你认为Agent和ChatBot聊天对话机器人的差异在哪？

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，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是一种自主系统，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。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用等。 智能体的类型： 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，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。例如自动驾驶汽车，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。例如机器人导航系统，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。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关链接：

要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频，您可以参考以下几种模型和方法： 1. PixVerse V2 模型： 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits，5 秒的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型： Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video：30B 参数 Transformer 模型，可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑，它可以执行添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频，它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio：13B 参数 Transformer 模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成，在骨干网络架构上，它沿用了 Transformer，特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果，模型还引入了流匹配（Flow Matching）作为训练目标，这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型： 文生视频，图生视频，视频生视频，支持多种视频定制选项，如分辨率（从 480p 到 1080p）、视频长度（从 5 秒到更长时间）和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频，获取灵感和学习技巧（直接抄别人 prompt）。 故事板：允许用户通过时间线指导视频中的多个动作，创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑：提供视频混音功能，允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑，以及创建循环视频。 高级功能：包括混合功能，可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户，Sora 的使用是包含在现有订阅中的，无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数；OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成，500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成，但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期，对于某些地区（如欧洲和英国）可能会有延迟。

要确保 Agent 按要求调用插件，可以参考以下方法： 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM（如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM，逐步拆解子任务，降低 LLM 执行单任务的难度，直到达成工程目标。 2. 一般而言，对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时，先用关键词进行尝试性搜索，根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例，判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时，一般优选官方/高收藏/高成功率的插件，提升使用效果。如果实际试用效果不行，则换用其他插件，或自己编写上架插件。 例如，在搜索 TTS 文字转语音插件时，可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词；在搜索思维导图插件时，可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。

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，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是自主系统，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）来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器。 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，能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 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，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 相关链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6.

以下是基于知识库为您提供的备考 AI Agent 的建议： 首先，建议您先吃透 prompt，这对于学习 AI Agent 很重要。 在 cost 平台有丰富的教程和比赛，您可以参与其中。 了解到 AI agent 是大语言模型衍生出的智能体，用于解决大模型在处理复杂任务时存在的一些问题，如无法获取最新外部信息、缺少规划、没有记忆能力等。 明天银海老师将详细讲解 AI agent，您可以关注。 此外，知识库中还提到了一些相关的活动和内容，如 prompt battle、AI 神经大赛等，您可以根据自己的兴趣参与。 对于与 AI 会话相关的内容，您可以通过关键词学设进行学习，比如每日选词丢入稳定扩散模型，积累大量提示词，还建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 在 AI 绘画方面，是视觉基础，有针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。同时，还收集了 AI 视频类词汇和相关词典，更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 希望以上内容对您备考 AI Agent 有所帮助。

要做一个搜索 AI 新闻的 agent，您可以参考以下步骤： 1. 设定 Bot 的人设与回复逻辑。 2. 为 Bot 配置技能： 在 Bot 编排页面的技能区域，单击插件功能对应的“+”图标。 在添加插件页面，选择阅读新闻>头条新闻>getToutiaoNews，然后单击新增。 3. 修改人设与回复逻辑，指示 Bot 使用 getToutiaoNews 插件来搜索 AI 新闻。 4. （可选）为 Bot 添加开场白，让用户更好地了解 Bot 的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 测试您的 Bot：配置好 Bot 后，在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 发布您的 Bot： 在 Bot 的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

以下是关于做 ChatBot 的教程和案例： 教程：熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤。COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。张梦飞同学基于此写了更适合小白的使用教程： 。该教程带你实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等），常用开源插件的安装应用。正式开始前需要知道：ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别，本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。同时存在风险与注意事项：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；本文只探讨操作操作步骤，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（微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等），多模型选择（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（本地运行、服务器运行、Docker 的方式）。 案例：

在设计 ChatBot 时，应以 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）为指导进行需求拆解。 情境方面，用户期望通过与大型模型交互获得基于企业内部知识的精准回答，这要求系统既能理解和响应用户查询，又要确保信息安全。 任务上，系统需分析用户问题，并基于企业知识库提供准确答案，这需要具备高级语言理解能力，且能安全访问和利用企业内部知识。 行动包括： 1. 设计并实施一系列步骤处理潜在安全问题，确保用户输入安全。 2. 回复中若遇不匹配或有害内容，系统应拒绝回答。 3. 采用指代消解等技术手段提升问答准确性和用户满意度。 结果是开发一个能精准理解用户意图、安全访问知识库并提供满意答案的智能回复应用，该应用不仅能提升用户体验，还会成为企业内部知识管理和服务的重要工具。 为达成这些目标，需制定详尽流程图以可视化每个环节和决策点，确保设计和开发中每个步骤清晰理解和执行，从而保证智能回复系统满足用户需求且高度安全准确。从拆解出的知识回复流程图可见，简单知识问答背后隐藏诸多环节，实际工作中还有更复杂小环节需进一步拆解，这需要在实际项目中实战操作。

以下是关于 ChatBot 搭建的相关知识： 1. 先行者 ChatGPT：2022 年 11 月，ChatGPT 横空出世，背后基于 GPT3.5。GPT3.5 与 InstructGPT 同源技术。训练 ChatBot 一般需要以下几个阶段： 阶段 0：PT 阶段（Pretrain），建立模型的 capacity，确定模型各方面能力的天花板。 阶段 1：SFT 阶段（Supervised Finetune），让模型学会 conversational format，即知道对话应按何种形式展开。 阶段 2：RLHF 阶段（Reinforcement Learning from Human Feedback），细分为 RM（Reward Model）阶段和 RL（Reinforcement Learning）阶段，能激发模型具备多种能力，包括但不限于 safety、reasoning 和 stability。 2. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程：。 可以实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等）以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别：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。 本文只探讨操作操作步骤，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。

