扣子 字节如何创建自己的智能体

字节跳动开源的自学型 GUI Agent 名为 UITARS，具有以下特点和优势： 能够实现复杂任务自动化，支持跨平台操作，包括网页、桌面和移动端。 性能优于主流模型（如 GPT4 等）。 适用于复杂动态交互、表单填写、批量处理、在线预订等应用场景。 提供开发框架，支持桌面和网页端运行。 相关链接： 其核心能力包括界面识别与元素定位的感知能力、执行操作指令的行动能力、多步任务规划的推理能力以及记录并优化操作流程的记忆能力，能够实现端到端学习，支持“直觉式”反应（System1）与深度思考（System2）。

Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。其主要特点包括： 1. 多语言模型支持：使用了大型语言模型，如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供云雀语言模型等，以支持不同场景下的对话和交互。 2. 插件系统：集成了超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件，以扩展 Bot 的能力。 3. 知识库功能：允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可以上传多种格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力：提供了数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计：用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供了大量灵活可组合的节点。 6. 多代理模式：在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。 7. 免费使用：目前对用户完全免费，用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。 8. 易于发布和分享：用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多的用户与之互动。 字节对 Coze 的官方解释是：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 ，大模型有 GPT4、GPT3.5 等（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 。 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）。 Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，它们的异同点如下： 开源性：Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码，以便进行定制。Coze 目前没有明确信息表明其是否开源，可能更侧重于提供商业化服务和产品。 功能和定制能力：Dify 提供直观界面，结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能，支持通过可视化编排，基于任何 LLM 部署 API 和服务。Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率，还支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持：Dify 作为开源项目，拥有活跃的社区，开发者可以参与到产品的共创和共建中。Coze 可能更多地依赖于官方的更新和支持，社区参与和开源协作的程度可能不如 Dify。选择使用 Dify 或 Coze 时，开发者和企业需要根据自己的需求和目标来做出决策。

字节在 AI 领域推出了众多产品，包括从生产力到娱乐陪伴，从对话产品到 Agent 工具再到文生图等十几个 AI 应用，还推出了 AI 硬件，如今年 10 月能与豆包语音对话的 Ola Friend 耳机，近期还在研发 AI 眼镜。 生成 Logo 的 AI 产品有： 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 Logo，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。 AI 面试官的相关产品有： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和发送邀约。 2. 海纳 AI 面试：在线自动面试、评估，精准度高达 98%，效率提升 5 倍以上，改善候选人体验，到面率提升。 3. InterviewAI：在线平台，提供职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，收到评估、建议和得分。

字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括： 1. Claude2100k 模型，其上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型，其上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型，其上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 大模型的相关知识： 1. 大模型中的数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 2. 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly（适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT）、encoderdecoder（同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 google 的 T5）、decoderonly（更擅长自然语言生成任务，典型使用包括故事写作和博客生成，众多 AI 助手基本都来自此架构）。大模型的特点包括预训练数据非常大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级数据进行预训练）、参数非常多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数）。

字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括： 1. OpenAI 的审核（Moderation）Endpoint：可用于检查内容是否符合使用策略，其模型分为 hate（表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容）、hate/threatening（仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害）、selfharm（宣扬、鼓励或描绘自残行为）、sexual（旨在引起性兴奋的内容）、sexual/minors（包含未满 18 周岁的个人的色情内容）、violence（宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容）、violence/graphic（以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容）等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时，可以免费使用审查终结点，但目前不支持监控第三方流量，且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI： 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量的专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例： Google Patents：使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析，提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析，减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用： 专利检索与分类：通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

2023 年下半年，部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品，其团队承认在训练过程中沿用了开源架构，但强调是为快速起步。12 月，字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决，暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究，且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外，不仅国内存在此类现象，24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时，提示词攻击在业内是公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免，系统提示处于泄露状态，大模型应用脆弱，数据易被获取。

以下是关于让大模型严格按照知识库内容进行输出的相关信息： 扣子的知识库功能强大，可上传和存储知识内容，提供多种查找方法。在智能体中使用知识库，收集相关内容，当智能体回答用户时会先检索知识库，使回复更准确。 在“掘金 x 扣子 Hackathon 活动 深圳站”的总冠军工作流中，对于用户向小说人物角色的提问，通过一系列节点，包括开始节点接收问题、知识库节点检索、大模型节点生成答案等，本质上是一个根据用户 query 进行检索增强生成（RAG）的任务，每个工作流中都嵌入了知识库节点，维护了如小说合集等知识库。 大模型节点是调用大语言模型，使用变量和提示词生成回复。按需选择基础版或专业版模型，基础版支持扣子预设的一批模型资源，专业版除默认添加的豆包模型外，还支持按需接入火山引擎方舟平台的模型资源。模型选择右下角生成多样性可从多个维度调整不同模型在生成内容时的随机性，有精确模式、平衡模式和创意模式等预置模式。输入方面，开启智能体对话历史后，上下文信息将自动携带进入大模型，参数名可随意设置但建议有规律，变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。

