写清搭建的coze类的智能体用到了什么样的技术，难点在哪里，起到了什么样的效果，如果用类似的方法，可以完成什么样的工作。

在 Coze 工作流中，消息节点在 Bot 中的使用如下： 1. 消息节点支持在工作流执行过程中返回响应内容，可解决回复消息内容多或工作流长导致用户无法及时收到响应的问题。它支持流式和非流式两种消息模式。 2. 一个消息节点包含以下配置： 输出变量：配置输出变量，可将其添加到下方的回答内容区域中，Bot 调用工作流时只会回复设定的“回答内容”，这些变量也可在配置卡片时使用。 回答内容：工作流运行时，Bot 将直接用这里指定的内容回复对话，可使用{{变量名}}的方式引用输出参数中的变量。 流式输出： 默认关闭，即采用非流式输出，待接收到全部消息内容后，再一次性输出全部消息内容。 开启流式输出后，上一节点一边生成回复内容，一边通过消息节点进行输出，不需要等待全部内容都加载完后再返回，类似于打字机的效果。 3. 在 Coze 中，消息组件是常用的工作流节点，用于实现工作流在执行途中与用户之间的交互。默认情况下，消息组件的流式输出功能是关闭的，当面对长文本或希望优化用户体验时，可以启用流式输出，以提升用户体验，例如在实时聊天 Agent 中，能显著提高用户的参与度和满意度。

搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，在搭建整理入库工作流时，首先新建工作流「url2table」，然后根据弹窗要求自定义工作流信息，并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式，由于篇幅原因不在此详述。

在 Coze 的 bot 中调用工作流的方式如下： 采用 32K 的 kimi 模型，只有一条工作流。该工具有 5 个按钮：A、B、C、重新开始、结束并总结。按 A/B/C 时，会直接输入对应的字母文字。按结束并总结时，输入的依旧只是文字：“结束并立即总结医学知识点”。点击“重新开始”时，会直接调用一个工作流“emergency”，且这个工作流有两个必选参数：“疾病设置”和“难度设置”。在实际体验过程中，仅在提供“疾病设置”和“难度设置”时，工作流被调用，其他时候没有触发任何工具和工作流。 在外层 bot 中封装工作流的步骤为：点击「发布」发布工作流后，创建一个 bot 进行最终的工作流封装。具体过程包括：创建 Bot；填写 Bot 介绍；切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”，因为此 Agent 只需在每次输入英文文章时返回精读结果，所以不需要用外层 bot 对输入进行其他任务理解，可直接调用工作流；把配置好的工作流添加到 Bot 中；填写开场白，引导用户使用，并关闭开场白预置问题，因为使用流程里用不到。

以下是关于 Coze 案例的相关信息： 一泽 Eze 的万字实践教程：全面入门 Coze 工作流，用其打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent，开源 AI Agent 从设计到落地的全过程思路，10 多项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 从案例入门：创作者将使用扣子 coze.cn 等平台创建智能体 Agent 的过程比喻为“捏 Bot”，最简单的 Bot 往往 1 分钟内可捏完。常见 Bot 有讲故事、减肥提醒、生成 PPT、真假新闻辨识、新闻资讯收集、扮演“甄嬛”等。 蓝衣剑客的四万字长文：在第五章节介绍后，大家对在 Coze 平台上创建工作流和 Bot 有初步了解。实际应用中常利用个性化生产力工具，由特定 Agent 或工作流组成以满足特定需求。这部分介绍一些与个人生产力系统相辅相成的案例，包括流程设计、多智能体框架及特定生产力工具中使用的提示词。由于篇幅有限，仅提供基本常用案例提示词，建议亲自动手实践以更好创建适合自己的生产力工具。

在 Coze 工作流中，开始节点的输入参数使用方式如下： 开始节点就像生产线的入口，负责定义启动工作流所需的输入参数，收集用户的输入。可以为每种输入取变量名并说明类型，以便后续分类识别与加工。 其中，{{BOT_USER_INPUT}}是默认变量，用于接收用户在外层 Bot 中的输入文本。在工作流模式下，通常应只保留 BOT_USER_INPUT 节点。 例如在记账案例中，开始节点定义一个{{prompt}}，把用户在 bot 输入的记账内容传入进来。在本案例中，不需要在开始节点配置额外变量，用户初始输入将通过{{BOT_USER_INPUT}}直接传入工作流启动后续环节。

