如何创建工作AI助理？

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

要打造一个精通短视频编剧创作运营的 AI 助理，以下是一些关键要点： 1. 视频制作方面：制作者需熟悉各种视频工具，了解产品特性，精准运用工具控制功能来把控画面变化和走向。 2. 编剧方面：要对已有角色熟悉，善于运用 AI 文本工具，具备强大的故事构思和台词文本能力。 3. 配音和配乐方面：涉及背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等，需运用各种声音类 AI 工具。 4. 任务划分方面：可按照功能或剧本划分任务，目前人工比例较高，如 GPT 完成脚本但需大量人工干预，MJ 出图出卡也需人工调词。 5. 团队方面：如北京分队中，有海地老师作为 AI 影视共创社北京分社的负责人及逍遥游的制片人和编剧，张帆是有网络技术背景且略懂运营的产品经理，wb 对 AI 视频感兴趣并运营相关讨论群，祖海拥有编导和操盘手资源，从事个人 IP 咨询和陪跑以及 Ai 数字人获客。 在实际操作中，还需不断探索更优化的流程和任务分配方式，以提高效率和质量。

以下是创建 AI 助理的一般步骤： 1. 登录钉钉客户端，单击右上角“/”，找到“AI 助理⇋创建 AI 助理”。 2. 进入创建 AI 助理页面，填写 AI 助理信息。 3. 如果需要高级自定义能力创建路况查询 AI 助理，可进行以下操作： 创建高级自定义能力。 添加接口 yaml 描述文件。 进行角色设定，如设定为一个全国道路通，能够调用 AMAP Traffic Status API 接口查询道路实时路况。同时设置语气风格与欢迎语，例如欢迎词设置为“我是一名路况专家，可以实时了解路况信息”，并给出示例问法，如“查询深圳市北环大道的路况信息”等。 4. 如果觉得默认的 AI 助理不符合个性化需求，例如头像、回答语气、提供的功能或使用的权限范围等，在钉钉 7.5 版本中，所有组织成员均可点击“AI 助理”唤起“创建 AI 助理”的界面来创建专属 AI 助理。

建立个人助理AI模型是一个复杂的过程，涉及到多个步骤，包括数据收集、模型选择、训练、测试和部署。以下是一些基本步骤： 1. 确定需求：首先，你需要确定你的个人助理AI需要完成哪些任务，比如日程管理、邮件处理、信息检索等。 2. 数据收集：AI模型需要大量的数据来学习。收集与你的需求相关的数据，例如邮件、日程安排、个人偏好等。 3. 数据预处理：清洗和格式化数据，以便它们可以被AI模型使用。这可能包括去除无关信息、标准化文本、标注数据等。 4. 选择模型架构：根据你的需求选择合适的AI模型架构。这可能是基于规则的系统、机器学习模型或者深度学习模型。 5. 特征工程：确定哪些特征对于你的模型是重要的，并从数据中提取这些特征。 6. 模型训练：使用你的数据训练AI模型。这可能需要多次迭代，以优化模型的性能。 7. 模型评估：在独立的测试集上评估模型的性能，确保它能够准确地完成任务。 8. 模型优化：根据评估结果调整模型参数，提高模型的准确性和效率。 9. 集成和部署：将训练好的模型集成到你的个人助理应用中，并在实际环境中部署。 10. 用户界面设计：设计一个用户友好的界面，让用户能够轻松地与AI助理交互。 11. 持续学习和更新：AI模型需要不断地学习和更新，以适应用户的变化需求和新的数据。 12. 隐私和安全：确保你的AI模型遵守数据保护法规，保护用户的隐私和安全。 13. 反馈机制：建立一个反馈机制，让用户能够报告问题或提供改进建议。 14. 多语言和多平台支持：如果你的AI助理需要跨语言和平台工作，确保它具备相应的支持。 15. 可扩展性：设计你的AI模型时考虑到可扩展性，以便未来可以添加新功能或处理更多的数据。 建立个人助理AI模型是一个持续的过程，需要不断地迭代和改进。此外，你可能需要具备机器学习和软件开发的相关知识，或者与专业人士合作来完成这个任务。如果你想要使用现成的工具或服务，可以考虑使用一些提供自定义AI模型的平台，如Google的TensorFlow、Amazon的AWS AI服务等。

