搭建AI客服，对接知识库

目前，在国外有一些能够替代 My GPT 功能的 AI 产品。例如，ChatGPT 是由 OpenAI 开发的知名 AI 助手，它在全球范围内具有广泛的影响力。ChatGPT 具有开创性，是首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，改变了人们对 AI 的认知，为技术发展指明了方向。其界面简洁直观，交互流畅自然，降低了使用门槛。从技术角度看，背后的 GPT 系列模型性能和能力处于行业领先地位。但它也有局限性，且对于国内用户可能存在网络连接等问题。 此外，Google 的 Bard 也是一种选择。在写代码领域，GitHub 的 Copilot 有一些替代品，如 Tabnine、Codeium、Amazon CodeWhisperer、SourceGraph Cody、Tabby、fauxpilot/fauxpilot 等。 Meta 在 2023 年 2 月开源了 LLaMA 1，并在 7 月发布了进阶的 Llama 2 且允许商用，此举推进了大模型的发展。

以下是为您整理的类似 CharacterAI 的虚拟对话相关内容： 一、Character.ai 1. 创建：创建角色的功能简洁，主要依赖用户编写的 Description（基础信息）和 Definition（复杂背景），已支持上传声音片段实现语言克隆。 2. 聊天：用户通过一问一答的多轮对话方式与角色进行交互，支持回复重新生成、回滚至指定位置。 二、筑梦岛 1. 聊天： 单人聊天是用户与 AI 角色交互的基本模式，本质是一问一答的多轮对话，支持重新生成。 多人聊天是伪群聊，通过指定某个角色对用户的话进行回复，但 AI 角色之间不能对话。 2. AI 角色： 设定是每一个角色最核心的人设属性，产品侧是一段角色介绍，背后往往对应着一段高质量 Prompt，甚至有其他工程、模型层面的优化措施。 梦境是用户分享的与 AI 角色聊天的片段，其他用户可以基于此对话片段继续参与聊天。 小剧场是【人设+场景】的对话聊天模式，同样的角色处于不同的场景背景，会展开不同的故事。 3. 创建：创建梦中人即捏崽，需要用户提供各类信息，其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息；创建梦屋即拉群，用户可以添加多个 AI 角色创建一个群聊。 三、其他相关 1. 游戏方面：游戏是满足我们原始需求的模拟，游戏引擎发展了模拟方式，但无法有效模拟人类思想等的复杂性和突发性，直到 LLM 和 Agent 框架的突破，使得在游戏中拥有“具有真实目标、行动和对话的现实角色“成为可能。预计 2024 年游戏能模拟现实生活中的多种社交动态，每一个原始需求都可以获得模拟满足。 2. 从聊天机器人到拟人形象：如果 2023 年是我们与 AI 伴侣发短信的一年，那么 2024 年将可以直接跟 3D 拟人形象实时交谈，与 AI 同伴的对话将变得越来越具有洞察力、呈现力和个性化，娱乐将从被动体验转向主动体验，有线电视和互动游戏之间的界限将变得模糊。 3. GPTs、中间层、Chatbot 虚拟社交、AI Agent 方面：Replika 做重虚拟角色定制过程，强调角色唯一性；Cai、Talike、星野、筑梦岛等一众产品提供众多 Bot 供用户选择，并支持 UGC 创建 Bot 并分发；Aura 进入后虽然只有单个角色，但支持开启多个剧本的角色扮演，并且剧本由 AI 生成（降低了重复性）可以体验和较长文本的对话，但在整体体验上存在不足。

AI 能为您做很多事情，包括但不限于以下方面： 1. 写作相关： 草拟各种类型的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。 改进您已有的文本，提供针对特定受众的更好建议。 以不同风格创建多个草稿，使内容更生动，添加例子等。 帮助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。 2. 激发创作灵感：通过与 AI 系统互动，激发您在写作方面做得更好。 3. 提供动力：当您在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 能为您提供动力。 总之，AI 在写作和协助完成任务方面具有很大的潜力，能为您的工作和学习带来便利。

