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如何设计一个多轮对话的AI命题Agent

Answer

设计一个多轮对话的 AI 命题 Agent 可以从以下几个方面考虑：

  1. 自然语言交互：
    • 多轮对话能力：LLM 应能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复，以帮助 Agent 进行有效交流。
    • 生成能力：LLM 要展示卓越的自然语言生成能力，生成高质量文本。
    • 意图理解：LLMs 能够理解人类意图，但需注意模糊指令可能带来挑战。
  2. 知识：
    • 语言知识：包括词法、句法、语义学和语用学，使 Agent 能理解句子和进行对话。
    • 常识知识：如药和伞的用途等世界常识，帮助 Agent 做出正确决策。
    • 专业领域知识：特定领域如编程、医学等知识，对解决领域内问题至关重要。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。
  3. 记忆：
    • 记忆机制：存储过去的观察、思考和行动，帮助 Agent 处理连续任务。
    • 记忆提升策略：包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。
    • 记忆检索：Agent 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。
  4. 推理和规划：
    • 推理：基于证据和逻辑，对解决问题、决策至关重要。
    • 规划：组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。
    • 计划制定：分解任务、制定计划，包括一次性全面分解和自适应策略。

以国内版 Coze 为例，在实际操作中：

  1. 对话引擎：目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为 3 轮，可修改区间是 0 到 30，具体轮数根据业务需求决定。
  2. 为 Bot 添加技能：
    • 在 Bot 编排页面的“技能”区域，为 Bot 配置所需的技能。
    • 若不懂插件，可选择区域右上角的“优化”按钮，让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。
    • 也可自定义添加所需插件，点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。
    • 如 Bot 需要获取 AI 新闻，可添加新闻搜索接口。
  3. 测试 Bot：在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域，测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录以开始新的测试，确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一)：智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.1大脑模块(Brain)��力的关注点：|类别|子类别|描述|<br>|-|-|-|<br>|自然语言交互|多轮对话能力|LLM能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复，帮助Agent进行有效交流。|<br>||生成能力|LLM展示卓越的自然语言生成能力，可生成高质量文本。|<br>||意图理解|LLMs能够理解人类意图，但模糊指令可能带来挑战。|<br>|知识|语言知识|包括词法、句法、语义学和语用学，使Agent能理解句子和进行对话。|<br>||常识知识|世界常识，如药和伞的用途，帮助Agent做出正确决策。|<br>||专业领域知识|特定领域的知识，如编程、医学，对解决领域内问题至关重要。|<br>||潜在问题|知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑LLM解决。|<br>|记忆|记忆机制|存储过去的观察、思考和行动，帮助Agent处理连续任务。|<br>||记忆提升策略|包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。|<br>||记忆检索|Agent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。|<br>|推理和规划|推理|基于证据和逻辑，对解决问题、决策至关重要。|<br>||规划|组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。|<br>||计划制定|分解任务、制定计划，包括一次性全面分解和自适应策略。|

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一)：智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.1大脑模块(Brain)��力的关注点：|类别|子类别|描述|<br>|-|-|-|<br>|自然语言交互|多轮对话能力|LLM能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复，帮助Agent进行有效交流。|<br>||生成能力|LLM展示卓越的自然语言生成能力，可生成高质量文本。|<br>||意图理解|LLMs能够理解人类意图，但模糊指令可能带来挑战。|<br>|知识|语言知识|包括词法、句法、语义学和语用学，使Agent能理解句子和进行对话。|<br>||常识知识|世界常识，如药和伞的用途，帮助Agent做出正确决策。|<br>||专业领域知识|特定领域的知识，如编程、医学，对解决领域内问题至关重要。|<br>||潜在问题|知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑LLM解决。|<br>|记忆|记忆机制|存储过去的观察、思考和行动，帮助Agent处理连续任务。|<br>||记忆提升策略|包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。|<br>||记忆检索|Agent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。|<br>|推理和规划|推理|基于证据和逻辑，对解决问题、决策至关重要。|<br>||规划|组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。|<br>||计划制定|分解任务、制定计划，包括一次性全面分解和自适应策略。|

Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

1.目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为3轮，可修改区间是0到30，具体多少轮主要需要根据你的业务需求来决定，如果业务需求比较复杂，可以适当增加轮数，如果业务需求比较简单则反之，对于不懂的可以直接使用默认值。1.在Bot编排页面的“技能”区域，为Bot配置所需的技能。当然在插件区域，如果你不懂插件的话，可以直接选择区域右上角的“优化”按钮，让AI Bot根据你的提示词自动为你选择插件。1.如果你想自定义添加自己所需的插件，你可以直接点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。1.像我的Bot需要获取AI新闻，我就添加一个新闻搜索接口，点击功能对应的“+”图标，选择相应的插件（如“阅读新闻>头条新闻> getToutiaoNews”）并添加。1.在技能的其他区域，你可以根据你的需求来配置知识库、数据库、工作流等操作，可以直接参考上面的相关介绍和我下面的实战操作来加深理解，当然你也可以参考官方文档来学习：https://www.coze.cn/docs/guides/function_overview[heading4]3.4.测试Bot[content]1.在Bot编排页面的“预览与调试”区域，测试Bot是否按照预期工作。你可以清除对话记录以开始新的测试。1.确保Bot能够理解用户的输入并给出正确的回应。

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怎么成为ai产品经理
要成为 AI 产品经理，可以参考以下几个方面： 1. 入门级： 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 学会使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：深入研究某一技术领域。 商业化研究路径：了解市场需求和商业运营。 能够根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 拥有成功落地应用的案例，并产生商业化价值。 同时，AI 产品经理需要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。而且，产品经理要始终关注场景、痛点和价值。 例如，Kelton 作为一名 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身的他还曾在云计算、元宇宙领域有过 2 年的经验。
2025-04-07
AI头像
以下是关于 AI 头像的相关信息： 摊位列表中包含多种与 AI 相关的摊位，其中有提供 AI 肖像及写真、AI 如意写真等头像相关服务的摊位，摊位区域为 D，摊位编号有 46、49 等。 在元:AI 玄学初体验中，提到了在摊位上可以生成玄学头像，生成速度较快，生成的图像令人满意，且是根据个人的喜用神生成的专属转运头像。 AI 绘画的应用场景广泛，其中包括 AI 定制萌娃头像。
2025-04-07
今日头条辅助创作ai
今日头条在 AI 辅助创作方面有以下应用： 1. 内部产品集成：在抖音、今日头条、西瓜视频等内容平台推出了一系列 AI 助手功能，如抖音创作助手（辅助剪辑和文案）、智能评论回复助手、头条 AI 写作等。这些功能大多基于其大模型“豆包”，着眼于垂直内容创作场景。例如，剪映 App 里集成的 AI 可以帮用户自动剪辑视频，通过识别原始素材并按照模版生成成片，节省大量人力。 2. 辅助写作的正确方式： 用 AI 来头脑风暴：在开始写作之前，可以让 AI 提供选题建议或内容方向。 用 AI 来查找资料：AI 能够快速为您汇总某个主题的相关信息，节省查阅资料的时间。 用 AI 来优化表达：写完初稿后，可让 AI 检查语法、改善表达。 用 AI 来拓展思路：在某个点上卡壳时，询问 AI 的意见以开拓新的思路。 需要注意的是，写作不仅仅是为了产出内容，更是一种思考的过程。不应过度依赖 AI 写作，而应专注于提升自身的写作技巧和思考深度。对于想做 IP 账号的人来说，个人特色、文字风格、思考角度和个人见解才是吸引读者的关键。
2025-04-07
法律AI
以下是关于法律 AI 的相关内容： 在法律领域，AI 具有多方面的应用和作用： 法律意见书撰写： AI 能够根据案件背景、证据材料及适用法律法规，自动撰写初步的法律意见书，包含对案件事实的梳理、法律分析和结论部分。例如： 1. 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，为客户提供应对策略。 2. 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，包括股东权益保护和董事会职责，确保符合相关法规要求。 3. 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，为客户制定应对措施。 4. 为公司股权转让交易起草股权转让协议，规定转让方和受让方的信息、股权转让的份额、价格、支付方式和时间表等。 5. 起草初创公司股权转让协议，明确创始股东向新投资者转让股权的条件等。 6. 为上市公司股份转让交易起草协议，包括股份描述、转让价格、支付安排等。 7. 起草家族企业股权内部转让协议，涵盖股权分配、价格确定方式等。 诉讼策略制定： AI 可基于相关法律条款和案例法，提供诉讼策略，包括对权利的分析、侵权行为评估、证据搜集建议等。例如： 1. 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、侵权行为等。 2. 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略。 3. 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略。 模拟法庭： AI 能模拟法庭审理过程，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，并给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 使用技巧和注意事项： 1. 进行数据分析时，将环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。 2. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。 3. 为 AI 系统提供大量数据和示例、高质量的参考材料、详细的流程和知识。 4. 在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向。 5. 对 AI 的回答进行交叉验证，结合自身专业知识筛选判断，确保符合法律伦理、立法目的和实务。
2025-04-07
logo AI创作工具有哪些
以下是一些常见的 logo AI 创作工具： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 此外，在以下内容中也提到了一些相关工具： 2023 年，让你月赚 5w 的 48 个 AI 工具中涉及 Logo 设计的有：Looka、LogoAI 等。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20
