飞书在ai方面推出了哪些应用

在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下： 1. 搭建整理入库工作流： 3.4 大模型节点：提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页，用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，具体设置明确。 3.6 大模型节点：把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换，大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点：将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点：返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果，直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流： 4.1 开始节点：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程，无需额外配置。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果，也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：匹配相关内容。为处理稳定采用批处理，对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里，别忘了对整个工作流进行测试。

在飞书上可以上传您的相关文档并将其作为知识库进行对话。具体操作如下： 1. 您需要一个额外的软件：AnythingLLM。其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 2. 在 AnythingLLM 中，有一个 Workspace 的概念，您可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。操作步骤为： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和您上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 另外，您还可以参考以下操作在飞书上创建知识库并上传文本内容： 登录 。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认（一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的）。 在单元页面，单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式（默认是文本格式），然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。上传方式如下： 本地文档： 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容，每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符：选择符合实际所需的标识符。分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则：替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址。单击下一步完成内容上传和分片。

飞书接入大模型的步骤如下： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建作为知识库问答系统，将知识文件放入其中，并接入上面的大模型。如果不想接入微信，搭建到这里即可，它有问答界面。 3. 搭建接入微信，并配置FastGpt将知识库问答系统接入微信。建议先用小号以防封禁风险。完成上述3步即可。 另外，对于将相关内容发布到飞书： 1. 目标是发布到飞书并在飞书中调用。 2. 尝试发布，在页面右上角点击发布，若飞书未授权则点击配置，然后再次点击发布。 3. 发布成功后可在飞书工作台中找到并使用。但可能存在与所说步骤不完全一致的情况，可通过workflow解决。 对于重度用户，工作流的最好教程参见官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 。工作流可以解决大模型调用写邮件插件时可能出现的速度慢和可能出错等问题，例如采取工作流+代码的组合方法，将用户原始输入直接传送给插件WebPilot，并通过另一个工作流AI Project进行样式注入等。

要将小 AI 接入飞书，可参考以下步骤： 1. 注册 AI 模型： 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，点击控制台，查看 API key，点击添加新的 API key 并复制，将编码暂时保存备用。 2. 注册云服务器： 新用户点击去注册腾讯云： 。 微信扫码注册，首次注册选择第一个，地域随便选择，镜像选择下拉框最上边的宝塔 8.1.0 后点击立即试用。 进入腾讯云服务台登录，可直接登录或微信扫码登录。 在当前页面，复制 sudo/etc/init.d/bt default 粘贴回车，保存输出内容。 返回服务器控制台，点击箭头指示的空白区域，选择“防火墙”菜单栏，点击【添加规则】按钮，点击新增，手动输入图中大红框内的内容并确定。 3. 开始部署（这里继续）： 删除上图文件里的所有代码，复制下边的代码粘贴到文件里，找到第 4 行，把注册并保存好的智谱 API key 粘贴到双引号里，修改完点击保存关闭文件。 依然在当前文件的【终端】里，依次复制粘贴：cd plugins/godcmd ，cp config.json.template config.json 。 操作完成后，退出窗口，刷新一下。进入/root/chatgptonwechat/plugins/godcmd ，双击 config.json，进入后设置 password 和 admin_users ，可设置为和示例一样，点击保存后关闭。 重新回到/root/chatgptonwechat/这个文件路径下，点击终端，依次粘贴：touch nohup.out ，nohup python3 app.py&tail f nohup.out 。 最下方会出现一个二维码，使用想要做机器人的微信扫码登录。 4. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。如果想为这个 AI 赋予什么样的提示词，可以返回“目录 4 里的第 17 步”，其中的中文部分，便是设置 AI 提示词的地方，可以进行更改。此后，进行任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。 5. 再往后就是添加插件了， 。

