我想找关于视觉识别相关的api

API 就像是一个信差，它接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 以搜索“奥本海默”的页面为例，网址中的域名（如 www.themoviedb.org）指定了网站的位置，路径（如 /search）指定了特定页面的位置，查询参数（如 query=奥本海默）则明确了具体的搜索内容。 对于获取数据，如图片地址“backdrop_path”，可能不完整，需要参考 API 文档来构造完整的地址。对于一些不熟悉的 API，需要在 Prompt 里告知如何使用。 Action 的工作流大致为：先思考想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据；然后寻找所需的外部数据的 API 文档，或自己开发 API 并寻找可用的 Action；最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。 如果对 Action 很感兴趣，可以从系统学习 API 相关知识、寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。

在使用 OpenAI API 进行同一轮对话时，系统提示的使用并非每次都必须传递。系统提示在对话中类似于一个过滤器，大语言模型在回应新提示前会自动应用。一般来说，系统提示包括任务定义、输出格式和操作边界等部分，以确保大语言模型清楚任务、按要求格式化回答以及明确不应采取的行为。 另外，OpenAI 还推出了 Stateful API，开发者只需传入最新的对话记录，大模型会结合该记录和其维护的历史记录依据上下文产生新内容。Stateful API 的实现机制类似于 KV Cache，能指数级降低大模型应用的开销，提升计算速度。例如，在不使用 cache 的情况下，使用 GPT2 生成 1000 个 Token 将耗时 56 秒，而使用 cache 的耗时则被降低为 11 秒。可以预期 Stateful API 会采用类似于 KV Cache 的机制，缓存用户对话的历史记录，并在每次 API 调用中，使用增量信息结合服务端的历史记录生成文本，以此降低计算规模。 但关于是否可以利用 session id 来减少系统提示的显示调用，目前提供的知识库中未提及相关内容。

API 就像是一个信差，它接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 以搜索“奥本海默”的页面为例，网址中的域名（如 www.themoviedb.org）指定了网站的位置，路径（如 /search）指定了特定页面的位置，查询参数（如 query=奥本海默）则明确了具体的搜索内容。 对于获取数据，如图片地址“backdrop_path”，可能不完整，需要参考 API 文档来构造完整的地址。对于一些不熟悉的 API，需要在 Prompt 里告知如何使用。 Action 的工作流大致为：先思考想要的 GPT 类型及是否需要外部数据；然后寻找所需的外部数据的 API 文档，或自行开发 API 并寻找可用的 Action；最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。

ComfyUI 是一个开源的用于生成 AI 图像的图形用户界面，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。以下是关于 ComfyUI 的一些详细信息： 生图原理： 1. 在去噪过程中，模型使用编码后的文本向量来引导图像生成，以确保生成的图像与输入的文本描述相符。 2. 提供了多种采样算法（如 Euler、DDIM、DPM++等）来控制去噪过程，不同采样器可能产生不同结果或影响生成速度。 3. VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布，解码器将概率分布映射回图像空间。 4. 最终生成的图像显示在界面上，用户可保存、编辑或用于其他目的。 5. 支持多种高级功能，如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter、放大和后处理等。 节点认识： 1. 核心是节点式界面，用户可通过拖放和连接各种节点创建自定义图像生成工作流。 2. 节点类型包括输入节点（如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点）、处理节点（如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点）、输出节点（如图像输出节点）、辅助节点（如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点）。 3. 用户可通过拖动节点间的连接线构建工作流，连接线代表数据流动。 4. 除内置节点，用户还可创建自定义节点扩展功能，自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。 5. 提供丰富的节点管理功能，包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。 其他原理： 1. 涉及 Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间），输入图像的像素空间对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，许多操作在潜在空间中进行。 2. 扩散过程表示从噪声生成图像的过程，通过调度器控制，可选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像，生成图像时会进行多个去噪步，可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。

