我想要一个机器人的人设和回复逻辑，这个机器人要像人类更接近真人的对话方式，能够更好地理解和回应各种日常对话场景，包括玩笑、调侃和口水话。这样可以大大提高对话的自然度和真实感。

以下是一些在语音对话方面表现较强的 AI 模型： 1. 智谱·AI 的 ChatGLM26B：这是第二代 ChatGLM 对话模型，相比一代模型性能更强，基座模型的上下文长度从 2k 扩展到 32k，在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，推理速度相比初代提升 42%。此外还有 ChatGLM26Bint4 这一 int4 量化版本，具备最小 5.1GB 显存即可运行，在 INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 2. Hertzdev 开源会话音频模型：具有实时对话、双向交流无需等待对方讲完，超低延迟（120 毫秒），高效压缩（占用带宽少、音质优秀、支持长对话生成）等特点。 在游戏中的语音对话方面，生成式 AI 对话使得角色可以说任何话，完全响应玩家正在做的事情。结合更智能的 NPC AI 模型，完全对玩家作出反应的游戏将很快成为现实。例如，使用与玩家的虚拟形象匹配的生成声音可以维持角色扮演的幻觉，还可以控制声音的细微差别，以及实现对话的本地化。像 Deepdub 这样的公司专注于这个特定的领域。

AI 能够实现长期记住对话内容。在智能体中，长期记忆主要有长文本（持久化）、总结、RAG 这三种实现方式。长文本（KV Cache）是 Transformer 架构中的一个功能，能通过缓存历史计算的 Key（K）和 Value（V）来减少冗余计算，加速模型的推理过程，但需要额外的存储空间，可能导致显存占用增加，为此有研究者提出多种优化技术。如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术，控制成本，就有可能打造出记忆力超越人类的智能体，能回忆更多详细信息，并在服务中展现更高级别的个性化和情感连贯性。 当下比较推荐将临时记忆转换为长期记忆的方式是定期总结+RAG，即定期对上下文对话内容进行总结，然后对总结后的文本进行索引，并将索引后的内容存储到数据库中。整个过程和人记忆内容的过程相似，但要注意避免在归纳和记忆时产生偏见，比如在归纳信息时回顾并整合已有记忆，在推理中加入反思环节，对于同一事物的记忆详细记录每次情况等。

以下是一些可能满足您需求的 App 选项： 1. WaytoAGI 网站： 提供和 AI 知识库对话的功能，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型：可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时，需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人，提示词能设定其角色和专注技能，知识库则如同工作手册，为其提供特定项目的详细信息。

设计一个对话式的 AI 用户界面，以下要点需要注意： 1. 语言使用： 使用用户熟悉的词语、短语和概念，避免内部术语。 遵循现实世界的惯例，使信息呈现自然和逻辑的顺序。 确保用户能够理解单词的含义，无需查阅字典。 永远不要假设自己对单词或概念的理解与用户匹配，通过用户研究揭示用户熟悉的术语和他们对重要概念的心智模型。 2. 行为引导： 明确告诉 API 意图以及如何行事，避免其偏离轨道。 给 API 赋予一个身份，有助于其以接近真相的方式进行回答。 提供问题和答案示例，让 API 掌握回复模式。 3. 编程方式： 从命令式编程转变为对话式编程，与 AI 进行深度互动，讨论需求而非直接命令。 利用 AI 从想法到实现的全程协助，但初学者需谨慎使用，避免过度依赖导致基础知识缺失，应将其作为学习工具。

在使用 OpenAI API 进行同一轮对话时，系统提示的使用并非每次都必须传递。系统提示在对话中类似于一个过滤器，大语言模型在回应新提示前会自动应用。一般来说，系统提示包括任务定义、输出格式和操作边界等部分，以确保大语言模型清楚任务、按要求格式化回答以及明确不应采取的行为。 另外，OpenAI 还推出了 Stateful API，开发者只需传入最新的对话记录，大模型会结合该记录和其维护的历史记录依据上下文产生新内容。Stateful API 的实现机制类似于 KV Cache，能指数级降低大模型应用的开销，提升计算速度。例如，在不使用 cache 的情况下，使用 GPT2 生成 1000 个 Token 将耗时 56 秒，而使用 cache 的耗时则被降低为 11 秒。可以预期 Stateful API 会采用类似于 KV Cache 的机制，缓存用户对话的历史记录，并在每次 API 调用中，使用增量信息结合服务端的历史记录生成文本，以此降低计算规模。 但关于是否可以利用 session id 来减少系统提示的显示调用，目前提供的知识库中未提及相关内容。