目前知识库中没有关于如何设计一个陪伴形态的 AI chatbot 的相关内容。但一般来说，设计这样的 chatbot 可以从以下几个方面考虑： 1. 明确目标用户和使用场景：了解用户的需求、年龄、兴趣等，以便为其提供个性化的陪伴。 2. 构建丰富的知识体系：涵盖各种话题，如情感交流、娱乐、生活建议等，以满足用户在不同方面的交流需求。 3. 设计自然流畅的语言交互：使 chatbot 的回答符合语言习惯，富有情感和亲和力。 4. 具备情感感知能力：能够理解用户的情绪，并做出相应的回应和安慰。 5. 不断优化和学习：根据用户的反馈和交互数据，持续改进 chatbot 的性能和回答质量。

"gpt2chatbot" 是一种神秘的新型 AI 模型，被认为能力超越 GPT4，特别擅长 ASCII 图像处理。该模型可能是 OpenAI 2019 年的 GPT2 模型的一个预览版本，也有人猜测可能是未来开源模型的一部分。此外，据称该模型展现出突破约束条件的能力，具有非常强大的潜力。

以下是为您推荐的一些获取最新 AI 资料的网站： 原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ ，其中包含对现代 AI 的精选资源列表。 GitHub 合集：https://github.com/bleedline/aimoneyhunter ，汇总了 AI 创业或副业的相关资料。 此外，您还可以通过以下途径获取最新 AI 资料： 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，获取最新信息。 关注 Xiaohu.AI 日报，例如：https://x.com/xiaohuggg/status/ ，其中包含多方面的 AI 最新动态。 希望这些信息对您有所帮助。

在金融业中，以下方面不太容易被 AI 所替代： 1. 战略决策：CFO 及其直接报告人应专注于金字塔顶端的战略决策，这需要综合的判断力、对宏观环境的深刻理解和长期的经验积累，AI 难以完全胜任。 2. 复杂的情感决策：金融服务被认为是情感购买，决策树复杂且难以自动化，需要人类根据客户的个人情况提供个性化的建议。 3. 合规与法律处理：金融服务高度受监管，复杂且非结构化的法律合规要求人类员工的参与和判断，以确保符合规定。 尽管 AI 在金融领域的预测、报告、会计和税务、采购和应付账款等方面能够提供帮助和实现自动化，但上述几个方面仍依赖人类的专业能力和经验。

以下是关于学习如何使用 AI 的一些建议： 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并可能获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧也很重要，它上手容易且有用。 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，知识库也提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 使用 AI 进行英语学习和数学学习： 英语学习： 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错。 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正。 使用自适应学习平台（如 Duolingo）获得量身定制的学习计划和个性化内容。 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟。 数学学习： 使用自适应学习系统（如 Khan Academy）获取个性化的学习路径和练习题。 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手（如 Socratic）解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目。 使用 AI 来做事： 可以利用 AI 获取信息和学习东西，比如要求人工智能解释概念。但因为人工智能可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。例如，。

以下是一些具有记忆功能的 AI： 1. MemGPT：通过特定指令访问外部存储系统来保存和回调信息，极大地扩展了模型的记忆能力，并增强了其上下文理解能力。 2. ChatGPT 最新版本：可以将对话中的重点内容记录在一个名为“bio”的小本子上，这种内置记忆机制使得它能够在后续对话中利用之前的交流内容来提供更加个性化和相关性更强的回答。 3. OpenAI 的 GPT4：直接用 prompt 调用 bio 这个工具记录需要记忆的内容，每次新的对话开始时，在 prompt 的最后直接加上所有之前的记录的内容。 延伸阅读：MemGPT:Towards LLMs as Operating Systems

以下是关于系统学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 同时需要注意： 1. 一些 AI 系统是围绕基于互联网数据训练而具有内置偏见的模型构建的，例如在创建图片时可能存在性别偏见，除非明确指定。 2. 这些系统还以不透明的方式对互联网上的现有艺术进行了学习，可能在法律和道德上存在问题。虽然从技术上讲，您拥有所创建图像的版权，但法律规则仍然模糊不清。 3. 目前，部分系统还不能创建文本，只是一堆看起来像文本的东西。但 MidJourney 已经在这方面有所突破。

图像识别能力可以应用在以下方面： 1. 自动驾驶：帮助车辆识别道路、交通标志和其他物体。 2. 广告定向投放：根据图像内容精准推送相关广告。 3. 网页搜索结果优化：通过识别图像内容提高搜索结果的准确性。 4. 数字助手：如 Google Now 或 Amazon Alexa 中用于识别图像相关的指令。 5. 安防监控：识别异常行为或人物。 6. 医疗诊断：辅助医生识别医学影像中的病症。 7. 工业检测：检测产品的质量和缺陷。 8. 物流：识别货物的类别和状态。

本地化搭建问答机器人的流程如下： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储）。 4. 推荐 RSSHub 项目：可将关注的信息汇聚在同一平台，一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源，大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解： 创建 Python 虚拟环境，并安装相关库，如 ollama（0.1.8）、langchain（0.1.14）、faisscpu（1.8.0，有 gpu 则安装 gpu 版本）、gradio（4.25.0）、feedparser（6.0.11）、sentencetransformers（2.6.1）、lxml（5.2.1）。 6. 了解 ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装 ollama，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。

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。