扣子 API 的调用流程如下： 1. 传递请求的相关部分： Body：用于传递请求的主体部分，可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中通常不用于传递参数，因为 GET 方法的 URL 已包含必要参数。 Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列段落。在 GET 方法中可传递参数，但常编码为 URL 一部分。 Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后跟一系列键值对。在 GET 方法中是常用的参数传递方式。 Header：用于定义 HTTP 请求的头信息部分，包括各种头部字段。在 GET 方法中通常不用于传递参数，而是定义请求头部信息。 2. 配置输出参数： 如果填写无误，可直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 例如填入汉字“张”，点击自动解析。解析成功会显示成功，输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 3. 调试与校验： 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果，Request 为输入的传参，Response 为返回值，点击 Response 可看到解析后的参数。 此外，创建扣子的令牌步骤如下： 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”，为令牌起名，选择过期时间（如永久有效），选择指定团队空间（个人空间或团队空间），勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的配置： 1. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，如画小二智能小助手，点击进入编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据即为机器人的 Bot ID。 2. API 授权：点击右上角发布，会出现 Bot as API，勾选并确定应用已成功授权 Bot as API。

以下是关于扣子工作流与用户界面搭建的相关内容： 一、工作流搭建 1. 进入扣子（coze.cn），选中「创建应用」，再选中「创建空白应用」，输入「应用名称」进入项目搭建页面。 2. 新增一个工作流，工作流名称叫做 psy_ai。 3. 该项目的业务逻辑是通过上传儿童的绘画作品分析心理状态，分析过程分为多个步骤实现，工作流的编排流程图为：上传作品>多个多模态大模型识别不同元素>分别提取特种并分析>综合分析结果>给出评估与建议。 4. 工作流从左到右分为三组大模型： 第一组多模态大模型主要作用是分析图片元素：整体特征、房屋特征、树木特征、人物特征。 第二组通用大模型主要是对提取到的信息进行对应内容的总结分析。 第三组通用大模型先汇总结果，然后再分别提取不同（诊断评估与建议）的结果。 5. 所有大模型节点对应的 prompt（提示词）：文档地址：https://vcn5grhrq8y0.feishu.cn/wiki/Z3NzwrtEKi9h5mk0rTOcAT0xnTc 二、用户界面搭建 1. 选择「桌面网页」类型。 2. 以《小喵星座日历》扣子网页应用为例： 板块 1：输入个人信息和生成图片，包含 2 个选项、1 个按钮、分割图、1 个输入框、1 个按钮。点击生成按钮会触发事件，调用日历生成工作流，生成中时生成按钮禁用，用 loading 按钮展示动态变化。 板块 2：生成星座日历图片，新建一个容器，包含一个文本组件、一个列表组件。 板块 3：查看星座生成记录，新建一个容器，包含一个按钮组件、一个列表组件，点击按钮调用读取生成历史的工作流，列表绑定生成历史工作流的输出结果。 板块 4：查看示例，新建一个容器，包含一个文本组件、4 个图片组件。 三、功能页相关配置 1. {{ImageUpload1.value}}用于获取图片上传组件的第一张图片。 2. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 3. 当用户上传图片点击按钮时会进入在家中的状态，右边内容显示容器里有两个组件： 图片组件显示加载中的 gif 图片（默认隐藏），图片来源本地上传加载中 gif 图，尺寸宽度为百分比 100%，高度适应内容，可见性根据{{!psy_ai.loading}}控制，工作流运行中显示。 Markdown 组件显示分析内容，隐藏根据{{psy_ai.loading}}，工作流运行完显示。 至此，页面所有的布局和数据交互全部完成。

