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智能体审核

Answer

以下是关于智能体审核的相关内容:

在“Agent 共学”之 coze 模板搭建大赛中,评审规则如下:

  • 评审方为扣子、火山引擎。
  • 分数构成:总分(100 分)=智能体评分(70%)+说明文档评分(30%)。
    • 智能体评分维度:
      • 规范性(20 分):考察智能体基础信息、搭建的规范性,包括开场白设置是否简明清晰;交互、信息使用等是否符合活动要求。
      • 专业性(30 分):智能体是否有实用的落地场景,能否解决所属专业领域内的问题。
      • 技术性(30 分):智能体搭建完整度,功能设计的逻辑性、技术实现的成熟度以及整体方案的稳定性。考察 Bot 是否充分利用了扣子专业版的各项功能,如插件工具、知识库、数据库记忆能力和工作流设计等,Bot 整体功能是否可用且稳定。
      • 体验性(20 分):考察智能体的用户体验质量,包括交互自然度、响应及时性和准确性等。
    • 说明文档评分维度:
      • 作品创意(40 分):智能体搭建的创意思路。
      • 实现原理与功能(40 分):整体编排逻辑,各功能实现原理。
      • 文档结构(20 分):结构完整,语言简洁,逻辑清晰。

在企业自动化方面,决策智能体的应用案例包括:

  • Anterior(前称 Co:Helm)为例,该健康计划自动化公司开发了一个临床决策引擎,用于自动化理赔提交审核。护士们原本凭借装满条件知识的付款人规则手册人工完成这些审核,Anterior 简化了这个过程。该公司首先将付款方规则转换为有向无环图(DAG),使用基于规则的脚本和语言模型。然后,他们的智能体遍历这个决策树,在每个节点利用 LLM 来评估相关的临床文件是否符合特定的规则。对于较简单的节点,可能涉及基本的检索增强型生成(RAG)步骤。但是,Anterior 经常遇到需要子链的更复杂的任务,在这种情况下,智能体必须选择最佳方法,然后才能进入下一个节点。它会在每次决策时更新自己的状态,并一直进行到最终确定。
  • 其他领域也在利用决策智能体,包括Norm AI正在为监管合规打造 AI 智能体,以及Parcha正在为 KYC 建立智能体。

在 Coze 变现模板配置中,关于智能体沟通页面:

  • 在 Zion 中采用 OAuth 鉴权机制,有效防止应用被未授权的第三方直接调用,确保 Tokens 的安全使用。
  • 获取 Coze bot 应用鉴权密钥:在 Coze 主页点击左下方扣子 API,选择 Oauth 授权模式,接着添加新令牌,并配置基本信息。在创建 Key 的过程中,系统将生成一对公钥和私钥(私钥需要下载到电脑上单独打开)。最后,勾选全部权限。配置完成后可获得 OAuth 应用 ID 以及一对公私钥,请妥善保管这些密钥,切勿与他人共享,以确保应用安全。
  • 获取 Bot ID:进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字,并且 bot 发布时一定要选择 Agent as API。
  • 在 Coze 上发布你的 bot:bot 发布时记得勾选 API 及 WEB SDK,Coze bot 发布存在审核周期,一般在 1-30 分钟,若从未审核通过或首次发布处于审核状态下,你的 bot 将无法正常被其他用户访问,务必确认你的智能体已发布成功。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

「Agent 共学」之coze模板搭建大赛

评审方:扣子、火山引擎分数构成:总分(100分)=智能体评分(70%)+说明文档评分(30%)智能体评分维度:规范性(20分):考察智能体基础的基础信息、搭建是否规范,包括开场白设置是否简明清晰;交互、信息使用等是否符合活动要求。专业性(30分):智能体是否有实用的落地场景,能否解决所属专业领域内的问题。技术性(30分):智能体搭建完整度,功能设计的逻辑性、技术实现的成熟度以及整体方案的稳定性。考察Bot是否充分利用了扣子专业版的各项功能,如插件工具、知识库、数据库记忆能力和工作流设计等,Bot整体功能是否可用且稳定。体验性(20分):考察智能体的用户体验质量,包括交互自然度、响应及时性和准确性等。说明文档评分维度:作品创意(40分):智能体搭建的创意思路。实现原理与功能(40分):整体编排逻辑,各功能实现原理。文档结构(20分):结构完整,语言简洁,逻辑清晰。

