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。

以下是关于如何学习提示词技术的一些建议： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 避免 AI 幻觉的技巧： 明确要求 AI 引用可靠来源，如在询问历史事件时，要求引用权威的历史文献；询问科学事实时，要求引用已发表的科研论文；询问法律条款时，要求引用官方的法律文件。 要求 AI 提供详细的推理过程，例如在询问数学公式时，要求展示推导过程；询问代码功能时，要求逐行解释代码的含义。 明确限制 AI 的生成范围，例如在询问名人名言时，指定名人的姓名和相关主题；询问新闻事件时，指定事件的时间范围和相关关键词。 4. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中获取。 5. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出结果提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 6. 活用提示工程工具：目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 7. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 总之，精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，通过多实践、多学习、多总结，最终可以掌握提示词技术的窍门。

使用 COZE 搭建智能体的步骤如下： 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路： 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力，即通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求，这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括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。 实施：分步构建和测试 Agent 功能。 完善：全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能。 其中，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果： 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。

通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐，具体步骤如下： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”（实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入）、自动化“整理入库”（自动整理每条内容的关键信息，支持跨平台查看）、智能“选择”推荐（根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划）。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 经过配置得到两个可用工作流（整理入库、选择内容），将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词，完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+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： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 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，附有相关 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。 此外，还有以下关于 Coze 的介绍： Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，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，国内网络即可正常访问。 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（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），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 AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。

以下是关于 coze 的 deepseek 实践的相关信息： 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用：搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 Deepseek，认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并更改了模型服务价格： 2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放，相关学习文档可查看。 重点更新：上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动，即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受价格优惠。 2024 年 7 月 18 日历史更新（归档）： 《长文深度解析 Coze 的多 Agent 模式的实现机制》：艾木老师深入研究了 Coze 的多 Agent 模式机制，分析了三种节点跳转模式及应用场景和不足。 《揭秘 DeepSeek: 一个更极致的中国技术理想主义故事》：DeepSeek 以独特技术创新崭露头角，发布颠覆性价格的源模型 DeepSeek V2，创始人梁文锋是技术理想主义者。 《10 万卡集群：通往 AGI 的新门票》：分析了 10 万 GPU 集群建设的相关问题，指出数据中心设计和网络拓扑结构对大型 AI 训练集的重要性。

以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，请视情况收藏保存。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 的设计到落地的全过程思路、10+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，附有相关 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。 相关比赛中的教程： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）

AI 剪辑视频的难点主要包括以下几个方面： 1. 软件协同与工程联通：如剪映无法协同工作，无法导出工程文件与其他软件进行工程联通，难以达到更好的商业化效果。 2. 声音运用：声音在影像制作中非常重要，但很多软件的音效库有限，复杂和真实的音效可能需要另外制作，且音乐商用需注意版权。 3. 人物镜头衔接：在 AI 生图转视频中，人物的多组镜头拼接时，画面不一致容易出戏，需要运用特定的镜头定律来加强联系。 4. 消除动图 PPT 的枯燥感：在 Luma 出现之前，动图 PPT 产生的枯燥感难以解决，即使 Luma 出现后可能依然存在，需要依靠强有力的演出和音乐音效来抵消。 5. 艺术表达：就艺术表达而言，AI 生成的声音与真人相比仍有很大差距。

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。

以下是将 AI 应用到实际办公中赋能的一些方式： 1. 工作流程自动化：许多公司正将 AI 融入工作流程，例如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist，实现了近 20%的事件避免率。 2. 降低成本：如 Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。 3. 扩大用户规模：Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 4. 节省费用：瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。 5. 生成个性化内容： 豆果美食 APP 可根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 沪江开心词场能辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 爱奇艺可根据用户喜好推荐电影。 6. 提高办公效率：WPS Office 中的一些功能，如智能排版、语法检查等，利用 AI 技术帮助用户快速完成文档处理工作。 不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计，开发全新的用户界面，以提供有价值的新体验。同时，AI 在交通监控、银行账户欺诈检测、核聚变控制、新药发现、应对气候变化等众多领域已经取得了重要进展和效率提升，未来还将有更多应用场景出现。

以下是一些在制作餐饮服务投标文件时可能提高工作效率的 AI 工具和平台： 1. AutogenAI：伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具，声称可以帮助企业撰写更强的提案，提高中标率。能将撰写强大提案的过程加快 800%，同时降低 10%的采购成本。 2. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。可用于制作营销视频、产品演示等。 3. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 4. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 5. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 6. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 您还可以查看 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/sites?tag=8）获取更多相关信息。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

做 AI 自媒体博主可能会用到以下工具： 1. AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 2. 图片处理工具：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 3. 版权写作工具：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 4. 设计工具：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 5. 网站搭建工具：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 6. 视频处理工具：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 7. 音频处理工具：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 8. SEO 优化工具：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 9. Logo 设计工具：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 10. 聊天机器人工具：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 11. 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。

以下是一些可以应用到财务工作上的 AI 知识和工具： 1. 生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作流程。它能够从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，为预测建议输入，并建议如何适应模型以支持公司决策。 报告方面：自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 会计和税务方面：综合、总结税法和潜在扣除项，并提出可能的答案。 采购和应付账款方面：自动生成和调整合同、采购订单、发票以及提醒。 2. 会计和税务团队可以利用生成式 AI 咨询规则并了解如何应用。 3. 一些具体的工具，如 Salesforce 爱因斯坦，能够通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还能自动化日常或耗时任务。 4. Clari 软件可以统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 5. Hightime 可以处理销售团队的重复性任务和耗时研究。

AI 在供应链工作中的应用主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据，预测机器故障，帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提高供应链中产品的质量。 3. 采购计划和库存预测：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划和库存预测，优化供应链的资源配置。 4. 物流优化：对物流环节进行优化，提高运输效率，降低成本。 5. 风险管理：利用工具如保证技术和技术标准，支持供应链风险管理，建立对系统的信任，让用户相信关键的 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。 6. 责任评估与分配：评估法律责任在 AI 供应链中的有效和公平分配，持续收集各方证据，监测框架对不同参与者的影响，关注基础模型带来的潜在挑战，评估是否需要进一步干预 AI 责任。

.cursorrules 是 Cursor 中的一个特殊文件，需放在打开文件夹的根目录。它具有以下重要作用： 1. 改变 Cursor 对于后台 LLM 的 prompt：文件中的所有内容都会作为 prompt 的一部分发给后端的 AI，如 GPT 或 Claude，为定制化带来极大灵活性。例如，可以把计划的内容放在这个文件里，让 Cursor 在对话时获取最新版计划，还能在文件中给予更详细的指令。 2. 实现闭环：Cursor 会自动读取该文件内容了解最新动态，经过思考后将更新后的进度和下一步计划写回文件。 3. 支持更多工具的使用：由于可以通过.cursorrules 直接控制给 Cursor 的 prompt，且 Cursor 有运行命令的能力，可事先在文件中向它介绍工具用法，使其学会使用工具完成任务。例如，对于网页浏览和搜索工具，可在文件中进行相关设置和说明。 4. 规范代码生成：就像给助手的“整理指南”，提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里，AI 会自动按照要求写代码，避免生成混乱的代码。