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：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，AI Agent 也像是在 RAG 的基础上更进一步。RAG 是给大模型一个浏览器工具使用，而 Agent 给了大模型更多工具，比如长期记忆（给大模型一个数据库工具记录重要信息）、规划和行动（在大模型的 prompt 层做逻辑，将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具）。 总的来说，AI Agent 代表了在流程中给大模型使用工具的能力，为大模型的应用提供了更广阔的空间。例如可以让大模型安排差旅，它会判断完成目标所需步骤，搜索近期差旅记录，在相关平台预订酒店和机票，最终完成任务。

AI 智能体（Agent）是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词，简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 在做 Agent 创业的公司有不少，C 端案例中，比如在社交方向，用户注册后先创建自己的 Agent，然后让其与他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后真人再介入，这是有趣的场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。B 端案例中，如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那么还有帮助 B 端商家搭建 Agent 的机会，类似 APP 时代专业做 APP 的。 此外，字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。还有一个情绪主题角色扮演小游戏，本文会按照需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接、总结的顺序进行介绍。智能体来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，这是帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪的手册，内涵多个相关的智能体。

以下是关于 Agent 的相关知识： 在人工智能领域，Agent 通常被定义为一种具有感知能力的实体，它能够通过对其所处环境的观察来做出相应的决策和反应。Agent 既可以是软件形式的程序，例如对话机器人，也可以具备物理形态，比如扫地机器人。 从产品经理角度思考 Agent： Agent 可以是一个历史新闻探索向导。 身份：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：主导新闻解析和历史背景分析。 为使角色更生动，可为其设计简短的背景故事，比如曾是一位对世界重大历史事件了如指掌、充满热情且愿意分享知识的历史学家。 写好角色个性的方法： 角色背景和身份：编写背景故事，明确起源、经历和动机。 性格和语气：定义性格特点，如友好、幽默、严肃或神秘；确定说话方式和风格。 角色互动方式：设计对话风格，从基本问答到深入讨论。 角色技能：明确核心功能，如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析；增加附加功能以提高吸引力和实用性。 “智能体”（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念，指的是一种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，也可以是硬件设备。

以下是一些可辅助您设计符合企业内部办公的 AI Agent 的资料和相关信息： Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot，能拓展 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，可将 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平台，支持开发者打造产品能力。 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：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，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。 AI Agent 的概念和组成： 1. LLM（大模型）：提供庞大的信息存储和处理能力，以理解和响应问题。 2. Planning（规划）：如同园丁制定种植计划，决定任务执行步骤。 3. Memory（记忆）：类似于园丁的笔记本，记录经验和已完成任务。 4. Tools（工具）：指可运用的各种软件和程序，帮助执行复杂任务。 AI Agent 的相关概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成，每个 Chain 可视为一个步骤，接受输入变量并产生输出变量，大部分是由大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可使用判定（甚至用 LLM 判定）让 Agent 走向不同的 Chain。 3. Tool：Agent 上的一次工具调用，如对互联网的搜索或对数据库的检索。 此外，还包括以下三种 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，如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体等。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈。 这三种 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），分析期间的历史对话，变更人物关系、反感度等，抽简对话内容提取信息成为“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）。 以上信息提供了关于 AI Agent 的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台和概念进行进一步探索和应用。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI agent 的相关信息： AI agent 是在 rag 的基础上更进一步，给大模型提供了更多工具，如长期记忆（相当于给大模型一个数据库工具记录重要信息）、规划和行动（在大模型的 prompt 层做逻辑，将目标拆解并输出固定格式的 action 指令给工具）。例如可以让大模型安排差旅，它会判断完成目标所需步骤，搜索差旅记录，预订酒店和机票等。 一些 Agent 构建平台包括： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力。 Microsoft 的 Copilot Studio：具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能，并能部署到多种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并能访问第三方数据和服务或执行工作流。 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。 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。 大型语言模型置于 Agent 的“大脑”或“控制器”核心位置，赋予强大语言理解和生成能力。通过多模态感知技术和工具利用策略扩展感知和行动范围，采用思维链和问题分解技术展现出推理和规划能力，能从反馈中学习并与环境互动，在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用，还能与其他 Agent 交流协作。

智能体（Agent）是指能够自主感知环境、做出决策并执行动作以实现特定目标的实体。 其技术原理包括： AppAgent 可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势，能够在手机上执行各种任务。它是一个基于大语言模型的多模态代理，能够处理和理解多种类型的信息（如文本、图像、触控操作等）。 沉浸式单机剧本杀 Bot 由多个 agent 共同协作完成，包括主持人 Agent 通过对话引导玩家，条件判断 Agent 负责解析玩家输入判断触发条件，以及通过对剧本内容进行向量化处理和构建索引来使剧情展开更流畅。 智能体的应用领域广泛，例如： 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。

