Agent中快捷指令的应用

要让 Agent 协作起来，可以参考以下方法： 1. 了解不同的产品设计模式：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）这 3 种模式，每种模式下人与 AI 的协作流程有所差异。其中 Embedding 模式人类完成大多数工作，Copilot 模式人类和 AI 协同工作，Agents 模式 AI 完成大多数工作。 2. 采用 Multiagent Collaboration 的方法：让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如作为产品经理，可将产品功能设计需求通过 Agents 拆解成多个独立任务，遵循不同工作流，生成初步结果后再修改完善。 3. 从原子能力层思考：抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 4. 重塑获取信息的方式：搜索引擎和基于大模型的聊天机器人的目标从根本上一致，可根据需求选择。 5. 注意多 Agent 模式中的设置：分为全局设置和节点设置。全局设置中更应注意角色定义和人物刻画，节点设置更关注单个智能体中要详细执行的逻辑。 6. 合理编排智能体：将智能体编排首尾相连，避免成为线性工作流。 7. 明确跳转模式和适用场景：单个 Agent 中两种跳转模式分别适用于通用和复杂的意图识别和跳转，一般场景下前者效果更好，后者适用更复杂的意图识别情景。同时，编排时应明确单个 Agent 的名称和适用场景，以便节点跳转模型更好地识别触发条件。

要把 Coze 的 agent 发布到微信公众号上，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 组装和测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入。 将写好的 prompt 粘贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能，如工作流、知识库。 在【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 2. 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮，即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 3. 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据相关截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可，不用解绑。 4. 体验： 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。 另外，还有一种方法是在 Coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”后，进行勾选并点击发布。发布成功后，可以点击微信客服旁边的立即对话、复制 Bot 链接，会弹出该微信客服的二维码，扫码即可立即体验。

在人工智能领域中，AI Agent 的训练具有以下特点： 传统强化学习中，Agent 训练往往需大量样本和时间，且泛化能力不足。 为突破瓶颈，引入了迁移学习：通过促进不同任务间知识和经验迁移，减轻新任务学习负担，提升学习效率和性能，增强泛化能力，但当源任务与目标任务差异大时，可能无法发挥效果甚至出现负面迁移。 探索了元学习：核心是让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略，能利用已有知识和策略调整学习路径适应新任务，减少对大规模样本集依赖，但需要大量预训练和样本构建学习能力，使开发通用高效学习策略复杂艰巨。 时间：21 世纪初至今 特点：迁移学习是将一个任务学到的知识迁移到其他任务；元学习是学习如何学习，快速适应新任务。 技术：迁移学习如领域自适应；元学习如 MAML、MetaLearner LSTM。 优点：提高学习效率，适应新任务。 缺点：对源任务和目标任务的相似性有一定要求。 此外，智谱 AI 开源的语言模型中与 Agent 相关的有： AgentLM7B：提出了 AgentTuning 方法，开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct，基于上述利用 Llama2 微调而成，上下文 token 数为 4K。 AgentLM13B：上下文 token 数为 4K。 AgentLM70B：上下文 token 数为 8K。

Copilot 和 Agent 主要有以下区别： 1. 核心功能： Copilot 更像是辅助驾驶员，依赖人类指导和提示完成任务，功能局限于给定框架内。 Agent 像初级主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能根据目标自主规划处理流程并自我迭代调整。 2. 流程决策： Copilot 处理流程依赖人类确定，是静态的，参与更多在局部环节。 Agent 解决问题流程由 AI 自主确定，是动态的，能自行规划任务步骤并根据反馈调整流程。 3. 应用范围： Copilot 主要用于处理简单、特定任务，作为工具或助手存在，需要人类引导监督。 Agent 能够处理复杂、大型任务，并在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点： Copilot 主要依赖 LLM 性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 同样依赖 LLM 性能，开发重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。 此外，Agent 具备“决策权”，可自主处理问题，无需确认；Copilot 需要人类确认才能执行任务。业界普遍认为，Copilot 更适合各行业现有软件大厂，而 AI Agent 为创业公司提供了探索空间。

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态） 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体） 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。

AI Agent 是当前 AI 领域中较为热门的概念，被认为是大模型未来的主要发展方向之一。 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM（语言模型）或大模型。为其增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。目前行业中主要使用 langchain 框架，将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。例如，给大模型提供长期记忆，相当于给予一个数据库工具让其记录重要信息；规划和行动则是在大模型的 prompt 层进行逻辑设计，如将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 从产品角度，Agent 可以有不同的设定。比如是一个历史新闻探索向导，身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析，还可以为其设计背景故事使其更加生动。 在人工智能领域，Agent 智能代理是一种能够感知环境并根据感知信息做出决策以实现特定目标的系统，能够自动执行任务，如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。

