可否将 coze 平台上的 bot 部署到微信小程序上？应该怎么做？

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 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。

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。

Bot 接入微信机器人可以实现语音聊天。具体步骤如下： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 2. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 3. 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 4. 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 5. 现实运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务。 6. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。此界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到“WeChat login success”，就成功将 Bot 接入微信中了。 7. 如果扫描二维码出现预料之外的情况，可以退回到容器配置处，重启容器服务，然后重新扫码登录。 8. 若想修改 COW 组件的配置，比如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，点击保存，然后回到容器编排界面重新部署新的容器编排即可。 至此，完成 COW 组件的部署和微信号的绑定，就可以开始与机器人微信号进行语音聊天了。

目前在将现实照片转换成动漫风格方面，以下为您推荐一些常见的网站和工具： 1. 美图秀秀：功能丰富，操作相对简单，有多种动漫风格转换效果可选。 2. 醒图：提供多种特效和滤镜，包括动漫风格的转换。 至于 Bot 方面，暂时没有特别突出和广泛使用的专门用于现实照片转动漫风格的 Bot。但您可以持续关注相关领域的发展，可能会有新的工具出现。

Agent 和 AIBot（Copilot）的区别主要体现在以下几个方面： 1. 能力和自主性：Agent 是融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，具有自主决策和行动能力，能理解并适应复杂环境，自主思考、制定计划并执行任务。Copilot 主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 2. 应用场景：Agent 主要应用于智能终端、智能座舱、汽车自动驾驶、工业机器人和人形机器人等领域。Copilot 多落地于协同办公场景，如微软的 Copilot Pro 赋能 Office 套件。 3. 开发重点：Copilot 的开发重点在于 Prompt Engineering，主要依赖于 LLM 的性能。Agent 的开发重点在于 Flow Engineering，在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 目前已发布的 AI Agent 以通用居多，在使用成本、速度、技术成熟度上仍存在一定局限，未来突破的关键在于计算机视觉等底层技术的突破。以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色。

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。

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：

以下是搭建微信对话 AI 的步骤： 1. 配置极简未来（Link.AI）平台 按照官方教程操作：https://docs.linkai.tech/platform/createapp ，学习补充：https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 注意以下几点： 教程中的应用是创建具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集，让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设，具体可看教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用，记住应用 ID，用于后续对接微信聊天机器人。 2. 配置腾讯云轻量应用服务器 配置部署 COW 组件，例如配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数来设定哪些群组的消息需要自动回复。 基于创建的模板切换到容器编排界面进行 COW 服务部署，等待部署成功。 3. 登录微信绑定 COW 组件 若扫描二维码等出现意外情况，可退回到容器配置处重启容器服务，重新扫码登录。 后续若想修改 COW 组件的配置，如修改机器人回复的前缀或开启语音识别等，进入编排模板的配置界面修改参数，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。 至此，完成 COW 组件的部署和微信号的绑定，即可开始与机器人微信号进行对话。

要将智能体发布到微信小程序中，可以参考以下步骤： 1. 在扣子平台创建智能体。 确保在 Bot 商店中能够搜到，例如可以搜索到画小二智能小助手，没有通过发布的无法获取 API。 注意添加知识库后要点击右上角的发布按钮。 2. 扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台（官网地址：https://www.coze.cn）。无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，并且可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。

在 Coze 中可以将智能体发布到微信小程序，具体步骤如下： 1. 点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，例如能搜索到画小二智能小助手，因为没有通过发布的无法获取到 API。 2. 然后点击右上角发布，机器人就可以工作了。 3. 设置完成相关内容之后，点击右上角的发布。

