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我想看到国内在coze平台上的一些AI agent的开放源,怎么才能看到

Answer

以下是一些国内的 Agent 构建平台及 Coze 平台的相关信息:

  • Agent 构建平台:
    • Coze:是新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,涵盖从基础文本处理到高级机器学习功能,还有众多符合平民生活化的插件,如新闻资讯、天气预报、出行必备、生活便利等方面的插件。
    • 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。
    • 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。
    • 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。
    • 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。
    • 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方面表现出色。 要查看 Coze 平台上的 AI agent 开源内容,您可以通过以下途径尝试:在相关的技术社区、开源代码托管平台(如 GitHub 等)上进行搜索,或者关注 Coze 平台的官方网站及开发者论坛获取相关信息。但需注意,开源内容的获取可能受到平台规定和开发者授权的限制。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台:1.Coze:Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台,适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具,可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio:这个平台的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:这是百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。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设计良好的工作流。5.斑头雁:这是一个2B基于企业知识库构建专属AI Agent的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景。它提供了多种成熟模板,功能强大且开箱即用。6.钉钉AI超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述,您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

安仔:Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

扣子平台提供了一个多样化的插件库,这些插件涵盖了从基础的文本处理到高级的机器学习功能。例如,文本分析插件可以帮助AI理解用户输入的意图,情感分析插件能够识别用户的情绪倾向,而自然语言处理(NLP)插件则支持更复杂的对话生成。此外,还有图像识别、语音识别、数据分析等插件,这些插件的数量和种类不断增加,以适应不断变化的技术趋势和市场需求。你居然想不到,Coze这次还把一些更加符合平民生活化的插件也直接整合进来了,比如:新闻资讯头条新闻:持续更新,了解最新的头条新闻和新闻文章。天气预报墨迹天气:提供省、市、区县的未来40天的天气情况,包括温度、湿度、日夜风向等。出行必备飞常准:通过VariFlight覆盖的全球商业客运航班,您的终端用户可以轻松获得他们的航班状态、办理登机手续柜台、预计出发时间、登机口、登机状态、行李转盘等信息,并能在整个航程中随时掌握。猫途鹰:查询实时酒店搜索,航班价格,餐厅,吸引人的旅游地点等信息以创建一个旅行网站。生活便利快递查询助手、国内快递查询:查询快递单号,快递公司,快递进度等信息。食物大师:Food Master提供食物搜索功能。懂车帝:如果你想要查询汽车信息,包括二手车、新车、某些车型的信息时可以使用此插件进行查询。幸福里:提供二手房、新房、租房信息的插件,想要查询某个城市、区域、户型的房产信息时,可以使用此插件。猎聘:帮助用户根据工作经验、教育经历、地理位置、薪水、职位名称、工作性质等条件搜索猎聘上提供的招聘信息。

Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

扣子平台提供了一个多样化的插件库,这些插件涵盖了从基础的文本处理到高级的机器学习功能。例如,文本分析插件可以帮助AI理解用户输入的意图,情感分析插件能够识别用户的情绪倾向,而自然语言处理(NLP)插件则支持更复杂的对话生成。此外,还有图像识别、语音识别、数据分析等插件,这些插件的数量和种类不断增加,以适应不断变化的技术趋势和市场需求。你居然想不到,Coze这次还把一些更加符合平民生活化的插件也直接整合进来了,比如:新闻资讯头条新闻:持续更新,了解最新的头条新闻和新闻文章。天气预报墨迹天气:提供省、市、区县的未来40天的天气情况,包括温度、湿度、日夜风向等。出行必备飞常准:通过VariFlight覆盖的全球商业客运航班,您的终端用户可以轻松获得他们的航班状态、办理登机手续柜台、预计出发时间、登机口、登机状态、行李转盘等信息,并能在整个航程中随时掌握。猫途鹰:查询实时酒店搜索,航班价格,餐厅,吸引人的旅游地点等信息以创建一个旅行网站。生活便利快递查询助手、国内快递查询:查询快递单号,快递公司,快递进度等信息。食物大师:Food Master提供食物搜索功能。懂车帝:如果你想要查询汽车信息,包括二手车、新车、某些车型的信息时可以使用此插件进行查询。幸福里:提供二手房、新房、租房信息的插件,想要查询某个城市、区域、户型的房产信息时,可以使用此插件。猎聘:帮助用户根据工作经验、教育经历、地理位置、薪水、职位名称、工作性质等条件搜索猎聘上提供的招聘信息。

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以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容: 在智能纪要方面,AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有相关版块、挑战、分享会和教程,可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术,常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面,如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结(https://b.jimmylv.cn/)、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具(https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/)、summarize.tech:AIpowered video summaries(https://www.summarize.tech/)。 在生成式 AI 季度数据报告中,会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加,Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月,赛道月访问总量有变化,如 2023 年 4 月约 1314.6 万,2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据,如 23 年 4 月访问量 Top10 等。