以下是一些方便快捷的 AI 相关网站： 1. 吐司：https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh 2. 哩布：https://www.liblib.ai/ 3. 哩布哩布 AI：其在线 SD 界面和本地部署界面区别不大，每天有一百次生成次数，且已集成最新的 SDXL 模型。 4. Clipdrop：https://clipdrop.co/stablediffusion ，和 midjourney 的使用方法相似，每天免费 400 张图片，需排队，出四张图约二三十秒。 此外，还有一些 AI 视频相关的网站： 1. SVD：https://stablevideo.com/ ，对于景观更好用。 2. Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 3. Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 4. Kaiber：https://kaiber.ai/ 5. Moonvalley：https://moonvalley.ai/ 6. Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 7. 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ 8. Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜。 9. Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 10. Krea：https://www.krea.ai/ 11. Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 12. Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 13. invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 14. descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 15. veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕。 16. clipchamp：https://app.clipchamp.com/ 17. typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn

如果您想做自媒体影片简单而快捷，可以考虑以下工具和方法： 1. 剪映：它有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。方便之处在于操作相对简单，但无法协同工作和导出工程文件，难以与其他软件进行工程联通，可能影响视频的商业化效果。剪辑流程包括视频粗剪（确定画面逻辑）、视频定剪（调整和替换画面素材）、音效/音乐（注意版权问题）、特效（如光影效果）、包装（如字幕，可智能匹配字幕再修改）。 2. 四大 AI 视频工具（Pika、Pixverse、Runway、SVD）：在生成角色形象时，每个 prompt 可描述为景别+角色特征+位置关系+环境+影片风格+比例，多次生成可能得到匹配的形象。但在场景一致性和双人关系镜头生成方面可能存在困难。 3. 除了工具，故事也很重要： 故事来源：包括原创（自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等）和改编（经典 IP、名著、新闻、二创等）。 剧本写作：编剧有一定门槛，不能单纯套剧作理论和模板，应多实践、总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编、短篇故事改编入手，多与他人讨论故事。

创建一个可以调取本地应用快捷方式的程序或网页，可以通过多种编程方法实现。以下是一些基本的指导和示例： 对于程序： 1. 确定开发环境： 选择一个适合你的开发环境，比如Python、C（.NET）、Java等。 2. 使用系统命令： 利用系统命令来启动本地应用。例如，在Windows上可以使用`start`命令，在macOS或Linux上可以使用`open`或`xdgopen`命令。 3. 编写脚本或程序： 编写一个简单的脚本或程序，使用上述命令来打开本地应用。 4. 创建快捷方式： 将脚本或程序创建为可执行文件，并创建快捷方式以便快速访问。 5. 图形用户界面（GUI）： 如果需要，可以使用GUI库（如Python的Tkinter或Java的Swing）来创建一个图形界面。 6. 测试： 在不同的环境下测试程序，确保它可以正确调取本地应用。 对于网页： 1. HTML和JavaScript： 使用HTML来创建网页的基本结构，使用JavaScript来处理用户交互。 2. 浏览器API： 使用浏览器提供的API（如File API）来访问本地文件系统。 3. 创建链接或按钮： 在网页上创建链接或按钮，当用户点击时，触发打开本地应用的操作。 4. 使用URL协议： 利用自定义的URL协议（如`myapp://`）来触发本地应用。这需要在操作系统中注册该协议并关联到本地应用。 5. 安全性考虑： 确保网页的安全性，避免恶意软件通过网页启动。 6. 跨平台兼容性： 考虑不同操作系统的兼容性问题，可能需要为不同的系统编写不同的代码。 示例代码（Python）： ```python import webbrowser import os def open_local_app: 根据操作系统使用不同的命令 if os.name == 'nt': Windows os.system elif os.name == 'posix': macOS or Linux webbrowser.open 打开一个网页 open_local_app 打开本地应用（需要自定义协议） open_local_app ``` 注意事项： 确保你有足够的权限来访问和启动本地应用。 对于网页应用，现代浏览器的安全策略可能限制了对本地文件系统的访问，因此可能需要额外的配置或使用服务器端技术。 如果是商业软件或有版权的应用，确保你遵守相关的使用协议。 根据你的具体需求和技术栈，上述步骤和示例代码可能需要调整。如果你需要更详细的帮助，可以提供更多的上下文信息。