在 Coze 中接入飞书插件的步骤如下： 1. 企业微信群聊机器人插件： 到语聚 ai 的第三方 api 集成平台上添加工具动作。 在平台上测试相关动作，获得返回的 API 请求的 python 代码。 按步骤集成到 Coze 的插件创建平台中。 2. 飞书多维表格插件： 使用 Coze 在 Coze IDE 中创建模式创建插件。 根据飞书开放者文档的要求在 Coze IDE 平台中用 handler 的方式编写 python 代码，配置项目依赖。 在 metadata 中配置输入和输出端信息。 最后测试发布成功。 此外，还有以下相关内容供您参考： 1. 通过已有服务 api 创建 Coze 插件： 进入 Coze，个人空间中，选择插件。新建一个插件，起个名字 api_1（名字可随意，描述叫 test）。 在插件的 URL 部分，填入刚才 ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 按照指引配置输出参数，测试后发布插件。 手捏插件搞定之后，就可以创建 bot，将创建的插件接进来，在 prompt 里面让它调用插件。 2. 大聪明的保姆级教程： 先创建第一个 bot，然后不断精进。 如创建一个 Coze Bot 帮查阅 Hacker News 并中文返回，可引入联网插件 WebPilot 实现。

要将 Coze 的智能体自动存储在飞书智能表格里，可参考以下步骤： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”，实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入；自动化“整理入库”，系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态，且支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户阅读兴趣生成阅读计划。 发现同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可构建完整的 AI 工作流，通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发插件、APP 就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流，设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以解析长内容网页。 进行日期转时间戳，使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，因后续的飞书多维表格插件节点入库日期字段只支持 13 位时间戳。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，需将元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 结束节点返回入库结果，「飞书多维表格add_records」插件返回入库结果，用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功，别忘了对整个工作流进行测试。

以下是关于“AI 领导力”的相关内容： 1. 2023 年 10 月 30 日，拜登签署了一项具有里程碑意义的行政命令，旨在确保美国在抓住人工智能（AI）的机遇和管理其风险方面发挥引领作用。该行政命令确立了新的 AI 安全和保障标准，保护美国人的隐私，推进公平和公民权利，维护消费者和工人的权益，促进创新和竞争，提升美国在全球的领导地位等。同时，该命令还指示了一系列行动，以应对 AI 系统对美国人安全和保障的潜在风险。 2. 英国国防部于 2022 年 6 月发布了自身的 AI 伦理原则和政策，确定了英国政府在 AI 赋能军事能力方面的方法。将通过特定情境的方法确保该政策应用的适当一致性和协调性，从而促进英国在国防领域使用 AI 的领导地位。 3. 在 AI 迅速发展的当下，懂得有效利用 AI 的人将在职场占据绝对优势。掌握 Claude 的 5 层 Prompt 体系能为自己打造强大竞争壁垒，Prompt 工程已成为热门新兴职业。将该体系应用到日常工作中，如市场研究、写作、数据分析项目等，能创造出令人惊叹的内容。在这个 AI 驱动的世界，真正的魔法在于懂得使用 AI 的人。引用凯文·凯利的话，懂得使用机器人的人将取代不懂得使用的人，掌握 Claude 的 5 层 Prompt 体系是通往未来的金钥匙。

以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。学习建议包括使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能，借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解代码，遇到问题时采取复现、精确描述、回滚的步骤。同时要明确，AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文链接： 2. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学活动：麦橘是哲学专业模型师，此次跨界教学。活动从上星期开始策划未预告。麦橘展示用 AI 做小游戏，认为机制对简单小游戏很重要，还分享了自己尝试做 horror game 等的想法。使用 Poe 制作小游戏，因其性价比高且多种模型可用，支持写代码后的预览，还能教大家分享游戏。以小鸟过管道游戏为例，不懂代码也能让 AI 做游戏，通过告诉 AI 想要的效果让其调整，如降低难度等，最终做出游戏再搭排行榜成为洗脑小游戏。麦橘还介绍了增量游戏、肉鸽游戏的制作以及与 AI 交互的情况。 3. 软件 2.0 编程：在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域，软件 2.0 日益流行。考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时，会有很多令人兴奋的机会。长远来看，这种编程范式拥有光明的未来，因为当开发通用人工智能（AGI）时，很可能会使用软件 2.0。