以下是在 Windows 部署微信机器人的详细步骤： 一、安装环境 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 python。 3. 粘贴入以下代码，确认是否有 pip。 4. 两步命令输入完，核对一下。如果有的话，会分别显示出版本号，可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。如果没有，需要按照以下步骤安装： 先进行 python 的安装，安装包已准备好，直接点击下载。 关闭窗口，再次运行那两行命令会发现已经有了。 二、部署项目 1. 下载 COW 机器人项目，解压缩。 2. 解压后，打开 COW 文件夹。 3. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 4. 在 Powershell 窗口中，粘贴进入：pip install r requirements.txt ，等待执行完成后，继续粘贴：pip install r requirementsoptional.txt 。 5. 上边的都执行完成后，关闭窗口。在当前目录下，找到 configtemplate.json 文件。 6. 新生成的便是配置文件，右键使用记事本打开这个文件，修改相应内容。 删除新文件里的所有代码。 复制提供的代码，粘贴到文件里，并找到第 4 行，把一开始注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里。 7. 保存上述文件，然后在当前文件下，找到 plugins/godcmd 文件夹，复制 config.json.template 重命名为 config.json 。 8. 双击 config.json，进入后，设置下 password 和 admin_users ，可以设置为和示例一样，后边再改，点击保存后关闭。 注意：本教程完成后，程序将在您的电脑本地运行，假如您关掉了窗口，那么进程也就结束。所以，如果您想让 AI 持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。Mac 系统步骤也是一样，只是打开命令符的命令些许不同，遇到问题问大模型就好了。 此外，还有基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署步骤： 1. 接下来，需要使用一个特定版本的微信，已为您准备好，点击下载，下载后直接替换安装。（安装后，有可能您在的群却显示退出，其实没事，发个消息就好了，并不是真的退出） 2. 下载 NGCbot 机器人项目，解压缩。 3. 解压后，打开 NGCbot 文件夹。 4. 在空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 5. 打开 shell 窗口后，粘贴进入相关代码，并点击回车。 6. 粘贴进入相关代码，并点击回车，等待安装，安装完成后，关闭窗口即可。 7. 然后在当前的 NGCbot 文件夹下，找到 Config 文件，找到 config.yaml，右键选择打开方式，选择用记事本方式打开。 8. 打开后看到相应页面，把 Administrators 先改成特定内容。如果您已经有了 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，可以把这里的 Ai_Lock，修改成“1”。然后拉到最下边，在 OpenAI 那里，去添加您的 AI 模型 key。填写格式，参照原有的格式即可。

以下是搭建微信群 AI 管理员的详细步骤： 1. 如果暂时没有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，可以先不修改，保持 Ai_Lock 是 0。 2. 修改后，点击保存。 3. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件，双击开始运行。 4. 双击后，会看到页面，然后会弹出微信登录框。正常登录微信即可（如果显示版本过低，登录失败，跳转到最下边看解决方法）。 5. 进入微信之后，系统会自动初始化必备文件，等待初始化完成。 6. 在运行成功后，需要用“大号”给机器人发一条消息。红框处是您的 wxid。拿到您的 wxid 返回到第 13.1 步，config 让您替换的地方，替换掉。（因为您刚才填的是我的 wxid / 狗头 7. 添加完之后，建议使用小号进行登录，然后您就可以使用大号作为管理员，对小号发号施令了！ 8. 试着使用小号登录后，用大号对小号说：美女图片、美女视频、备案查询、归属查询、whois 查询、摸鱼日历、KFC 文案、周公解梦、天气查询、舔狗日记、星座查询、早安寄语、早报、晚报、Help

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，它提供了广泛的应用可能性。以下是一些LangChain的应用示例，以及为初学者提供的教程资源： 1. 聊天机器人（Chatbots）：构建具备记忆能力的聊天机器人框架，可以进行实时交互并提供用户友好的界面。 2. 文本总结（Summarization）：对长文本或文档进行自动总结，提取关键信息。 3. 文档问答（Question and Answering Over Documents）：使用文档作为上下文信息，基于文档内容进行问答。 4. 信息抽取（Extraction）：从文本内容中抽取结构化信息。 5. 结果评估（Evaluation）：分析并评估语言模型输出结果的质量。 6. 数据库问答（Querying Tabular Data）：从数据库或类数据库内容中抽取数据信息。 7. 代码理解（Code Understanding）：分析代码并从代码中获取逻辑，支持代码相关的问答。 8. API交互（Interacting with APIs）：使语言模型能够理解和调用API，以获取或发送数据。 9. 智能体（Agents）：使用语言模型进行任务分析和决策，并调用工具执行决策。 对于LangChain初学者，可以访问官网，以下是一些教程资源： 快速入门：提供了安装LangChain及其组件的基本命令和步骤。 LangChain快速上手教程：以浅显易懂的方式介绍了LangChain的安装和基本概念。 LangChain中文入门教程：为中文用户提供的入门教程，包括安装和基本操作。 LangChain框架介绍：介绍了LangChain框架的核心价值主张和设计理念。 这些资源可以帮助初学者理解LangChain的基本概念，安装过程，以及如何开始构建自己的LangChain应用程序。