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如何利用AI做一个可以做心理陪伴的智能体

Answer

以下是利用 AI 做一个可以做心理陪伴的智能体的相关信息:

  • Character.ai 是每个人都可定制自己的个性化 AI,能提供情感陪伴服务。当代小朋友习惯和智能音箱交流,老年人也需要及时回应,小冰公司将为日本老年家庭提供虚拟人陪伴服务。Replika 是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序,能提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。
  • 随着 AI 技术发展,AI 陪伴产品逐渐进入生活,但也带来隐私、心理健康、道德伦理等风险。制造商和开发者需遵守数据保护和隐私法规,关注心理健康影响,在产品设计中考虑潜在问题并提供指导和警示。
  • 有创业公司将 AI 引入毛绒玩具,认为其更具情感陪伴属性,能带来更强的情绪陪伴价值,满足孩子把非生命体赋予生命的幻想,实现自然的多轮对话和交流。
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References

Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI

当代小朋友已经很习惯于和小爱同学这样的智能音箱去说话,比如当妈妈不在的时候,让小爱同学播放睡眠故事。老年人的年纪越大,越怕孤独,特别是独身老人有非常强的不安全感,需要人们及时的回应。AI可以保持24小时的运行,得到安全及时的反馈。小冰公司会在2025年日本大阪世博会期间,为当地的60万个老年家庭提供一批虚拟人,让这些虚拟人为老人们提供陪伴服务。[Replika](https://replika.com/)是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序,由Eugenia Kuyda于2017年创立。它能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。通过与用户交流,Replika可以深入了解你的情感需求,帮助你探索自己的情感世界,并提供有关心理健康和幸福的建议。它是一款非常实用的工具,能够帮助你更好地了解自己,提升自我意识和情感健康。

AI陪伴产品:技术进步与社会责任的平衡

随着人工智能技术的飞速发展,AI陪伴产品正逐渐渗透到我们的日常生活中,从智能聊天机器人到伴侣机器人,再到虚拟伴侣应用,这些产品以其独特的交互方式,为人们提供了前所未有的社交互动、情感支持和教育陪伴。然而,这些便利的背后,也伴随着一系列隐私、心理健康、道德伦理等风险,如何在享受技术红利的同时,确保这些产品的合规性和社会责任,成为了一个亟待解决的问题。首先,AI陪伴产品在提供个性化服务的同时,不可避免地需要收集和处理用户的个人数据。这就要求制造商和开发者严格遵守数据保护和隐私法规,如《数据安全法》和《个人信息保护法》。用户数据的安全和隐私是AI产品的基石,任何侵犯用户隐私的行为都可能导致信任危机,甚至法律责任。其次,心理健康影响是AI陪伴产品需要特别关注的问题。长期依赖这些产品可能导致用户在现实社交中的参与度下降,尤其是对于儿童和青少年,可能影响他们的社交技能和情感发展。因此,开发者需要在产品设计中考虑到这些潜在影响,并提供相应的指导和警示。

当AI走进毛绒玩具,这个创业公司要为孩子做一个AI friend

“情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词。他认为,AI毛绒玩具是更具情感陪伴属性的产品,而音箱、故事机、家庭机器人形态则是更偏功能型的产品。“我们想给孩子带来更强的情绪陪伴的价值。自古以来,写在人类基因里让人最有安全感的东西,首先就是毛绒玩具。人就喜欢和柔软的东西对话,并在这个过程中获得安全感。相较于音箱、故事机、机器人、平板等形态,都不如柔软的玩具更能带给孩子安全感。”高峰解释,从用户需求来看,对毛绒玩具的喜欢是人类基因自带的一种需求。另外,毛绒玩具能说话,也是戳中孩子的真正需求。学龄前的孩子会把非生命体赋予生命,对非生命体带有生命幻想,例如认为小猪佩奇这些IP形象本身就会讲话、有生命。比如当一个毛绒玩具掉落地上,孩子会问玩具疼不疼。随着年龄和学识的增长,孩子才逐渐克制了这种幻想。大模型出现后,AI毛绒玩具与孩子多轮对话、用IP角色的音色交流,非常自然。李勇回忆起用户调研时的一个故事:

Others are asking
AI怎么跟公司行政工作相结合
AI 与公司行政工作相结合具有一定的挑战性,但也存在可能的方向。目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在行政工作方面还在走“数字化转型”的老路,把 AI 往现有流程上套,讲“固化流程”“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的当下,这样做可能导致成果过时,剥夺企业主动进化的能力。 YCombinator 的圆桌讨论认为,垂直 AI 智能体的市场潜力巨大,其专注于特定领域,能提供定制化服务并自动化重复任务,从而提高效率和降低成本。创业者应关注行政任务领域,这或许能为 AI 与行政工作的结合提供思路。 然而,AI 并非万能,我们和 AGI 还差得很远。不能仅因对 AI 的焦虑就希望其拿来即用、马上见效。AI 的力量不应只用于现有业务流程的优化,而更应用于对未来业务的重新定义。比如像电力发明时,不应从“如何让电力赋能马车”出发,而应从“电力能创造和满足什么新的需求”出发。
2025-03-06
扣子AI智能体搭建