以下是关于 DeepSeek 生成助手提示词的相关内容： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 二、基础指令框架 如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型 修正方案 示例对比 宽泛需求：添加维度约束，原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 主观表述：量化标准，原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75% 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套 此外，还有关于利用 DeepSeek 生成小红书爆款单词视频的相关内容： 1. 生成单词 开始：输入单词主题、图片风格、单词数量。 生成单词数组：选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词，以数组方式输出。 2. 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 3. 技能：输出关联英语单词，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 4. 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结： 对于英语试题类的任务，如语法选择题： 步骤 1：提供清晰完整的试题图片。 步骤 2：下达指令，例如“这是一篇英语试题，给我图中的内容”。 对于英语阅读理解题： 指令：将英语正文翻译为准确流畅的中文，并提供中英文对照。

很抱歉，暂时无法明确您的具体需求。如果您是想描述“狗将挂在上面的牛肉放进篮子”这个场景，并生成对应的英文表述及相关影片生成指令，以下为您提供可能的示例： 英文表述：The dog put the beef hanging above into the basket. 影片生成指令：Generate a video of a dog putting the beef that is hanging above into the basket. 但请注意，具体的影片生成指令可能会因使用的工具或软件而有所不同。

以下是关于图生视频的指令参考： Morphstudio 中： 文生视频：提示词指令为“/video”。举例：“/video 你好世界比例 16:9动作幅度为 5镜头拉近每秒 30 帧秒数为 5 秒” 图生视频：提示词指令为“/animate一只在行走的猫比例 16:9动作幅度为 5相机向上移动每秒 30 帧” 参数说明： “ar”（只针对 MorphVideo 机器人）：用来设置视频的画面比例，如 16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 等。 “motion”：调整视频中的运动强度，数值越低运动越微妙，数值越高运动越夸张。 “camera”：控制摄像头移动，如 Zoom（镜头拉近/拉远）、Pan（摄像机向上/向下/向左/向右移动）、Rotate（相机顺时针旋转或逆时针旋转）、Static（相机静态）。 “fps”：视频的帧率，默认每秒 24 帧。 “s”（只针对 MorphVideo 机器人）：设置视频的时长，单位是秒。 此外，还有其他案例： Vidu 大家测试中，有“公子在宣武门前站着说话，气场强大，头发和衣衫随风飘动，气体流动，手指向远方”“小孩子向画面右侧奔跑，后面腾起一路尘土”“公子扔出手中球体法器，法器升空爆出万丈金光，公子惊奇的看着”等提示词生成的视频效果。 桂大羊的教程中，通过性格特征和时代背景描绘人物提示词、上传角色参考图，根据剧本创作提取场景提示词，采用文生图模式并进行垫图操作，确立台词、剧本、风格、人物形象、画面场景后，使用即梦进行图生视频，上传图片至视频生成模块，用简单提示词描绘动态内容，可生成 3 秒钟视频，运镜类型可根据剧本镜头描绘设置，以随机运镜为主，生成速度可选择慢速。

以下是关于图生视频的指令： 1. Morphstudio： 文生视频：提示词指令为`/video`，举例：`/video 你好世界比例 16:9动作幅度为 5镜头拉近每秒 30 帧秒数为 5 秒` 图生视频：提示词指令为`/animate一只在行走的猫比例 16:9动作幅度为 5相机向上移动每秒 30 帧` 参数说明： `ar`（只针对 MorphVideo 机器人）：用来设置视频的画面比例，如 16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 等。 `motion`：调整视频中的运动强度，数值越低运动越微妙，数值越高运动越夸张。 `camera`：控制摄像头移动，包括 Zoom（镜头拉近/拉远）、Pan（摄像机向上/向下/向左/向右移动）、Rotate（相机顺时针旋转或逆时针旋转）、Static（相机静态）。 `fps`：视频的帧率，默认每秒 24 帧。 `s`（只针对 MorphVideo 机器人）：设置视频的时长，单位是秒。 2. Runway： 图片搞定之后，拖到 runway 里面去图生 4s 视频。（runway 是收费的，可在闲鱼或淘宝买号找免费的） 进入 runway 官网首页，点击 start with image，然后直接将图片拖进来。 动画幅度尽量用 3，5 有时候会乱跑。 啥都不用改，直接点击生成即可。 注意：不需要等进度条转完，可以直接继续往里放图片，可以同步执行。 直接点删除，然后重新上传下面的图即可（最多可以放几个没数，可自行测试） 3. Pika： 生成视频频道在 Discord 上，点击邀请链接（https://discord.gg/pika）加入频道。 生成视频的指令： `/create`为文字生成视频指令。 `/animate`为图片生成视频指令。 `/encrypt_image`为图片+文字生成视频指令。 常用指令参数： `gs xx`：引导比例，较高的值使其与文本更相关（推荐范围为 824）。 `neg xxx`：负面提示（指定在视频中不希望出现的内容）。 `ar xx:xx`：宽高比（例如 16:9、9:16、1:1、4:5）。 `seed xxx`：生成过程中增加一致性的种子数。 `motion xx`：所需运动强度（仅支持 0/1/2）。 `fps xx`：视频的帧率。

