推荐一下可以更改对话形象的智能体对话软件

对话流在不同的场景中具有多种作用： 在与律师相关的场景中，其工作流设计要点包括： 有独特的欢迎语，如“十方诸天尊，其数如沙尘，化形十方界，普济度天人。灵机应召来也！”，能改善心理状态，还可根据需求灵活变化。 设计了检查环节，若觉得不对劲偏离要求，可通过“守符诏令”指令重新发挥效力。 采用对话式、分模块每次确认的形式，最终生成质量往往更高。 请用户检查写作方案是否符合要求，重点关注操作建议的具体性、清晰性和对实际解决问题的帮助，若不满意会重新生成。若满意则进一步深化写作，每次对话输出文章的一个部分。 在 Coze 平台中，工作流是核心概念，它是一系列有序的任务或操作，用于完成特定的业务流程。适用场景广泛，如多步骤任务、插件调用、数据处理等。通过可视化方式将不同功能模块串联，可更直观地设计和管理复杂任务，提高开发效率和系统可维护性。创建工作流一般建议直接在 bot 里新建，若创建的工作流不见了，可在首页工作空间资源库工作流中查找。 在 LangGraph 中，构建图时从一个节点开始，用用户当前信息预填充状态。每个小工作流程包含 5 个节点：enter_、助手、_safe_tools、_sensitive_tools、leave_skill。由于工作流程相似，本可定义工厂函数生成，但教程中会逐一明确定义，如创建航班预订助手、租车助手、酒店预订、旅行预订助手和主助手等工作流程图。

以下是一些常见的对话框架： 1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架： ChatGLM36B：第三代 ChatGLM 对话模型，采用全新 Prompt 格式，原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景，上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36Bbase：第三代 ChatGLM 基座模型，采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略，在 10B 以下基础模型中性能最强，上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36B32k：第三代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32k：第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32kint4：ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B：第一代 ChatGLM 对话模型，支持中英双语，基于 General Language Model架构，具有 62 亿参数，结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署，上下文 token 数为 2K。 2. COSTAR 框架： 定义：指明文本的整体风格，包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。 重要性：不同风格适合不同场合，如学术论文和社交媒体帖子。 示例：科学论文需正式语言和客观语气，博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。 Tone（语气） 定义：设定文本的情感基调，确保符合预期氛围。 重要性：正确语气可建立与读者联系，传达适当态度。 示例：商业计划书需正式、专业且有说服力语气，产品评测可采用轻松幽默语气。 Audience（受众） 定义：明确回答或文本的目标读者。 重要性：了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。 示例：专业人士可用行业术语和复杂概念，大众需简化语言避免专业化术语。 Response（回复） 定义：指定最终输出的形式和结构。 重要性：正确格式使信息更易理解和消化。 示例：详细分析报告按标准报告格式组织，简单问答可直接列表呈现答案。

利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑： 1. 从产品角度： 思考用户为何想使用，例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境，从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格，比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导，负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间，如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力，如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析，甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式，通过多角色互动设计，让用户体验多层次对话，从基本问答到深度讨论，逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块： 自然语言交互方面：LLM 应具备多轮对话能力，能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复，还应具备出色的生成能力和意图理解能力，但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面：包括语言知识（词法、句法、语义学和语用学）、常识知识（如药和伞的用途）、专业领域知识（如编程、医学），但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面：具备记忆机制，存储过去的观察、思考和行动，通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆，Agent 能检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面：基于证据和逻辑进行推理，这对解决问题和决策至关重要。