以下是用扣子创建一个智能体的步骤： 1. 打开扣子官网（https://www.coze.cn/）。 “画小二智能小助手”Coze商店体验地址：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00 。 点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为您想要的名称，例如“画小二智能小助手”。 2. 设置提示词：为智能体设置相关的提示词。 3. 开始创建： 想一个智能体的名字。 写一段该智能体的介绍，越详细越好，系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认，一个新的智能体就诞生了。 4. 动手实践： 创建一个智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，点击创建一个新的对话流（记得要和智能体关联）。 进行测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，当看到数据即为成功。 发布，点发布后，只选择多维表格，然后进行配置。 输出类型选文本。 输入类型选择字段选择器。 完善上架信息，填个表格。在选发布范围的时候，可以选仅自己可用，否则审核时间较慢。提交上架信息后，返回配置界面会显示已完成，即可完成最终的提交。

很抱歉，对于您使用扣子提取视频文案时显示“无权限获取该视频内容”的问题，目前知识库中没有相关的具体内容和解决方案。可能是以下原因导致的： 1. 视频所有者设置了访问权限限制，不允许第三方工具提取文案。 2. 您使用的扣子工具自身的权限设置存在问题。 3. 您在操作过程中可能未满足某些必要的条件或步骤。 建议您检查相关权限设置，确认是否符合工具的使用要求，并查看操作流程是否正确。

以下是一些关于扣子工作流的教程资源： 视频：【Agent 共学第二期】艾木分享|这也许是你一生中第一个 Bot，链接：https://www.bilibili.com/video/BV1XT421i7jH/ 视频：一步一步带你手搓一个 Coze Bot——Dr.Know（极简版 Perplexity），链接：https://www.bilibili.com/video/av1005221752 扣子工作流实战案例教程，手把手教你搭建一个图书管理工作流，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Fh3Vm3EDSzoYVxf91GcMMA 使用扣子 Coze 创建 AI 绘画工作流，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/d_6yST8JXKf1Tr6JgBPFg 奶奶也学得会的 AI 工作流，省时省力下班早！，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bXC8DHzs5_OgPh3FtKhJZA 中文 GPTS 使用秘籍，字节扣子 Coze 工作流使用全教程，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/682108709 Workflow 实践|使用 coze 复现一个 AIGC 信息检索 Bot，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/PFgjRq7XcTcqog1gLyFqA AI 自动获取 B 站视频摘要信息，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/x8lwvlomhFNLZl__qYuDww 如何用 Coze 制作一个信息检索 Bot（含 Workflow 的基础用法），链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Ory8iVXXjjN3zSTcupPm6Q Stuart:教你用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》,做到高中生文笔水平，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LRskwrJkli3CgkkY06xcC3HanBh?from=from_copylink Stuart:我把 Coze 比赛第一的 bot 拆了教大家，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Qt8Bwgl3PihQNukO7PjcmeuJnJg?from=from_copylink 画小二：用 Coze 工作流制作行业简报：实战案例画小二日报，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HmIhwt1IkiIAzok73rDcgG7fnQg?from=from_copylink 画小二：Coze 工作流之抖音热门视频转小红书图文详细配置，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MV7gw298TiBajFkSrFeceYRMnXc?from=from_copylink 扣子版虚拟女友李思思的思路，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O9M4w66fxiElylkBkCRcP6jLnsg?from=from_copylink 视频：扣子（coze）系列教程（四）：工作流中各节点常用使用方式，链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ux4y1J761/ 视频：Coze 工作流的手把手教程，让你的 Bot 高质量的处理复杂任务！，链接：https://www.bilibili.com/video/BV1PZ421g7xT/ 此外，还有关于白嫖 Groq 平台算力并接入扣子工作流的教程： 此时我们有了代理服务器和 APIKEY，落地使用的例子包括通过扣子工作流用代码模块进行 HTTP 访问实现 0 token 脱离扣子模型使用 Groq 作为 LLM，可参考梦飞大佬教程将扣子接入微信机器人（有微信封号风险）。 由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容，可以适配到任何 APP 产品填 APIKEY 调用的场景，如沉浸式翻译。 接入手机类 APP，比如通过快捷方式接入 Siri。 扣子工作流的搭建细节请移步 WaytoAGI 自学。 建立工作流只需一个代码节点，具体操作包括复制代码进入代码节点，配置输入引用和输出等。 可以建立一个 Bot 仅调用该工作流，建议不要发布，以免 Deno 代理流量被他人使用。