以下是搭建微信对话 AI 的步骤： 1. 配置极简未来（Link.AI）平台 按照官方教程操作：https://docs.linkai.tech/platform/createapp ，学习补充：https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 注意以下几点： 教程中的应用是创建具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集，让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设，具体可看教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用，记住应用 ID，用于后续对接微信聊天机器人。 2. 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件，例如配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数来设定哪些群组的消息需要自动回复。 基于创建的模板切换到容器编排界面进行 COW 服务部署，等待部署成功。 3. 登录微信绑定 COW 组件 若扫描二维码等出现意外情况，可退回到容器配置处重启容器服务，重新扫码登录。 后续若想修改 COW 组件的配置，如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等，进入编排模板的配置界面修改参数，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。 至此，完成 COW 组件的部署和微信号的绑定，即可开始与机器人微信号进行对话。

将 Coze 平台上的 Bot 部署到微信小程序上可以参考以下步骤： 1. 通过 Coze 建立定时任务，执行工作流二，并添加如分析文章和搜索文章等能力，使其成为一个消息情报官的 Agent。 2. 发布到想要的平台，如微信小程序等。 3. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 Docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 在宝塔面板中操作，包括添加 Docker 中的“项目模板”等。 将编译好的内容复制进来，创建容器，选择容器编排，填入模板和名称。 查看运行情况，手动刷新日志，若看到“WeChat login success”，则成功将 Bot 接入微信。 4. 记下要对接的 Coze AI Bot 的 Bot ID，在其设计界面所在的链接中获取，然后将 Bot 发布到 Bot as API 上。

要将智能体发布到微信小程序中，可以参考以下步骤： 1. 在扣子平台创建智能体。 确保在 Bot 商店中能够搜到，例如可以搜索到画小二智能小助手，没有通过发布的无法获取 API。 注意添加知识库后要点击右上角的发布按钮。 2. 扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台（官网地址：https://www.coze.cn）。无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，并且可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。

在 Coze 中可以将智能体发布到微信小程序，具体步骤如下： 1. 点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，例如能搜索到画小二智能小助手，因为没有通过发布的无法获取到 API。 2. 然后点击右上角发布，机器人就可以工作了。 3. 设置完成相关内容之后，点击右上角的发布。

Bot 接入微信机器人可以实现语音聊天。具体步骤如下： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 2. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 3. 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 4. 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 5. 现实运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务。 6. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。此界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到“WeChat login success”，就成功将 Bot 接入微信中了。 7. 如果扫描二维码出现预料之外的情况，可以退回到容器配置处，重启容器服务，然后重新扫码登录。 8. 若想修改 COW 组件的配置，比如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，点击保存，然后回到容器编排界面重新部署新的容器编排即可。 至此，完成 COW 组件的部署和微信号的绑定，就可以开始与机器人微信号进行语音聊天了。

以下是在 Windows 部署微信机器人的详细步骤： 一、安装环境 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 python。 3. 粘贴入以下代码，确认是否有 pip。 4. 两步命令输入完，核对一下。如果有的话，会分别显示出版本号，可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。如果没有，需要按照以下步骤安装： 先进行 python 的安装，安装包已准备好，直接点击下载。 关闭窗口，再次运行那两行命令会发现已经有了。 二、部署项目 1. 下载 COW 机器人项目，解压缩。 2. 解压后，打开 COW 文件夹。 3. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 4. 在 Powershell 窗口中，粘贴进入：pip install r requirements.txt ，等待执行完成后，继续粘贴：pip install r requirementsoptional.txt 。 5. 上边的都执行完成后，关闭窗口。在当前目录下，找到 configtemplate.json 文件。 6. 新生成的便是配置文件，右键使用记事本打开这个文件，修改相应内容。 删除新文件里的所有代码。 复制提供的代码，粘贴到文件里，并找到第 4 行，把一开始注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里。 7. 保存上述文件，然后在当前文件下，找到 plugins/godcmd 文件夹，复制 config.json.template 重命名为 config.json 。 8. 双击 config.json，进入后，设置下 password 和 admin_users ，可以设置为和示例一样，后边再改，点击保存后关闭。 注意：本教程完成后，程序将在您的电脑本地运行，假如您关掉了窗口，那么进程也就结束。所以，如果您想让 AI 持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。Mac 系统步骤也是一样，只是打开命令符的命令些许不同，遇到问题问大模型就好了。 此外，还有基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署步骤： 1. 接下来，需要使用一个特定版本的微信，已为您准备好，点击下载，下载后直接替换安装。（安装后，有可能您在的群却显示退出，其实没事，发个消息就好了，并不是真的退出） 2. 下载 NGCbot 机器人项目，解压缩。 3. 解压后，打开 NGCbot 文件夹。 4. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 5. 打开 shell 窗口后，粘贴进入相关代码，并点击回车。 6. 粘贴进入相关代码，并点击回车，等待安装，安装完成后，关闭窗口即可。 7. 然后在当前的 NGCbot 文件夹下，找到 Config 文件，找到 config.yaml，右键选择打开方式，选择用记事本方式打开。 8. 打开后看到相应页面，把 Administrators 先改成特定内容。如果您已经有了 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，可以把这里的 Ai_Lock，修改成“1”。然后拉到最下边，在 OpenAI 那里，去添加您的 AI 模型 key。填写格式，参照原有的格式即可。