一般来说，可以跟很多大模型进行对话。以下是一些常见的方式： 1. 对于 Llama3 大模型： 下载大模型主要是为了与之对话，或者称为使用其进行推理。 有两种对话方式，可使用 API 或部署简单界面。面向小白，这里主要介绍部署界面的方式。 例如，在 /root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相关内容，然后启动 Webdemo 服务，按照指示映射端口，在浏览器中打开相应链接即可看到聊天界面。 2. 对于 Llama 大模型： 首先编译，为利用 Metal 的 GPU 可用特定命令编译。 去指定网址下载模型。 llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用，启动 server 后默认监听 8080 端口，打开浏览器就可以对话。 3. 对于通过 Open WebUI 使用大模型： 访问指定网址，使用邮箱注册账号。 登陆成功后，Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式。如果要求不高，已实现通过 Web UI 与本地大模型对话的功能。 需要注意的是，不同大模型的访问速度和回答效果可能存在差异，例如 ChatGPT 访问速度快是因为其服务器配置高，回答效果好是因为训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

在飞书上可以上传您的相关文档并将其作为知识库进行对话。具体操作如下： 1. 您需要一个额外的软件：AnythingLLM。其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 2. 在 AnythingLLM 中，有一个 Workspace 的概念，您可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。操作步骤为： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和您上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 另外，您还可以参考以下操作在飞书上创建知识库并上传文本内容： 登录 。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认（一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的）。 在单元页面，单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式（默认是文本格式），然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。上传方式如下： 本地文档： 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容，每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符：选择符合实际所需的标识符。分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则：替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址。单击下一步完成内容上传和分片。

多轮对话的实现方式如下： 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识，保持一致，然后再开始创作，这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括： 约束的弹性，在探索阶段给 AI 一定自由空间，而 prompt 一般是强约束的，更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪，情绪化能局部提升 AI 效能。 共识，您的理解和 AI 的理解要高度一致，在高共识性的背景下，调整和控制会更有效。 3. 注意事项： 如果经历很多轮的对话，可能会导致此次对话超过模型的 token 限制，ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后，可以新建一个聊天窗口，把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT，重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中，多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验，需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题，并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成，单次交互无法达成，所以需要将测试形式进行转换，先解决“指代消解”的问题，然后再进行下一轮答复。

以下是一些关于编辑更改图片中文字的方法和示例： DALL·E 推出了编辑功能，例如可以添加耳机、去掉错误文字、添加正确文字、修改鹿角等。但对于添加较多区域小的文字识别可能不太好。 Ideogram 2.0 在生成图像时，AI 基于学习内容创造文字，可能存在字体版权、字体生成错误等问题。纠正方式包括多次生成提示、使用编辑器修改文本、更换同义词、上传包含所需文本的图像等。 Midjourney 有新的图片编辑器功能，如增加主体数量（以狐狸为例，涂抹空白区域并修改关键词）、轻松扩图（自由操作图片并点击生成）、扩图并增加主体（缩放原图、涂抹空白区域并修改关键词），还能添加文字。进入 Midjourney 图片编辑器的步骤为：打开 MJ 官网（https://www.midjourney.com），选择要修改的图片，点击图片后再点击右下角的 Editor 按钮。需要注意的是，新生成的主体须与原图一致，且部分操作目前 discord 暂不支持。

以下是一些可以直接在原视频上更改人物口型的工具： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能够创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia：这是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并实现语音和口型同步。它支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。

很抱歉，目前知识库中没有关于 autodl 在实例 GPU 被占用导致需要更改实例时数据转移复制问题及提高效率的相关内容。但一般来说，您可以考虑以下几种可能的解决方法： 1. 提前规划和备份：在可能出现 GPU 占用需要更改实例的情况前，提前对重要数据进行备份，以便在需要时快速恢复。 2. 优化数据存储结构：采用更高效的数据存储方式，减少数据转移复制的时间和工作量。 3. 利用数据同步工具：寻找适合的专业数据同步工具，提高数据转移的效率和准确性。 4. 监控和预警：建立有效的监控机制，及时发现 GPU 占用情况，并提前做好数据转移的准备工作。 以上建议仅供参考，您可以根据实际情况进行尝试和调整。

以下是关于如何高效编写软件测试用例的方法： 1. 基于规则的测试生成 测试用例生成工具 Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别 Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成 深度学习模型 DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习 RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成 文档驱动测试生成 Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成 Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成 状态模型 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟 Modelbased Testing ：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例 Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 6. 工具和平台 Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。