以下是一些适合研究生做科研写论文的 AI 工具推荐： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、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，可精简和优化论文内容。 3. 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，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，如果是医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑使用： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 对于 AI 文章排版工具，论文排版方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。 对于没有理工科背景的人来说，可以将其当成一个黑箱。AI 技术无论如何发展，其生态位仍是一种似人而非人的存在。 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。而对于像根据照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，正是 AI 所感兴趣的。 在应用方面，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。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

目前，在聊天 AI 领域，Open AI 的 ChatGPT 遥遥领先，占 AI 聊天机器人类别总访问量的 76.31%。角色 AI 以 19.86%的访问量位居第二。其他竞争者如 Google 的 Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI 和 Personal AI 各自产生的访问量不到总访问量的 2%，但 Bard 正在成长，直到 2023 年 3 月才推出。 在写作方面，最佳免费选项有 Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）和 Claude 2（https://claude.ai/），付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT。目前，GPT4 仍然是功能最强的人工智能写作工具，可在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 紧随其后，也提供有限的免费选项。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API，可使用 gpt3.5turbo 构建自己的应用来起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮成游戏或其他内容的角色等。您也可以体验新的 OpenAI 在线编辑器的聊天格式（https://platform.openai.com/playground?mode=chat）。

以下是为您提供的国内AI大模型链接： 阿里： 智谱AI： 科大讯飞： 百度： 抖音： 中科院： 百川智能： 商汤： MiniMax： 上海人工智能实验室：

智能体（Agent）在各种应用中扮演重要角色，以下是一些典型的应用领域： 1. 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 4. 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。 5. 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。 6. 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。 智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。示例：温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。示例：自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。示例：机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。示例：金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。示例：强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 从历史角度来看，随着大航海时代及全球贸易的兴起，“Agent”的角色在商业领域变得日益重要。16 至 17 世纪间，贸易代理和公司代理商开始在全球范围内进行商品交易，如荷兰东印度公司的代理人。18 至 19 世纪工业革命期间，“Agent”的职能进一步拓展到保险、房地产等新兴行业。此外，在 19 世纪，政府及情报领域也开始广泛使用“Agent”，比如情报特工和便衣警察，在维护国家安全与社会秩序方面发挥了不可或缺的作用。 在 20 世纪至 21 世纪的现代社会中，“Agent”一词涵盖了多种职业角色，尤其在娱乐和体育行业中，它指的是艺人经纪人和运动员经理等职位。这些专业经理人负责安排试镜、进行合同谈判以及规划职业生涯，确保客户能在竞争激烈的行业中获得成功。此外，“Agent”还包括劳务代理和招聘代理（猎头）。劳务代理提供劳动力匹配服务，帮助求职者找到合适的工作，并为雇主提供所需的人才，如劳务派遣公司将临时员工派遣到需要额外支持的企业单位。而猎头则专门为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士，通过筛选简历、安排面试并评估候选人来帮助企业找到最合适的员工。凭借深厚的行业知识与广泛的联系网络，这些猎头为企业与顶尖人才之间搭建了重要桥梁。 从词源和词的历史变迁中，大家就能看到，“Agent”这个词本身就具有行动的含义，到了后期又附加了“替身”的意思。且无论哪个领域，“Agent”都多数情况下都在指：“拥有行动的替身，都是替代他人做某事“。 设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤： 1. 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 3. 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。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 5. 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。 智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动，在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统，智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。

目前市面上有一些能够实现图片文字翻译并输出图片的应用。例如，百度翻译、腾讯翻译君等，它们在一定程度上具备这样的功能。但具体的效果可能会因图片的清晰度、文字的复杂程度等因素而有所不同。

