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bot是什么

回答

Bot 即“机器人”,在不同的场景中有不同的具体含义和作用。

在 Coze 平台上,Bot 是自动化的程序,可以执行特定的任务,比如自动回复用户的消息。

例如“爸妈防骗助手”这一 Bot,主要通过对用户发送的内容的真假进行鉴别,包括问题(文本)、链接(网页)、图片内容,然后给出相关鉴别结果和分析,支持热情回复和冷淡回复,可以帮助年轻人和父母更好地沟通。

在“沉浸式单机剧本杀 Bot”中,不仅充当剧本杀的主持人,还会在关键时刻引导玩家,并通过发放道具推动情节发展,让玩家无需依赖多人成局,就能享受沉浸式的游戏体验。其由多个 agent 共同协作完成,包括主持人 Agent、条件判断 Agent 等。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

洛水: 消息卡片,让 Coze 对话飞起来:一键掌握创建技巧

Coze平台的消息卡片系统通过高度模块化和图形化的操作方式,使用户能够快速构建功能丰富、交互友好的AI应用。无论是使用官方模板、AI自动生成还是手动构建,用户都能轻松上手,实现低代码开发。希望本教程能帮助您更好地理解和使用Coze平台的消息卡片,开启您的Agent搭建之旅。专业词汇解释1.Bot:即“机器人”,在Coze平台上,Bot是自动化的程序,可以执行特定的任务,比如自动回复用户的消息。2.消息卡片:这是一种在Coze平台上用来展示信息的方式,可以包含文字、图片和按钮等元素,以视觉化的形式向用户展示信息。3.AI生成卡片:利用人工智能技术自动创建的卡片,可以根据用户的需求快速生成信息卡片。4.模板:预设的卡片样式,用户可以直接使用或根据需要进行修改。5.组件:在消息卡片中,组件分布局组件和基础组件,是指构成卡片界面的各个部分,比如文本框、图片框、按钮等。6.变量:在卡片中用来存储数据的占位符,可以根据实际需要赋予不同的值。7.布局:卡片上各个组件的排列和组织方式。8.循环渲染:一种技术,允许卡片中的某些部分根据数据列表重复显示多次。9.显隐设置:根据条件控制卡片上某些部分的显示或隐藏。10.发布:将创建好的卡片发布出去,使其可以被插件或工作流使用。11.绑定:将卡片与特定的工作流程或插件连接起来,使得卡片可以在特定情况下自动显示。12.工作流:一系列自动化的任务或步骤,按照特定的顺序执行。13.插件:一种软件组件,可以增加或增强应用程序的功能。

核心搭子小组: 爸妈防骗助手

团队名称:核心搭子团队简介:核心搭子起源于@会魔法的大人想找人一起互助学习,最好的学习方式可能就是有个学习搭子,所以有了这个团队,团队的目标也是大家一起玩AI,一起做一些有意思的事情![heading3]一、BOT简介[content]BOT名称:爸妈防骗助手作品定位:年轻人新闻辨别真假,和父母好好说话作品介绍:爸妈防骗助手主要是通过对用户发送的内容的真假进行鉴别,包括问题(文本)、链接(网页)、图片内容,然后给出相关鉴别结果和分析。支持热情回复,冷淡回复,可以和父母更好的沟通。应用链接:https://www.coze.cn/store/bot/7373653620211892259[heading3]二、共创团队成员[content]|飞书名|承担任务||-|-||@会魔法的大人|队长,主创||@罗文|主创||@马闻锴|主创||@郭林|主创||@洛水|主创||@王哲6|主创||@陶梓|主创||@xiakuai_me|主创||@Saylor|参与||@大魔王|参与||@湖南-电商-大龙|参与||@汤富强|参与||@Samueli|顾问||@吕昭波|顾问|

沉浸式单机剧本杀Bot

原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7388068232168964123作者:用户7810858186341[heading1]一【Bot简介】沉浸式单机剧本杀Bot[content]我们团队在本次hackathon中开发了一款独特的单机剧本杀Bot。这款Bot不仅充当剧本杀的主持人,还会在关键时刻引导玩家,并通过发放道具推动情节发展。玩家将在探索诡异的医院中,解救被禁锢的鬼魂,逐步揭开医院的秘密并最终逃脱。这款单机剧本杀bot让玩家无需依赖多人成局,就能享受沉浸式的游戏体验。[heading1]二【Bot构思与效果】[content]创作这个bot的初衷源于我们对剧本杀这一类沉浸式游戏的热爱。大家都知道,传统的剧本杀需要3-6个小伙伴凑在一起才能开局,但我们希望打造一种无需多人参与也能享受剧本杀乐趣的体验。于是,我们想到了这个单机剧本杀Bot,它不仅是你的故事引导者,更是你的游戏伙伴。在你孤身一人面对医院里的诡异事件时,它会用幽默诙谐的方式帮你“渡劫”,不仅在探索和解决谜题的过程中充当引路人,还可以与玩家形成互动,在关键时刻提供帮助和道具,让游戏不再是孤单的一人旅程,而是一场充满惊喜的单人冒险。[heading1]三【技术实现原理】[content]我们的单机剧本杀Bot由多个agent共同协作完成,其中主要包括:1.主持人Agent:这个Agent主要通过对话引导玩家,通过提示和发放道具帮助玩家推进情节。它就像一个全知全能的主持人,帮助玩家在游戏过程中不断前进。2.条件判断Agent:负责解析玩家输入,判断是否达到了触发下一情节的条件。如果条件符合,它会把相应的情节传递给主持人Agent继续讲解。3.情节向量化处理与索引构建:通过对剧本内容进行向量化处理,我们将其自动分段,并构建索引。这样主持人和判断Agent可以迅速、准确地检索所需内容,使得剧情展开更加流畅。