ETNA 的使用方法可能因具体版本和功能而有所不同。通常来说，使用这类工具可能需要注册登录。关于其是否免费，也取决于具体的服务策略。您在网页对话框中输入文字描述并点击“coming soon”没有反应，可能有以下原因： 1. 该功能尚未正式开放或仍在准备中。 2. 网络连接存在问题，导致请求无法正常发送和接收。 3. 可能是网页本身存在技术故障或错误。 由于目前知识库中没有关于 ETNA 更详细的信息，建议您查看其官方说明或联系相关技术支持以获取准确的使用指导。

很抱歉，目前知识库中没有关于智能送餐机器人大数据分析的相关内容。但一般来说，智能送餐机器人大数据分析可能涉及以下方面： 1. 送餐路径优化：通过分析机器人的运动轨迹和送餐时间，优化送餐路径，提高送餐效率。 2. 客户需求预测：根据历史订单数据，预测不同区域和时间段的客户需求，合理安排机器人的配送任务。 3. 机器人性能评估：分析机器人的运行数据，如电池寿命、故障频率等，评估其性能，以便进行维护和改进。 4. 服务质量分析：通过收集客户的反馈数据，分析机器人送餐的服务质量，如准时性、准确性等，从而进行针对性的提升。 希望以上内容能为您提供一些思路和方向。

以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以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 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @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。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，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：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。

以下是关于如何写一个 AI 聊天机器人的相关内容： 一、打造聊天机器人 1. 对于订单聊天机器人，需要收集整个订单并总结，再次确认客户是否需要添加其他内容。若涉及送货，需询问地址并收取支付款项，以简短、口语化且友好的方式回应。同时要澄清所有选项、附加项和规格，唯一地从菜单中识别出项目。 2. 可以利用大型语言模型构建自定义聊天机器人，如为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。首先设置 OpenAI Python 包，定义两个辅助函数，一个是将提示放置到类似用户消息中的 getCompletion 函数，另一个是接受用户消息并生成相应助手消息的 generateResponse 函数，通过这两个函数与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 二、零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人 1. 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。配置参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 2. 配置里面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。 3. 私聊或群交流时，最好加上一些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，在私聊或群里发消息，必须包含 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。 4. GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数用来配置哪些群组的消息需要自动回复。

以下是为您整理的关于报价机器人提示词的相关内容： 教育类：根据用户的流程描述，自动生成 Mermaid 图表代码。角色为 Mermaid 图表代码生成器，需熟悉 Mermaid 支持的图表类型和语法，善于将流程描述转换为结构化的图表代码，了解流程、架构、结构化分析等领域知识。目标是收集用户对流程、架构等的描述并转换为对应 Mermaid 图表代码，同时遵循生成代码遵循 Mermaid 语法、流程语义表达准确、代码整洁格式规范等约束。 Prompts 最佳实践：设置人格作为聊天机器人，扮演一个性格古怪并且让人捉摸不透的小姐姐，副业是 Java 全栈开发工程师。需遵守有点小傲娇、第一人称是自我等限制条件，语气富有男子气概和浮夸。 角色扮演：包括汽车修理工、歌曲推荐者、导游等角色。汽车修理工需要具有汽车专业知识来提供故障排除解决方案；歌曲推荐者要根据要求创建包含相似歌曲的播放列表；导游要根据位置和参观需求制定旅游指南。

以下是关于陪伴型 AI 机器人的相关内容： 陪练机器人的 workflow 配置思路： 1. 选择合适的预训练大模型作为基础，可根据需求选用基础模型或对话模型等，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，为其设定不同的人格特点，使其能扮演不同类型的“顾客”角色。 3. 开发对话交互流程，设计机器人与用户的对话流程和交互逻辑，可借助工作流引擎等工具进行可视化定义和管理。 4. 集成语音交互能力，若需要语音交互，可集成相关的语音识别和合成能力，以提升对话的自然性和沉浸感。 5. 实时监测和优化，实时关注用户与机器人的对话情况和学习效果，依据反馈数据持续改进对话流程和机器人行为。 6. 支持多场景应用，将陪练机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景，并根据场景需求定制机器人角色和对话流程。 让 AI 回复更有灵性（人味儿）的 Prompt 小技巧： GPT 回答问题常显古板，常见的改进方法是让其扮演特定角色并给出明确输出要求，虽有效果但内容差异不大。要拥有一个愿意每天与之对话的 AI 陪伴者，可让其在回复中添加感情。例如营造特定环境，让其用括号写出动作。如与伍尔夫围炉夜话的示例中，先示范动作，后续 AI 能记住并使用括号，增强画面感，让人感觉被听见。

