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未来哪些工作可以被AI替代?

Answer

未来可能被 AI 替代的工作包括一些重复性高、规则性强的工作,例如:

  1. 数据输入、文档处理等单调的数据处理工作。
  2. 部分制造业中的重复性生产操作。

然而,以下工作相对较难被 AI 替代:

  1. 涉及团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等需要复杂人际交往和创新能力的工作。
  2. 具有灵活性、非常规性和创造性的工作,比如艺术创作、科研创新等。

2023 年 AI 预计将会替代 4 亿 - 8 亿工作岗位,但同时也会增加 5.55 - 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位任务构成中可自动化任务的占比。发展中国家的某些经济发展必要步骤可能因 AI 而直接被取代,但这一观点有待辩证看待,吴恩达建议发展中国家在垂直领域完成优势积累。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

European country.Our world-leading status is down to our thriving research base and the pipeline ofA pro-innovation approach to AI regulationexpertise graduating through our universities,the ingenuity of our innovators and the government’slong-term commitment to invest in AI.To ensure we become an AI superpower,though,it is crucial that we do all we can to create the rightenvironment to harness the benefits of AI and remain at the forefront of technological developments.That includes getting regulation right so that innovators can thrive and the risks posed by AI can beaddressed.These risks could include anything from physical harm,an undermining of national security,as well asrisks to mental health.The development and deployment of AI can also present ethical challengeswhich do not always have clear answers.Unless we act,household consumers,public services andbusinesses will not trust the technology and will be nervous about adopting it.Unless we build publictrust,we will miss out on many of the benefits on offer.Indeed,the pace of change itself can be unsettling.Some fear a future in which AI replaces ordisplaces jobs,for example.Our white paper and our vision for a future AI-enabled country is one inwhich our ways of working are complemented by AI rather than disrupted by it.In the modern world,toomuch of our professional lives are taken up by monotonous tasks – inputting data,filling out paperwork,scanning through documents for one piece of information and so on.AI in the workplace has thepotential to free us up from these tasks,allowing us to spend more time doing the things we trained for– teachers with more time to teach,clinicians with more time to spend with patients,police officers withmore time on the beat rather than behind a desk – the list goes on.Indeed,since AI is already in our day-to-day lives,there are numerous examples that can help toillustrate the real,tangible benefits that AI can bring once any risks are mitigated.Streaming services

生成式人工智能:技术就业市场的新篇章

在AI时代,技术专业人士需要发展那些AI难以替代的技能。这包括团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。AI虽然可以输出代码,但它无法建立团队、跨越文化界限进行交流,或者激发团队的创造力。技术就业市场将始终为那些能够融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。同时,对于那些从事现在可能面临被AI取代风险的工作的技术工作者来说,他们需要重新思考自己的职业生涯规划。这可能意味着学习新技能,或者转向那些更需要人类特质的工作领域。[heading3]结语[content]总的来说,生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来。它既带来了挑战,也提供了新的机遇。对于技术专业人士来说,关键在于理解并适应这一变化,发展那些AI无法替代的技能,并在新的技术生态中找到自己的位置。随着AI技术的不断发展,我们将进入一个更加智能化、高效的未来,但同时也需要更加注重人类的创造力和创新能力。

学习笔记:AI for everyone吴恩达

发展中国家的经济发展的必要步骤,会因为AI而直接被取代,导致发展中国家无法正常发展(待辩证看待)吴恩达建议,发展中国家在垂直领域完成优势积累。[heading5]人工智能与就业[content]2023年AI将会替代4亿-8亿工作岗位,同时AI会增加5.55-8.90亿新岗位。如何计算被替代的岗位,实际是查看岗位的任务构成,看其中可以自动化的任务占比。重复性高的很容易被替代,而灵活,非常规,创造性的岗位更难被取代。如何应对人工智能的影响?[heading5]结论[content]大家一起为AI世界努力吧,冲!