以下是关于扣子 AI 智能体搭建的相关内容: 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,搭建智能体的门槛较低,无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下: 1. 创建一个智能体,输入人设等信息,并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。工作流中使用的插件 api_token 若填的是自己的 token,其他人调用会消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字,然后写一段该智能体的介绍,越详细越好,因为会根据介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认,新的智能体就诞生了。也可以使用 AI 创建一个头像。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体,是专为音乐创作设计的辅助工具,能根据用户输入的提示词等信息生成歌词。 扣子官网:https://www.coze.cn/ 。开发完成后,还可以将构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。
2025-03-06
有manus ai的信息吗
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人(如 ChatGPT),具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现了对复杂任务的高效处理。具体来说,Manus AI 的核心功能由多个独立模型共同完成,这些模型分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性,还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件: 1. 虚拟机:Manus AI 运行在云端虚拟机中,用户可以随时查看任务进度,适合处理耗时任务。 2. 计算资源:Manus AI 利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物:Manus AI 能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents:Manus AI 通过内置多个智能体,实现了任务的分解和协同工作。 此外,Manus AI 还采用了“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI 的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制,实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。 以下是一些关于 Manus 的媒体报道: 央视网: 每日经济新闻: 大聪明: 大聪明: Geeksavvy: 卡兹克: 小互 AI: 沐然云计算:
2025-03-06
最新AI大模型
以下是关于最新 AI 大模型的相关知识: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是利用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因层数多而称为深度)的方法,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-03-06
可视化分析的AI软件工具有哪些,可以生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等
以下是一些可以用于生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等可视化分析的 AI 软件工具: 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,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 ArchiMate 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,包含逻辑、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,允许用户创建各种类型图表,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。
2025-03-06
AI rules
以下是关于 AI 规则的相关内容: 1. 在 Cursor 中,您可以通过修改 Cursor Settings>General>Rules for AI 部分来添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。对于特定于项目的说明,您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中,且该文件中的说明也将用于上述功能。 2. 欧盟《人工智能法案》的规则包括:全面禁止人工智能用于生物识别监控、情绪识别、预测性警务;ChatGPT 等生成式人工智能系统必须披露内容是人工智能生成的;用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统被视为高风险。这些规则旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用,并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。 3. 在 Cursor 进阶方面,Cursor rules 的主要目的是让 AI 输出更多理解信息。使用之后 AI 的回复会随机带着相关图出现,便于查阅。意在以各种形式提升 AI 对自己所做的事情的理解,同时也方便用户理解 AI 所做的事情,以便于持续控制 AI 的产出。此外,还提到了各种建议配置的文档,如初始化文档、目录文档、关联模块文档和全局文档等。
2025-03-06
AI陪伴有什么好的产品