目前在 AI 领域，暂时没有专门针对扫描件中签字抹除的特定软件。但一些图像处理软件如 Adobe Photoshop 可能具备相关的功能，不过这需要一定的图像处理技能和知识。另外，需要注意的是，未经授权擅自抹除扫描件中的签字可能涉及法律问题，请在合法合规的前提下进行相关操作。

以下是一些根据文档做 PPT 的软件： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. SlidesAI 6. Decktopus AI 7. Tome 8. MagicSlides 9. Presentations.AI 10. Canva 11. Simplified 12. GlimmerAI 13. Sendsteps 14. Plus AI 15. Microsoft 365 Copilot 16. Canva Magic Design 17. ChatGPT 18. Beautiful.AI 此外，百度文库的橙篇也是综合性 AI Native 产品，集多种功能于一身。部分软件还支持在左侧修改格式和内容，右侧实时预览效果，完成后可下载为 PPTX 或 PDF 格式文件保存。

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。

目前类似于 Claude 的 Artifacts 功能的软件有 Cursor。Cursor 持续爆火，在前端代码生成方面表现出色，能够快速生成应用。此外，即梦上线了 2.1 图片模型，可以生成中英文字体和直出海报。关于 Artifacts 功能的探索文章相对较少，但其在代码跑通率和设计美感方面有一定特点，还能实现动态生成的效果。在大模型发展迅速的背景下，应用端仍在摸索前进。

以下是一些适合用于生成年终总结报告的 AI 软件及相关资源： 1. Claude Artifacts：文章《年底了，惊艳一次，用 Claude Artifacts 生成年终总结，简洁明快还能无限复用》介绍了其生成年终总结的特点，如简洁明快、可无限复用。通过编辑和实时预览功能，能一次性创建模板并不断修改使用，且改进后产出更稳定，简化创作过程。 2. 您还可以参考以下报告和文章获取更多信息： 《》 《》 《》 《》 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月 《》 《》

以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容： 场景应用： 医疗领域：如利用 AI 技术预测蛋白质结构，加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域：通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战： 可能产生新的风险，如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题，需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。

人工智能（AI）的应用场景广泛，涵盖以下多个领域： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 识别和阻止欺诈行为，降低风险。 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 分析市场数据，辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 实现动态定价。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业： 预测机器故障，避免停机。 检测产品缺陷，提高质量。 优化供应链，提高效率和降低成本。 控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 此外，AI 绘画在以下场景也有应用： 广告设计：快速生成创意概念图，为广告策划提供灵感和初稿。 游戏开发：创建游戏场景、角色形象，提高开发效率。 影视制作：辅助生成特效场景、概念设计。 建筑设计：帮助构想建筑外观和内部布局。