以下是一些可以找到扣子 COZE 使用学习视频的途径： 1. 您可以参考“蓝衣剑客：四万字长文带你通学扣子”中的相关内容，了解 COZE 的简介、功能、模型选择、插件系统等方面的信息。 2. 提前查看“Agent 搭建共学快闪 0507”中的共学资料，如： 3. 详细内容可至 Coze 官方手册了解：https://www.Coze.cn/docs/guides/knowledge 4. Coze 国内版地址：https://www.coze.cn/home 5. Coze 海外版地址：https://www.coze.com/home

要加入扣子通往 AGI 之路团队空间，您可以通过以下方式： 1. 参加扣子 AI 工坊（Coze AI Factory）活动，大赛由扣子主办，Intel 联合发起，设置图文创作、实用工具、互动创意三大赛道。鼓励专业人士及 AI 爱好者们制作 AI Bot 及创意使用 AI Bot。 社区提交（方便大家互相交流作品）：发布之后，可通过，欢迎大家互相学习点赞。 官方参赛投稿提交链接：发布 Bot 后，在 Bot 评论区带上扣子 AI 工坊+参加的赛道发帖，并将作品提交至。 2. 您还可以通过以下链接加入：coze.cn:👉🏻 https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY

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。

以下是关于扣子智能体搭建的相关知识： 在设计方面： 实现的是循环机制而非单向流程。若采用单向流程，会像工作流一样逐步跳转至最后一个智能体且无法跳转回初始状态。因此，设计多轮协作的智能体时，应在多智能体编排页面中将智能体的交互设计为闭环结构，以确保用户能在对话中自由切换，克服单向交互的限制。 以旅游场景为例，可设计三个智能体分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排。先写好提示词，做好全局人物设定，准备好后在扣子上进行编排。需注意跳转设置问题，扣子在节点切换提供独立和非独立两种识别模式，独立识别模式每个节点都有一个独立识别模型。 在插件和工作流方面： 插件如同工具箱，可包含一个或多个 API，扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行等，若现有的插件不符合需求，还可自行制作添加所需 API，能让智能体更强大。 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，适用于多步骤且对结果要求严格的任务。工作流由多个小块块（节点）组成，如大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等。

以下是关于扣子工作流搭建的相关视频内容： 景淮的视频： 主题：利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》（内涵 Coze 搭建视频教程） 内容： 上一周写的复刻和模仿《小林漫画》的帖子反响很好，很多朋友询问批量生产和制作的方法，以及国内没有 GPT 和 Claude 时的玩法。 带着大家搭建一个扣子（Coze）工作流来直接生成文字和图片。 本文会按照以下内容顺序进行：需求分析、扣子搭建、扣子使用链接分享、批量生产图片、总结。 需求分析方面，主要需求是国内可直接使用且能批量生产，选用扣子搭建工作流解决此问题，批量生产可能需要牺牲一定质量的文案和图片效果。 【保姆级教程】白嫖 Groq 平台算力（无需魔法，写在扣子收费前)的视频： 详细教程（动手动手~） 落地应用： 接入扣子工作流： 扣子工作流的搭建细节本篇不详细叙述，请移步 WaytoAGI 自学。 建立工作流，只需要一个代码节点，具体操作包括 Copy 以下代码进入代码节点，配置输入引用和输出等。 测试工作流，保证代码块有正常输出。 可以建立一个 Bot，来仅仅调用该工作流，建议不要发布，否则您的 Deno 代理流量可能被其他人用。 其他可自行发挥，如接入微信等。