以下为您介绍一些关于动物开口说话、对口型的 API 相关信息： 即梦 AI： 对口型功能是即梦 AI 「视频生成」中的二次编辑功能，现支持中文、英文配音。 目前主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成，为用户的创作提供更多视听信息传达的能力。 可上传包含完整人物面容的图片，进行视频生成，待视频生成完成后，点击预览视频下的「对口型」按钮，输入台词并选择音色，或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言：中文（全部音色），英文（推荐「超拟真」内的音色）。 技巧：上传写实/近写实的人物单人图片，目前不支持多人物图片对口型；输入 prompt，选择参数，点击生成视频，尽量确保人物无形变等扭曲效果；确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配；在生成的视频下方，点击【对口型】；输入或上传需要配音的内容，注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐，点击生成；先对口型，再超分补帧。 快手可灵 AI： 快手旗下可灵 AI（Kling AI）新增对口型功能，全面开放 API，并支持创意圈发布作品。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是两个关于国内版 Coze 的 API 使用示例： 1. 创建自己的插件： 进入 Coze 的个人空间，选择插件，新建一个插件并命名，例如 api_1。 在插件的 URL 部分，填入通过 Ngrok 随机生成的 https 链接地址。 按照 Coze 的指引配置输出参数，测试后发布插件。 基于创建好的插件，创建一个测试 api 的 bot，并将创建的插件接进来，在 prompt 里设置调用插件。 2. 打造微信图片助手： 确保已掌握通过 COW 接入微信机器人的方式，并在 chatgptonwechat 中的 config.json 中配置好自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID。 利用 Coze 新发布的 API 更新中的多模态对话和知识库修改能力，为接入微信的 Bot 增加图片相关功能，如总结图片内容、重绘图片风格等。

以下是一些视觉识别的模型： 1. siglipso400mpatch14384：由 Google 开发的视觉特征提取模型，负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容（如物体、场景、颜色、纹理等）、将这些视觉信息编码成一组特征向量。可在 ComfyUI\models\clip 中下载，若因环境问题，也可在网盘中下载。下载好后，目录的文件包括 image_adapter.pt（适配器），其连接视觉模型和语言模型，优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征使其适合语言模型处理、进行一些特定任务的优化或微调（如图片到文字）。可通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载，放到 models 的 Joy_caption 文件夹里，若该文件夹不存在，新建一个。 2. Comfyui IPAdapter 中的图像模型： ，下载并重命名。 ，下载并重命名。下载后放入/ComfyUI/models/clip_vision。需要注意的是，clip vison 只能编码 224x224 大小的正方形图片，后续使用时若图片不是正方形，需进行裁剪。

国内做视觉理解的大模型厂商有以下这些： 北京： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com 上海： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 此外，在 0 基础手搓 AI 拍立得的模型供应商选择中，还有以下视觉类大模型厂商： 智谱 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens， 阿里云百炼 qwenvlplus：通用视觉类大模型，拍立得目前使用的模型，指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高，调用成本为¥0.008/千 tokens，训练成本为¥0.03/千 tokens， 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为¥0.005～0.015/千 tokens，输出成本为¥0.02～0.07/千 tokens， 百度 PaddlePaddle：OCR，垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署服务费，API 调用在¥0.05～0.1/次，

以下是一些将文本转换为视觉的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 6. Napkin AI：将文本内容转换为视觉图像，生成图表、流程图等，可编辑和个性化设计元素，并导出多种格式。 7. Trellis AI：能从非结构化内容中提取数据，将复杂数据源高效转换成结构化的 SQL 格式。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 此外，在软件架构设计中，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成多种视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供架构图创建功能。 9. Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。

以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息： 卡片类的应用被定义为词生卡片，如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等，都是通过给大模型优化过的 Prompt，让其生成 HTML 代码或 SVG 代码，再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ，如在 Poe 平台上的 Claude 模型，大概率会直接输出 SVG 代码，但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为，模型需要 tokens 来思考，如果大语言模型未将思考过程外化，则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法，流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格，AI 输出最终结果。获取提示词已开源，创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词，创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词，并提供相关信息，还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异，可将选择权交给 AI 。