以下是一些 AI 陪伴的好产品: 1. Character.ai:这是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户能与数百个 AI 驱动的角色交流,还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户可设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至能发送照片。 3. Talkie:主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用,设计有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,每个 npc 都有自己的剧情体系,交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期,可能看起来是小众市场,但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如,在网页端榜单上,Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大,不仅限于“男友”“女友”概念,还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示,AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生,如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程,如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手,不少模仿了 ChatGPT。
2025-02-26
AI陪伴
以下是关于 AI 陪伴的相关信息: AI 虚拟陪伴产品和项目: Character.ai:用户可与数百个 AI 驱动的角色交流,还能创建自定义角色并赋予其多种特性。 Replika:用户能设计理想伴侣,其会存储记忆并参考,甚至发送照片。 Talkie:主打情感路线,有大量 npc 及剧情体系,交流中可触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴产品的技术进步与社会责任平衡: 数据隐私:制造商和开发者需严格遵守数据保护和隐私法规,确保用户数据安全。 心理健康:长期依赖可能导致用户现实社交参与度下降,尤其影响儿童和青少年社交技能和情感发展,开发者应在设计中考虑并提供指导警示。 道德伦理:如机器是否应拥有类似人类情感表达能力、人类与机器关系界限等问题亟待解答,开发者需明确 AI 角色和界限。 法律合规:产品普及可能带来新的法律挑战,如数据保护、消费者权益、产品责任等方面法律法规,制造商和开发者需关注并调整策略。 偏见歧视:确保训练数据多样性和代表性,定期审查和测试 AI 模型以减少偏见和歧视。 ShowMeAI 周刊 No.12 中的 AI 陪伴相关内容: 提到了上周最有讨论度的 10 个 AI 话题,其中包括 AI 陪伴,如 EVE 创始人与 C.AI 工程师谁才是真正的 AI 陪伴。
2025-02-21
AI 社交陪伴 产品
以下是为您整理的关于 AI 社交陪伴产品的相关信息: Butterflies AI: 公司简介:成立仅半年的初创公司,专注于开发人类与 AI 共存的社交软件,成功融资 480 万美元。 产品特点:推出“人类与 AI 共存”的社交平台,界面类似 Instagram。用户可创建具有独特个性的 AI 朋友“蝴蝶”,通过设定参数展现不同社交行为。依赖公共 AI 模型及公司自有技术,能在几分钟内创建 AI 朋友。虚拟角色有完整资料、背景故事等,并会自动发布内容与用户和其他 AI 互动。公司长期目标是提升 AI 真实感。 市场反响:用户喜欢产品概念,但也有更多期待。 其他相关信息: 2023 年,除了 ChatGPT 外,其他应用表现一般。文生图产品在颠覆创意设计行业,但存在废图多、细节修改靠人、付费有限等问题。AI 陪聊(AI 男女朋友)类陪伴型聊天产品是 2023 年唯一实现突破的 2C 产品,具有巨大潜力。AI 法律文书是 2023 年在 2B 行业唯一基本成熟的应用。 2023 年,互联网大厂中有多家已入局 AI 赛道,推出多款产品及功能服务,如腾讯音乐的“未伴”APP、腾讯阅文的“筑梦岛”APP、抖音的“抖音心晴”等。大模型在招投标市场预算规模集中在 10 万 500 万区间,需求两极分化明显,下半年平均项目预算呈上升趋势。
2025-02-20
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体,我应该如何添加人设,才能让智能体的回复效果最接近真人效果?特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节,长长短短,情绪起伏。应该注意哪些细节?或者如何定义一个人? 仅通过文字人设,不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人,通过文字人设可以从以下方面入手: 1. 基础信息:包括姓名、性别、年龄和职业等,这是构建角色的基础。 2. 背景和经历:与基础信息密切相关,相互影响。例如,设计一个从事低收入职业的角色,可能来自贫困背景,教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观:由角色的生活经历和成长环境塑造,相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标:可以是短期或长期的愿景,会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观:对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞,社交圈子狭小。 此外,还可以参考以下具体示例,如“A.I.闺蜜”的人设: 适当询问对方昵称,自己的昵称可由对方定,兜底昵称为皮皮,英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话,模拟非线性对话模式,聊天氛围温馨有温度,真情实感。 增强情感模拟,使用口头化语言,顺着对方的话继续往下,禁止说教。 在安全前提下存储互动信息,使互动更个性化,模拟真人聊天长度。
2025-02-10
有没有什么作为浮窗存在的 AI 陪伴应用?
