智能表格分析、可视化的工具有哪些？

目前在文字可视化方面，AI“词生卡”是一个受到关注的工具。在人工智能技术迅速发展的当下，它将文字描述转化为视觉图像，重塑了创意产业格局。 AI“词生卡”之所以受欢迎，原因在于：它在 Lisp 语言和 Claude3.5 的支持下焕发新生，制造新卡，适应了时代需求。当前存在“人们日益增长的 AI 创作输出需求与大厂创新不够实用之间的矛盾”，而“词生卡”做到了信息提纯、跨界融合、文图合一、审美优先、情绪输出、管用好用。 不过，对于哪款文字可视化的 AI 最好用，还需根据您的具体需求和使用场景来判断。

以下为您推荐几款可用于 UI 界面设计的 AI 软件： 1. Midjourney： 能生成数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。 生成的图片在某些方面质感不错，但 UI 设计可能不规范、文字较乱，目前只能作为风格参考。 对于完全不懂 AI 绘图的新手来说容易上手。 设计指令：如果没想好输入哪些指令，可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把里面的“类型”替换成想设计的产品的关键词描述（英文），就能生成想要的 UI 设计图。 2. 星流一站式 AI 设计工具： 具有无限画布区域，包括浏览视图、操作快捷键查询、图像快捷修改。 浏览视图包括视图百分比调节、聚焦、画布清理等功能。 图像快捷操作有细节微调、整体微调、增强模型、提示词、用作图生图、用作图片参考等。 支持图像分享与信息查看，包括图像信息查看、生成分享链接与发送到 LiblibAI 等。

以下是关于文字可视化及移动端图片视觉处理的相关内容： 文字可视化： 从文字生成图片以及遮罩，支持多种调整和设置，包括字间距、行间距、横排竖排调整、文字随机变化（大小和位置）等。节点选项说明如下： `size_as`：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于`width`和`height`。 `font_file`：列出`font`文件夹中可用的字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 `spacing`：字间距，以像素为单位。 `leading`：行间距，以像素为单位。 `horizontal_border`：侧边边距，数值为百分比，横排时为左侧边距，竖排时为右侧边距。 `vertical_border`：顶部边距，数值为百分比。 `scale`：文字总体大小，以百分比表示，可整体放大或缩小文字。 `variation_range`：字符随机变化范围，大于 0 时产生大小和位置随机变化，数值越大变化幅度越大。 `variation_seed`：随机变化的种子，固定此数值可使每次单个文字变化不变。 `layout`：文字排版，有横排和竖排可选。 `width`：画面宽度，若有`size_as`输入将被忽略。 `height`：画面高度，若有`size_as`输入将被忽略。 `text_color`：文字颜色。 `background_color`：背景颜色。 移动端图片视觉处理： 在试卷拍照去除书写笔迹方面，可采用图像处理和机器学习技术结合的方法，具体如下： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升清晰度和对比度。 2. 图像分割：使用图像分割算法（如阈值分割、边缘检测、基于区域的分割方法）将书写笔迹和背景分离。 3. 文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别文字区域。 4. 文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据，常用技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 5. 后处理：根据需求进行后处理，如去除残余噪点、填补文字区域空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）：若有足够数据，采用机器学习技术训练模型，学习书写笔迹特征以自动去除笔迹。 7. 优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度，可采用并行计算、硬件加速等方法。 8. 移动端集成：将算法和模型集成到移动应用程序中，实现试卷拍照去除书写笔迹功能，可使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）进行部署和调用。

以下是一些具有可视化代码功能的 AI 软件： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些写代码或辅助编程的 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的智能编程辅助工具，提供多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据需求选择最适合的工具。 此外，还有一些相关的工具和资源： 1. Screenshot to Code：利用 GPT4 Vision 视觉能力将屏幕截图转换为代码，支持 HTML/Tailwind CSS、React 等，集成 DALLE 3。 2. 交互创意体验网址：http://reboot.studio ，提供丰富的交互创意体验，鼓励加入更多 AI 元素。 3. 沃顿商学院发布的教学提示词库：https://www.moreusefulthings.com/prompts ，包含多用途学习和教育提示词，适合学生、教师和家长收藏。

