5. 基于此基础可拓展，比如集成到 agent 的工具中，结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可设置的几个参数说明： text：指需要转换成语音的文字内容。 Refine text：选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed：语音种子，是一个用于选择声音类型的数字参数，默认值为 2，是很知性的女孩子的声音。 Text Seed：文本种子，是一个正整数参数，用于 refine 文本的停顿，实测文本的停顿设置会影响音色、音调。 额外提示词（可写在 input Text 里）：用于添加笑声、停顿等效果，例如。 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，支持开发者根据需求打造产品能力。 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：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供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。 以上信息仅供参考，您可根据自身需求选择适合的平台。

以下是关于“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的相关内容： 原本是一名 AIGC 创作者，在接触交易后，希望将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。学习交易知识后认识到，单纯迷信技术分析提高胜率实现长期稳定盈利对个人投资者不可行，心态关键。新人对交易理论不熟悉更致命，成熟交易员单一策略熟练运用能找进出点、良好心态能长期盈利，但不熟悉行情只能观望。借助 AI 分析行情，期望在不熟悉市场时找到合适进场点，提高资金使用效率，多种策略配合提高理论胜率（有统计数据显示几千名专业交易员一年里平均胜率 70）。 此外，还有以下 AI 与工作场景结合的案例： 1. 销售方面：包括话术总结优缺点、定制销售解决方案。 2. 客服方面：定制客服话术，有关键词库，如产品知识、使用方法等。 3. HR 方面：团队绩效管理，根据绩效数据输出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成回答。 另外，在七大行业的商业化应用中： 1. 企业运营：包括日常办公文档撰写整理、营销对话机器人等。 2. 教育：协助评估学生学习情况、定制学习内容等。 3. 游戏/媒体：如定制化游戏、出海文案生成等。 4. 零售/电商：包括舆情监测分析、品牌营销内容撰写等。 5. 金融/保险：如个人金融理财顾问、识别欺诈活动风险等。

打造专属自己的 AI 智能体并让保存的文献资料为自己专属分析，可参考以下步骤： 1. 设计 AI 智能体架构：先构思整个 AI 智能体的架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据：新建一个飞书多维表格，根据稍后读的管理需要，定义元数据字段，如“内容（超链接格式，显示页面标题，可点击跳转具体的页面）”“摘要（根据具体内容，总结内容主题、关键信息、阅读价值，并指出适合的读者群体）”“作者”“平台”“状态（阅读状态，收藏的默认态为“仅记录”）”“发布日期”“收集时间”等。您也可以直接复制准备好的模板：【模板】稍后读管理 3. 搭建整理入库工作流： 首先在 Coze 中逐步搭建 AI 智能体，搭建整理入库工作流。这是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。 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。 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址。为便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接，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。