AI 智能体:企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

我们将探讨的第一类智能体是决策智能体,它们使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。与RAG或工具使用方法不同,这种架构首次将一定的控制逻辑交给LLMs,而不是预先设定所有步骤-但仍位于智能体自由度范围的较低端,因为智能体主要作为路由器导航一组预先确定的决策树。让我们以[Anterior](https://www.anterior.com/)(前称Co:Helm)为例。该健康计划自动化公司开发了一个临床决策引擎,用于自动化理赔提交审核。护士们如今凭借装满条件知识(就像世界上最无聊的"自选冒险")的付款人规则手册,人工完成这些审核。Anterior简化了这个过程。该公司首先将付款方规则转换为有向无环图(DAG),使用基于规则的脚本和语言模型。然后,他们的智能体遍历这个决策树,在每个节点利用LLMs来评估相关的临床文件是否符合特定的规则。对于较简单的节点,这可能涉及基本的检索增强型生成(RAG)步骤。但是,Anterior经常遇到需要子链的更复杂的任务,在这种情况下,智能体必须选择最佳方法,然后才能进入下一个节点。它会在每次决策时更新自己的状态(在内存中管理这些中间输出),并一直进行到最终确定。前者并非独一无二的采取这种方法。其他领域也在利用决策智能体,包括[Norm AI](https://norm.ai/)正在为监管合规打造AI智能体,以及[Parcha](https://www.parcha.com/)正在为KYC建立智能体。

Coze变现模板全新升级:【一键配置版】 函子(Zion)让你快速用智能体赚钱!

智能体沟通页面在Zion中采用OAuth鉴权机制,有效防止应用被未授权的第三方直接调用,确保Tokens的安全使用。1.获取Coze bot应用鉴权密钥:在Coze主页点击左下方扣子API,选择Oauth授权模式,接着添加新令牌,并配置基本信息。在创建Key的过程中,系统将生成一对公钥和私钥(私钥需要下载到电脑上单独打开)。最后,勾选全部权限。配置完成后可获得OAuth应用ID以及一对公私钥,请妥善保管这些密钥,切勿与他人共享,以确保应用安全。1.获取Bot ID:进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字,并且bot发布时一定要选择Agent as API。1.在Coze上发布你的bot:bot发布时记得勾选API及WEB SDK,Coze bot发布存在审核周期,一般在1-30分钟,若从未审核通过或首次发布处于审核状态下,你的bot将无法正常被其他用户访问,务必确认你的智能体已发布成功。