在 Coze 工作流中，数据库的应用如下： 工作流由多个节点构成，节点是基本单元。Coze 平台支持的节点类型包括数据库节点。 数据库节点的输入：用户可以定义多个输入参数。 数据库节点的输出：如果数据库是查询作用，则输出会包含查询出来的内容。通过 SQL 语句告诉数据库要执行的动作，这里的 SQL 语句可以让 AI 自动生成并进行适当改动。 注意事项：Coze 平台的逻辑是数据库与 bot 绑定，使用数据库功能时，需要在 bot 中设置相同名称和数据结构的数据库进行绑定。 测试工作流：编辑完成的工作流无法直接提交，需要进行测试。点击右上角的“test run”，设定测试参数，查看测试结果，完成后发布。 相关参考文档和示例： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本示例： 搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 在【拔刀刘】自动总结公众号内容，定时推送到微信的案例中，循环体内部的数据库节点用来在数据库中查询是否已经推送过该篇文章，输入项为上一步中的 url 和开始节点的 key（重命名为 suid）。查询数据库需要文章 url 和用户的 suid 两个值来判断这名用户的这篇文章是否推送过。记得设置输出项“combined_output”。同时，Coze 平台中使用数据库功能需要在 bot 中设置相同名称和数据结构的数据库进行绑定，具体设置方法参见“相关资源”。

AI 在教育领域有以下应用： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动。如 AI 教师能引导学生通过对话学习，解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室，安全进行实验操作并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 同时，使用人工智能辅助教育也存在一些挑战，如教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等。此外，使用人工智能获取信息和学习时，要注意可能产生的幻觉，对关键数据应根据其他来源仔细检查。

以下是关于部署 Agent 专属的 web 端应用的相关内容： 在 Linux 上部署较为简单，前提是您有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。步骤如下： 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖（注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里）。 3. 启动 webui 的 demo 程序，然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。此 demo 提供了 3 个参数： server_name：服务器的 ip 地址，默认 0.0.0.0。 servic_port：即将开启的端口号。 local_path：模型存储的本地路径。 4. 第一次启动生成语音时，需查看控制台输出，会下载一些模型文件，可能因网络问题失败，但首次加载成功后后续会顺利。 5. 基于此基础可拓展，比如集成到 agent 的工具中，结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可设置的几个参数说明： text：指需要转换成语音的文字内容。 Refine text：选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed：语音种子，是一个用于选择声音类型的数字参数，默认值为 2，是很知性的女孩子的声音。 Text Seed：文本种子，是一个正整数参数，用于 refine 文本的停顿，实测文本的停顿设置会影响音色、音调。 额外提示词（可写在 input Text 里）：用于添加笑声、停顿等效果，例如。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息仅供参考，您可根据自身需求选择适合的平台。

将 Agent 应用于钉钉平台的步骤如下： 1. 首先，您可以参考 Dify 接入微信的相关教程。在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署，进行快速启动测试，扫码登录，进行对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信，创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信，创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景表现出色。 如果您想零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人，添加各种自定义 COW 插件到微信机器人，部署 COW 插件的步骤如下： 1. 直接点击 Apilot 平台以下位置来复制保存好 Apilot 的 API 令牌。 2. 在宝塔服务器创建一个 config.json 文件，将相关内容复制到文件中，注意更新 sum4all 和 Apilot 的两个 API 令牌。 3. 重新删掉之前正在跑的机器人服务，重新使用新的编排模板来跑微信机器人。 4. 运行过程中如需修改 config.json 文件里的配置，可在文件位置进行内容修改，修改保存后，在容器板块中对应在跑的机器人服务点击重启即可。 更多详细内容请访问相关原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