作为董事长助理，AI可以在多个方面提供帮助，提高工作效率和质量。以下是一些AI可以协助的任务： 1. 日程管理： AI可以帮助管理董事长的日程，安排会议、提醒重要事件和预约。 2. 电子邮件分类和回复： 使用AI对收到的电子邮件进行分类，自动回复常见问题或标记重要邮件。 3. 文档摘要和分析： AI可以阅读并总结长篇报告或文档，快速提供关键信息摘要。 4. 会议记录和转录： AI可以实时记录会议内容，并将其转录成文本，便于后续查阅和分析。 5. 语言翻译： 在需要与不同语言的合作伙伴沟通时，AI可以提供实时翻译服务。 6. 数据分析和报告： AI可以分析公司数据，生成业务洞察和报告，帮助董事长做出决策。 7. 研究和信息收集： AI可以帮助搜集特定主题的信息，进行市场研究或竞争对手分析。 8. 风险评估： 利用AI进行风险评估和预测，识别潜在的商业风险。 9. 个性化推荐： 根据董事长的偏好和历史行为，AI可以推荐阅读材料、会议议题等。 10. 旅行安排： AI可以协助规划董事长的出差行程，包括交通、住宿和日程安排。 11. 通信和网络监控： 监控董事长的通信和网络活动，确保信息安全。 12. 决策支持： 提供数据驱动的建议，辅助董事长进行复杂决策。 13. 虚拟助手： 作为虚拟助手，AI可以处理电话、消息和日常咨询。 14. 文件管理和搜索： 管理电子文件系统，快速搜索和定位文件。 15. 个性化学习和发展： 根据董事长的学习需求，推荐相关课程和资源。 16. 社交媒体管理： 管理董事长的社交媒体账户，发布内容和互动。 17. 法律和合规性检查： 确保所有活动和决策符合相关法律法规。 18. 健康和福祉监测： 跟踪董事长的健康数据，提醒休息和锻炼。 19. 智能提醒： 根据董事长的工作习惯，设置智能提醒。 20. 危机管理： 在紧急情况下，AI可以快速提供信息和建议，辅助危机管理。 使用AI作为董事长助理，可以释放你的时间，让你专注于更战略性的任务和决策。同时，AI提供的数据分析和自动化功能可以增强工作效率和准确性。

目前市面上有几款能够安排日程的AI助理，其中包括： 1. Google Assistant：Google Assistant是一款功能强大的AI助理，能够帮助用户安排日程、设置提醒、管理待办事项等。用户可以通过语音或文本输入与其交互，并且可以在多个设备上使用。 2. Apple Siri：Apple的Siri也是一个智能的AI助理，可以帮助用户安排日程、设置提醒、发送消息等。Siri可以在iPhone、iPad、Mac等多个设备上使用，并且支持语音和文本输入。 3. Microsoft Cortana：Microsoft的Cortana是一个智能的AI助理，能够帮助用户安排日程、设置提醒、管理待办事项等。Cortana可以在Windows 10设备、Android和iOS设备上使用。 4. Amazon Alexa：Amazon的Alexa是一个智能的AI助理，可以帮助用户安排日程、设置提醒、播放音乐等。Alexa可以在Amazon Echo设备上使用，并且支持语音输入。 这些AI助理都具备安排日程和管理时间的能力，用户可以根据自己的需求选择合适的AI助理。此外，还有一些专门的智能日程管理工具，如Google Calendar、Microsoft Outlook等，也能够帮助用户高效地管理时间和日程。

要创建知识库问答群机器人，可基于以下步骤： 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息（检索），然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答（生成）。可以把它想象成当问一个复杂问题时，RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息，有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。

以下是一些好用的创建智能体平台： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具，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，支持开发者按需打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，能访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 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。 此外，“智能体母体”可以被理解为智能体的原型或基础形式，是创建智能体的原始模板，通过它可衍生出众多子智能体。创建智能体母体时，可使用 Dify 平台，先登录后台系统，点击“工作室”按钮进入智能体管理界面，再点击“创建空白应用”选择“Agent”，然后输入智能体名称并点击“创建”按钮。 创作者将使用 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。您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

以下是为您推荐的创建教育型智能体的相关信息： 情绪主题角色扮演小游戏：来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪，内涵多个相关智能体。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。 智能体的设计与实现：通常涉及定义目标（明确智能体需要实现的目标或任务）、感知系统（设计传感器系统采集环境数据）、决策机制（定义决策算法根据感知数据和目标做出决策）、行动系统（设计执行器或输出设备执行决策）、学习与优化（如果是学习型智能体，设计学习算法使其能从经验中改进）。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。目前已有的平台中，您可以进一步了解相关的教育类智能体开发平台，如一些知名的在线教育技术服务提供商的平台。