人工智能具有多方面的重要意义： 从监管角度看，有效监管人工智能需要对其有共同的理解。目前对于人工智能没有广泛共识的通用定义，但通过参考其“适应性”和“自主性”这两个产生定制监管响应需求的特性来定义。“适应性”使解释系统结果的意图或逻辑变得困难，“自主性”使结果的责任分配变得困难。 从产业发展角度看，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设发挥重要支撑作用。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术加速迭代，呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。 从学科本身角度看，人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长之事的科学。对于一些无法明确编程的任务，如根据照片判断人的年龄，正是人工智能感兴趣的领域。在金融、医学和艺术等领域，人工智能也带来了诸多益处。

创建属于自己的智能体并进行投喂，主要包括以下步骤： 1. 工作流调试完成后，将其加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据，智能体通过卡片回复。绑定卡片数据可自行研究，如有疑问可留言。 2. 发布智能体： 选择需要的发布渠道，重点如飞书多维表格。 记得智能体提示词的 4 个变量，发布时会自动出现。 填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），确认发布并等待审核。审核通过后，即可在多维表格中使用。 3. 创建飞书多维表格，添加相关字段。配置相关内容，选择“自动更新”，输入 4 个字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 4. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 5. 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。 此外，创建智能体还包括以下具体操作： 1. 使用单 Agent 对话流模式创建智能体。 2. 编排对话流，创建新的对话流并与智能体关联。 3. 进行测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址，看到数据则成功。回到智能体编排页面同样测试，确保对话流执行成功。 4. 发布智能体，选择多维表格，进行配置。包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器，完善上架信息，选择发布范围等。 如果没有创建智能体的灵感，可以查看相关案例集或通过与特定工具进行对话获取。通过扣子助手可快速进行创建，参考相应的 Prompt 进行操作。最后发布作品。

AI 在人力资源工作中可以发挥以下作用： 1. 招聘与选拔：利用 AI 进行简历筛选、人才匹配和面试评估，提高招聘效率和准确性。 2. 员工培训与发展：通过个性化的学习路径推荐、在线培训课程和培训效果评估，优化员工的培训体验和效果。 3. 绩效管理：借助数据分析来评估员工绩效，提供更客观的绩效评估结果。 4. 员工关系管理：预测员工离职风险，及时采取措施改善员工满意度和忠诚度。 以下是一些好用的 AI 智能体： 1. （用于客户服务和支持）。 2. （用于软件开发）。 3. （用于财务后勤）。 需要注意的是，智能体和工作流有所不同。智能体是特定任务的“助手”，用于局部执行任务，擅长做具体、重复性的任务，如客服聊天、推荐商品、处理订单等，但只能按照预先设定的规则和任务做事，遇到超出范围的情况可能无法应对。工作流则是一个“计划”或“路线图”，指导整个任务的流程，更灵活，能够适应变化，可处理一个完整的过程，涵盖所有步骤和环节。在业务中，通常需要的是工作流而非单个智能体，因为整个业务流程设计至关重要。

以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况： 2024 年被称为国内大模型落地元年，经过一年时间的发展，呈现出以下特点： 1. 竞争格局：国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长：2024 年 1 至 11 月，国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现：百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。在金融行业，百度也排名第一。 4. 行业应用：在智能终端行业，超半数手机厂商使用文心大模型，多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求：大模型进入产业落地后，除模型本身能力外，落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力，大模型的竞争正成为体系化之战。 此外，2023 年国内大模型发展情况包括：智谱推出了 4 代 GLM，MiniMax 推出新模型及“星野”APP，月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少，在 2B 行业中，大模型对收入撬动有限。硬件层上，国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片，华为昇腾在单卡指标上接近，但存在稳定性和生态问题。

要制作一个独家财务会计 AI 智能体，您可以参考以下步骤： 1. 明确智能体的功能和目标：确定它在财务会计领域需要解决的具体问题，例如财务风险识别、税务问题解答等。 2. 数据准备：收集和整理相关的财务数据，包括历史财务报表、税务法规等。 3. 选择合适的技术和模型：可以考虑使用具有推理能力且能获取历史公开数据的大模型。 4. 配置智能体：输入人设等信息，创建工作流。 5. 测试和优化：在配置完成后进行测试，根据测试结果对智能体进行优化。 6. 注意安全和成本：例如在工作流中涉及到的插件 api_token 要合理配置，避免成本浪费和信息泄露。 7. 结合实际应用场景：如在金税四期背景下，考虑税务工作的压力和需求，利用相关技术实现智能解答税务问题。 8. 可以参考成功案例，如利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题，结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等。