2025-04-11
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2025-04-11
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2025-04-11
画图那个ai最好
目前在 AI 绘画领域,没有绝对最好的工具,不同的工具各有其特点和优势。以下为您介绍一些常见的 AI 绘画工具: Stable Diffusion:有多种相关的插件,如脸部修复插件 After Detailer、UI 界面美化插件 Kitchen、高宽比锁定插件 Aspect Ratio、提示词自动翻译插件 promptallinone、最强控制插件 ControlNet 等,可满足不同的需求。 Photoshop 2023 Beta 爱国版:在某些方面表现出色。 即梦 3.0:在中文场景下有较好的表现,不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度,还大幅改善了小字的稳定性问题。相比即梦 2.1 和 GPT4o 在中文场景中的表现,即梦 3.0 更具优势。 您可以根据自己的具体需求和使用场景选择适合您的 AI 绘画工具。
2025-04-11
Ai生成海报
以下是关于 AI 生成海报的相关内容: 有摊主在 10 天前开发的 AI 不仅能提供配方,还能自动生成海报,例如鸡尾酒的配方和海报可私人订制。 即梦 3.0 能根据输入的提示词生成类似杜蕾斯风格的海报,输入五一劳动节或二十四节的立夏等关键词,能生成相应的提示词并生成海报。 女神节海报可通过即梦 AI 生成,操作简单,只需 3 步:打开即梦 AI 选择“图片生成”功能,选择模型输入提示词,点击生成即可。同时提供了女神节海报的案例提示词,如案例一的提示词为女神节主题,3D 设计,梦幻氛围等;案例二的提示词为粉色主题,梦幻氛围等;案例三的提示词为妇女节,3D 设计,粉色主题等。
2025-04-11
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容: 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速,音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家:我们更相信多模态的 Scaling Law》中,Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验,以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成,是为了实现更高维度的 4D 表现,视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出,视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果,能够直接将图像转化为视频,再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中,包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时,AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,促进游戏产业变革。 相关报告链接: 《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》:https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告:https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势: 1. 灵活性、适应性和可定制性:能够根据任务难度进行调整和演变,通过组合不同模式实现定制,在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升:将复杂任务分解为更小、可管理的步骤,显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习:能够评估自身行为,完善策略,从过去经验中学习,在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性:可以高精度自动化重复任务,减少人工操作和运营成本,还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如,Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents,在规划阶段可进行查询分解等操作,还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说,Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的,遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术,分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中,大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤,被授予权限收集数据、执行任务并做出决策,利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述,不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多,这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09
常见的工作流与 Agent 开发平台
常见的工作流与 Agent 开发平台如下: AI Workflow 开发平台: Coze:新一代 AI Bot 开发平台,集成了丰富的插件工具,有国际版和国内版。 Dify:开源平台,支持自定义和插件。 腾讯元器。 FastGPT:国内知名,支持自定义流程。 影刀&zapier。 Leap。 Betteryeah:立足 RPA 场景,用 AI 将用户需求生成工作流,并通过 RPA 自动化,产品形态与 Coze 相似,是企业级的 AI 应用开发平台。 Flowise:快速实现智能体搭建。 BISHENG:主攻 tob 场景的开源 LLM 搭建平台,与 fastgpt 功能类似,但面向的客户不同,整体功能和部署成本更重。 Agent 构建平台: Coze:具有拓展强、好上手、不用出国等优点。 Mircosoft 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。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 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设计良好的工作流。 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、销售等多种场景。 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的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。 此外,Inhai 的 Agentic Workflow 将一整套工作流组合起来,每个工具在每一个节点执行一个任务。LangGPT 提示词框架应用了 CoT 完成从输入到思维链再到输出的映射。