其他人在问
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
我想学习调试情感bot的prompt
以下是关于调试情感 bot 的 prompt 的相关知识: 在实验方面,在八个指令感应任务上评估情绪提示在零样本和少样本学习中的表现,涵盖语言理解的不同方面,在四个大型语言模型(ChatGPT、Vicuna13b、Bloom、FlanT5Large)上进行测试,对于不同模型有相应的设置。零样本实验中情绪刺激可简单添加到原始提示中构建情绪提示,少样本上下文学习中评估与零样本相同的提示,并随机抽取 5 个输入输出对作为上下文演示。基准测试将情绪提示与原始零样本和少样本提示、零样本思维链进行比较。数据集和任务包括情绪分析、句子相似性、原因选择等八个任务。 Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成所需内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持英语,emoji 也可用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag,可改变 tag 权重,有两种设置权重的写法,还可进行 tag 的步数控制。 希望以上内容对您学习调试情感 bot 的 prompt 有所帮助。
2024-12-05
有没有做chatbot的教程或者案例
以下是关于做 ChatBot 的教程和案例: 教程:熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤。COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。张梦飞同学基于此写了更适合小白的使用教程: 。该教程带你实现:打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等),常用开源插件的安装应用。正式开始前需要知道:ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别,本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。同时存在风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;本文只探讨操作操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。支持多平台接入(微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等),多模型选择(GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等),多消息类型支持(能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能),多部署方法(本地运行、服务器运行、Docker 的方式)。 案例:
2024-12-03
AI agent和Bots有什么区别
AI agent 和 Bots 的区别主要体现在以下几个方面: 1. 能力和自主性: Bots(聊天机器人)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。 Agent(智能体)不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 2. 核心功能: Copilot(类似于副驾驶、助手)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 像一个主驾驶,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: Bots 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 解决问题的流程是由 AI 自主确定的动态流程,不仅可以自行规划任务的各个步骤,还能够根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围: Bots 主要用于处理一些简单的、特定的任务,更多是作为一个工具或者助手存在,需要人类的引导和监督。 Agent 能够处理复杂的、大型的任务,并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或者 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。
2024-12-01
AI agent和Bots有什么区别
AI agent 和 Bots 的区别主要体现在以下几个方面: 1. 功能和能力: Bots(聊天机器人)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。 AI agent(智能体)不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 2. 核心功能: Bots 更像是辅助驾驶员,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。 AI agent 像一个主驾驶,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: Bots 在处理流程方面,往往依赖于人类确定的静态流程,参与更多是在局部环节,而不是整个流程的设计和执行。 AI agent 解决问题的流程是由其自主确定的动态流程,不仅可以自行规划任务的各个步骤,还能够根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围: Bots 主要用于处理一些简单的、特定的任务,更多是作为一个工具或者助手存在,需要人类的引导和监督。 AI agent 能够处理复杂的、大型的任务,并在大语言模型薄弱的阶段使用工具或者 API 等进行增强。 5. 开发重点: Bots 的开发重点在于 Prompt Engineering。 AI agent 的开发重点在于 Flow Engineering,即在假定大语言模型足够强大的基础上,把外围的流程和框架系统化。
2024-12-01
Stuart: [教学向] 我把Coze比赛第一的bot拆了教大家
以下是关于 Stuart 把 Coze 比赛第一的 bot 拆解教学的相关内容: 首先恭喜“急诊室的一夜”bot 荣获全赛道第一。本文纯教学导向,目的是让大家能更好地了解这个 bot 怎么捏,后文有所有提示词和工作流,文末还会结合经验讲解这个 bot 值得学习和需要优化的地方,这两天也会在 waytoAGI 社区的 coze 小组里复刻一个方便大家研究学习。 Bot 整体框架: 1. 采用 32K 的 kimi 模型,只有一条工作流。 调用设计:这个工具有 5 个按钮,A、B、C、重新开始、结束并总结。按 A/B/C 时,会直接输入对应的字母文字。按结束并总结时,输入的依旧只是文字:“结束并立即总结医学知识点”。点击“重新开始”时,直接调用了一个工作流“emergency”,且这个工作流有两个必选参数:“疾病设置”和“难度设置”。在实际体验过程中,仅在提供“疾病设置”和“难度设置”时,工作流被调用,其他时候没有触发任何工具和工作流。 2. 有了以上信息,就知道了这个 bot 的大体框架和思路: 第一步:通过给出疾病设置和难度设置触发工作流,输出一个故事,带图的,并且还输出了第一个问题。 第二步:在用户回答了第一个问题后,让大模型给第一个问题的选项打分,并造出第二个问题。这里有一个很重要的点,在造第二个问题时没有读取变量或者其他存储,因此用的是聊天的上下文。这里有一个猜测的点,为了保证后文能记住前面所有的选择结果,这里需要进行模型上下文对话的轮数配置(很重要)。 第三步:依次循环,直到回答了 5 个问题,给了个总结。或者中间用按钮“结束...”来中断过程。 相关工作流案例合集:
2024-11-19