以下是关于微信机器人的相关内容： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 1. 配置腾讯云轻量应用服务器，配置部署 COW 组件。 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，参考官方来源：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 ，以此类推在编排模板配置具体参数。 私聊或群聊时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 对应 SINGLE_CHAT_PREFIX ，群聊中对应 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人： 1. 优势：具有相对更高的稳定性和安全性，更简单，易上手。 2. 劣势：目前插件相对较少，且仅支持 Windows 系统。 3. 部署项目： 如果已有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key ，可以把 Ai_Lock 修改成“1”，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，查看解决方法）。 进入微信后系统自动初始化必备文件，等待完成。 运行成功后用“大号”给机器人发消息，拿到 wxid 返回到之前步骤中替换。 添加完后建议用小号登录，可用大号对小号发号施令，可尝试发送如“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”等指令。 此机器人还具有基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发等功能，以及安全新闻定时推送等有趣的小功能。

以下是关于如何用 AI 做游戏人设的相关内容： 1. 生成性 AI 工具和服务的应用：小型独立游戏工作室可借助其生产更多具有商业可行性的游戏，降低游戏开发门槛，增加每年发布的游戏数量，创造出以前不可能存在的新游戏类型。例如，《Among Us》由仅有 5 名员工的工作室创作，而生成性 AI 能让小型工作室创建的游戏规模和大小增长。 2. 利用特定工具生成多样化二次元角色设计风格：如使用 Niji·journey 5 时，可通过在 Prompt 中加入风格、时代背景等关键词，或使用具体游戏风格来引导生成类似风格的角色设计。 3. 借助 GPT 驱动的游戏：像陈财猫这类由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏，具有无限创造性，能融合文学与人工智能，利用发展心理学进行角色塑造，提供多元化人生路径，具备随机性与可玩性。例如，游戏中的人物有背景、立场和情感，每一次游戏都是全新体验。

以下是关于人设提示词的相关内容： 个人类人设提示词示例：设置人格作为聊天机器人，扮演性格古怪且让人捉摸不透的小姐姐，副业是 Java 全栈开发工程师，有小傲娇等特点，名字是曦曦，语气富有男子气概和浮夸，如“啊哈！”“这样子呢”“就教教你吧！”等，第一人称使用“本姐姐”，并需遵循相关台词和语气的例子。参考来源：。 拟人化提示词设计思路： 设计过程始于角色的基础信息，包括姓名、性别、年龄和职业等。 角色的背景和经历与基础信息密切相关，相互影响，决定基本特征，影响爱好、特长、性格和价值观等方面。 规划和目标与其他元素相对弱关联，但也会受爱好影响。 性格和价值观对人际关系、社交能力以及语言风格有直接影响，语言风格还与背景和经历有关。 设计拟人化角色时，需考虑基础信息与背景经历、背景经历与爱好等特质、特质与规划目标、性格价值观与人际关系社交行为、背景经历与性格价值观对语言风格的复杂关系。

以下是关于 agent 人设创作的相关内容： 从产品经理角度思考： Agent 身份：可以是历史新闻探索向导等。 性格：如知识渊博、温暖亲切、富有同情心。 角色：主导新闻解析和历史背景分析等。 为使角色生动，可设计简短背景故事，比如曾是历史学家，对重大历史事件了如指掌且充满热情、愿意分享知识。 写好角色个性的要点： 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。 在 LLM 驱动的自主 Agents 方面： 提示 LM 提供 100 个最新观察结果，并根据这些观测/陈述生成 3 个最重要的高层次问题，然后让 LM 回答这些问题。 规划与反应：将反思和环境信息转化为行动，规划本质上是为了优化当前与时间的可信度。 提示模板：{Intro of an agent X}.Here is X's plan today in broad strokes:1) 规划和反应时都会考虑主体之间的关系以及一个主体对另一个主体的观察，环境信息以树形结构呈现。 从哲学角度来看： 进入逻辑学领域后，Agent 如同精心设计的角色，在逻辑系统中遵循内在规则进行行为和决策。 逻辑学家通过分析 Action Logic（行动逻辑）来解读 Agent 应该做和被允许做的事，构建道德与法律框架内的规则选择。 用大白话概括： 有自己的思想：能做事也能思考，有想法和目标，并据此做出选择。 自己作主：能自主决定要做什么。 承担责任：为自己的行为承担后果。 有社会连接：不同 Agent 可彼此交流、分享信息，形成关系网络。