2025-04-07
AI 智能体四大组成部分
AI 智能体由以下四大组成部分构成： 1. 推理：在最基本的层面上，智能体必须能够对非结构化数据进行推理。基础模型如 Anthropic 和 OpenAI 已在这方面取得一定成效，其部分世界模型编码到了 LLM 的预训练权重中，用于一般知识和基本逻辑。 2. 外部记忆：智能体需要外部内存来存储和调用特定于域的知识以及所解决问题的有限上下文，通常通过像 Pinecone 这样的向量数据库来实现。 3. 执行：智能体使用工具来执行增强其解决问题能力的任务。早期的智能体平台提供了预定义在代码中的自定义操作工具箱，如今也出现了一些通用的智能体工具，包括网络浏览、代码解释、身份验证和授权，以及与企业系统的连接以执行用户界面操作。 4. 规划：智能体遵循更人性化的思维过程，将工作分解成更小的子任务和计划，反思进度并根据需要进行调整，而非通过单一顺序的下一个词预测来解决复杂问题。
2025-04-07
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-07
有没有可以抓取公众号文章的 agent
以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息： 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面（http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom）来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时，建议使用分析 XML 页面，比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章，由于本地部署，无法直接将文章同步到 Coze，所以选择使用多维表格（当在线数据库，事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的）及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换，就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。例如使用 Docker 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号。然后在公众号源上，点添加。然后将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（经测试最好不要超 40 个）。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容，但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。
2025-04-05
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 1. 搭建工作流框架： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据）。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能： 完成任何一个节点的配置后，都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一：点击「测试该节点」。 步骤二：按格式要求输入待测试的输入内容，如果是 array 等其他格式，请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三：点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。如果有误，请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误，以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期，就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
钉钉多维表格属于agent吗
钉钉多维表格本身不属于 Agent，但在某些特定的场景和应用中，可以将其与其他技术结合来构建类似于 Agent 的功能。 例如，在搭建信息情报官 Agent 的过程中，会利用飞书多维表格作为中间数据的传递工具，实现数据的存储和状态转换。同时，经过调研发现，飞书多维表格插件支持新增和查询数据表记录，能满足存储和检索数据的需求，为构建 AI 智能体提供支持。但这并不意味着多维表格本身就是 Agent，而是在特定的技术架构和应用中发挥了重要的数据处理和存储作用。
2025-04-01
多维表格属于agent
多维表格在搭建信息情报官 Agent 方面有以下应用： 1. 因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，通过机器人的 app_id 和 app_secret 获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 2. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom，写程序获得公众号的更新文章，由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze，选择使用多维表格作为在线数据库及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递，在多维表格中设置状态转换来了解文章是否已被解读和推送。 3. 应用背景包括解决数据高效抓取与批量 AI 化处理的问题，涉及 Coze 定义智能体发布到飞书多维表格字段捷径、多维表格中使用和配置自定义的 AI 字段捷径、Coze 应用将数据导入到飞书多维表格并驱动其自动运行、多维表格仪表盘对数据的可视化等技术场景，期望达到让大家学会最高效率使用 AI 并将方案泛化到实际工作中的目的。
2025-04-01
公司给我了一个调研作业，收集 市场上其它公司在agent业务变革上的优秀实践
很抱歉，目前没有关于市场上其他公司在 agent 业务变革方面优秀实践的相关内容。建议您通过以下途径进行收集和调研： 1. 行业报告和研究机构发布的分析：这些通常会涵盖多个公司在特定领域的实践和趋势。 2. 专业的行业论坛和社区：与同行交流，获取他们的经验和见解。 3. 公司的官方网站和公开资料：了解其业务变革的介绍和相关案例分享。 4. 新闻媒体报道：关注相关的商业新闻，获取最新的动态和实践案例。
2025-03-31
产品经理想进入AI行业，成为AI产品经理，应该怎么准备，能够快速应付面试拿到offer？我的背景是过去3年集中在用户功能产品，有过1份AI多轮对话解决用户求职问题的AI项目经历
