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

通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐，具体步骤如下： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”（实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入）、自动化“整理入库”（自动整理每条内容的关键信息，支持跨平台查看）、智能“选择”推荐（根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划）。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 经过配置得到两个可用工作流（整理入库、选择内容），将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词，完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是关于飞书机器人设置的详细步骤： 1. 工作流搭建： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的 AI 女友工作流，也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻麦洛薇机器人。 2. 飞书机器人创建： 飞书应用建立： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id： 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg。 3. 发布到飞书： 登录平台。 在左侧导航栏，选择打开个人空间或一个团队空间。 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 在 Bot 编排页面，单击发布。 首次发布时需要进行授权，根据引导完成授权。 单击配置。 在打开的页面，单击点击获取当前应用链接。 单击获取。 在打开的页面，（可选）配置安装范围，然后勾选隐私协议，最后单击授权并安装。 应用安装完成后，返回扣子 Bot 的发布页面，再次单击配置。 在弹出的页面，单击授权。 输入发布信息，勾选飞书渠道，然后单击发布。 发布完成后，可点击在飞书中打开链接跳转至飞书应用中，与 Bot 对话。 如果这是您的飞书租户第一次发布扣子 Bot 应用，您会收到飞书消息提醒。如果提醒应用审核通过，则您可以直接使用 Bot。否则您需要等待企业管理员审核完成之后，才可以使用 Bot。 4. 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档： 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 名称：给令牌起一个名字。 过期时间：为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间：可以是个人空间、也可以选择团队空间。 权限：勾选所有权限。 要保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，比如有计划要将画小二智能小助手接入到微信群中。点击对应的机器人进入机器人编辑界面。在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：然后再点击右上角发布。这里会发现多了一个 Bot as API，意思就是自己定义的 API 发布取到了。勾选 Bot as API，确定应用已经成功授权 Bot as API。

waytoAGI 知识库智能问答机器人的实现方式如下： 基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互高效完成互动对话等任务。 在飞书 5000 人大群里内置，根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。使用方法为在飞书群里发起话题时，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 其具备多种功能，如自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、最新动态更新、社区互动、资源共享、多语言支持等。 搭建过程包括介绍 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标、利用 AI 技术帮助用户检索知识库内容、引入 RAG 技术、介绍基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法、使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人以及智能助理的原理和使用方法等。

以下是使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人的步骤： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 配置极简未来（Link.AI）平台：按照官方教程操作，教程地址为 https://docs.linkai.tech/platform/createapp ，学习补充可参考 https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 教程中的应用是创建一个具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集，让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设，关于提示词可查看教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用，记住应用的应用 ID，用于后续对接微信聊天机器人。 生成 API Key 用于后续功能对接，地址为 https://linkai.tech/console/interface ，点击创建 API Key 并记住。 2. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 设计 AI 机器人： 开始节点和结束节点会自动生成。 开始节点配置：输入变量名写“Question”，描述写“用户输入的问题”，变量类型选“String”。 知识库配置：将开始节点和知识库左侧节点连接，知识库输入引用开始节点的变量“Question”，点击“+”号选择之前创建好的知识库，将知识库右侧节点与结束节点左侧连起来。 结束节点配置：用于输出 AI 机器人的最终结果，回答格式设置为“您的问题：{{question}} 问题的答案：{{answer}}”，在输出变量那里定义“question”引用“开始节点的 Question”，“answer”引用“知识库节点的输出 output”，回答模式选择使用设定的内容直接回答。 试运行测试：点击右上角“试运行”，输入问题如“AIGC 课件”，点击右下角“运行”，查看工作流每一步的详细输入和输出。

