ai agent多角色对话

AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 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。 3. 从智能体的起源探究来看，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，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。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。

以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识： 一、概念定义 1. 智能体（Agent）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。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了很多相关新名词，如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：如社交方向，用户注册后先捏一个自己的 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；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台：最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道，如 2 月 1 日，字节正式推出 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。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人较常用的是扣子，所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因：目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识，存在被滥用现象。AI Agent 指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少，一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨，概念落地有距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少，主要带来生产方式和效率变革，个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。

以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。

以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息： 发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，接近 AGI 的技术出现，人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态： 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式： 依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，既可以是软件程序，也可以是硬件设备。 智能体具有以下特点： 1. 自主系统：通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。 2. 关键组成部分： 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，有效处理复杂任务。 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 记忆：包括短期记忆，用于所有的上下文学习；长期记忆，通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆信息。 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息。 以下是一些与智能体相关的资源目录： 关于 2025AGENT 智能体全球创作大赛： 1. 报名：通过→首页的“立即参赛”按钮进入报名页面，填写相关信息并提交即可，且参赛完全免费。 2. 提交作品：在本网站直接提交，若采用 flowith 搭建了 Agent 可以在微博、小红书、即刻平台发布，并@Flowith 官方，可获得额外会员奖励。 3. 奖项设置：设有金、银、铜奖和多个单项奖，获奖后将获得组委会颁发的奖金和证书，需保证联系方式准确以便联系。 4. 知识产权归属：参赛作品的知识产权归参赛者所有，但组委会有权在宣传和展示中使用参赛作品。

AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势： 1. 灵活性、适应性和可定制性：能够根据任务难度进行调整和演变，通过组合不同模式实现定制，在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升：将复杂任务分解为更小、可管理的步骤，显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习：能够评估自身行为，完善策略，从过去经验中学习，在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性：可以高精度自动化重复任务，减少人工操作和运营成本，还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如，Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents，在规划阶段可进行查询分解等操作，还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说，Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的，遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术，分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中，大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤，被授予权限收集数据、执行任务并做出决策，利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述，不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多，这取决于企业的具体需求和任务特点。

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，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，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 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。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。

以下是为您生成的一些用于将视频中的对话转化为文本形式的提示词： 1. 角色：专业视频转文本工作者 2. 版本：1.0 3. 描述：能够准确、清晰地将视频中的对话转换为文本 4. 目标：完整、无误地将视频中的对话转化为易于理解的文本 5. 限制：不遗漏重要信息，不添加主观内容 6. 技能：熟练掌握语音识别和文字转换技巧 7. 工作流程：先仔细聆听视频对话，然后逐句转换为文字，注意标点和语法的正确使用 8. 初始化：您好，我准备开始将视频对话转换为文本 事件驱动句式： 1. As the video plays... 2. When the speakers start talking... 3. At the beginning of the video... 空间锁定技巧： 1. on the left side of the screen... 2. behind the main character... 3. from the top corner of the frame... 动态呼应原则： 1. swaying with the background music... 2. reacting to the other characters' actions... 3. matching the tone of the video...

LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用，也能使用自定义组件（需遵循接口规范）。 2. 可扩展性：能利用 LangChain 的云服务部署和运行，无需担忧资源和性能限制，还可借助分布式计算功能加速应用，发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化：通过 LangSmith 可视化工作流程，查看各步骤输入输出及组件性能状态，用于调试和优化，发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样，包括： 1. 专业问答：构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题，如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要：构建新闻或论文摘要应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要，如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成：构建诗歌、故事生成等应用，从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本，如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外，还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式，即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤，让模型参考上下文信息回答，还创建了网页 UI 并进行评测，对不同模型的测试表现进行了对比，得出 GPT4 表现最佳等结论，并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点，即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。