如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer，可以从以下几个方面准备： 1. 了解 AI 市场： 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 需要注意的是，观察上面的岗位需求，其实公司并不是需要一个 prompt 工程师，而是一个 AI 互联网产品经理。
2025-02-25
如何利用多轮对话做Agent问答
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。
2025-01-08
多轮对话怎么做
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。
2025-01-07
单轮对话与多轮对话调用
单轮对话与多轮对话调用： 聊天模型通过一串聊天对话作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单，但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用（例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务）。 API 调用的例子中，messages 参数是主要的输入，必须是一个消息对象的数组，每个对象拥有一个 role（“system”“user”或“assistant”）和 content（消息的内容）。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常，会话首先使用系统消息格式化，然后交替使用用户消息和助手消息。系统消息有助于设定助手的行为，用户消息帮助指示助手，助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时，包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制，则需要用一些方法去缩减会话。 百炼相关 Q&A： 如何调用工作流？在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流，但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理？ 千问模型基本不能处理标点符号，在提示词中各种要求句尾不要有句号，可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后，回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词，放在扣子中就可以去掉标点符号。 记得第一天提到，规定模型不能用搜索和投喂输出文本。比赛是不是只限在提示词调试的范围内呢？ 为什么同样的问题，给出的答案区别这么大？接的就是同一个应用，这个问题很早就预测过了，同一个模型。 无论 prompt 怎么变，模型生成完内容后，自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么？
2025-01-06
单轮对话与多轮对话调用
聊天模型通过一串聊天对话作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单，但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用（例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务）。 API 调用的例子中，messages 参数是主要的输入，必须是一个消息对象的数组，每个对象拥有一个 role（“system”“user”或“assistant”）和 content（消息的内容）。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常，会话首先使用系统消息（“system”）格式化，然后交替使用用户消息（“user”）和助手消息（“assistant”）。系统消息有助于设定助手的行为，用户消息帮助指示助手，助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时，包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制，则需要用一些方法去缩减会话。 此外，还存在一些与百炼相关的 Q&A： 如何调用工作流？在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流，但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理？ 千问模型基本不能处理标点符号，在提示词中各种要求句尾不要有句号，可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后，回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词，放在扣子中就可以去掉标点符号。 为什么同样的问题，给出的答案区别这么大？接的就是同一个应用，这个问题很早就预测过了，同一个模型。 无论 prompt 怎么变，模型生成完内容后，自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么？
2025-01-06
如何优化ai对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升ai上下文理解）
以下是优化 AI 对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升 AI 上下文理解）的方法： 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例，尝试提炼模板：独自产出高质量样例较难，可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例，如使用 Claude 3.5 进行对话，输入初始指令，通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈，直至达到预期：AI 可能犯错输出要求外内容，需多轮对话引导，使其不断修正理解，直至达成共识。 用例测试，看看 AI 是否真正理解：找 13 个用例，让 AI 根据模板生成知识卡片，根据结果验证是否符合预期，不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活，可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot（进阶推荐） 为 Bot 添加技能：国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能，可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作，参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot：在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录开始新测试，确保能理解用户输入并给出正确回应。
2024-12-29