以下是关于智能体搭建的相关知识： 智谱 BigModel 共学营第二期：把你的微信变成超级 AI 助理 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台：https://bigmodel.cn/ 新注册用户，注册即送 2000 万 Tokens 充值/购买多种模型的低价福利资源包 直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay 语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ 多模态资源包： 多模态资源包： 所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 共学营报名赠送资源包 2. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 3. 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑，完成一个简单智能体的搭建，此智能体完成以下功能： 小众打卡地——优秀创作者奖 1. 智能体基本信息 名称：小众打卡地 链接：https://tbox.alipay.com/pro/share/202412APCyNn00194489?platform=WebService 2. 基本功能介绍：小众打卡地推荐，输入一个旅游目的地地点城市，给您推荐 3 个小众打卡地小红书类文案，适合分享或旅游参考，还有精美的旅行地配图。 3. 智能体核心价值 为用户发掘非大众化的特色景点，避开人流 提供个性化的旅行建议，并且有目的地的图片参考 帮助用户快速获取高质量的旅行参考信息 提供小红书文案，也适合发小红书 4. 智能体效果 输入一个目的地后，等待一小段时间，即可获得带图文案。从手机支付宝小程序更加方便，可以一键复制后获取。 5. 智能体搭建思路重点 录入了小红书的相关文案参考知识库 通过文本模型组成搜索词进行搜索，从搜索到的所有网页链接中，通过代码节点提取相关的 url 用代码节点滤除需要安全认证的网站，包括挑选一些非周边城市攻略推荐，并且尽量检查“小众”或“冷门” 通过 url 网页正文后，提取相关的小众地点输出，同时通过代码进行打卡点的字符串输出用于后续节点运用 根据需要搜索的小众旅行地进行图片搜索。此处代码节点随机提取一条图片的 url，注意此处在调试过程中发现有些图片搜索后的 url 打卡图片会失效，代码节点将部分失效的网站进行了过滤 最后的文案输出，非常适合小红书文案和旅行发布参考 智能体在品牌卖点提炼中的应用 1. 确定智能体的结构 按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。 2. 搭建完整智能体 以品牌卖点提炼六步法为核心的流程，将其他的分析助手加入工作流中，包括： 品牌卖点定义与分类助手 品牌卖点提炼六步法 STP 市场分析助手 用户画像分析助手 触点收集助手 同时还包括一些结构中没有体现，但是在后续的品牌卖点应用过程中有效的分析工具： 用户需求分析的 KANO 助手 营销六层转化漏斗分析 超级转化率六要素

智能制造领域中，人工智能的应用主要包括以下方面： 1. 工业知识表达、工业知识图谱构建、工业场景大模型等标准研制，规范人工智能在工业领域的融合应用，围绕智能工厂、智慧供应链建设中的智能化技术要求。 2. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 3. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 4. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 5. 供应链管理：AI 根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 6. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 总的来说，人工智能在智能制造领域的应用广泛，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。

AI 智能体对个人工作能力培养有以下启示： 1. 工作方法方面： 彻底让自己变成一个“懒人”。 能动嘴的不要动手，用嘴说出想做的事远比打字快。 能动手的尽量用 AI，用 AI 远比苦哈哈手敲快。 把手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体。 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 定期审视自己的工作流程，看哪个部分可以更多地用上 AI。 2. 个人素质方面： 技术层面之外，个人能力的提升是核心，尤其是学习能力和创造能力。 学习能力是通过持续阅读和实践来吸收、消化和积累知识的能力，是构建个人知识体系的基础和个人成长的动力源泉。 为保持竞争力，要培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯，广泛阅读，深入研究新领域，不断探索前沿知识，全方位、多角度学习和实践，以积累知识、提高适应能力和创新思维。 3. 技术应用方面： 迅速掌握生成式人工智能的基本概念和潜在影响，重点理解其如何革新工作方式和重塑行业格局。 深入了解市场上现有的人工智能产品和工具，并积极应用到实际工作中。 学习提示词技术，编写清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体，让其革新工作方式，多个虚拟伙伴和助手协同工作，提高工作效率和创新能力。 需要注意的是，AI 技术的出现能把大部分人的能力提升到及格线以上，人与人之间最大的差距在于认知差距。对创建 AI 智能体感兴趣的小伙伴，可前往 WaytoAGI 开源免费社区了解（里面有保姆级教程）。

AI 智能体对个人工作及职业规划具有多方面的启示： 在职业规划方面： 1. 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来趋势。 2. 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化建议。 4. 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 在个人工作方面： 1. 掌握基本概念和潜在影响：对于生成式人工智能，应迅速了解其基本概念和潜在影响，无需深入技术细节，重点在于理解其对工作方式和行业格局的革新。 2. 应用现有产品和工具：深入了解市场上的人工智能产品和工具，并积极应用于实际工作，通过实践学习其优势和局限性。 3. 学习提示词技术：掌握提示词技术，编写清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果，提升工作效率和产出质量。 4. 探索构建智能体：构建智能体，赋予其特定角色和任务，协同工作，提高工作效率和创新能力。 总之，AI 智能体为个人提供了提效的可能，如同拥有数字员工，在职业规划和工作中都能发挥重要作用。