豆包的智能体如何设置

Kimi 是 ChatGPT 的国产平替，具有不用科学上网、不用付费、支持实时联网、对长文理解较好、能一次搜索多个数据来源且无广告、能定向指定搜索源等特点。 智能体（Agent）是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火出现的新名词，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。在做智能体创业的公司有很多，比如 C 端有社交方向，用户注册后先捏自己的智能体然后让其与他人的智能体聊天，真人再介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。B 端有帮助商家搭建智能体的公司。 字节的扣子（Coze）是字节推出的 AI 聊天机器人构建平台的国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。 而 GPT 是一种知名的大型语言模型。 综上所述，Kimi、元宝（未提及相关信息）、扣子和 GPT 在功能、特点和应用场景等方面存在差异。

在豆包中使用 AI 提示词的情况如下： 对于当事人提供的证据发表质证意见或制定诉讼方案： 把 prompt 输入到豆包 AI 后，欢迎语按照 prompt 的指示输出，但后续提示有时不太切合主体，可能需要提示输入证据清单。 输入 4 份简单的证据后，能输出一份质证意见书。在格式和内容上，包括真实性、合法性、关联性、证明力和总结等方面，多数情况表现较好，但没有提示签署委托代理协议，经提示回复没问题。 对于律师答辩状： 输入 prompt 后，欢迎语很直接。 输入起诉状后，输出内容存在一些问题，如主体缺少答辩人、引用案由错误、未按 prompt 结构输出、引用法律错误、整体较简单且专业性一般等。 提示“请输出应诉方案”后，未按 prompt 结构输出，输出内容一般，整体方案框架没问题但需补充完整。经多次提示和调整，仍有改进空间。 另外，如果想为接入微信的 AI 赋予提示词，可以参考以下步骤： 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。 2. 如果想更改提示词，可以返回“目录 4 里的第 17 步”，其中的中文部分便是设置 AI 提示词的地方，可以进行更改。 3. 此后，进行任何更改，都需要“返回首页右上角点击重启，重启一下服务器”。 4. 然后，重新在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录即可。 5. 关于添加插件，可以参考，讲解非常清晰。只要能完成上述步骤，相信插件的安装也能搞定。点击文章，会直接定位到该操作的那一步。

以下是国内一些 AI 大模型的优势： 通义千问：由阿里云开发，能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口，在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言：在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音（云雀大模型）：暂未明确其独特优势。 智谱 AI（GLM 大模型）：暂未明确其独特优势。 中科院（紫东太初大模型）：暂未明确其独特优势。 百川智能（百川大模型）：暂未明确其独特优势。 商汤（日日新大模型）：暂未明确其独特优势。 MiniMax（ABAB 大模型）：目前不能进行自然语言交流，但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 需要注意的是，不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。

在扣子平台上，可以使用除豆包之外的其他模型，如 MiniMax、GLM、BaiChuan 等。不同模型能力各异，生成质量有所不同。一般性任务通常能一次性满足需求，专业性任务建议选择性能更好的模型并手动调整。 扣子是国内知名度较高的 AI 应用产品，功能丰富，支持知识库、工作流和插件等多种功能，其社区市场完善，用户可选择官方或其他用户创建的插件和内容。但普通版本和专业版主要接入国内模型，专业版只能选择豆包 pro 系列模型，可能存在性能问题，如批量处理时某些模型并发处理能力不稳定，长时间运行可能崩溃，且国内大模型在某些方面不够成熟，可能出现小问题。 在 Coze 上，GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好，适合处理精确输入输出任务，豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面表现出色，将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。

以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪聊天、答疑解惑，与搜索有较好的结合。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作，与钉钉有结合应用。 腾讯混元：相对较为低调，公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火：暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包：字节旗下产品，字节在 AI 领域有较大投入和决心，如推出多种相关产品和应用。 智普清言：暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是，这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。

以下是在豆包平台上搭建用于英语听说技能训练智能体的相关参考： 插件：扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求，还可自行制作添加所需的 API。 工作流：工作流如同可视化拼图游戏，由多个小块块（节点）组成，包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等。工作流开始和结束都有特定小块块，不同小块块所需信息有引用前面小块块给出的和自行设定的两种。 知识库：扣子的知识库功能强大，可上传和存储外部知识内容，提供多种查找方法，解决大模型的知识不足和幻觉问题。 开场白：添加开场白能提升用户体验，告知用户智能体的用途。 以 Dify 平台为例，创建智能体流的基本步骤为：选择“工作室”按钮，创建新的空白智能体，指定名称并点击“创建”按钮，然后进行编排。编排示例有涉及文本的缩写、扩写及总结。但实际工作中可能更复杂。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能会具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）等 4 个部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善人工智能产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，如交通、天气预测和电视节目推荐等方面，它正以惊人速度发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会出现超级智能，机器可能会具有自我意识，成为真正的数字生命形式。这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层，近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础，以及对具有自我意识的 DILIs 模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国意义重大。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用），近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式，这将带来一系列关于意识、合作与竞争等方面的重大转变和问题。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