目前市面上宣传了大模型的硬件产品情况如下： 在手机和 PC 端，华为、荣耀、小米、OPPO、VIVO、三星、联想等厂商都已宣布会在手机/PC 端侧搭载大模型。但目前除了很弱的 Nvidia Chat with RTX，并没有真正全离线版的大模型产品，端上智能暂时还是噱头。手机和电脑厂商们的打法基本都是大模型放在线上，手机和电脑来调用，然后搭配一个小 AI 做总结等服务。 国内方面，硬件层上的卡脖子情况尚未缓解，目前国内仍然没有芯片可以胜任大模型训练。不过在推理上已经开始有 Nvidia 的替代产品逐渐出现。备受瞩目的华为昇腾在单卡指标上距离不远，但因为稳定性不足和缺乏 Cuda（硬件编译库）生态，仍然需要时间打磨。 8 月正式上线的国内大模型涉及的企业机构及相关情况： 五家北京企业机构：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/ 三家上海企业机构：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 这些大模型在聊天状态下的特点包括：能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax；目前不能进行自然语言交流的有昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生；受限制使用的有 MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）；特色功能方面，昇思能生图，MiniMax 能语音合成。阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。

在文生图中，反向推出提示词的方式主要有以下几种： 1. 在图生图功能中，除了文本提词框外，还有图片框输入口。随便照一张照片拖入后，文本输入框旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP 可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可以反推出关键词组。例如一张小男孩坐在长凳上的图片，通过 CLIP 反推得到的提示词为“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”，通过 DeepBooru 反推得到的提示词为“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但这两种方式生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。补充好提示词后，调整宽度和高度，使红框刚好匹配图片，同时注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。 2. 利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个相关模型。上一期活动链接：。 3. 利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 。文生图工作流： 。在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 。 在写文生图的提示词时，例如“”。

百度有推出数字员工，叫做度晓晓。度晓晓是百度公司推出的一款数字人，它可以与用户进行自然语言对话，回答用户的问题，提供信息和服务。度晓晓的特点是它具有高度的智能化和个性化，它可以根据用户的需求和喜好，提供个性化的服务和建议。 如果你想根据小冰框架开发数字员工，可以考虑以下步骤： 1. 了解小冰框架：小冰框架是一个开放的人工智能框架，它提供了一系列的工具和接口，用于开发和部署人工智能应用。你需要了解小冰框架的基本概念和功能，以便更好地使用它。 2. 准备开发环境：你需要准备一个开发环境，包括一台计算机和相关的软件工具。你可以选择使用小冰框架提供的开发工具，也可以使用其他的开发工具。 3. 开发数字员工：你需要使用小冰框架提供的工具和接口，开发一个数字员工。你需要定义数字员工的行为和功能，以及它与用户的交互方式。 4. 部署和测试：你需要将开发好的数字员工部署到服务器上，并进行测试和调试。你需要确保数字员工能够正常工作，并满足你的需求。 5. 优化和改进：你需要根据用户的反馈和需求，对数字员工进行优化和改进。你需要不断提高数字员工的性能和质量，以满足用户的需求。 总的来说，根据小冰框架开发数字员工需要一定的技术和时间投入，但它可以为你提供一个强大的工具，帮助你开发出更加智能和个性化的数字员工。

选择适合自己的智能体主要取决于您的具体需求和期望。以下是一些可能的考虑因素： 1. 功能性：不同的智能体可能在特定的功能或任务上表现更好。例如，一些智能体可能在文本创作、数学解析或代码编写等方面表现出色。 2. 使用体验：用户体验可能会因智能体的交互设计、响应速度、易用性等因素而有所不同¹。 3. 安全性和隐私：考虑智能体如何处理和保护您的数据和隐私。 4. 社区和支持：一些智能体可能有活跃的开发者社区和丰富的学习资源，这可能对某些用户来说很有吸引力。 5. 特定领域的应用：如果您在特定领域（如教育、金融、医疗等）有特定需求，那么某些智能体可能会更适合。 总的来说，选择哪个智能体最终取决于您的个人需求和偏好。建议您尝试几个不同的智能体，看看哪个最符合您的需求。希望这些信息对您有所帮助！