以下是一些可以用于数据可视化的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 此外，在 Agent 相关比赛的赛道介绍中，数据可视化也是其中的一个重要方向，比如将复杂的数据进行可视化展示，用图表、信息图等方式使数据解读更直观、简洁。

以下是一些在精准的数据分析和可视化方面表现较好的大模型： 1. GLM4AllTools：这是智谱 AI 大模型开放平台中的模型，其代码沙盒 Code Interpreter 工具能很大程度加强数据计算能力，可处理日常数据分析，能对行业收入、利润数据进行可视化，并计算利润率并排序。 2. 谷歌的 T5：属于 encoderdecoder 架构的模型，适用于翻译和摘要等任务。 需要注意的是，不同的大模型在不同的应用场景和数据特点下可能会有不同的表现，您可以根据具体需求进行选择和测试。

多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如，在“1204|微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中，王大仙表示分享有回放，可顺着搭建流程使用。

以下是关于飞书接入 DeepSeek 多维表格处理的相关案例和信息： 自定义 AI（DeepSeek 版）：https://bytedance.larkoffice.com/base/extension/replit_3f6c0f185eac23fb ，支持 DeepSeek R1、V3 模型，以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。 有案例如“笨笨 v 泡泡”的 deepseekr1:7b 模型行测试题分析过程及结果，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/kjYiRS9RE25vywm0EsP6A?token=8615663&lang=zh_CN 。 相关文章和教程： 《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb 。 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh 。 《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》：https://mp.weixin.qq.com/s/aIi4tIy0CCINyQE_3AfF_Q ，介绍了如何结合实现批量处理信息、提升工作效率等。 飞书多维表格的接入方法在整理列上这两天直播教程中的所有模板中有提及。 2 月 10 日的社区动态中有 DeepSeek R1 赏析分享会等相关内容。 2 月 14 日的社区动态中有关于另外一款推理模型 zero 的推理过程等相关内容。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是一些可能有助于您快速完成对账工作的大模型或工具： 1. Coze 记账管家：它能通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库。工作流程包括定义提示词，让大模型拆解并识别记账事项、发生时间、变动金额等，然后将这些数据存入数据库。 2. GLM4AllTools：可用于统计平台月度账单，例如您可以从平台导出月度明细数据，上传账单给沙盒，让模型统计账单数据和用量，还能分析账单数据波动。 3. 生成式 AI：在金融服务领域，它能帮助改进内部流程，如预测编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，自动创建报告的文本、图表、图形等内容，为会计和税务团队提供税法和扣除项的可能答案，以及帮助采购和应付账款团队自动生成和调整合同、采购订单和发票等。

以下是一些能够对数据表格进行分析并生成分析报告的 AI 软件及相关信息： 1. 在撰写专业区域经济报告方面： 信息收集：可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 能辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分：针对报告需求拆分内容，避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意，AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 在金融服务领域： 生成式 AI 可以帮助金融服务团队从更多的数据源中获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面：生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，还能帮助发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 报告方面：生成式 AI 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整此类报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 会计和税务方面：生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 采购和应付账款方面：生成式 AI 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 3. 在法律风险方面： 以菲林诉百度网讯案为例，北京互联网法院认为计算机软件智能生成的报告不构成著作权法意义上的作品，不受著作权法的保护。但该分析报告仍具备传播价值，被认定为“法人作品”。软件开发者（所有者）可通过收取软件使用费用等方式获得利益，软件使用者不能以作者的身份在分析报告上署名，但可以采用合理方式表明其享有相关权益。