以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容： 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据：本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据，自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义的自定义，输入后可编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练，应先将 11 章的大章节名称内容放进来，章节内详细内容按固定方式人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人，过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群，由老师提问，机器人回答，挑选出色回答整理成问卷，群成员投票，根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践，包括从题出发的分析，认为考验机器人对问题的理解和回答准确性，真实对话场景一般为完整句子回复，根据回答真实性和有趣程度评分，可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖，百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择：建议选择工作流的对话模式，支持工作流编排和携带历史对话记录，创建后切换为对话模式，注意在调整工作流节点前切换，否则会清空重置。 2. 确认分支情况：根据需求分析有两个特定分支（根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联）和一个默认分支。 3. 用户意图识别：通过理解用户意图走不同分支，注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支：用代码分支获取用户输入数字，匹配知识库并做赏析，代码中有容错机制。 5. 名字写祝福：根据用户输入的名字和祝福信息，提示词生成对应对联并输出，主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复：在用户不符合前两个意图时进行友好回复，匹配知识库，结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库：使用大模型生成 100 对对联，好看、经典、有意义。

以下是一些可以用于中医问诊模型且能实现多段对话的 AI 相关信息： Polaris：医疗护理保健模型，能和患者进行多轮语音对话，媲美人类护士。详细信息：http://xiaohu.ai/p/5407 ，https://x.com/imxiaohu/status/1774644903546618298?s=20 在 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中，有以下针对医疗领域的模型： DoctorGLM：地址：https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM 。基于 ChatGLM6B 的中文问诊模型，通过中文医疗对话数据集进行微调，实现了包括 lora、ptuningv2 等微调及部署。 BenTsao：地址：https://github.com/SCIRHI/HuatuoLlamaMedChinese 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。 BianQue：地址：https://github.com/scutcyr/BianQue 。一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型，基于 ClueAI/ChatYuanlargev2 作为底座，使用中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集进行微调。 HuatuoGPT：地址：https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的一个 GPTlike 模型。

目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面，以下是一些常见且好用的工具和方案： 1. Microsoft Excel 本身：可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets：具有类似 Excel 的功能，且在线协作方便。 3. R 语言：通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库，如 Pandas：能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具，取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。

以下是关于剧本分析（NLP）中 AI 读取剧本并进行相关处理的一些信息： 人物剧本与角色状态： 对人物如李洛云进行“剧本推演”，每天生成 20 40 个时间段剧本，依据人物背景和增长记忆体生成。 可使用 LLM 生成英文提示词用于 Stable Diffusion 出图，图存于“手机相册”用于对话多模态中的图片回复。 选择剧本和图片生成朋友圈文案。 拟人行为： 反感度系统：通过 LLM 分析对话判断角色是否产生反感度。 延迟回复：根据状态忙闲或是否睡觉决定回复时间。 接受多轮输入，一并回复：避免每一条输入回复一句，不像真人。 响应拆分与响应延迟：将一大段响应文本拆分成多段，模拟人类打字速度（3 5 字/秒），回复时概率性使用表情包，有概率主动聊天（与亲密度正相关）。 微信朋友圈：根据每天人物剧本挑选 1 2 个发布朋友圈并配图，目前内容由 AI 生成但手工发布。 将小说做成视频的制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 3. 图像生成：用 AI 图像生成工具创建图像。 4. 视频脚本制作：将关键点和图像组合成脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成。 7. 后期处理：剪辑、添加特效和转场提高质量。 8. 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 9. 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 Inworld AI： Inworld AI 是一家专注于游戏和人工智能的初创公司，开发了 Inworld 的 AI 角色引擎，可将游戏 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越大语言模型，增加可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。其角色引擎可创建具有独特个性和上下文意识的角色，无缝集成到实时应用中，内置优化规模和性能的功能。Character Brain（性格大脑）引擎使 AI NPC 能够学习和适应，具有情绪智能的关系导航能力、记忆和回忆能力，并能自主发起目标、执行动作并遵循动机。功能包括目标和行动、长期记忆、个性、情绪等。