GPT4o 是 OpenAI 推出的模型。开发人员现在可在 API 中将其作为文本和视觉模型进行访问。与 GPT4 Turbo 相比，具有速度快 2 倍、价格减半、速率限制高出 5 倍的优势。未来几周计划向 API 中的一小群受信任的合作伙伴推出对其新音频和视频功能的支持。 GPT4o（“o”代表“omni”）是迈向更自然人机交互的一步，能接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它在 232 毫秒内可响应音频输入，平均为 320 毫秒，与人类响应时间相似。在英语文本和代码上的 GPT4 Turbo 性能相匹配，在非英语语言的文本上有显著改进，在 API 中更快且便宜 50%，在视觉和音频理解方面表现出色。 在 GPT4o 之前，语音模式由三个独立模型组成的管道实现，存在信息丢失等问题。而 GPT4o 是在文本、视觉和音频上端到端训练的新模型，所有输入和输出都由同一个神经网络处理，但对其能做什么及局限性仍在探索。

目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说，视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品，例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括： 1. 市场调研与需求分析：了解市场需求、竞争对手情况，挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义：明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合：根据需求选择合适的视觉算法，并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进：协调开发团队、测试团队等，确保项目按时交付。 5. 与客户沟通：收集反馈，优化产品。 在面试视觉算法产品经理时，可能会考察以下知识点： 1. 计算机视觉基础知识，如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。

以下是一些与音乐识别相关的人工智能音频初创公司： ：人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记，适合以音乐发现为业务的人。 ：用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。 ：发现将音乐从歌曲和播放列表束缚中解放出来的艺术家。 ：每次播放公平报酬。 （被 SoundCloud 收购）：使用人工智能帮助自动化工作流程。 （被 Spotify 收购）：构建人工智能驱动的音乐应用程序。 ：用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。 （被 SongTradr 收购）：B2B AI 音乐元数据服务，例如自动标记、元数据丰富和语义搜索。 ：基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。 ：寻找最好的音乐，讲述更好的故事，扩大听众。人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。 ：音乐识别和版权合规性。音频指纹、大规模翻唱识别。 ：AI 音乐分析，包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。 此外，关于 GPT4 在音乐方面的情况：其训练数据中包含以 ABC 符号表示的音乐信息。当被指示生成简短曲调时，能够生成有效的 ABC 符号，有清晰结构、一致节拍和音符模式，但似乎未获得理解和声的技能。用音乐术语描述曲调时，能给出结构的技术描述，但和声和和弦描述与音符不一致。能按指示改写旋律，如将上升序列改为下降序列，将曲调转换为二重唱并添加低音声部，但两个声部之间缺乏和声。总之，能生成有效 ABC 符号曲调并解释和操纵结构，但无法产生非平凡形式的和声，也无法以 ABC 符号产生知名曲调或识别这些曲调。

以下是一些可以识别心电图并给出诊断的 AI 相关产品： 1. PM Cardio：这是一款由人工智能驱动的、获得 IIb 类医疗设备认证的产品，可以帮助您像专业心脏病学家一样准确诊断和治疗 38 种心血管疾病。 2. BeamO：四合一生命监护仪，整合了数字听诊器、心电图、血氧仪和体温计。心房颤动检测，心率和体温通知，血氧饱和度监测。一分钟内完成健康检查，数据可由医生或 AI 解读。

以下是一些支持识别图片内容物的 AI 软件： 1. PixelLLM Google 的新视觉语言模型： 能提供对图片内容的详细描述及每个词汇的具体位置。 可以识别图片中的物体，并精确指出其位置。 特别适用于图像和文字紧密结合的任务。 相关链接：https://jerryxu.net/PixelLLM/ 、https://arxiv.org/abs/2312.09237 2. EmbedAI 定制您自己的 ChatGPT： 支持使用各种数据源训练 ChatGPT，包括文件、网站、Notion 文档和 YouTube。 应用范围广泛，如智能客服、个性化学习助手等。 无代码平台，适合非编程背景用户。 相关链接：https://thesamur.ai 、https://x.com/xiaohuggg/status/1736336780876742873?s=20 此外，还有用于判断一张图片是否为 AI 生成的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中可能存在一些误判情况。