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目前有什么ai可以审核文件
目前有以下几种 AI 可以审核文件: 1. AI Review:这是一项功能,可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天以获取详细信息。为了让其对您有利,您可以为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面,比如性能。目前有几个选项可供选择进行审核,如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 在专利审查方面: 专利检索与分类:AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类,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:AI 可以分析专利文本,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:AI 可以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:AI 可以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。 3. Midjourney:今天早上 3 小时前 MJ 将测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功”能以及下一代 AI 审核系统。图像编辑器允许您从计算机上传图像,然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素,还推出了“图像重纹理化模式”。AI 审核系统将从整体上检查您的提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但在第一个发布阶段,这些功能仅开放给已生成至少 10,000 张图像的用户(年度会员可用)以及过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。
2025-03-15
如何使用AI审核文件格式
以下是关于如何使用 AI 审核文件格式以及如何利用 AI 写课题的相关信息: 如何使用 AI 审核文件格式: Midjourney 正在测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功能”以及下一代 AI 审核系统。 1. 图像编辑器:允许从计算机上传图像,然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素。还推出了“图像重纹理化模式”,可通过文本提示和区域选择来控制所有图像编辑操作,且兼容多种功能。 2. AI 审核系统:这是一个更加智能、细致的 V2 审核系统,会从整体上检查提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但仍处于早期测试阶段,MJ 正在尽力优化其遵循的规则。 3. 使用规则:由于这些功能很新,MJ 希望给社区和人工审核团队一个适应时间。在第一个发布阶段,这些功能开放给以下社区群体: 已生成至少 10,000 张图像的用户,年度会员可用。 过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。 如何利用 AI 写课题: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-03-15
AI合规审核,产品包装信息如何借助AI进行智能审核
利用 AI 进行产品包装信息的智能审核,可以参考以下类似的方法和步骤: 1. 数据收集与分析:利用 AI 工具收集和分析大量的产品包装信息数据,包括市场上已有的成功案例、相关法规要求等,以了解常见的模式和问题。 2. 关键词提取与匹配:通过 AI 提取产品包装中的关键信息,并与合规要求的关键词进行匹配,快速筛选出可能存在问题的部分。 3. 图像识别与内容审查:运用 AI 图像识别技术审查包装上的图片、图标等元素,确保其符合相关规定,同时对文字内容进行深度分析。 4. 法规库对接:将 AI 系统与最新的法规库进行对接,实时更新审核标准,保证审核的准确性和及时性。 5. 风险评估与预警:AI 可以根据分析结果评估包装信息的合规风险,并及时发出预警,提示修改。 6. 个性化审核模型:根据不同产品类型和行业特点,训练个性化的 AI 审核模型,提高审核的针对性和准确性。 7. 反馈与优化:根据审核结果和用户反馈,不断优化 AI 模型,提高审核的质量和效率。
2025-01-13
AI合规审核,产品保证信息如何借助AI进行只能审核
以下是关于借助 AI 进行产品保证信息合规审核的一些建议: 1. 建立用户的举报和响应机制:在网站建立相关投诉举报机制,如设置侵权举报按钮,简化举报流程,并建立快速响应团队,负责评估收到的侵权举报,并在必要时采取法律行动。 2. 对用户进行潜在风险提示,明确用户责任与义务:在用户协议中详细列出禁止侵权行为的条款,并明确违反协议的法律后果。通过用户教育活动,如在线研讨会、指南和常见问题解答,提高用户对版权的认识。 3. 企业应当深入钻研相关法律法规,深化版权合规流程: 定期组织知识产权法律培训,确保团队成员对相关法律法规有深刻理解,涵盖适用于 AI 生成内容的版权法、AI 创新的专利申请策略,以及对国际知识产权法律差异的理解等内容。 建立专门的法律合规团队,其职责不仅是监控,还需主动解释新法律变动对公司运营的影响,包括对新立法进行影响分析、从法律角度对产品开发提供建议,以及制定内部政策以指导公司对法律更新的响应。 制定严格的数据来源审核流程,确保所有用于训练 AI 的数据均获得明确的版权授权。对于 AI 生成的内容,应实行版权审核机制,以确保这些内容要么是原创的,要么已经得到授权使用。 4. 建立企业内容过滤与监控系统:开发或采用先进的内容识别技术,如图像识别和文本匹配,自动识别并过滤潜在的侵权内容。同时,建立内容监控小组,负责人工审核由用户生成的内容,确保过滤系统的准确性。通过结合使用技术和人工审核,提高识别侵权内容的能力,保护企业和用户免受侵权风险。
2025-01-13
目前字节有哪些可以运用到安全审核业务的大模型?
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)。
2024-12-25
目前字节有哪些可以运用到审核安全业务的ai?
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。
2024-12-25
用coze手捏智能体的意义是什么?
用 Coze 手捏智能体具有重要意义。AI Agent 是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。目前不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的 Coze、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道,现在能用自然语言编程,降低了编程门槛。但之前使用这些大模型时会出现胡编乱造、时效性和无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含自己的知识库、工作流,还能调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力,可以完成复杂工作。所以,用 Coze 手捏智能体就是结合自身业务场景和需求,定制出能解决自身问题的智能体。在 Coze 平台上,通过简单 3 步即可创建智能体,包括起名称、写介绍和使用 AI 创建头像。另外,有人在 Coze 平台上成功创建过智能体,并认识到知识对于实践的重要性。现阶段的 AI Agent 还需要遵循指引和给定流程才能完成特定任务,相关文章能为后续手捏 Agent 提供思路指引。
2025-03-17
如何创设一个作业时间计划管理智能体