以下为一些与照片相关的 AI 软件信息： 在 100 个 AI 应用中，涉及照片的有： AI 摄影参数调整助手，使用图像识别、数据分析技术，常见于摄影 APP 中，能根据场景自动调整摄影参数，市场规模达数亿美元。 全球 AI APP 增长榜图像类中： Retake AI，6 月 APP 下载量为 795，相对 5 月变化为 0.159。 DaVinci，6 月 APP 下载量为 751，相对 5 月变化为 0.049。 Viggle AI，6 月 APP 下载量为 741，相对 5 月变化为 822.333。 PhotoApp AI Photo Enhancer，6 月 APP 下载量为 688，相对 5 月变化为 0.186。 AI Mirror，6 月 APP 下载量为 676，相对 5 月变化为 0.432。 ToonMe，6 月 APP 下载量为 640，相对 5 月变化为 0.042。 图片增强 Top10 中： Cutout pro，4 月访问量为 1608 万，相对 3 月变化为 0.023。 Upscale media，4 月访问量为 432 万，相对 3 月变化为 0.073。 ZMO AI，4 月访问量为 338 万，相对 3 月变化为 0.161。 Neural.love Art，4 月访问量为 283 万，相对 3 月变化为 0.072。 Topaz Photo AI，4 月访问量为 247 万，相对 3 月变化为 0.047。 VanceAI，4 月访问量为 247 万，相对 3 月变化为 0.078。 bigjpgAI 图片无损放大，4 月访问量为 203 万，相对 3 月变化为 0.06。 Img Upscaler，4 月访问量为 203 万，相对 3 月变化为 0.042。 Let's Enhance，4 月访问量为 167 万，相对 3 月变化为 0.046。 Akool，4 月访问量为 122 万，相对 3 月变化为 0.173。

AI（人工智能）是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说，可将其当成一个黑箱，只需要知道它能理解自然语言就行。AI 技术再发展，其生态位仍是似人而非人的存在。 从历史角度看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按明确程序运算。现代计算机虽先进，但仍遵循相同受控计算理念。有些任务无法明确编程让计算机完成，比如根据照片判断人的年龄，而这类任务正是 AI 感兴趣的。 在应用方面，AI 健身是利用 AI 技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能为用户提供个性化指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

在国内进行 AI 方面的创业，以下是一些建议： 1. 数据处理方面： 认识到高质量数据处理服务的稀缺性，数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据，谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面： 训练底层世界大模型需要巨大投入，除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品，而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面： 可以选择“唯快不破”的策略，尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划等）、监控与预警（如健康监测、安全监控等）、优化与管理（如办公自动化、物流优化等）、销售与交易（如艺术作品生成与销售平台等）等细分领域。 需要注意的是，在这轮 AI 大潮中，新技术加速迭代是常态，不能期望在“技术稳定”时再出手。

以下是为老师备课推荐的一些 AI 相关内容： B 站 up 主 Nally 的课程，免费且每节 15 分钟，内容很棒。 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹，炼丹可能需要准备一些图，后续会让中老师提前发布内容方便大家准备。 工程生产有很多可控性，AI 视频相关内容丰富，文档会列出工具优劣及操作。很多工具每天有免费积分，共学课程基本不用花钱。每周有 AI 视频挑战赛。 有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书，格林同学做了翻译。 此外，还有以下相关信息： 高效 PB 及相关案例：高效 PB 投入力度大，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种 battle 方式，会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动，在各地博物馆进行新创意。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍，包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

构建个人本地知识库可以按照以下步骤进行： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，RAG 可解决依靠不在训练集中的数据的问题。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存以便后续处理。 2. 准备软件： 需要一个额外的软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 3. 安装和配置： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 4. 构建本地知识库： 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 完成配置后进行测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行了实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。

以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站，对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因： 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 1. 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 2. 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 最低配置运行非常慢，不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍，以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库，可以参考文章： 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库，需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

基于知识库系统的人工智能包括以下方面： 专家系统： 是符号人工智能的早期成就之一，为充当有限问题领域的专家而设计。 基于从人类专家提取的知识库，并包含推理引擎。 像人类推理系统一样，包含短期记忆（问题记忆）和长期记忆（知识库）。 问题记忆包含与当前要解决问题有关的知识，称为静态知识。 知识库代表问题领域的长期知识，是动态知识。 推理引擎协调问题状态空间中的搜索过程，必要时向用户提问并找到适用规则。 例如，可根据动物物理特征判断动物的专家系统，其图称为 ANDOR 树，早期提取知识时绘制树形图有用，计算机中用规则表示更方便。 FastGPT： 基于 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 支持连接外部知识库获取更全面信息。 具有可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，上手速度快。 是功能强大、易于使用的知识库问答系统，可帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。 相关资源： 您可以为喜欢的主题写一个 ANDOR 树。同时，可参见了解实施正向推理和反向推理的专家系统示例。需注意，此例简单，规则达一定数量（约 200 多条）时才会有智能行为，规则复杂时可能难以牢记，基于知识的系统重要特点是能准确解释任何决定的做出过程。