以下为一些支持识别图片内容物的 AI 软件： 1. PixelLLM Google 的新视觉语言模型： 能提供对图片内容的详细描述及每个词汇的具体位置。 可以识别图片中的物体，并精确指出其位置。 特别适用于图像和文字紧密结合的任务。 相关链接：https://jerryxu.net/PixelLLM/ 、https://arxiv.org/abs/2312.09237 2. EmbedAI 支持使用各种数据源训练 ChatGPT，包括文件、网站、Notion 文档和 YouTube。应用范围广泛，如智能客服、个性化学习助手等。无代码平台，适合非编程背景用户。 相关链接：https://thesamur.ai 、https://x.com/xiaohuggg/status/1736336780876742873?s=20 此外，还有用于鉴别图片是否为 AI 生成的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），但在测试过程中可能存在一些误判情况。

目前关于群里能识别文字、语音、图片进行 AI 记账的实现，需要综合运用多种技术和方法。首先，对于文字识别，通常会运用自然语言处理技术，对输入的文字进行解析和理解，提取关键的财务信息。语音识别则依赖语音识别技术，将语音转换为文字后再进行后续处理。图片识别方面，会利用计算机视觉技术，对图片中的财务相关内容进行识别和提取。 在具体实现过程中，需要建立大规模的数据集进行模型训练，以提高识别的准确性和效率。同时，还需要设计合理的算法和模型架构，来处理不同类型的数据，并将其转化为有用的财务记录。此外，为了保证系统的稳定性和可靠性，还需要进行充分的测试和优化。 但由于缺乏具体的案例和详细信息，以上只是一个大致的介绍，实际的实现会因具体需求和技术选型而有所不同。

以下是一些与公文写作相关的 AI 写作工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 此外，还有一些中文的内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，擅长多种文体写作，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的创作助手，能提升写作效率和创作体验。 对于 AI 新闻写作工具，推荐： Copy.ai：功能强大，提供丰富新闻写作模板和功能，可生成标题、摘要、正文等。 Writesonic：专注写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量高，支持多种语言。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配：大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提，一是 AGI 能否实现，二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒，行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时，大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案，客户需要具体的解决方案，应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例，需根据客户类型和场景应用大模型能力，不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同，需要精心设计，不仅是模型层面能解决的问题。

目前有一些与装修设计相关的大模型，以下为您介绍： 常用的模型网站有： Comfyui Kolors 快手文生图大模型： ComfyUIKolorsMZ：https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUIKolorsMZ unet 模型放置在 models/unet/文件夹下，下载地址： chatglm3 放置在 models/LLM/文件夹下，下载地址： 使用 ipadapter 时，IPAdapter 节点：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 在 Stable Diffusion 中，“ControlNet”有进行室内设计的功能。比如想对房间重新装修，先点开“ControlNet”的状态栏，上传需要设计的房间照片，点击“启用”，预处理器和模型都选“msld”用于计算房屋线条，接着切换一个现实照片的大模型，输入照片质量关键词和照片主体（如一个客厅），最后点击生成，这样出来的照片既保留原来房子的构造，又能看到新的房屋风格。 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同： 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录 模型的类型可以通过检测。

以下是一些可以用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的 AI 软件和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是一些可以用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的 AI 软件和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

目前在 AI 智能体领域，有一些与咖啡相关的应用和测试。例如，“Coffee test”要求一台机器进入一个普通的美国家庭，并弄清楚如何煮咖啡，包括找到咖啡机、咖啡、水、杯子，然后按下适当按钮煮咖啡。但专门针对咖啡的 AI 智能体相对较少。同时，AI 智能体在其他方面也有应用和发展，如决策智能体在健康计划自动化、监管合规、KYC 等领域的应用。在一般的 AI 智能体应用中，具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点，目前大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。