以下是关于飞书多维表格 DeepSeek 实战的相关信息： 共学课程安排： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！：共学大类为 AIagent，讲师为全体，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 6 日。 飞书多维表格 DeepSeek 实战：共学大类为多维表格字段捷径，讲师为王大仙，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 10 日。 关于 DeepSeek 的介绍： DP 模型的功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等。使用优势是能用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容，但存在思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容，使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知，使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面，还有案例展示。 Deepseek 文档可在 3 群和 4 群分享获取，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告包括明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。 相关社区动态： 2025 年 2 月 10 日，有《》DeepSeek R1 赏析分享会，专为非技术人群设计，介绍了技术亮点、未来展望及对流行谣言的澄清。 2025 年 2 月 10 日，有《》，讲述了 DeepSeek 的崛起原因、V3 模型特点及竞争策略。 2025 年 2 月 10 日，有《》，介绍了飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合的使用方法和效果。

真正的智能体具有以下特点和类型： 特点：能够感知环境，采取行动以实现特定目标。可以是软件程序或硬件设备。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当大脑，并具备规划、反思完善、记忆和工具使用等关键组成部分。 规划：包括子目标分解和反思完善，将大型任务分解为小的子目标，并能从错误中吸取教训改进未来步骤。 记忆：有短期记忆用于上下文学习，长期记忆用于长时间保留和回忆信息，通常通过外部向量存储和快速检索实现。 工具使用：学习调用外部 API 获取模型权重中缺失的额外信息。 类型： 决策智能体：使用语言模型遍历预定义的决策树。 轨道智能体：配备更高层次的目标，限制解决空间，遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 通用人工智能体：完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正，没有任何数据支架的 for 循环。

要做一个知识库智能问答机器人，主要基于大模型的 RAG 机制，具体步骤如下： 1. 理解 RAG 机制：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，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍，再基于书籍信息给出详细回答，这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库：创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot：在设计中添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外，在飞书中，还可以利用飞书智能伙伴创建平台（Aily）来搭建 FAQ 机器人，它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能为企业提供简单、安全且高效的环境，帮助轻松构建和发布 AI 应用。

具身智能是人工智能领域的一个子领域，指智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息，从而进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能的应用广泛，在机器人领域，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域，能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能有三要素：本体（硬件载体）、智能（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、环境（本体所交互的物理世界），本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤，分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

要通过 DeepSeek 构建智能客服，可以参考以下步骤： 1. 效果对比：用 Coze 做小测试进行对比。 2. 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。 4. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 另外，实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下： 1. 拥有扣子专业版账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 同时，GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到：Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾，重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。

以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议： 在构建基于 LLM 的应用时，Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过，对于许多应用来说，优化单个 LLM 调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现，例如： 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet（一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器）。 4. Vellum（另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具）。 这些框架通过简化标准的底层任务（如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易，但它们往往会创建额外的抽象层，可能会使底层提示词和响应变得难以调试，也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API，许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。 此外，还有以下相关工具和应用： 1. VectorShift：能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序，利用大型语言模型（例如 ChatGPT）构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程，无需编码。 2. Unriddle：帮助更快阅读、写作和学习的工具，能简化复杂的主题，找到信息，提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法，它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考：https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents

以下是关于图片提示词反推工具的相关信息： LayerStyle 副本：根据图片反推提示词，可设置替换词。使用 Google Gemini API 作为后端服务，需在申请 API key，并填到插件根目录下的 api_key.ini 文件中（默认名字为 api_key.ini.example，初次使用需将后缀改为.ini，用文本编辑软件打开，在 google_api_key=后面填入 API key 并保存）。节点选项包括：api（目前只有"geminiprovision"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、exclude_word（需要排除的关键词）、replace_with_word（替换 exclude_word 的关键词）。 PromptEmbellish：输入简单的提示词，输出经过润色的提示词，支持输入图片作为参考。使用 Google Gemini API 作为后端服务，同样需申请并填写 API key。节点选项包括：image（可选项，输入图像作为提示词参考）、api（目前只有"googlegemini"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、discribe（在这里输入简单的描述，支持中文）。 【SD】真人转二次元：图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。有两个反推提示词的按钮：CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 第二十一期港风胶片： 活动介绍：墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型，文艺复兴，唯美胶片复古。lora 模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 教程： 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo。上一期活动链接： 胶片 lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page