以下是关于微信机器人搭建和使用的相关内容： 测试和重新配置： 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。若未成功，可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 为机器人设置不一样的提示词，可返回“第三章，第 7 步”修改双引号内的 value 部分。 进行任何更改后，需“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。熟悉 linux 操作也可通过重启进程的方式来重启服务。 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录。 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 帮助：若遇到问题，可先查询社区知识库，或加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们会尽力帮助。也可加 Stuart 个人微信询问。 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 重点是在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来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 。 配置中的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL 等。 私聊或群交流时，最好加上前缀才触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，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。 参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 【共学最全版本】微信机器人共学教程第四天教程：FastGPT 教学部署项目： 打开相关页面，把 Administrators 改成“wxid_dna83ykqawl222”。 若已有 FastGPT 或 OpenAI 的 key，可把 Ai_Lock 修改成“1”，并在 OpenAI 处添加模型 key，填写格式参照原有格式；若暂时没有，可保持 Ai_Lock 是 0。 修改后点击保存，返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件双击开始运行。 运行后会弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，看解决方法）。 进入微信后系统会自动初始化必备文件，等待完成。 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到 wxid 返回到之前的步骤进行替换。 添加完后，建议使用小号登录，然后用大号对小号发指令，如“美女图片、美女视频、备案查询、归属查询、whois 查询、摸鱼日历、KFC 文案、周公解梦、天气查询、舔狗日记、星座查询、早安寄语、早报、晚报、Help”。

要根据旅游日记绘制黑白线条的插画，可以通过以下步骤利用 AI 实现： 1. 利用 Midjourney 生成线稿：使用关键词如“Black and white line drawing illustration of your travel diary scene, black line sketch, , Chinese element style, popular toys, blind box toys, Disney style, white background niji 5 style expressive”。 2. 对生成的线稿在 PS 中手动重绘错误的地方。比如有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来。 3. 利用 Stable Diffusion 上色：使用 Controlnet 控制上色效果。 4. 对于着色画，了解其特点和艺术效果，包括色彩的丰富性、情感表达、细节和纹理的突出以及创意发挥等方面。 5. 在编写 AI 绘画的关键词时，遵循基础描述、风格指定、色彩要求和细节强调的结构思路。例如：基础描述为“a beautiful and memorable scene from your travel diary”，风格指定为“line art”，色彩要求为“black and white color matching”，细节强调为“changes in line thickness”。 6. 尝试进阶玩法，如用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。

目前尚未有专门针对每天录制一段口水话语音就能自动整理为日记的应用。但一些语音转文字的应用，如讯飞语记、百度语音助手等，结合一些笔记类应用，如印象笔记、有道云笔记等，可能在一定程度上帮助您实现类似的功能。您可以先将语音转换为文字，然后再手动整理到笔记应用中形成日记。

以下是为您推荐的智能日记相关的 AI 工具： 1. AI Diary：采用人工智能技术，可进行真实对话、情绪和写作分析，并为用户生成日记摘要和人工智能生成诗歌。 2. Audio Pen：可以记录和总结用户想法，不仅能录下声音还能转成文字，并进行摘要整理。 此外，还有一些其他与创作相关的 AI 工具： 1. 辅助写提示词工具：如 Luna、季梦、可玲等，能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词，还可写分镜脚本。 2. 出图工具：U 传是可用的出图工具，新注册有免费生成额度，季梦每天给 60 积分，可玲也给积分，创作片子可能需买会员。在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。 3. 视频生成设置：季梦若为 1.2 版本，选慢速或适中的标准模式效果更好；可玲用 1.5，选择高品质生成。 4. 下载视频及插件：可下载生成的视频，季梦无水印，可灵有无水印选项；推荐 Chrome 浏览器的 auto journey 和猫抓等插件。 在使用 AI 工具进行创作时，创作者不能让 AI 主导，要有自己的思考，不能完全依赖 AI。同时，社区中有很多测评帖和共创文档可供参考学习。

以下是为您推荐的出海产品，包括 AI 伴侣和日记管理等服务产品： 1. AI Diary：这是一款智能日记应用（https://aidiary.io/），采用人工智能技术，能进行真实对话、情绪和写作分析，为用户生成日记摘要和人工智能生成诗歌，为用户提供更深入的反思和个人成长体验。 2. Descript：这是一个多功能工具（https://www.descript.com），可帮助用户进行写作、录制、转录、编辑、协作和分享视频和播客，具有高精度和速度的转录和更正工具，能快速创建社交媒体平台所需的视频剪辑和字幕等。 3. ResearchAIde：这是一个论文分析工具（https://www.researchaide.org），适用于学生、研究人员和商业专业人士，能快速高效地从研究论文中提取并综合相关信息，还可在一个地方整理研究并轻松浏览多篇论文，提供强大的数据提取能力。 4. AI hits：这是一个 AI 生成的音乐排行榜（https://aihits.co/），包含各种由不同 AI 平台和创作者制作的 TikTok 病毒热门歌曲、翻唱、混音和合作作品。 5. Audio Pen：这是一款语音笔记应用（https://audiopen.ai/），可以记录和总结用户想法，适合喜欢通过说话思考的用户，不仅能录下声音，还能转成文字并进行摘要整理。