以下是一些可能满足您需求的 App 选项： 1. WaytoAGI 网站： 提供和 AI 知识库对话的功能，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型：可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时，需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人，提示词能设定其角色和专注技能，知识库则如同工作手册，为其提供特定项目的详细信息。

目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。

要实现一个微信 AI 客服，您可以参考以下两种方法： 方法一： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告诉您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答您的问题。如果不想接到微信，自己使用，搭建完此系统即可，它也有问答界面。 3. 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 方法二： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库内容不足，则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为微信客服助手。 2. 准备以下内容： 根据 Bot 的目的、核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 整理。 创建一个自己的【知识库】，用于回答 AI 相关知识。 由于“AI 前线”要按照一定规则处理知识，创建一个【工作流】，控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便将机器人发布在微信公众号上。 以上就是实现微信 AI 客服的两种方式及具体步骤。

以下是一些智能客服的实践案例： 在销售方面，有“销售：话术总结优缺点”，涉及产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等方面。 详情： 入库时间：2023/10/30 在销售方面，还有“销售：定制销售解决方案”，涵盖企业产品和服务内容、客户需求和参数等内容。 详情： 入库时间：2023/10/30 在客服方面，有“客服：定制客服话术”，包含产品知识、使用方法等 13 个关键词库。 详情： 入库时间：2023/10/30 腾讯运营在智能客服方面的应用： ChatGPT 承担客服功能，通过告知其具体客服身份，要求其解答用户问题并进行私域流量转化。 ChatGPT 能够理解社区用户的评论和问题，并生成合适的回复，管理社区互动，模拟运营人的语言风格，与用户进行更自然的互动。 ChatGPT 可以监测舆情和热点，从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态，并对抓取到的文本数据进行深度分析。 其他相关案例：

将 COZE 做成智能客服集成到 APP 中，可参考以下步骤： 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通。 2. 勾选同意，点击下一步。 3. 按步骤填写，勾选同意，注册企业微信。 4. 注册成功后，可能会出现“企业未认证，累计仅可接待 100 位客户，认证后可提升接待上限”的提醒，个人测试无需认证，不影响使用。 5. 完成上述步骤后，开始复制粘贴操作： 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID >到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（如果为空，点击“随机获取”），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 6. 第一次设置回调地址时，需注意目前需要企业认证才可以接入微信客服。若企业未认证，在配置回调 URL 时会报错：回调域名校验失败。之前未认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后续修改在相应页面进行。 7. 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。 8. 保存后，在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。

以下是为您推荐的一些可能适用于实现知识库问答、文件下载、转人工客服等关键功能的 AI 工具： 1. ChatGPT 4.0：功能强大，但使用可能存在一定限制。 2. Kimichat：可作为选择之一。 3. 智谱清言：在某些方面具有优势。 需要注意的是，对于 AI 绘画方面，如果您有相关需求，一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。另外，如果是文本纠错，飞书文档自带纠错功能，用 prompt 纠错时文本量不能太大。关于让 AI 根据文章自己写 prompt 的问题，关键在于明确所需 prompt 的具体类型和要求。如果只是用于自己学习，长期学习不一定必须要 iPhone 手机或对显卡有特定要求，若 ChatGPT 交费有问题且没有途径，可以考虑上述推荐的其他工具。

聊天机器人进行客服咨询问答相较于人工服务具有以下优势： 1. 提高效率和可及性：能够自动化处理常见客户咨询，将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道，例如电子商务网站可以部署聊天机器人来回答关于产品细节、配送政策和退货流程的常见问题。 2. 提供 24/7 客户支持：由于无需休息，可以提供全天候服务，确保客户随时获得所需信息，相比人工客服，能提供更快的响应速度，减少客户等待时间。 3. 降低成本：大幅减少小型企业在客户服务方面的人力成本。 4. 释放人工客服资源：使其专注于更复杂和个性化的客户需求。 5. 提升响应速度和服务质量：定期监控聊天机器人的性能，如解答准确性、客户满意度，并根据反馈进行优化。分析聊天记录和客户反馈，以识别机器人性能的改进点。随着 AI 技术的发展，定期更新聊天机器人的算法和知识库，以提高其效能和准确性。 6. 对于特定领域，如骨科，能够减轻医生工作量，缓解患者焦虑，准确率基本达到标准，回复速度和质量远远高于人类医生，回复质量可以接受，对患者教育、科普、焦虑舒缓具有积极意义，有望通过对疾病的了解提升治疗效果。