以下是关于 Coze 的使用教程及相关信息： Coze 概述：字节的官方解释为，Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话，并能将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（访问需要突破网络限制的工具） 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 相关基础教程：

ComfyUI 生成视频的技术难点及相关内容如下： 运行 ComfyUI 并加载工作流：完成准备工作后运行 ComfyUI，默认版本存在不支持模型版本和 node 管理的问题，需安装 ComfyUI Manager 插件。再次运行 python main.py 会出现 Manager 菜单。工作流可下载后使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载，点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成，通过工作流上的绿色框查看运行进度，最后在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看生成好的视频。 显存溢出问题：若生成视频过程中出现显存溢出问题，需进一步处理。 ComfyUI 的特点：其核心在于自由和拓展，可自行调整以切合工作流甚至改造工作流，在 AI 发展迅速的时代保持灵活至关重要。能完成生成四格故事漫画、视频、写真、表情包、换脸、换装等，相关内容后续会一一讲解介绍。

SD 生成视频的技术难点主要包括以下方面： 1. 稳定性和闪烁问题：目前基本所有的 SD 生成视频都存在这方面的问题，不过上周发布的一个方案在很大程度上解决了此问题。该方案包括使用适应性扩散模型生成关键帧，并应用分层交叉帧约束来强制形状、纹理和颜色的一致性；通过时间感知的补丁匹配和帧混合将关键帧传播到其他帧。 2. 图像处理：如在生成视频时，抠图中间可能处理不彻底，最好先通过 PS 扣好模板再绘制背景。 3. 操作方法：生成视频的方法包括粗暴地替换，或者一帧一帧拆开然后利用 ControlNet + 局部重绘功能，每一帧做取模重绘，并尽量在同一语义下批量生成。 4. 关键词和反关键词设置：输入关键词如奶油的英文单词“Cream + Cake”（加强质感），反关键词如“Easynegative”（负能量），反复刷机以得到满意效果。 5. 模型和参数设置：例如选择合适的模型、设置采样器、CFG 尺度、种子、尺寸、VAE 等参数。

AI 要继续向前发展，面临着以下主要的技术难点和挑战： 1. 快速迭代带来的压力：AI 迭代速度极快，如一年或两年迭代的内容，当下一个月就可能发生变化，这使得相关从业者跟进步伐较为吃力。 2. 基建需求：如在 2024 年需搞好大模型、算力等方面的基建工作。 3. 应用端的发展：需要促进应用端的繁荣。 4. 技术推广：虽然在特定游戏环境中 AI 取得显著成果，但将其推广到更广泛、复杂的现实世界应用面临诸多挑战。例如，游戏环境通常封闭可控，而现实世界充满未知和不确定性；游戏中的胜利条件明确一致，而现实生活中的目标可能多样、冲突或随时间变化。 5. 共创模式的挑战：包括协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制等。

围棋人机博弈有用到智能算法的功能。 早期的国际象棋对弈程序是以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时，由于搜索空间巨大，采用了基于案例的推理，即从知识库中寻找相似案例来决定棋步。 现代能够战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习。例如，DeepMind 团队开发的新算法 Deep QNetwork（DQN）可以从经验中学习。2015 年 10 月 AlphaGo 项目首次在围棋中击败人类冠军李世石，之后的 AlphaGo Zero 用新的可以自我博弈的改进算法让人类在围棋领域难以翻盘。 AlphaGO 的价值网络和策略网络以人类高手的对弈数据以及 AI 自我博弈的数据为基础进行训练，并且与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了突破。

以下是为您整理的自学成为 AIGC 专家并应用于自媒体创作的步骤、方式和渠道： 步骤： 1. 从基础课程入手，通过网上的科普类教程了解 AIGC 的基本概念和知识。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档，深入理解每个参数的作用和设计原理。 3. 利用推荐的 Prompt 工具进行实践练习。 学习方式： 1. 观看相关视频，如“用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期”，了解 AI 大模型的原理等内容。 信息获取渠道： 1. 订阅一些 AI 信息源，包括公众号（如“卡尔的 AI 沃茨”）、Telegram 频道（如“黑洞资源笔记”“科技新闻投稿”“AI 探索指南”等）、微博、即刻等平台。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在自学 AIGC 的道路上取得成功！