2025-04-09
ai agent有哪些技术
AI Agent 涉及的技术包括以下方面: 1. 长期任务执行技术:能够将复杂、跨度长的任务分解为小步骤,并在执行中保持目标导向和适时调整策略。 2. 多模态理解技术:能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式,通过多种感官理解世界和任务上下文。 3. 记忆与行动技术:通过先进的记忆机制积累经验,记住对话、操作步骤和效果,使行动更精准高效。 4. 自适应学习技术:从每次交互中吸取经验,不断完善策略,实现“智慧成长”。 在技术层面,AI Agent 的发展有两条技术路线: 1. 以自主决策为核心的 LLM 控制流,代表了 AGI 的探索方向。 2. 以工作流(Workflow)编排为重点的工具集成系统,加速了 AI 落地应用。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP(Model Context Protocol),其本质是一个通用接口协议,能解决让 AI 模型以标准化、可扩展方式与外部世界交互的问题。 此外,强化学习(RL)也是 AI Agent 的重要技术,起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法,如 Qlearning 和 SARSA。随着深度学习技术兴起,深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习,赋予 Agent 从高维输入中学习复杂策略的能力,如 AlphaGo 和 DQN 等。但强化学习面临训练周期长、采样效率低和稳定性等问题。其特点是通过试错学习最优行为策略以最大化累积奖励,时间始于 20 世纪 90 年代至今,技术包括 Qlearning、SARSA、深度强化学习(结合 DNN 和 RL),优点是能够处理高维状态空间和连续动作空间,缺点是样本效率低、训练时间长。
2025-04-09
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别: 1. 定义和角色: Copilot:翻译成副驾驶、助手,在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent:更像主驾驶、智能体,可根据任务目标自主思考和行动,具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot: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. 核心功能: Copilot: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: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: Copilot:处理流程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:解决问题的流程由 AI 自主确定,是动态的,不仅可以自行规划任务步骤,还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围: Copilot:主要用于处理简单、特定的任务,更多是作为工具或助手存在,需要人类引导和监督。 Agent:能够处理复杂、大型的任务,并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 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。 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。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署 Copilot 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方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-07
有没有可以抓取公众号文章的 agent
以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息: 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面(http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom)来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时,建议使用分析 XML 页面,比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章,由于本地部署,无法直接将文章同步到 Coze,所以选择使用多维表格(当在线数据库,事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的)及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换,就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答。例如使用 Docker 浏览器打开:http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。先点帐号管理,然后点“添加读书帐号”(即使用微信读书来实现公众号订阅),扫码添加帐号。然后在公众号源上,点添加。然后将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号(经测试最好不要超 40 个)。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容,但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。
2025-04-05
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下: 1. 搭建工作流框架: 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,点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件(提供能力工具拓展 Agent 能力边界)、大模型(调用 LLM 实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能: 完成任何一个节点的配置后,都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一:点击「测试该节点」。 步骤二:按格式要求输入待测试的输入内容,如果是 array 等其他格式,请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三:点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。如果有误,请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误,以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期,就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
coze的智能体如何接入微信?