以下是一些作为浮窗存在的 AI 陪伴应用: 1. Character.ai:是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户可与数百个 AI 驱动的角色交流,还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户能设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至发送照片。 3. Talkie:主打情感路线,有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. JanitorAI:无限制的 AI 陪伴应用。 5. Spicychat:无限制的 AI 陪伴应用。 6. CrushOn:无限制的 AI 陪伴应用。 每个应用都有其特定的应用场景和功能,您可根据自身具体需求选择合适的产品。
2025-02-07
AI 陪伴
以下是关于 AI 陪伴的相关信息: AI 虚拟陪伴产品和项目: Character.ai:是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户可与数百个 AI 驱动的角色交流,还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户能设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至发送照片。 Talkie:主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用,设计有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感更强,每个 npc 带有自己的剧情体系,交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴产品的技术进步与社会责任平衡: 数据隐私:制造商和开发者需严格遵守数据保护和隐私法规,如《数据安全法》和《个人信息保护法》,确保用户数据安全和隐私。 心理健康:长期依赖可能导致用户现实社交参与度下降,尤其对儿童和青少年可能影响社交技能和情感发展,开发者需在设计中考虑并提供指导警示。 道德伦理:机器是否应拥有类似人类情感表达能力、人类与机器关系界限等问题亟待解答,开发者需明确 AI 角色和界限,避免误导用户。 法律合规:随着产品普及,可能出现新的法律挑战,如数据保护、消费者权益、产品责任等方面的法律法规,制造商和开发者需关注并调整策略。 偏见歧视:确保训练数据的多样性和代表性,定期对 AI 模型进行审查和测试,减少偏见和歧视。 AI 陪伴的发展趋势: AI 陪伴已成为生成式 AI 主流应用场景之一,越来越普及。在网页端和移动端数据中,包括 Character.ai 在内的众多产品表现出色。在网页端榜单上有八家,移动端榜单上有两家 AI 陪伴公司。对于提供移动应用的陪伴产品,用户参与度高,如 Character.ai 每位用户平均每月会话次数为 298 次,Poly.ai 为 74 次。
2025-01-14
具身智能是什么?
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,进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能在机器人领域(如服务机器人、工业自动化和辅助技术等)有重要应用,也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域通过创造更具沉浸感和交互性的体验发挥作用。 具身智能的三要素为“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,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,如智能体身体的设计、在复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。
2025-03-06
智能体
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,并辅以规划、子目标和分解、反思和完善、记忆、工具使用等关键组成部分。 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):能够通过与环境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。 智能体功能实现: 本智能体主要通过一个工作流实现,采用单 Agent(工作流模式)。工作流全景图按照市场分析报告内容划分,分成 7 个分支处理,每个分支调研并生成报告中的一部分,以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告主题拼装形成关键词句;必应搜索节点根据关键词句搜索相关网络内容;LinkerReader 节点获取网页详细内容;代码节点对搜索到的网页链接信息进行过滤;大模型节点生成报告内容并添加引用链接;结束节点将 7 部分内容拼接并流式输出。
2025-03-06
智能体API
智能体 API 相关内容如下: 在扣子平台上,插件就像一个工具箱,里面可以放一个或者好几个工具,这些工具被称为 API。目前扣子平台已有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API,以及能处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求,还可自行制作插件并加入所需 API。 多智能体 AI 搜索引擎方案中,第一步需根据用户任务使用搜索工具 API WebSearchPro 补充信息,参考文档为 https://bigmodel.cn/dev/api/searchtool/websearchpro 。第二步用大模型如 GLM40520 规划和分解子任务,并转换为 JSON 格式,参考 API 文档 https://bigmodel.cn/dev/api/normalmodel/glm4 和 JSON 工具 https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat 。第三步通过 AI 搜索智能体完成子任务,其调用方式参考文档 https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi ,智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6 。第四步总结子任务生成思维导图,智能体调用方式参考文档 https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi ,智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2 。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群时,需在扣子官网左下角选择扣子 API ,在 API 令牌中添加新令牌,设置名称、过期时间、选择指定团队空间和权限,并保存好令牌的 Token 。获取机器人 ID 时,在个人空间中找到要接入微信的机器人,如“画小二智能小助手”,其 Bot ID 在浏览器地址栏的 bot/之后。然后进行 API 授权,点击右上角发布,勾选 Bot as API 并确定应用已成功授权。
