如何将扣子搭建的agent接入微信，成为一个有微信号的真人

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态） 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体） 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。

AI Agent 是当前 AI 领域中较为热门的概念，被认为是大模型未来的主要发展方向之一。 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM（语言模型）或大模型。为其增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。目前行业中主要使用 langchain 框架，将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。例如，给大模型提供长期记忆，相当于给予一个数据库工具让其记录重要信息；规划和行动则是在大模型的 prompt 层进行逻辑设计，如将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 从产品角度，Agent 可以有不同的设定。比如是一个历史新闻探索向导，身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析，还可以为其设计背景故事使其更加生动。 在人工智能领域，Agent 智能代理是一种能够感知环境并根据感知信息做出决策以实现特定目标的系统，能够自动执行任务，如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。

AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一，其发展具有以下特点和阶段： 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中，AI Agent 并非一蹴而就，其发展可分为几个阶段，并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期，符号人工智能作为主导范式，以对符号逻辑的依赖著称，代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强，缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色，例如智能摘要能辅助快速筛选信息，自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面，每个人应根据自身情况找到适合的工具，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。

以下是 AI Agent 或工作流的一些落地场景： Long horizon task 长期任务执行：Agent 能像称职的项目经理，分解大任务为小步骤，保持目标导向并适时调整策略。 多模态理解：Agent 能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式，全方位感知世界和任务上下文。 记忆与行动：通过先进的记忆机制，Agent 能积累经验，记住对话、操作步骤和效果，行动更精准高效。 自适应学习：从每次交互中吸取经验，不断完善策略，实现“智慧成长”。 在技术层面，有两条技术路线：以自主决策为核心的 LLM 控制流和以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统。Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol）提供了通用接口协议，将外部资源抽象为“上下文提供者”，便于模型与外部世界交互。 工作流驱动的 Agent 搭建，简单情况分为 3 个步骤：规划，包括制定任务关键方法、总结目标与执行形式、分解子任务等；实施，在 Coze 上搭建框架并分步构建和测试功能；完善，全面评估并优化效果。 典型例子如利用 Kimi Chat 进行网页搜索和总结分析。 包括 Agent 自行规划任务执行的工作流路径，适用于简单或线性流程。 多 Agent 协作，如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，让大语言模型扮演不同角色共同开发应用或复杂程序。 OpenAI 研究主管 Lilian Weng 提出 Agent 的基础架构为“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”，规划包括子目标分解、反思与改进。

AppAgent 是由腾讯开发的一种基于大型语言模型（LLM）的多模态 Agent 框架。 其主要特点和功能包括： 多模态代理：能够处理和理解多种类型的信息（如文本、图像、触控操作等）。 直观交互：通过模仿人类的直观动作（如点击和滑动屏幕）来与手机应用程序交互，能够在手机上执行各种任务，例如在社交媒体上发帖、帮用户撰写和发送邮件、使用地图、在线购物，甚至进行复杂的图像编辑等。 对于之后模仿数据的反利用也有不错的应用场景，例如互联网或 AI 或涉及到原型+UE 的工作都可以在基于模仿数据的基础上进行反推，进而让设计出的产品原型和 UE 交互更优解。 AppAgent 在 50 个任务上进行了广泛测试，涵盖了 10 种不同的应用程序。该项目由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发。 相关链接： 官方网站：https://appagentofficial.github.io 相关报道：https://x.com/xiaohuggg/status/1738083914193965528?s=20

Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动以实现特定目标的实体。它可以是软件程序，也可以是硬件设备。 从产品角度来看，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格，主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可设计背景故事，明确其起源、经历和动机，定义性格特点、说话方式和风格，以及设计对话风格和角色技能。 在结合大型语言模型（LLM）的情况下，LLM Agent 能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户的输入，并在此基础上进行智能决策和行动。其组成部分包括规划（负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估执行策略）、记忆（包括短期记忆用于存储对话上下文，长期记忆存储用户特征和业务数据）、工具（如 API 调用、插件扩展等辅助手段）和行动（将规划和记忆转换为具体输出，包括与外部环境的互动或工具调用）。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，还包括规划（子目标分解、反思完善）、记忆（短期记忆、长期记忆）和工具使用（调用外部 API 获取额外信息）等方面。

以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. JetBrains 自身的助手插件： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。

以下是关于将 AI 接入微信、钉钉聊天的相关信息： 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 作者为熊猫大侠，COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程： 。 可实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知：ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别在于需要接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： COW 全称 Chatgptonwechat，可在微信、飞书、钉钉等主流社交平台上实现对接各种大模型的功能。 在刚买的腾讯云服务器上通过 Docker 运行 COW，并将之前在极简未来平台创建的 API 信息填入其中。 使用 Docker 服务部署 COW 组件，宝塔面板可让技术小白以图形交互方式运维服务器，手动配置部署容器编排模板。