AI 在法律行业中有以下应用方面： 1. 案例检索： 最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 Prompt 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 预计效果：AI 系统将检索相关数据库，找出符合要求的判例，并提炼出关键判决理由和结果，形成摘要报告。 2. 提供法律建议： 可以采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构，例如使用 SWOT 分析法来评估一个商业合同的优势、劣势、机会和威胁，从而帮助客户完成更明智的交易。 从多个角度进行思考，比如在分析一个商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手的行为、战略规划、财务状况以及市场前景等多个角度来思考诉讼策略，以确保为客户提供全面且深入的法律建议。 用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项，例如概括出 5 点关于案件处理的核心观点，并列出 7 点在案件推进中需要特别注意的事项。 使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt，让建议更有条理，通过 AI 给到更优质的信息。 赋予 AI 角色，比如“你是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析”，以更有效地利用其数据处理和模式识别能力，提升律师的工作效率。 3. 处理信息检索与整理任务：律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，迅速获得案件准备所需的素材，花更多时间进行法律分析。 4. 自动化处理文档：律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同，例如给出 prompt “根据提供的模板，自动生成一份关于 XX 事项的合同草案，并标注出需要人工审核的关键条款”，在保证合同质量的同时，大幅减少在文档起草和修订上的工作量。 5. 辅助整理案件事实和证据：在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中，律师依靠自己的专业进行分析，发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度，利用 AI 来辅助整理案件事实和证据，减少大量工作时间。

以下是为您提供的一门关于 ChatGPT 的课程大纲： 一、ChatGPT 入门 1. Chat GPT 的应用 内容生成：GPT 可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 聊天机器人：GPT 可以作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 问答系统：GPT 可以用于问答系统，为用户提供准确的答案。 文本摘要：GPT 可以生成文本的摘要或概述。 机器翻译：虽然 GPT 不是专门为机器翻译设计的，但它在这方面也有不错的表现。 群聊总结：实践群总结工具。 代码生成：GPT3 和其后续版本已经被证明可以生成代码片段，甚至帮助开发者解决编程问题。 教育：GPT 可以用于教育领域，帮助学生解答问题或提供学习材料。 浏览器插件：webpilot PDF 对话：演示 www.chatpdf.com 2. 现场操作演示案例 演示 https://chat.openai.com/ 演示 https://bard.google.com/extensions 演示 https://claude.ai/ 演示 二、预习周课程 1. AI 绘画电脑配置要求 2. 高效 AIGC 创意者的数字人工具包 3. SD 插件安装方法 4. 画静为动的 AIGC 视频制作讲解 三、基础操作课 1. AI 绘画通识课 2. AI 摄影虚拟的真实 3. AI 电影穿越的大门 四、核心范式课程 1. 词汇的纸牌屋 2. 核心范式应用 3. 控制随机性 五、SD WebUi 体系课程 1. SD 基础部署 2. SD 文生图 3. 图生图 4. 局部重绘 六、ChatGPT 体系课程 1. ChatGPT 基础 2. 核心文风 3. 格式 4. 思维模型 七、ComfyUI 与 AI 动画课程 1. 部署和基本概念 2. 基础工作流搭建 3. 动画工作流搭建 八、应对 SORA 的视听语言课程 1. 通识欢迎参加电影的葬礼 2. 影像赏析 3. 基础戏剧影视文学

Coscientist 是一个用于自动化化学研究的人工智能系统，其工作流程如下： 1. 文献搜索：当被问及能否合成某个分子 A 时，Coscientist 首先会在互联网上搜索相关的合成路线。 2. 协议选择：接着，根据搜索结果制定实验协议。 3. 翻译成代码：然后，将实验协议写成代码，以指导自动化实验设备。 4. 实验：最后，机器人根据代码执行实验任务。 这个过程是可迭代的，意味着 Coscientist 可以根据实验结果调整协议，以改进实验并实现预期目标。该系统利用大型语言模型来规划和实施化学任务，展示了人工智能在化学研究中的应用潜力。其价值在于能够提高化学研究的效率和创新性。

Coscientist 是一个用于自动化化学研究的人工智能系统，其工作流程如下： 1. 文献搜索：当被问及能否合成某个分子 A 时，Coscientist 首先会在互联网上搜索相关的合成路线。 2. 协议选择：接着，根据搜索结果制定实验协议。 3. 翻译成代码：然后，将实验协议写成代码，以指导自动化实验设备。 4. 实验：最后，机器人根据代码执行实验任务。 这个过程是可迭代的，意味着 Coscientist 可以根据实验结果调整协议，以改进实验并实现预期目标。该系统利用大型语言模型来规划和实施化学任务，展示了人工智能在化学研究中的应用潜力。您可以通过以下论文获取更详细的信息：https://www.nature.com/articles/s41586023067920