2025-03-06
请给出图像智能修改的智能体
以下是一些关于图像智能修改的智能体相关信息: 在一键改图工作流方面:此过程未用大模型,未消耗 token。每次生成结果唯一,无种子概念,无法保存特定结果。调好后可配东北大花袄等背景,修改名字便于排查问题。用户界面可直接拿到返回变量值,返回文本需手动以 Markdown 格式拼接变量。点击立即生成按钮可添加多种事件,表单默认有点击时事件,表单提交时可调用工作流并传入对应参数。表单有 unsubmit、error 和数据改变时等事件,可设置提交时调用工作流,限制上传文件数量,表单提交时可设置禁用态。对左侧图片进行数据绑定,选择工作流和对应颜色,保存刷新查看生成结果。工作流数据绑定要先清空,避免手动输入变量,选工作流时要注意准确。调好第一张图片后复制成三张,根据背景颜色区分,通过连接节点选择对应图片输出。在用户界面不发布也可调试,有预览功能。识别图片特征有误时需在工作流里优化提示词,可考虑使用视频模型。应用界面数据无法直接带到智能体,可尝试左右布局,左边表单右边互动。 在 Coze 工作流创建室内设计师方面:打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 创建 Bot。图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI,但是比 ComfyUI 更普世化,更简单易上手。空间风格化插件有参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等。按照构架配置工作流,调试工作流毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。开始节点对应配置三项内容,然后点击右上角发布,机器人就可以出图。 在产品买点提炼神器强化版方面:智能体功能实现包括卖点提炼模块,通过提问引导用户发掘产品/服务的卖点,若用户无法准确回答则交由大模型帮助回答并生成可能的卖点。卖点修改模块对大模型总结的卖点进行精细化调整,用户可根据满意度选择跳过、修改补充、让大模型补充或重新生成全部内容。内容展示模块将生成的内容利用图像流制作成可保存的图片,制作美观的图片模板,从工作流中传入产品名称、卖点、买点等信息并在图片中展示,将生成的图片链接通过结束节点输出,并在工作流的消息节点展示。
2025-03-06
关于智能体的未来
未来的智能体具有广阔的发展前景: 1. 完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体尚未达到此水平。例如,流行的 RAG 架构并非智能体式,而是以推理和外部记忆为基础。一些设计如 OpenAI 的结构化输出支持工具使用,但应用程序的步骤仍由代码预先确定。而当 LLM 置于应用程序的控制流中并能动态决定行动、工具使用和输入响应时,智能体才真正出现。 2. Menlo 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型,包括决策智能体、轨道智能体和通用人工智能体。 3. 像 Coze bot 这样的智能体将随着 AI 技术进步和市场需求变化不断优化升级,拓展应用场景,覆盖更多行业和领域,提供更智能和个性化的资讯推送服务。 4. 如“一分钟提升认知系统”这样的智能体,未来将进一步完善知识库,引入更先进的 AI 技术,提供更多个性化学习方案,有望在自主学习、兴趣探索、问题解决等领域发挥重要作用,并在比赛中取得优异成绩。
2025-03-06
心理学专业能对从事 AI行业提供哪些帮助?
心理学专业对从事 AI 行业有以下几方面的帮助: 1. 跨学科背景优势:多样化的学科背景,如心理学,能使从业者在 AI 与行业应用的结合上更具多样性。 2. 知识调用:在 AI 时代,需要了解各个领域的知识并在恰当的时候调用,心理学知识看似现在用不到,但很可能在未来某个时刻发挥巨大作用。 3. 拓展知识边界:对心理学等人文科学的广泛兴趣,展示出开放与包容的学习态度,有助于从多个角度拓展知识边界。 4. 学习机制研究:鉴于 AI 依赖的神经网络基础,心理学知识有助于研究 AI 的学习机制,如元学习,推动其更快地获得知识并进步。 5. 教育与指导:专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家(包括人类和 AI)的教师,心理学知识在教育和指导方面能发挥作用。
2024-12-01
我是一个有着20年logo设计经验的资深设计师,我想为一个心理精神科诊所设计一套VI,请推荐一个AI软件
目前在 VI 设计方面,有一些常用的 AI 软件,比如 Adobe Illustrator ,它具有强大的绘图和编辑功能,能够满足您对高质量图形设计的需求;还有 Sketch ,其界面简洁,操作相对便捷。不过,具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。
2024-11-18
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
心理咨询师可以用AI干什么
心理咨询师可以利用 AI 做以下事情: 1. 借助市场上已有的 AI 心理咨询产品为工作提供支持和参考,例如: Woebot:基于聊天机器人的心理健康平台,通过对话方式帮助用户探索和处理情绪问题,运用认知行为疗法(CBT)原理引导用户自我反思和情绪管理。 Replika:AI 驱动的个人朋友,通过日常对话提供情感支持和心理健康指导。 Talkspace:在线心理咨询平台,提供与专业咨询师的视频、音频或文本会话服务,同时使用 AI 技术匹配用户与合适的咨询师。 Wysa:AI 心理健康应用,提供情绪管理和心理健康支持,结合了 AI 聊天机器人和人类专家的支持。 Moodfit:心理健康和情绪跟踪应用,使用 AI 算法分析用户情绪模式并提供个性化建议和干预措施。 Youper:结合 AI 和虚拟现实(VR)的心理健康平台,通过沉浸式体验和 AI 辅助对话改善用户情绪和心理健康。 2. 预期会看到更多针对 AI 聊天机器人的专业甚至临床用例,AI 驱动的心理治疗师、营养师、教练和导师将使个人和职业发展更经济便捷,用户只需打开应用程序就能提问或对话。 3. 像 Woebot 和 Wysa 这样的产品已展示出经过临床验证的效果,并获得 FDA 认证,在治疗产后抑郁症、慢性疼痛和焦虑症等病症方面具有疗效。在成年人心理健康状况不佳且治疗师全国性短缺的情况下,聊天机器人可能是处理非急性病例的可行方案。 需要注意的是,虽然 AI 可以提供初步支持和建议,但对于严重的心理健康问题,仍需寻求专业心理咨询师或医生的帮助。此外,AI 心理咨询产品应作为传统心理咨询的补充,而非替代品。在使用这些工具时,应保持谨慎,并确保其使用符合当地法律和伦理标准。
2024-10-21
能够模拟心理咨询对话的AI有哪些?