要将 Coze 智能体接入微信,可按以下步骤操作: 1. 登录宝塔面板,在宝塔面板中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。具体操作包括:点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮,将编译好的内容复制进来,在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。运行成功后,点击容器,可以看到运行的是两个服务。 2. 在扣子官网左下角选择扣子 API,在 API 令牌中选择“添加新令牌”,为令牌命名,选择永久有效作为过期时间,指定团队空间,勾选所有权限。保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID:在个人空间中找到要接入微信的机器人,进入机器人编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权:点击右上角发布,勾选 Bot as API,确定应用已成功授权 Bot as API。 5. 绑定微信:准备一个闲置的微信,点击容器,点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,用提前预备好的微信进行扫码。手动刷新界面,点击“刷新日志”,若看到 WeChat login success,即表示微信登录成功。为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试:把绑定的微信号拉到群里或者单独对话,训练的数据越好,对话效果越好。
2025-04-11
coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容: 可能是全网最好的 Coze 教程之一,能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南: 长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点: 通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群: 任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍)。 希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 Coze 概述: 字节的官方解释:Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都可在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单问答到处理复杂逻辑对话。并且,可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为:Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品,在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。 字节针对 Coze 部署了两个站点,分别是国内版和海外版。 国内版: 网址:https://www.coze.cn 官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型:使用字节自研的云雀大模型,国内网络可正常访问。 海外版: 网址:https://www.coze.com 官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型:GPT4、GPT3.5 等大模型(可参考文档白嫖 ChatGPT4) 访问需要突破网络限制的工具 参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程: Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块: 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置。 触发器:例如定时发送早报。 开场白:用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语。 自动建议:每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议。 声音:和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色。 下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-04-10
coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容: 可能是全网最好的 Coze 教程(之一),带你一次性入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者,也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南: 长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点: 通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求,生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群: 任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍)。 希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 Coze 概述: 字节的官方解释如下:Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论你是否有编程基础,都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,你可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为:Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点,分别是国内版和海外版。 国内版: 网址:https://www.coze.cn 官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型:使用的是字节自研的云雀大模型,国内网络即可以正常访问。 海外版: 网址:https://www.coze.com 官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型:GPT4、GPT3.5 等大模型(你可以在这里白嫖 ChatGPT4,具体参考文档:),访问需要突破网络限制的工具。 参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程: Bot 的开发和调试页面布局如下,主要分为如下几个区块: 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置: 触发器:例如定时发送早报。 开场白:用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语。 自动建议:每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议。 声音:和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色。 下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-04-09
Coze的论坛
Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台,字节出品,中文名为扣子。 国内版: 网址:https://www.coze.cn 官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型:使用字节自研的云雀大模型,国内网络可正常访问 海外版: 网址:https://www.coze.com 官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型:GPT4、GPT3.5 等大模型(访问需突破网络限制的工具,参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html ) AI Agent 的开发流程:Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。 搭建步骤: 1. 注册 Coze 账号: 访问 Coze 官网,快速注册。 中文版:https://www.coze.cn/(支持大模型:kimi、云雀)——本次教程使用中文版 Coze 英文版:https://coze.com/(支持大模型:chatgpt4) 产品定位:新一代 AI 原生应用开发服务平台,Nextgeneration AI chatbot building platform。 2. 创建你的机器人: 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,然后起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”即可。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”那里用文字描述想要的图标,图标生成满意后,再把“Bot 名称”改为简洁版名称。