以下是一些图片提示词提取工具： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址： OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便快速可视化生成自己的绘画提示词，网址： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，网址： AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供选择，网址： 关于悠船工具的基础使用教程： 进入官网，可以选择桌面端下载和浏览器使用。为方便选择浏览器使用，第一次使用需注册，选择企业用户注册，输入对应名称和手机号即可注册成功（目前不需要填写企业信息）。注册完成后进入具体操作页面。 基础操作：点击开始想象按钮，将生成的提示词粘贴在下面，回车等待几十秒生成 4 张图片，可选择喜欢的图片进行对应操作。 创作调整： 风格化：数字越大，越艺术，但并非越大越好，取决于创作，人像不用调整过高。 怪异化：数字越大越奇怪，可不碰。 多样化：数字越大，结果越意想不到，越低越接近提示词。建议新手一开始不用怪异和多样化，可做实验测试。 模式：默认标准，朴实 raw 会让图片质感更好，个人喜爱。 版本：默认最高 V6，建议最高，二次元可选 NIJI。 生成图片的速度：默认快速，越快对支付套餐要求越高。 “城市狂想”直接上手操作的教程中关于图片提示词生成： 提供了猫叔写的一段提示词的 prompt 并生成了三条，还为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词，可直接使用。注意提示词在悠船和 MJ 中可直接用，在其他平台工具请复制后删除包含“”以后的部分。拿到提示词后可进入喜欢的 AI 绘画工具界面，例如悠船，点击开始想象按钮粘贴提示词。

以下是一些多模态的 AI 工具： GPT4VAct：这是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。它可以识别网页上的元素并理解其功能，目的是自动完成一些人工操作任务以提高效率。主要特点包括有限的视觉处理能力、自动标记、鼠标和键盘操作等，但目前存在一些功能暂不支持。 Sora：是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，标志着在生成式 AI 研究和开发中的重大突破。 DiT：能将视频分解为一帧帧图像并逐帧去噪生成流畅连贯的视频，不仅能生成高质量逐帧图像，还能在时间维度上保持一致性。 Topview.ai：是一款面向海外市场的多模态转换工具，作为 AI 驱动的营销视频生成工具，可自动实现模态转换，帮助社交媒体达人将素材一键转换为爆款商业短视频。

以下是关于文本打标工具的相关信息： OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像任务，提供不同能力级别的模型，可微调自定义模型，适用于内容生成、语义搜索和分类等领域。模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理，Token 可以是单词或字符块，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，可查看分词器工具了解更多。 对于某些文本打标任务，如根据问题的主要主题为文本打标签，有相应的指示和选项，如根据问题围绕的对象选择不同的标签类别。 在语音合成中，标注是常见问题，一般利用文本前端产生基线的音素序列和音素时长，再由人类参与检查，包括音素层级、单词层级、句子层级等方面，标注人员可采用 Praat 进行可视化标注和检查，不同场景的标注可能有细微变化。

以下是目前比较火的各垂类 AI 工具： 图像生成器：有 14 个工具，如 Midjourney 等。 AI 聊天机器人：有 8 个工具，如 Claude、ChatGPT、Bing Chat 等。 AI 写作生成器：有 7 个工具，如 Rytr、Copy AI 等。 视频生成器：有 5 个工具。 语音和音乐：有 5 个工具。 设计：有 4 个工具，如 Canva 等。 其他：有 7 个工具。 此外，还有以下一些热门的 AI 工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。