使用AI将每天的生活碎片式感想整理成日记，可以通过以下步骤实现： 1. 收集和整理碎片内容 首先，您需要将每天的碎片式感想记录下来。这可以通过多种方式完成，例如： 语音记录：使用手机或其他录音设备录下自己的感想。 文字记录：在手机笔记应用或电脑文档中写下感想。 照片和视频：拍摄与感想相关的照片或视频，并附上简短的文字说明。 2. 使用AI工具进行整理 接下来，使用AI工具来整理和汇总这些感想，使之成为有条理的日记条目。以下是一些推荐的AI工具和方法： 1. Notion + AI 简介：Notion 是一个多功能的笔记和项目管理工具，它最近集成了AI功能，可以帮助用户整理和组织笔记。 使用方法： 1. 在Notion中创建一个新的页面，用于记录每天的感想。 2. 使用AI功能，将碎片式的感想整理成连贯的日记条目。 3. 可以为每个日记条目添加标题、日期和标签，以便于分类和查找。 2. Roam Research 简介：Roam Research 是一个用于笔记和知识管理的工具，适合非线性思维和信息的网络化整理。 使用方法： 1. 每天在Roam中记录感想，使用双链（）来关联相关的想法和事件。 2. 使用Roam的查询功能，从不同的记录中提取相关内容，整理成一篇完整的日记。 3. Evernote + Otter.ai 简介：Evernote 是一个老牌的笔记工具，Otter.ai 是一个语音转文字服务，可以将录音转为文字。 使用方法： 1. 使用Otter.ai 将语音感想转录成文字，并导入到Evernote中。 2. 在Evernote中整理和编辑这些文字记录，添加标题和日期，形成日记条目。 3. 自动化流程 如果希望进一步自动化，可以使用以下工具： 1. Zapier 简介：Zapier 是一个自动化平台，可以将不同的应用程序连接起来，实现自动化工作流程。 使用方法： 1. 设置Zapier自动化流程，将不同平台的感想（如语音记录、文字记录、照片等）汇总到一个中心位置，如Google Docs或Notion。 2. 配置自动化任务，将汇总的内容每日整理成一篇新的日记条目。 2. IFTTT 简介：IFTTT 是另一个自动化工具，可以连接各种应用和设备。 使用方法： 1. 创建一个IFTTT applet，将不同来源的感想内容（如从Twitter、Instagram、Google Keep等）汇总到一个指定的日记工具中。 2. 自动将汇总内容整理和分类，形成日记条目。 4. AI日记应用 目前，市场上也有一些专门用于日记记录和整理的AI应用： 1. Journey 简介：Journey 是一个智能日记应用，提供AI辅助写作和情感分析功能。 使用方法： 1. 每天记录感想到Journey中，使用其AI功能自动整理和分析感想。 2. 根据AI建议，调整和编辑日记条目，添加更多详细信息。 2. Reflectly 简介：Reflectly 是一个利用AI和心理学的日记应用，帮助用户记录和反思每天的感想。 使用方法： 1. 使用Reflectly的引导问题和提示，记录每天的感想。 2. 让AI帮助整理和总结这些感想，形成有结构的日记条目。 通过以上步骤和工具，您可以轻松地将每天的碎片式感想整理成完整、有条理的日记条目，既方便回顾和反思，也为日后的记录提供了丰富的素材。

使用 COZE 搭建智能体的步骤如下： 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路： 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力，即通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求，这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：分步构建和测试 Agent 功能。 完善：全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 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。 点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能。 其中，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来，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，即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。

以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 此外，还有以下关于 Coze 的介绍： Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。