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Agi和ai
AGI(通用人工智能)和 AI(人工智能)是相关但有所不同的概念。 AI 是一种让机器展现智慧的目标,包括多种技术和应用,如机器学习、深度学习、大语言模型等。生成式人工智能(GenAI)是让机器产生复杂有结构内容的一种目标。AIGC(人工智能生成内容)则是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式,ChatGPT 是 AIGC 在文本生成领域的一个应用实例。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):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。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。AGII 是一个 AI 驱动的平台,赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力,提供一系列 AI 生成器和魔法工具,包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能,旨在帮助内容创作者、营销人员和企业以更短的时间创造引人入胜且有影响力的内容,并宣布推出平台的测试版以获取用户反馈并调整产品。
2024-12-25
chatAI与chatGPT有区别吗
ChatAI 并非一个明确且被广泛认知的特定概念。而 ChatGPT 具有明确的定义和特点: 从 OpenAI 的官网可知,ChatGPT 在 2022 年宣发时被称为一种模型,但在官网的帮助页面中又被称为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 与更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。 与 Pi 相比,Pi 优先考虑与人的对话,评价标准在于对话自不自然、情商够不够高,而 ChatGPT 在某些情况下给出的建议相对泛泛。在机制设置上,Pi 采取提问式结尾、不断主动追问的方式更有让人聊下去的欲望。
2024-12-25
如何学习跟生产相关AI内容
以下是关于如何学习跟生产相关 AI 内容的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,谷歌生成式 AI 课程的学习路径将引导您完成有关生成式 AI 产品和技术的精选内容集合,从大型语言模型的基础知识,到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案。其链接为:https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118 ,包含 10 个独立课程。 对于小白理解技术原理与建立框架,您可以参考以下通俗易懂的内容: 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 概念:生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 概念与关系:相关技术名词 AI——人工智能 机器学习——电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习——有标签的训练数据,算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。 无监督学习——学习的数据没有标签,算法自主发现规律。经典任务包括聚类,比如拿一堆新闻文章,让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。 强化学习——从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失;类似训小狗。 深度学习——一种方法,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM——大语言模型。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑——2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT 含义:Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-25
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。对于不具备理工科背景的人来说,可以将其当成一个黑箱。 从历史角度看,最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明,用于按照明确的程序进行数字运算,现代计算机虽更先进但仍遵循相同理念。然而,对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务,我们无法明确编程步骤,而这正是 AI 感兴趣的。 AI 技术再怎么发展,其生态位仍是一种似人而非人的存在。我们可以从人类文明传说和古老哲人的智慧中寻找与这类似人非人存在相处的原则。 在健身领域,AI 健身是利用 AI 技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 产品有 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。
2024-12-25
写一篇会计的论文,方向是AI下的会计
以下是一篇关于“AI 下的会计”的论文: 标题:AI 对会计领域的影响与变革 在当今数字化时代,AI 技术正以前所未有的速度渗透到各个行业,会计领域也不例外。生成式 AI 为金融服务业带来了显著的变化,尤其在预测和报告方面展现出巨大的潜力。 尽管金融领域的其他方面不断取得进步,但现代财务团队的日常工作流程仍依赖于手动流程,如 Excel、电子邮件和需要人工输入的商业智能工具。由于数据科学资源的缺乏,基本任务尚未实现自动化,这导致 CFO 及其直接报告人在繁琐的记录和报告任务上耗费过多时间,而无法专注于战略决策。 总体而言,生成式 AI 能够助力金融服务团队从更多数据源获取数据,并实现突出趋势分析、预测和报告过程的自动化。例如,在预测方面,它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,还能发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测提供输入,并建议如何适应模型以支持公司决策。 在报告方面,生成式 AI 能够自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中,如董事会材料、投资者报告、周报表等。 对于会计和税务工作,会计和税务团队通常需要花费大量时间咨询规则并了解其应用,生成式 AI 可以帮助综合、总结,并就税法和潜在扣除项提供可能的答案。 在采购和应付账款方面,生成式 AI 能够自动生成和调整合同、采购订单和发票,并提供提醒。 综上所述,AI 技术为会计领域带来了高效、精准和创新的变革,使会计工作更加智能化和自动化,为企业的发展提供了有力支持。然而,在应用 AI 技术的同时,也需要关注数据安全、隐私保护和伦理道德等问题,以确保其健康、可持续地发展。
2024-12-25
有没有把文档变成手写字体的ai工具?
目前市面上有一些可以将文档转换为手写字体的 AI 工具,例如: 1. Handwriting.io:它能够根据输入的文本生成逼真的手写字体效果。 2. MyScriptFont:用户可以通过书写样本创建自己的手写字体,并应用于文档转换。 但不同工具的功能和效果可能会有所差异,您可以根据具体需求进行选择和尝试。
2024-12-25
学习设计专业,未来在Ai时代,如何提升价值,找到工作