DeepSeek 的提问方式和指令输入规则如下： 核心原理认知： AI 特性定位：支持文本/代码/数学公式混合输入，具有动态上下文（约 4K tokens 上下文窗口）和任务适应性（可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式）。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道处理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架： 四要素模板：如果不知道如何表达，可套用框架指令。 格式控制语法：强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估；苏格拉底式追问，在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 知识库调用：领域限定指令，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 性能监测体系：包括需求理解准确率（复杂需求首轮响应匹配度）、知识迁移能力（跨领域案例应用的合理性）、思维深度指数（解决方案的因果链条长度）。新一代交互范式建议采用「人机共谋」模式、启动「思维可视化」指令、实施「苏格拉底式对话」。通过将深度思考能力与场景化需求结合，可解锁 DeepSeek 的「认知增强」模式，建议通过 3 轮迭代测试（需求表达→深度追问→方案优化）建立个性化交互模式。

以下是 chatgptonwechat 接入企业微信应用的具体操作： 1. 登录宝塔面板，在其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. 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。 7. 手动刷新界面，点击“刷新日志”，若看到“WeChat login success”，则成功将 Bot 接入微信中。 此外，还需注意： 1. chatgptonwechat 项目是基于大模型的智能对话机器人，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，能处理多种形式的内容，并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。 2. 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮，可参考相关代码示例进行操作。若无法正常启动，可查看文档后面的“常见问题”。

以下是关于 AI 智能体接入个人微信的应用的相关信息： 国内版的扣子是一款在 AI 应用领域知名度高的产品，功能丰富，支持知识库、工作流和插件等，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 AI Agent，且支持多种接入方式，包括接入个人微信公众号，还支持接入企业服务号和企业微信。但普通版本和专业版主要接入国内模型，可能存在性能和稳定性问题。 Coze 可以实现多模态资讯的跨平台推送，通过登录宝塔面板，在上面部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。具体步骤包括在宝塔面板中进行可视化控制云服务器，添加 Docker 项目模板，创建容器并编排，扫码等操作。 熊猫大侠介绍了基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤，可实现多种功能，支持多平台、多模型、多消息类型和多部署方法。但需要注意接入大模型 API 需单独付费，微信端接入有封号风险，操作需依法合规，注意数据处理和遵守法律法规。 此外，张梦飞同学写了更适合小白的使用教程：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信副本

以下是能源领域的 AI 应用： 1. 优化能源使用：AI 可用于提高能源效率，例如优化工业生产中的能源消耗，或者在家庭和商业建筑中实现智能能源管理。 2. 可控核聚变：在可控核聚变技术方面，AI 协助进行预测，如普林斯顿大学等离子体物理实验室通过 AI 成功在离子体撕裂前 300ms 进行了预测。 3. 能源预测和规划：AI 可以分析能源需求和供应数据，为能源的生产、分配和存储提供更准确的预测和规划。 4. 能源系统的监测和维护：通过分析实时数据，AI 能够预测潜在的故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高能源系统的可靠性。

AI 的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果并提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输：（此处未给出具体应用，可补充相关内容） 此外，还有众多具体的 AI 应用产品，例如： 1. 辅助创作与学习：AI 智能写作助手、AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划：AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警：AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理：办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易：AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 以下是 81 100 部分的具体应用： 1. AI 摄影参数调整助手：利用图像识别、数据分析技术，在摄影 APP 中根据场景自动调整摄影参数。 2. AI 音乐情感分析平台：通过机器学习、音频处理技术，分析音乐的情感表达。 3. AI 家居智能照明系统：借助物联网技术、机器学习，如小米智能照明系统实现家居照明的智能化控制。 4. AI 金融风险预警平台：运用数据分析、机器学习，提前预警金融风险。 5. AI 旅游路线优化平台：基于数据分析、自然语言处理，像马蜂窝根据用户需求优化旅游路线。

WaytoAGI 是一个 AI 开源社区，其核心场景包括： 1. 提供 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，引领并推广开放共享的知识体系。 2. 倡导共学共创等形式，孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 3. 作为思想交流平台，汇聚行业顶尖创作者和 KOL。 应用案例方面： 1. 在上海国际 AIGC 大赛中，如《嘉定汇龙》项目中，利用多种 AI 技术如 stable diffusion 艺术字生成、comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等，并通过合成剪辑完成作品。 2. 社区内有像三思这样的高手分享具体教程。

清华出品的 DeepSeek 相关应用手册的下载链接如下： 清华大学沈少阳：《 北航&清华大学：《 《 其它一些报告发布在 。