目前国内有多家企业在智能驾驶领域表现出色，但很难确切地说哪家是最好的。一些在智能驾驶方面具有较强实力和影响力的企业包括百度、华为、小鹏汽车、蔚来汽车等。这些企业在技术研发、实际应用和市场表现等方面都各有优势和特点。百度在自动驾驶技术的研发和测试方面投入较大，并取得了一定的成果；华为凭借其在通信和技术领域的积累，为智能驾驶提供了相关的解决方案；小鹏汽车和蔚来汽车等新兴造车势力也在智能驾驶的功能和体验上不断创新和优化。然而，智能驾驶技术仍在不断发展和演进，各企业的表现也会随着时间和市场的变化而有所不同。

以下是设置智能体的相关步骤： 1. 获取机器人 ID： 在个人空间中找到要接入微信的机器人，比如画小二智能小助手。 点击对应的机器人进入编辑界面。 在浏览器地址栏“bot/”之后的数据就是该机器人的唯一编号 Bot ID。 2. API 授权： 点击右上角发布。 会出现 Bot as API，勾选它。 确定应用已成功授权 Bot as API。 3. 服务器设置： 对于 chatgptonwechat（简称 CoW）项目，它支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择多种模型，能处理多种内容，通过插件访问外部资源，支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 可选择备注说明版或无备注干净版，将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。 提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。

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

自动追问功能通常是指一个系统能够根据用户的问题和上下文自动生成相关的问题，以便获取更多信息或深入了解某个话题。在设置智能体的配置信息以实现这一功能时，可以遵循以下步骤： 1. 定义追问规则：根据业务需求和对话场景，定义何时以及如何发起追问。例如，如果用户的问题不包含足够的信息来提供准确的答案，或者如果需要更多细节来提供个性化的建议。 2. 配置上下文理解：智能体需要能够理解对话的上下文，包括用户的问题、之前的对话历史以及任何相关的主题或领域特定的信息。 3. 设计问题生成算法：开发或集成一个算法，用于根据当前对话上下文生成追问问题。这可能涉及到自然语言处理（NLP）技术，如语言模型、意图识别和实体识别。 4. 设置追问策略：确定追问的策略，例如，是否需要在每次对话中追问，或者只在特定情况下追问。 5. 集成机器学习模型：如果追问功能需要更高级的理解能力，可能需要集成预训练的机器学习模型，如BERT、GPT等，来增强语言理解能力。 6. 实现反馈机制：设置机制以收集用户对追问问题的反馈，以便不断优化追问策略和问题生成算法。 7. 测试和调整：在实际对话中测试自动追问功能，并根据测试结果进行调整。确保追问问题的相关性和有效性。 8. 用户界面集成：在用户界面中集成自动追问功能，确保它能够无缝地与用户的交互流程集成。 9. 隐私和合规性：确保自动追问功能遵守相关的隐私法规和最佳实践，尤其是在处理个人数据时。 10. 持续监控和优化：持续监控自动追问功能的表现，并根据用户反馈和系统性能进行优化。 在技术实现上，可以通过编程方式设置智能体的配置文件或数据库中的相关参数，来控制追问功能的行为。例如，可以创建一个配置文件，其中包含追问的触发条件、问题模板、用户反馈处理规则等，并在智能体的代码中读取这些配置来执行相应的追问逻辑。 请注意，自动追问功能的设计和实现可能需要跨学科的知识和技能，包括人工智能、机器学习、自然语言处理和软件开发等。

在线性规划优化中，设置最优参数的优化条件需要考虑以下几个方面： 1. 目标函数：首先需要明确线性规划问题的目标函数，即需要最大化或最小化的目标。根据目标函数的形式，可以选择不同的优化条件。 2. 约束条件：线性规划问题通常受到一系列约束条件的限制，这些约束条件可以是等式约束或不等式约束。在设置优化条件时，需要考虑这些约束条件，以确保解的可行性。 3. 决策变量：决策变量是线性规划问题中需要优化的参数。在设置优化条件时，需要确定决策变量的范围和取值，以确保解的可行性和最优性。 4. 参数选择：在设置优化条件时，需要考虑如何选择参数以获得最优解。这可以通过敏感性分析、参数扫描等方法来实现。 5. 算法和工具：最后，需要选择适当的算法和工具来求解线性规划问题。不同的算法和工具可能具有不同的优缺点，需要根据具体问题选择最适合的方法。 总之，设置最优参数的优化条件需要综合考虑目标函数、约束条件、决策变量、参数选择和算法工具等因素。通过合理选择优化条件，可以提高线性规划问题的求解效率和质量。

根据搜索结果，解决 dify 设置 ollama API 时报错的方法如下： 1. 检查 IP 地址和 URL 是否正确 有用户反映，通过修改 IP 地址和 URL 格式解决了类似的问题 确保使用了正确的 IP 地址和完整的 URL 格式 2. 尝试使用 LiteLLM 与 Ollama 有用户建议使用 LiteLLM 与 Ollama 的组合，这似乎是一个可行的解决方案 3. 检查 Ollama 的版本兼容性 有用户提到，Ollama 可能升级了客户端，需要检查与 Dify 的版本兼容性 4. 检查 OpenAI 账户类型和模型权限 确保 OpenAI 账户类型和所选模型（如 GPT4）是否有访问权限 5. 尝试禁用流式传输模式 有用户反映，流式传输可能会导致错误，可以尝试禁用该功能 总之，解决这个问题的关键是确保 Ollama 的 IP 地址、URL 格式、版本兼容性以及 OpenAI 账户权限等都设置正确。如果还有其他问题，可以继续在 Dify 的 GitHub 仓库中寻找相关的讨论和解决方案。