在 AI 时代,学习设计专业的您可以通过以下几个方面提升价值并找到工作: 1. 设计专业方面: AI 重新定义了设计师的竞争力边界,您需要具备持续的学习习惯,并将所学快速转化为实践能力。 看似降低了设计门槛,但实则对需求理解、问题分析、审美判断、创意亮点提出了更高要求。 高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势,提升设计质量。 2. 工具能力方面: 对现有 AI 工具进行严格评估和选型,确保其能提供标准化输出和一致性体验,提升设计质量和速度,减少设计差异。 建设参数文档库,而非基于个人喜好的自然语言。 基于业务场景特征,训练专属 AI 模型、集成相应 AI 能力形成新工具,形成更有效的设计资产。 3. 工作流程方面: 将 AI 深入到日常设计流程,形成新的工作方式与流程。 基于不同的 AI 能力特性,差异化对待不同业务形态和需求,使设计流程更加精细化。 找到更合理的人&机结合方式,持续探索优化。 4. 设计团队方面: 团队必须制定并执行明确的 AI 融合策略,保证所需硬件设备的支持。 营造积极主动的创新环境,增强对市场动态的快速适应能力,确保团队整体的未来发力方向。 总之,随着技术不断进步,AI 在视觉设计领域将扮演更重要角色,为设计师和用户创造更多可能性。现在开始学习相关知识和技能,您就可以保持领先优势。
2024-12-24
我现在是一家公司的实习生,目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手,这个系统的功能是提取案件中的信息,自动填写到预设好的要件中,比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等,我该如何去学习提示词
以下是关于如何学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等,辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。同时,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互是最佳方法,无需严格遵循规则,未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-12-23
ai工具在行业的运用以及未来的发展
AI 工具在行业中的运用十分广泛,以下为您详细介绍: 1. 客户服务领域: OpenAI 的 ChatGPT 等生成式人工智能应用程序在不到一年的时间里掀起革命,能以类似人类的方式处理并回答复杂问题,预计将使客户服务中心生产力提高 30%到 50%。 各行业公司已开始探索将生成式 AI 融入客户服务中心,如 Octopus Energy 引入后显著提高了电子邮件回复质量和客户满意度,带来更丰富全面的服务体验。 但发展中存在挑战,如受数据训练内在偏见影响产生不准确结果,目前阶段通常需要人工监督。预计其融入将经历几个阶段,最终几乎能在每个用户旅程中提供支持。 2. 医疗领域:利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器,从大量真实胸部 X 射线及其报告生成大型数据集,产生高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据,用于数据增强和自监督学习。 3. 机器人领域:苹果 Vision Pro 在机器人研究领域引起轰动,其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 4. 企业自动化领域:传统机器人流程自动化面临高昂成本等问题,新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决限制。FlowMind 专注金融工作流,通过 API 使用 LLM 生成可执行工作流,在工作流理解方面准确率高;ECLAIR 采取更广泛方法,使用多模态模型从演示中学习,直接与企业环境中的图形用户界面交互,提高网页导航任务完成率。 5. 小型企业领域:工具服务小型企业将是生成式 AI 的一个杀手级用例。AI 工具可为小型企业带来即时影响,如 Sameday 可接电话预约,Truelark 处理短信等,许多通用内容创建工具在中小企业中已获显著用户基础,也出现为特定类型企业工作流量身定制的垂直化工具。 未来,AI 工具在各行业的应用有望不断深化和拓展,为经济发展和社会进步带来更多机遇和挑战。
2024-12-23
智能鸿沟和国际协作写认识理解、研究方向、未来
以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容: 认识理解: 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响,包括其造成的劳动力跨部门的变化,以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向: 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来: 在未来的研究中,需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响,以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作,共同制定策略,以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距,促进全球的平衡发展。同时,持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响,及时调整应对策略。
2024-12-18
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题,十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容: 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中: 认识理解:该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性,并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向:深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现,以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略,以降低潜在风险。 未来:随着 AI 技术的广泛应用,对于极端风险的模型评估将越发重要,有望形成更加完善和严格的评估标准和方法,以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题,以上仅为示例,您可以补充更具体的需求,以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
未来产业变革和技术创新的焦点
未来产业变革和技术创新的焦点主要体现在以下几个方面: AI 行业: 大型语言模型(LLM)面临模型能力提升、算力算法与数据协同、以评测为中心的体系构建以及平衡用户需求与模型推理深度等多重挑战。解决这些问题有助于推动 LLM 技术的有效应用和商业化进程。 2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,也是 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份。 大型基座模型能力的优化与提升,通过创新技术强化复杂推理和自我迭代能力,推动在高价值领域应用,同时优化模型效率和运行成本。 推进世界模型与物理世界融合,构建具备空间智能的世界模型,促进机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展。 实现 AI 的多模态融合,整合多模态数据提升内容生成的多样性与质量,创造全新应用场景。 新工业革命: 生物技术与人工智能结合,如在医疗保健领域,COVID 已激发生物制药和医疗保健行业的新一波创新。 科技变革与投资: 2024 年正处于一场历史性的科技革命之中,AI 革命预计到 2030 年对 GDP 的贡献将超过以往任何一次革命,这场革命是多种科技融合的产物。 回顾历史,第二次工业革命使电力成为主要动力,信息革命由互联网诞生起始,如今正处于移动互联网尾声,向智能革命迈进。
2024-12-18
会计工作如何使用AI来帮助日常的工作