以下是关于 coze 的 deepseek 实践的相关信息： 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用：搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 Deepseek，认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并更改了模型服务价格： 2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放，相关学习文档可查看。 重点更新：上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动，即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受价格优惠。 2024 年 7 月 18 日历史更新（归档）： 《长文深度解析 Coze 的多 Agent 模式的实现机制》：艾木老师深入研究了 Coze 的多 Agent 模式机制，分析了三种节点跳转模式及应用场景和不足。 《揭秘 DeepSeek: 一个更极致的中国技术理想主义故事》：DeepSeek 以独特技术创新崭露头角，发布颠覆性价格的源模型 DeepSeek V2，创始人梁文锋是技术理想主义者。 《10 万卡集群：通往 AGI 的新门票》：分析了 10 万 GPU 集群建设的相关问题，指出数据中心设计和网络拓扑结构对大型 AI 训练集的重要性。

以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 相关比赛中的教程： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）

以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议： 在构建基于 LLM 的应用时，Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过，对于许多应用来说，优化单个 LLM 调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现，例如： 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet（一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器）。 4. Vellum（另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具）。 这些框架通过简化标准的底层任务（如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易，但它们往往会创建额外的抽象层，可能会使底层提示词和响应变得难以调试，也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API，许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。 此外，还有以下相关工具和应用： 1. VectorShift：能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序，利用大型语言模型（例如 ChatGPT）构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程，无需编码。 2. Unriddle：帮助更快阅读、写作和学习的工具，能简化复杂的主题，找到信息，提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法，它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考：https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents

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。

以下是关于 AI 编程的相关内容： 12 月 02 日 AI 辅助编程使需求开发范式发生变化。像翻译、数据提取等简单任务可通过 ChatGPT 或 Claude 等 AI 工具解决。AI 功能不断升级，支持上传图片、文档，执行代码，甚至生成视频或报表，大幅扩展了应用场景。Cursor、v0.dev 等 AI 工具降低了编程门槛，显著提升开发效率，变革了软件工程领域。 快速迭代与发布 MVP 时，应尽早发布产品，不追求完美，以天或周为单位快速迭代，而非按月计划拖延。点子好坏无所谓，快速练手才是关键，以提高效率和实践经验。 12 月 30 日 对于利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发，建议发挥组员主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。 后端 Java 程序员转向 LLM 方向，可借助 AI 编程工具（如 Cursor）熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。 1 月 16 日 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力（将复杂系统拆解为松耦合的模块）、专业编程能力（判断 AI 生成代码优劣）和调试能力（快速定位问题并解决）。 包小柏用 AI 技术“复刻”女儿引发思考，AI 可“重现”亲人，缓解失去亲人的痛苦，成为情感寄托的桥梁。通过复刻声纹、影像，实现互动、对话甚至唱歌的效果。这也涉及到伦理与未来，可用于安慰同样经历失亲之痛的人群，并推动相关技术帮助罕见病患者。

目前没有关于利用 AI 进行广州小学语文、数学、英语各科学习辅导的具体可操作方案及学期日程的相关内容。但一般来说，可以考虑以下步骤： 首先，确定学习目标和重点。针对每门学科，明确本学期需要掌握的知识点和技能。 然后，选择适合的 AI 学习工具。例如，有一些在线学习平台或教育类的 APP ，它们可能提供课程讲解、练习题、智能辅导等功能。 在日程安排方面，可以每周安排一定的时间使用 AI 工具进行学习。比如，周一至周五每天晚上安排 12 小时，分别用于语文、数学、英语的学习。周末可以进行复习和总结。 具体到每天，可以先通过 AI 工具进行知识点的学习，然后做相关的练习题进行巩固，最后利用工具的智能辅导功能解决疑难问题。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能完全替代教师和家长的指导与监督。

以下是 OpenAI 最近的一些新闻： 1. 12 天连续直播相关结果，昨天 OpenAI 把 o1 模型在 API 中正式发布，之前发布的是 o1 Preview 历史版本，正式版思考花费的 token 少了 60%。 2. 北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多，OpenAI 宣布推出模型 o1preview 与 o1mini，拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限，可在 Web 客户端中尝鲜体验。 3. OpenAI 更新风控与账号共享识别力度，可能会偷偷降低 ChatGPT 模型的调用规格，如 o1pro 降级为 o1。 4. 奥特曼谈 AI 推理能力进展，o1（2024 年 9 月）排名全球第 9800 名，o3（2024 年 12 月）提升至第 175 名，现内部模型已达全球第 50 名，预计今年内登顶第一。

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