以下是关于角色扮演与人设研究的相关内容： 在换位思考方面，比如玩假装是海盗的游戏，需要像海盗一样思考和说话，这种方法可用于训练机器人像所假装的角色一样思考和行动，有助于理解和预测角色的言行。以论文中的 SimToM 两阶段提示框架为例，包括角色扮演和推理两步。角色扮演时，模型理解故事中代理人的所知和愿望，并从其视角重构故事；推理时，基于特定视角的信息推断问题答案。 在让 AI 像人类一样思考方面，自主体感轮子本质上是在逻辑体感轮子基础上补充了角色扮演的人设认知，包括人设认知层（角色价值观、个人能力、语言风格、互动方式）和任务执行层。其中，价值观认知和互动方式认知最为重要，分别影响个人立场决策和对话时的用户体验。 在游戏中的生成式 AI 革命方面，生成式 AI 对话能让游戏角色说任何话以响应玩家行为，结合更智能的 NPC AI 模型，完全响应玩家的游戏将成为现实。角色扮演方面，使用与玩家虚拟形象匹配的生成声音可维持幻想角色的幻觉。此外，还能控制生成声音的细微差别，实现本地化，将对话翻译成任何语言并以相同声音发音。

以下是为 Deep Seek 设置长篇小说作家角色设定时可以考虑的指令： 1. 明确写作风格和特点，例如指定模仿某位知名小说家的文风，如鲁迅的文风特点。 2. 描述故事的背景、主题和情节框架，比如设定故事发生在特定的历史时期或虚构的世界。 3. 规定小说的体裁和类型，如言情、科幻、悬疑等。 4. 对人物塑造提出要求，包括主要人物的性格、外貌、经历等。 5. 设定语言表达的要求，如语言的优美程度、词汇的丰富性等。 6. 明确字数范围，例如要求创作一部不少于 10 万字的长篇小说。 7. 给出情节发展的节奏和起伏要求，比如要求情节紧凑、高潮迭起。 8. 强调故事的逻辑性和连贯性，避免出现逻辑漏洞和情节跳跃。 在设置指令时，应尽量具体、清晰，避免过于宽泛和模糊的表述，例如将“写小说”优化为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑长篇，采用多视角叙事结构，人物形象鲜明，情节跌宕起伏，语言优美生动，字数不少于 20 万字”。同时，对于生成的内容，可以通过多轮对话进行增删改查，以达到理想的效果。

以下是为 Deep Seek 设置角色设定时可以参考的一些指令： 1. 明确模型的具体任务，例如专门分析视频并从中找到特定内容。 2. 在向模型提供视频之前添加指令，如说明视频的数量、来源和对模型回答的限制，例如“这里有三个视频。每个都是来自 Deep Learning AI 的 LLM Ops 课程的一课。你的答案只基于视频。” 3. 为模型准备具体的问题，例如“请为每个视频创建一个摘要，概述其中讨论的主要内容。每个摘要限制在 100 词以内。”“在这三个视频中，哪一个视频的讲师运行并解释了 Python 代码'be_query_clients.query'？请指出在视频中可以找到这段代码的具体位置。”

以下是对您需求的调研分析： 一、市场分析 目前，AI 领域发展迅速，AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口，具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高，对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接，涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统，帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能，根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员：负责网站的开发和维护，如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑：收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员：负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源，以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈，可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速，需要及时更新网站内容，以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战，需要提供优质的服务和用户体验。

开发角色在使用 AI 时可能涉及以下工具： 1. 个性（LLM 的文本）：一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调，可在特定个性到无审查的角色扮演等场景中表现出色。 2. 记忆（向量存储）：像 Pinecone 这样的向量存储系统，用于存储长期记忆、背景故事等独特信息。 3. 语音（语音合成）：ElevenLabs 产品可赋予声音，并控制年龄、性别和口音。 4. 外表（SD 模型作图）：LoRAs 可精细控制图像风格、细节和设置。 5. 动画（视频动画）：DID 和 HeyGen 等工具能使图像“说话”。 6. 平台：多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行，Steamship 等解决方案也受关注。 7. UI 层：SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 等是受欢迎的前端界面选择。 在游戏开发方面： 1. Unity 提供了新 Copliot 工具，可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，协助编码，创建 3D 材质、动画等内容。 2. Unity Sentis 工具允许在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强玩法和功能，是跨平台解决方案。