以下为您提供两个智能体搭建案例： 案例一： 智能体名称：市场分析报告 智能体简介：品牌营销公司在用的生成智能体，输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告。数据化呈现更具真实性，附带信息来源网址便于源信息校正。可帮助品牌主/营销人员减少信息收集时间，聚焦决策判断。 应用场景： 目标人群：企业管理层（做发展策略评估）、投资者（评估投资机会）、创业者（评估项目可行性）、营销人员（做营销计划依据）。 当前痛点：信息收集需要长时间；报告的真实性是否可验证；现有大模型做的市场报告太过概念化，不能做有效参考。 应用价值：减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能：根据用户的要求或指定的行业、产品，搜索网络信息，生成一份完整的市场调研报告，用数据支撑，并附引用链接。 案例二： 智能体开发平台：字节扣子和腾讯元器。 概念定义：智能体（Agent）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。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，很多公司开始关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后再真人介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：帮助 B 端商家搭建 Agent。 智能体开发平台介绍：字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人比较常用的还是扣子。

以下是关于用扣子搭建仿写文章智能体的相关信息： 生物医药小助手：这是生物医药垂直领域的第一个智能体，其创建者将个人发布的大量生物医药文章转化为可交互数据库，以解决读者咨询占用过多时间的问题。通过扣子平台，解决了高成本搭建问题，并实现了一问一答的形式，用户可在扣子的 bot 商店或公众号中发起问答。 手搓插件：可参考相关文章和链接，了解在扣子中手搓插件的方法，包括 API 参数测试等步骤。 竖起耳朵听智能体：其编排包括插件、工作流和知识库。插件如同工具箱，可添加现有或自制的 API 以增强智能体能力；工作流像可视化拼图游戏，由多个节点组成，可组合各种功能创建复杂稳定的业务流程。 如果您想进一步了解具体的搭建步骤和细节，还需要您提供更明确的需求。

以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。

搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面： 1. 多智能体的通信问题：不同智能体之间的通信至关重要，包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题，而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责：以客服多智能体为例，只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent，并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写：对于律师智能体，写好提示词很重要。例如，在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理，替换具体的人物姓名、时间和地点。同时，注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求：像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用：决策智能体在企业自动化中发挥作用，如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例，将付款方规则转换为有向无环图，利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。

以下是一些入门级的搭建工作流术语及相关内容： 在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如，使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流；使用大模型节点接收并处理用户问题等。 端口设置方法：通过神秘代码让所有联网操作应用指定端口，端口号一般在代理选项中，将其填入相关代码，在 CMD 中复制粘贴代码回车，无反应即成功，需安装 Git。 工作流搭建过程：从零开始搭建工作流，如加载 checkpoint loader、prompt 等节点，按颜色连接，未连接会报错，连接后填写提示词即可生成图像。 工作流原理讲解：以做菜为例，空的 latent 是锅，代表图片大小；模型是食材，正反向提示词是菜谱，VE 是调料，按颜色连接各部分。 使用他人工作流：从工作流网站下载 json 文件，拖入相关界面，若有爆红说明有节点未安装，可在 manager 中安装缺失节点。 工作流本地与在线使用方法：介绍了工作流在本地和在线的使用步骤，如安装、处理报错、放置模型文件等。 解决工作流依赖冲突：讲解了通过修改 cast NODE 里的 requirements 来解决依赖冲突的方法。 网页版工具的使用：指出很多工具都有网页版，本地没有工具时可用网页版。 涉及的应用领域包括大摩托车商业应用、学会 AI 工具、自主搭建工作流、生图制作、视频制作、AI 设计创作、3D 动画、建筑方案图、个人应用、人物一致性出视频、设计工作流、各种实践应用、工作流的设计思路、家装和游戏设计、商业和生活、娱乐、综合应用、实现个人想法、游戏美术全流程等。