以下是为您生成的适用于使用 DeepSeek 写微信公众号文章的提示词： 我要写一篇关于软件分享或技术分享的微信公众号文章，文章标题要足够吸引人，以便能广泛传播。文章内容要详细且有条理，先介绍分享的软件或技术的基本情况，包括其功能、特点和优势；然后结合实际案例或个人使用体验，阐述其在实际应用中的效果和价值；最后总结并展望其未来的发展前景。请为我生成这样一篇完整的文章。

目前微信尚未直接接入 DeepSeek。但学而思已表示将接入 DeepSeek“深度思考模式”，预计在 2 月内陆续于相关机型上线；钉钉已经全面接入 DeepSeek 系列模型；扣子现已支持满血版 Deepseek 全家桶，R1 模型现支持所有用户免费体验，每个用户每日限 20 条对话。 如果您想使用 DeepSeek，可按以下步骤操作： 1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 关于 DeepSeek 提示词的设计思路： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻调试负担。 2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。 完整提示词版本为 v 1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】在前期为其提供了很多思考方向，以及 Thinking Claude（这个项目是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源）和 Claude 3.5 Sonnet（最得力的助手）。 如有任何问题请联系后台，电子邮箱：alolg@163.com

要将 Dify 的 API 接入微信小程序，您可以参考以下内容： 1. GitHub 上的相关项目：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 和 https://github.com/hanfangyuan4396/difyonwechat 。 2. API 扩展说明：https://docs.dify.ai/zhhans/guides/extension/apibasedextension ，但 0.8.3 版本可能不再使用（使用时可能需要自行修改或提交 PR）。 3. 接入企业微信的步骤： 创建聊天助手应用：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。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：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。 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

以下是关于微信机器人搭建和使用的相关内容： 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。 为机器人设置不一样的提示词，可返回“第三章，第 7 步”修改双引号内的 value 部分。 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。 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。 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 重点是在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人，配置参考来源为 https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置中的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，model 对应编排模板的 MODEL 等。 私聊或群交流时，最好加上前缀才触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，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。 参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 【共学最全版本】微信机器人共学教程第四天教程：FastGPT 教学部署项目： 打开相关页面，把 Administrators 改成“wxid_dna83ykqawl222”。 若已有 FastGPT 或 OpenAI 的 key，可把 Ai_Lock 修改成“1”，并在 OpenAI 处添加模型 key，填写格式参照原有格式；若暂时没有，可保持 Ai_Lock 是 0。 修改后点击保存，返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件双击开始运行。 运行后会弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，看解决方法）。 进入微信后系统会自动初始化必备文件，等待完成。 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到 wxid 返回到之前的步骤进行替换。 添加完后，建议使用小号登录，然后用大号对小号发指令，如“美女图片、美女视频、备案查询、归属查询、whois 查询、摸鱼日历、KFC 文案、周公解梦、天气查询、舔狗日记、星座查询、早安寄语、早报、晚报、Help”。

以下是一些微信机器人的工具及相关信息： 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 依赖工具： 安装了宝塔服务的轻量应用服务器 x 1（主要针对新手方便上手配置）。 设计好并授权发布到 API 功能的 Coze AI Bot x 1（对接到作为机器人的微信号上）。 闲置并且已通过实名认证的微信号 x 1（作为机器人的微信号）。 【智能体】用 Coze 在微信里搭建一个机器人，还能挖掘销售线索： 目的： 训练公司自有的数据，让机器人对外提供客服功能。 将训练好的机器人与公司的企业微信绑定，对外提供客服功能。 进阶版：同时根据客户咨询的信息，收集用户联系方式信息形成销售线索。 使用工具： 字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验：扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a 、B 站公开视频。 安仔：喂饭教程 Coze AI 机器人对接上我的微信群了！ 依赖工具： 安装了宝塔服务的轻量应用服务器 x 1（主要针对新手方便上手配置）。 设计好并授权发布到 API 功能的 Coze AI Bot x 1（对接到作为机器人的微信号上）。 闲置并且已通过实名认证的微信号 x 1（作为机器人的微信号）。 需要注意的是，对接国外版 Coze 平台需要部署的服务支持黑魔法。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。

以下是关于用扣子做自媒体创作智能体的相关信息： AI 智能体简介： AI Agent 即 AI 智能体，是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。目前不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力，能完成复杂工作，解决如 GPT 或文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题。 扣子（Coze）： 扣子是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，功能涵盖简单问答到复杂逻辑对话。开发完成后，可将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。其官网为：https://www.coze.cn/ 创建智能体： 创建智能体通常需要以下简单 3 步： 1. 起一个智能体的名称。 2. 写一段智能体的简单介绍，越详细越好，它会根据介绍智能生成符合主题的图标。 3. 点击确认，新的智能体就诞生了。 竖起耳朵听的编排： 1. 插件：插件像工具箱，里面可放一个或多个 API。扣子平台有很多不同类型插件，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，还可自己制作添加所需 API。 2. 工作流：工作流像可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，创造复杂稳定的业务流程。工作流由多个小块块（节点）组成，包括开始和结束的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作。在竖起耳朵听的智能体里用到了 5 个小块块，可回答带有图片口语的结果。 3. 知识库。

扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，搭建扣子智能体的门槛较低，无论有无编程基础均可操作。以下是关于扣子智能体搭建的相关信息： 菠萝作词家智能体：是专为音乐创作设计的辅助工具，能理解分析用户输入的提示词、情感基调、歌曲主题等信息并生成歌词。创建时需想一个名字，写一段详细介绍，然后点击确认即可。 竖起耳朵听智能体：创建需三步，先起一个名称，再写一段简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。 多模态资讯的跨平台推送智能体：可根据个人需求抓取、整理资讯并推送到多个平台。其视频演示地址为：https://www.bilibili.com/video/BV1RLaGeAE7Z/?vd_source=baeb68724c9458d179387d4bce43931c ；体验地址为：https://www.coze.cn/store/bot/7386884942153957391?panel=1&bid=6d2j6kkj04019 。 一般来说，创建扣子智能体首先要想一个智能体的名字，然后写一段该智能体的介绍（越详细越好，会根据介绍智能生成符合主题的图标），最后完成相关操作（如确认、创建头像等），一个新的智能体就诞生了。

扣子工作流可以实现上传图片并让 AI 理解图片内容。具体步骤如下： 1. 上传输入图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用。 2. 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息：通过封装的图片理解大模型和图片 OCR 等插件来实现。 3. 场景提示词优化/图像风格化处理。 4. 返回文本/图像结果。 在搭建工作流时，主要关注以下几个步骤： 1. 点击工作流后面的“➕”来添加一个工作流。 2. 点击创建工作流。 3. 给工作流起名字和描述，名字只能用字母、数字和下划线，描述清晰以便区分。 4. 初始化的工作流：左边有各种可用的插件和搭建 Agent 的工具，可通过点击加号或直接拖拽使用。插件一般有对应的参数说明，初始化后会生成开始模块和结束模块，且只能以开始模块启动，结束模块终结工作流。 此外，扣子平台具有以下特点和功能： 1. 集成了丰富的插件工具，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型，支持内置插件和自定义插件。 2. 提供简单易用的知识库功能来管理和存储数据，支持多种格式的数据上传，包括文本格式、表格格式，也支持本地文件和在线网页内容及 API JSON 数据的上传。 3. 具有持久化的记忆能力，可记住用户对话的重要参数或内容。 4. 工作流功能灵活，可通过拖拉拽的方式搭建处理逻辑复杂且稳定性要求高的任务流。

以下是关于扣子 AI 的相关信息： 讲师韦恩： 身份：智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家。 成就：荣获多家 AI 开发平台的比赛奖项，拥有 12 年程序开发背景，是多家企业的 AI 落地顾问。 承接业务：1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地。 课程内容： 入门课程：搭建证件照应用，需要有一定的智能体搭建基础。 进阶课程：邮票收藏馆搭建，需要有第一天的 AI 应用搭建基础。 课程收获： 完整构建一个中等复杂的扣子 AI 应用学习。 解决应用构建过程中的卡点，如页面布局、页面跳转、数据绑定、页面复用等。 获得一个价值万元的邮票收藏馆 AI 应用。 此外，还有骏老师关于如何用 AI 学习英语的相关内容，包括能打动人的文案相关的智能体（扣子“李教授文案馆”智能体）、同一句话多种输出方式相关的智能体（扣子“多风格翻译”智能体）以及英语学习助手智能体（豆包“英语学习助手”智能体），并提供了相应的链接。

如果您想做一个智能体专门帮您写各行各业的朋友圈收钱文案，可以参考以下步骤： 1. 明确智能体的名称和简介：例如可以命名为“朋友圈收钱文案生成器”，简介中说明其专注于为各行各业生成吸引人的收钱文案。 2. 确定应用场景和目标人群：目标人群可以是各类需要在朋友圈推广业务并收款的个人或团队。当前痛点可能包括难以创作出有吸引力和针对性的收钱文案，解决的问题是提供高效、优质且符合行业特点的文案生成服务。 3. 设计智能体的主要功能： 深度挖掘产品或服务的卖点。 生成符合用户需求和心理的优质文案。 能够适应不同行业的特点和需求。 4. 技术实现方面： 设计工作流，包括输入、对接知识库、借助模型处理、输出等环节。 建立相关的数据库，收集和整理各行各业的文案素材、营销知识等。 对收集的资料进行清洗和二次校对，确保准确性和专业性。 5. 商业化场景： 可以为个人创业者提供文案支持，帮助他们在朋友圈推广业务并收款。 为小型企业的营销团队服务，提升其在社交媒体上的营销效果。 需要注意的是，在医疗等严肃领域，为了保证回答的准确性，应约定回答只能来自于经过严格筛选和校对的知识库。

目前市面上常见的软件中，豆包暂时未获取到扣子或钉钉有此功能的相关信息。不过，像一些专门的自然语言处理和机器学习平台，如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等，在一定的技术支持和合规操作下，有可能实现您的需求。但需要注意的是，将大量以往的笔记用于训练模型可能涉及到数据隐私和版权等问题，需要谨慎处理。