以下是关于智能评定学生的相关内容： 在教学中，可利用 AI 进行学生评估。例如，模仿各类考试题型，如中考、托福雅思等国外考试；生成各种主观反馈和报告，比如写作口语批改反馈、期末学生评价，并不断迭代优化。 让学生评价 AI 回答的质量，引导学生判断 AI 对问题的理解程度，鼓励学生提出追问。 课堂上，可组织学生小组讨论，设计相关问题，如“杜甫，您认为，安史之乱后的唐朝还能由衰转盛吗？”“杜甫，您一生坎坷、穷困潦倒，为何依旧心怀苍生？”

以下是使用 Coze 创建工作流采集生成视频号内容的步骤： 1. 安装 Coze Scraper 扩展程序至浏览器，完成安装后可手动采集要上传到扣子知识库的内容。更多关于知识库的内容，详情请参考。 登录。 在左侧菜单栏，选择一个工作区。 在工作区内，单击知识库页签。 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。 在知识库页面，单击新增单元。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 单击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。 2. 创建工作流： 登录到您的 Coze 账户，导航至个人空间页面。 在个人空间页面上，点击“工作流”按钮，系统会展示之前创建的工作流列表。 在页面的右上角，点击“创建工作流”按钮，打开创建工作流的界面。 在创建工作流的页面上，填写工作流的名称（必须使用英文字符）和描述（一段简洁的文本，帮助模型理解工作流的功能和用途以及触发情境）。 完成必填项后，系统将自动跳转到工作流的编辑页面，其中预设并配置了开始节点和结束节点。开始节点是用户输入内容的起点，结束节点是收尾角色，无论工作流中进行了哪些操作，最终都必须通过结束节点来完成。系统强制要求在工作流的最后步骤中包含结束节点，只有当整个流程的最终动作指向结束节点时，工作流才能够进行试运行和正式发布。 在工作流编辑页面的左侧，有组件库，包括大模型组件（用于执行复杂的数据处理任务）、代码组件（允许运行自定义代码段）、消息组件（用于发送或接收消息）、数据库组件（与数据库交互，执行查询或更新操作）、选择器组件（用于在工作流中进行条件判断和分支选择）。

以下是创建智能体的相关步骤： 1. 进入 coze 官网（www.coze.cn），注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 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：插件可扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流用于处理和生成图像的相关功能；触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理：文本可存储文字类知识材料；表格用于结构化数据的存储和调用；照片是图像素材库。 记忆系统：变量可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）：设置开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片等。 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 3. 具体创建过程： 打开扣子官网：https://www.coze.cn/ 。 “画小二智能小助手”Coze 商店体验地址：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00 。 点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手。 设置提示词。 4. 一般创建要点： 想一个智能体的名字。 写一段该智能体的介绍，越详细越好，因为它会根据您的介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认，一个新的智能体就诞生了。

AI 生成测试用例可以通过以下多种方法实现： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：如 Randoop（适用于 Java 应用程序）、Pex（适用于.NET 应用）。 模式识别：如 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测试用例，Infer 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：如 DeepTest 生成自动驾驶系统的测试用例，DiffTest 基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例。 强化学习：如 RLTest 通过与环境交互学习最优测试策略，A3C 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：如 Testim 通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，Test.ai 从需求文档中提取测试用例。 自动化测试脚本生成：如 Selenium IDE 结合 NLP 技术扩展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：如 GraphWalker 基于状态模型生成测试用例，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：如 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。 此外，让 AI 写出您想要的代码，可以通过创建优质的.cursorrules 来实现，具体包括： 1. 先说清楚您是谁，让 AI 按照专家的水准来思考和编码。 2. 告诉 AI 您要干什么，使其围绕目标写代码。 3. 定好项目的“规矩”，强调团队的代码规范。 4. 明确文件放置位置，便于后期查找。 5. 指定使用的“工具”，保证项目的整洁和统一。 6. 告诉 AI 怎么做测试，使其生成的代码考虑可测试性并主动写测试用例。 7. 推荐参考资料，让 AI 基于最佳实践写代码。 8. 若项目涉及页面开发，补充 UI 的要求。

以下是一些类似 flowith 可以自动创建工作流并执行的产品： 1. Refly：通过明确使用场景和构建完整的 WorkFlow 来帮助创作者降低认知负担。 2. FunBlocks AIFlow：在产品设计上致力于减少用户的认知负担。 此外，ComfyUI 也可通过拖入工作流文件来自动加载工作流，例如生成绿幕素材和绿幕素材抠图的工作流，其工作流文件链接为：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 。您可以对照相关内容进行学习。