以下是 AI 在会计工作中帮助日常工作的一些方式: 1. 更动态的预测和报告: 生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化。 从更广泛、更复杂的数据集中发现模式,为预测建议输入,并提供适应模型的建议,为公司决策提供依据。 自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 2. 会计和税务方面: 帮助综合、总结税法,并就潜在的扣除项提出可能的答案。 3. 采购和应付账款: 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 4. 结合 RPA 技术: 控制桌面软件,实现办公流程自动化,例如在财务领域用于开票、网银流水下载等。 搭建知识库、创建并部署 AI 工作流,结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等,提升效率,节省人力时间成本。
2024-12-24
帮我找一个使用了coze 的事件触发器和工作流的案例
以下为一个使用了 Coze 的事件触发器和工作流的案例: 在为 Bot 设置触发器时,可选择定时触发或事件触发。事件触发会生成 Webhook URL,当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。触发任务的执行方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 例如,添加一个审批工作流作为触发器,当触发后执行工作流完成业务审批。在 Stuart:0 基础教学系列之 Coze“用户界面”创建初体验中,上传图片并点击“上传图”按钮,可触发把图片传递给右边的图片框这一事件。调用 workflow 时需要传入工作流需要的参数,可通过选择双向箭头找到要传递过来的数据。但传文件存在一些问题,目前好多浏览器(尤其是 safari)的事件触发工作流可能会失败,可换用 chrome 或 edge 浏览器。 使用限制方面,一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个,且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。
2024-12-24
如何用coze的触发器,让触发器接受到内容,发给到工作流
以下是关于如何用 Coze 的触发器让触发器接收到内容并发送到工作流的详细说明: Coze 的触发器可以在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发和事件触发。 定时触发能让 Bot 在指定时间执行任务,无需编写代码。事件触发会生成 Webhook URL,当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时执行任务的方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 Bot 提示词:通过自然语言设置提示词,触发时提示词自动发送给 Bot,Bot 据此向用户发送提醒消息。 调用插件:为触发器添加插件,触发时 Bot 调用插件获取结果并发送给用户。 调用工作流:为触发器添加工作流,若工作流有输入参数需传入参数值。触发时 Bot 调用工作流获取结果并发送给用户。 此外,Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务,当用户在会话内点击推荐任务后,Bot 会确认并创建定时任务。 使用限制方面,一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个,且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。 具体操作如设置自动总结公众号内容并定时推送到微信: 1. 在 Bot 中绑定工作流,设置定时任务,然后发布到飞书渠道。 人设和回复逻辑:由于 Bot 主要依托工作流,设置提示词,直接调用工作流。 工作流:添加刚刚创建的工作流。 设置触发器:选择“定时触发”,选择触发时间,如希望每天 18 点收到微信推送,就选择 18 点。任务执行时选择工作流,输入 key 和 rss_list 等工作流中开始节点的输入参数。 2. 点击右上角“发布”,注意渠道选择飞书,因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。可以同时设置多个触发器,最多 10 个,可推送给不同的人或在不同时间段给自己推送不同内容。
2024-12-24
在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理什么内容
在 Coze 创建一个符合需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理以下内容: 1. 规划: 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。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 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。 例如,在搭建“结构化外文精读专家”Agent 时,要从制定关键方法与流程开始梳理任务目标。另外,搭建整理入库工作流时,新建工作流“url2table”,包括开始节点输入 url(无需额外配置)、变量节点引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址、插件节点获取页面内容等。
2024-12-21
我需要在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)全流程,要求流程完整(从创建之前的工作)
以下是在 Coze 创建一个符合您需求的智能体(带工作流)的全流程: 1. 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home ,注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 3. 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;图像流可处理和生成图像相关功能;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,表格可存储结构化数据,照片可作为图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息,数据库可管理持久化的结构化数据,长期记忆可保存重要的历史对话信息,文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):开场白可设置初次对话的问候语,用户问题建议可配置智能推荐的后续问题,快捷指令可设置常用功能的快速访问,背景图片可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。 4. 创建图像工作流: 图像流分类:图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI,但是比 ComfyUI 更普世化,更简单易上手。 空间风格化插件:空间风格化插件有个参数,image_url 就是毛坯房的图片地址;Strength 提示词强度,就是提示词对效果图的影响度;Style 生成效果的风格,比如新中式、日式、美式、欧式、法式等等。 工作流流程:按照构架配置工作流,调试工作流,毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点解析:开始节点就对应配置三项内容,提示词优化。 5. 搭建整理入库工作流: 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求,自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url,就开始流程,所以不需要额外配置(至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url,则交由外层 bot 的大模型判断)。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}},引入到参数{{url}}中;随便设置{{timeout}}为 60000。 6. 人设和回复逻辑:技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布,机器人就可以不知疲倦地给您出图了。
2024-12-21