智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：这种智能体根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。像机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 对于您想要创建服务于自己的教育型智能体，并能上传文件、进行教育辅导和跟踪学习记录等辅助的需求，您可以考虑基于学习型智能体进行开发和定制，使其能够适应您的教育需求和学习特点。

智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。像机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 对于您创建服务于自己的教育型智能体的需求，您可以考虑选择学习型智能体，它能够根据您的学习情况和反馈不断优化辅导策略。同时，您还需要关注平台是否支持文件上传、学习记录跟踪等功能。一些常见的提供智能体创建服务的平台有，您可以进一步了解和评估它们是否符合您的需求。

在 ChatGPT 上创建智能体的流程如下： 1. 思考您想要创建的智能体类型以及是否需要外部数据，这两个步骤的先后顺序不重要。 2. 寻找所需的外部数据的 API 文档，或者基于需求自行开发 API，也可以寻找市面上可直接使用的 Action 。 3. 基于 API 文档，编写 Action 里的 Schema 和 Prompt（即如何处理取回来的信息）。 具体操作步骤： 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。

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。

以下是关于 AI 工作流的相关内容： 目前使用 AI 的固定且优化的工作流包括： 1. 起床时，让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级，并进行私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油，其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项 bot 方面，如内容创作，拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并分 A/B 组两个 AIbot 互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化方面： Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot。 将上述知识库、Prompt 资产，全部放入飞书的知识库+多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 6. 备选：筛选过的 50 多个生产力 AI，放在工具库里，待命输出。 7. 未来：把整个公司业务全部搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身，以及咨询日程预约。 生成式 AI 的人机协同分为 3 种产品设计模式： 1. Embedding（嵌入式）：人类完成大多数工作。 2. Copilot（副驾驶）：人类和 AI 协同工作。 3. Agent（智能代理）：AI 完成大多数工作。 Agentic Workflow 驱动角色工作流变革，使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。作为产品经理，可通过 Agents 拆解任务，遵循不同工作流，获得大体符合期望的输出结果再修改。 与传统 Prompt 从输入直接到输出的映射方式相比，LangGPT 提示词框架应用了 CoT（Chain of Thought）完成从输入到思维链再到输出的映射，即<input——>reasoning chain——>output>，其思维是“Let's think step by step。”（让我们一步一步思考） 在工作流设计方面： 1. RPA 软件很早就出现，目标是使符合某些适用性标准的基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 2. ComfyUI 将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过不同节点和连线完成模型操作和图片内容生成，提高流程可复用性，降低时间成本，其 DSL 配置文件支持导出导入。 3. Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处，都定义了一套标注化的 DSL 语言，方便使用导入导出功能进行工作流复用。

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。

40 岁的人是有可能利用 AI 找到工作的。例如，Microsoft 正在将 AI 融入其网络安全产品 Security Copilot，这可能为相关领域的从业者带来新的机遇。同时，像利用 AI 打造的人生重开模拟器这样的应用，也展示了 AI 在创造各种工作相关情境方面的潜力。 然而，能否成功利用 AI 找到工作还取决于多个因素，如个人的技能水平、学习能力、对 AI 技术的掌握程度以及所从事行业对 AI 的应用程度等。如果 40 岁的人能够积极学习和适应 AI 相关的新技术、新工具，并将其应用于自身的职业发展中，那么找到工作的机会是存在的。

学习了 AI 有可能赚钱，但不能保证每个人都能成功。在人工智能领域，存在许多高薪工作，像数据科学家、机器学习工程师等，掌握 AI 技术有机会在这些岗位就业并获取可观收入。而且，AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用，具备 AI 技能能增加就业机会和促进职业发展。然而，能否赚钱还受多种因素影响，例如个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解等。仅掌握基础知识可能难以在竞争激烈的市场中胜出，需要持续学习和实践。 同时，随着 AI 变得更强大，创新者探索出更多新的应用方式，其具有巨大的潜力推动经济增长和创造工作岗位，能帮助提高劳动力效率和工作场所安全性，支持人们完成现有的工作。 但要注意，行业曾警告，如果监管不协调，可能导致大量小型企业离开市场，抑制创新和竞争。对于规模较小的企业和初创企业，确保监管负担不过重至关重要，因为它们在 AI 创新生态系统中扮演着重要角色，是经济增长和创造就业的引擎。

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。