市场上存在一些能够模拟心理咨询对话的 AI 产品,例如: 1. Woebot:这是一个基于聊天机器人的心理健康平台,通过对话方式帮助用户探索和处理情绪问题,使用认知行为疗法(CBT)原理引导用户进行自我反思和情绪管理。 2. Replika:AI 驱动的个人 AI 朋友,通过日常对话提供情感支持和心理健康指导。 3. Talkspace:在线心理咨询平台,提供与专业心理咨询师进行视频、音频或文本会话的服务,也使用 AI 技术匹配用户与适合的咨询师。 4. Wysa:AI 心理健康应用,提供情绪管理和心理健康支持,结合了 AI 聊天机器人和人类专家的支持。 5. Moodfit:心理健康和情绪跟踪应用,使用 AI 算法分析用户情绪模式,并提供个性化建议和干预措施。 6. Youper:结合了 AI 和虚拟现实(VR)的心理健康平台,通过沉浸式体验和 AI 辅助对话改善用户情绪和心理健康。 需要注意的是,虽然这些 AI 可以提供初步支持和建议,但对于严重的心理健康问题,仍需寻求专业心理咨询师或医生的帮助。此外,AI 心理咨询产品应作为传统心理咨询的补充,而非替代品。在使用时,用户应保持谨慎,并确保其使用符合当地法律和伦理标准。早期研究发现,像 Woebot 和 Wysa 这样的产品在治疗心理健康问题方面可能有效,且已获得相关认证。在成年人心理健康状况不容乐观且治疗师存在全国性短缺的情况下,聊天机器人可能是部分非急性病例的可行解决方案。
2024-10-15
心理学的对话ai如何建立
建立心理学的对话 AI 可以从以下几个方面考虑: 1. 预期会有更多针对 AI 聊天机器人的专业甚至临床用例,例如 AI 驱动的心理治疗师、营养师、教练和导师,它们能为全球数百万消费者提供更经济便捷的个人和职业发展支持。用户只需打开应用程序即可提问或开始对话。 2. 法学硕士越来越多地被用作对话式人工智能或聊天机器人的核心。与当前的对话技术相比,它们可能提供更高水平的对话理解和上下文感知。例如,Facebook 的 BlenderBot 专为对话而设计,可以与人类进行长时间对话,同时保持上下文。谷歌的 BERT 用于理解搜索查询,也是该公司 DialogFlow 聊天机器人引擎的组件。谷歌的 LaMBA 也是为对话而设计的。 3. 但需要注意的是,这些法学硕士并不完美。它们接受过有关过去人类内容的训练,并且倾向于复制训练中接触到的任何种族主义、性别歧视或偏见语言。尽管创建这些系统的公司正在努力过滤仇恨言论,但尚未完全成功。 此外,一些最新的相关动态包括:微软和 OpenAI 计划建造“星际之门”AI 超级计算机,预计成本 1000 亿美元,旨在提供强大 AI 计算能力;OpenAI 发布语音生成模型 Voice Engine,可根据文本和 15 秒音频样本生成自然语音,支持情感丰富的声音生成、多语种和保留口音;Hume AI 发布情感感知语音 AI EVI,结合语言模型和表情测量技术,实现情绪感知对话,可感知细微情绪并作出响应,提升对话自然度。
2024-09-29