以下是创设一个作业时间计划管理智能体的步骤: 1. 创建智能体:使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流:点击创建新的对话流并与智能体关联。在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie,note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 数据处理:使用代码节点对两个插件获取的结果进行处理,注意代码节点输出的配置格式。 2. 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查看数据。回到智能体的编排页面进行同样的测试,确保对话流执行成功。 3. 发布: 选择多维表格,点击配置。 输出类型选文本,输入类型选择字段选择器。 完善上架信息,填写表格,选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 提交上架信息,返回配置界面显示已完成,即可完成最终提交。 另外,在创建智能体时还需注意: 1. 像在“DeepSeek+扣子”的案例中,输入人设等信息,放上创建的工作流,但工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是个人 token 时,不能直接发布。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户自己购买后输入 api_token 再发布。 2. 如创建“画小二智能小助手”Coze 智能体,需打开扣子官网(https://www.coze.cn/),在 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”并命名。同时设置提示词。
2025-03-17
我是一个教育行业产品经理,我想要学习如何做一个产品经理智能体帮我做方案,告诉我我需要学习的知识
作为教育行业的产品经理,若要学习制作能为您做方案的产品经理智能体,您需要掌握以下知识: 智能体的应用: 自动驾驶:智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 家居自动化:智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 金融交易:金融市场中的智能交易算法根据市场数据做出交易决策。 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 机器人:各类机器人中集成的智能控制系统。 智能体的设计与实现: 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 智能体产品功能详解: 智能体广场: 上传文档至知识库:点击【上传知识】按钮,可上传文档文件或 URL 导入,支持多种文档类型,文档大小有限制,可配置知识的切片方式,完成后知识将进入数据处理状态。 多智能体 AI 搜索引擎方案: 第一步,快速搜索补充参考信息:根据用户任务使用搜索工具补充更多信息,如使用工具 API WebSearchPro。 第二步,用模型规划和分解子任务:使用大模型把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为 JSON 格式。 第三步,用搜索智能体完成子任务:AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析并进行多轮搜索任务的能力。 第四步,总结子任务生成思维导图:智能体能调用各种插件,如思维导图、流程图、PPT 工具等。
2025-03-17
有什么适合亲子互动用的智能体吗
以下为您推荐两款适合亲子互动的智能体: 1. 名字写对联智能体 作者:韦恩 体验链接:https://tbox.alipay.com/pro/share/202501APggwb00197427?platform=WebService 智能体名称:名字写对联 智能体简介:我是常师傅,别的不懂,春联咱在行,快过年了,用对联送祝福,今年可以不一样 应用场景: 目标人群:想了解对联,想写对联,给朋友送对联祝福的人 解决的问题:想给朋友特殊祝福的人,送春联祝福显得尤为特别,是一份特别的礼物 智能体主要功能: 玩法一:发送朋友名字和祝福,获得一副特殊的对联。 玩法二:发送您的幸运数字,获得您的幸运对联。 玩法三:随便聊聊,对对联,聊聊对联历史。 智能体设计思路: 编排方式:工作流对话模式,可以多轮对话,获得上下文,体验更好。 功能结构:根据用户意图进入不同的流程。 智能体功能实现: 幸运数字模块:发送您的幸运数字,获得您专属幸运对联。 送祝福模块:发送朋友名字祝福,活动给朋友的定制对联。 互动模块:用户可以随意聊,获得您想要的对联相关信息。 2. 旅行青蛙智能体 智能体设计思路: 创意:来源于多年前的火爆 APP——旅行青蛙,采用旅行明信片的方式来与用户互动,一方面让青蛙远游时发回当地景点的明信片,激发用户想去旅游的念头,另一方面通过大模型进行诗歌和文案的创作,可作为自媒体的素材 编排方式:采用单 Agent 的多分支模式,通过意图识别来确定用户的旅行意图,目前运行流畅稳定,有较高的趣味性,效果惊艳。 功能结构:基础功能包括时间季节提取、目的地景点提取、旅行日记文案、景点诗句、文生图提示词编写、风格固定、自定义 FLUX 插件,这些功能相互关联,共同构成一个完整的旅行体验智能体。 智能体功能实现: 随机目的地的旅行模块:青蛙自主选择说走就走的目的地旅行,发回明信片。 指定季节和目的地的旅行模块:青蛙会根据对应的时间和指定的地点,发回来自未来的旅行邮件。 互动模块:用户可以投喂各种食物,与青蛙进行亲密互动。 历史上的今天:当用户选择宅在家里时,青蛙会返回历史上的今天的新闻,并绘制相关的图片 小细节:使用了获取用户 ID,坐标,避免出现推荐与用户同一地区的景点
2025-03-17
如何在coze创建智能体或工作流
在 Coze 创建智能体或工作流的步骤如下: 1. 创建 Bot: 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. 图像工作流: 创建图像工作流。 图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流,调试效果。调试工作流毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容,进行提示词优化。 3. 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。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件、大模型、代码。 编辑面板中的开始节点、结束节点,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。 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,完成工作流框架的搭建。 4. 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;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流处理和生成图像相关功能;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;照片是图像素材库。 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 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。
2025-03-17
电商智能体
电商智能体在品牌卖点提炼和搜索方面有以下应用: 在品牌卖点提炼中: 智能体的构建中,对结构的理解和控制至关重要。品牌卖点提炼助手本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高团队效率。 实际搭建要根据公司业态调整,如电商产品,线上触点有淘系、京东系电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台,线下触点包括产品包装、包裹、卡、说明书等,人员触点有销售人员、主播、售后、客服等。 遵循营销管理流程构建智能体结构,保证输出准确,通过调整提示词提升某部分信息准确度,但注意营销管理的结构化提示词中不要依赖举例,以免限制 AI 创造性思维。 在电商搜索中: 以“什么值得买”智能体为例,用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过 API 检索商品信息,与提示词组装成上下文请求大模型回答,成为电商导购类垂直搜索应用,提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作,通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题,如给新产品取名,涉及多个步骤和智能体,还需要调度中枢协调工作和做决策。 此外,还有“买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体,专注市场营销,能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点,生成小红书文案和抖音短视频脚本,并保存至飞书文档。
2025-03-17