2025-04-09
coze怎么搭建矢量图动画
以下是搭建矢量图动画的 coze 步骤: 1. 创建工作流: 点击工作流后面的“➕”来添加一个工作流。 点击创建工作流。 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述清晰避免误会。 2. 初始化的工作流: 左边有各种插件和搭建 Agent 的工具,可通过点击加号或直接拖拽使用。插件一般有参数说明,之后只介绍需要使用的插件,其他可自行尝试。 初始化后会生成开始模块和结束模块,默认生成且有且只有一个,只能以开始模块启动,结束模块终结工作流。 可观看工作流的视频教程: ,注意视频中有个小 bug,使用 text2image 时最后的 prompt 参数设置错了,可自行调整。 3. 需求分析:主要需求是国内可直接使用且能批量生产,选用扣子搭建工作流。 批量生成句子:不同于手动搭建,一次性生成的句子都进行生成图片处理,建议一次不要生成太多,设置为一次生成五句。 句子提取:把生成的句子一个一个提取出来,针对每个句子画图。 图片生成:根据生成的句子,结合特有画风等描述绘图。 图片和句子结合:扣子工作流本身支持 Python 代码,但环境缺少画图、图片处理的包,可替换成搞定设计的方式处理图片,会 PS 脚本效果也不错。 4. 扣子使用链接分享: 试用链接分享:豆包使用链接未发布,扣子使用链接:https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ 。 效果展示:可自行查看。 5. 批量生产图片:可观看视频演示: 及效果展示。 总结:第一次用录视频方式展示,怕截图说不清楚,文字处理及批量放入 excel 文件操作可用 ai 辅助,有问题可留言。
2025-04-08
普通人想学习AI自动化,make和coze哪个更推荐一点
对于普通人学习 AI 自动化,Make 和 Coze 哪个更适合的问题,以下是一些相关信息供您参考: Make 对于编程小白比较友好,其思考过程较长,有助于学习,但不太适合专业选手,因为思考过程较慢,可能会让人有点不耐烦。Make 具有国内版优势,包括深度理解中国开发场景和技术生态、完全免费、无需翻墙、流畅稳定,还具备完整的 IDE 功能(代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等)。您可以通过进行尝试。 Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品,其价值在于可以跟进当前 AI Agent 工具的发展情况,发现商业化机会,还能用于做产品 Demo。在学习新知识如 RAG 时,可以先通过 Claude 了解细节概念,再通过 Coze 搭建 Demo 进行实践。在学习 RAG 过程中,还可以利用 Coze 的知识库能力创建如产品资料问答机器人等 Bot。 总的来说,如果您是编程小白,Make 可能更适合;如果您希望跟进 AI 工具发展并进行实践操作,Coze 可能更符合您的需求。但最终的选择还需根据您的具体学习目标和个人偏好来决定。
2025-04-08
AI 领导力课程在哪里可以看到
您可以在以下网址查看 AI 领导力课程:https://www.ailingdaoli.com/ 。该课程包含多个核心模块、精选课时、实践价值等内容,如 AI 思维、AI 素养的培养,涵盖逻辑、抽象、创造等思维的训练,以及对课程大纲、学习效果、学习收获、课程价格等方面的介绍。
2025-04-09
我想在飞书云中用DeepSeek-R1模型提取链接中的信息,请问如何写指令呢?我刚刚进行了尝试,发现提取出的信息和我点开链接看到的信息不一致,这个问题又该如何解决呢?
在飞书云中使用 DeepSeekR1 模型提取链接中的信息并解决提取信息不一致的问题,您可以参考以下内容: 对于指令编写: 虽然 R1 推理能力较强,但您想表达的不一定完全与模型吻合,因此建议多加清晰指令。 模糊指令优化方面,比如对于宽泛需求可添加维度约束,如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构”;对于主观表述可量化标准,如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法包括首轮生成获取基础内容、特征强化(如加强第三段的技术细节描述)、风格调整(如改用学术会议报告语气,添加结论部分)、最终校验(检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误)。 对于提取信息不一致的问题: 信息幻觉:追加请标注所有不确定陈述,并提供验证方法。 格式偏离:使用严格遵循以下模板:第一行...第二行... 深度不足:触发请继续扩展第三章节内容,添加案例佐证。 另外,关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。 2. 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若有提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 5. 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面,复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 并保存。 7. 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 直接查看并复制,没有则点击【创建 API key】。 9. 复制并保存好 API key。 在实现新闻播报自动化工作流方面: 第一步是内容获取,输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片。接着利用调整图片的节点,将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。然后使用链接读取节点,将文字内容提取出来。在提取链接后面接上一个大模型节点,用 DeepSeekR1 模型生成有吸引力的口播内容。若想加上自己的特征,可在提示词里写“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。
2025-03-18
我是小白,刚看到这个论坛,应该怎么开始 学习
对于刚接触 AI 领域的小白,以下是一些开始学习的建议: 1. 选择合适的开始方式: 本地部署:如果您的电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度非常慢,因此不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署。强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台:对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具,在线工具分为在线出图和云电脑两种,前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署,大家根据实际情况选择即可。 配台电脑:非常不建议一上来就配主机,因为大概率会变成游戏机或者吃灰(土豪请随意)。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大,显卡预算之内买最好,其他的随意。 2. 学习基础课程: 先验经验:需要熟练使用文生图、图生图;需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力;适合炼丹新人、小白。 课程安排:课程大约 70 80%是理论和方法论的内容,大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。 3. 学习路径: 必学、必看内容是基础课,主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题。 建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程。 正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 另外,您的 AI 之旅可以从 prompt 开始。在开始时,您可能更多的是临时捏一些 prompt 解决具体的问题,随着学习的深入,可以将 prompt 规范、抽象用以让 AI 拟人。在这个过程中,您需要花一些时间和做一些准备,多参与社区交流,社区中很多门槛问题都已经有了解决方案。
2025-03-05
如何看到人类与AI
人类与 AI 的关系具有多面性: 人类是工具的创造者,具有与生俱来的理解和创造驱动力,不断创造出更强大的工具,如电力、晶体管、计算机、互联网,AGI 也是人类进步的又一工具。长期来看,人类创新推动生活各方面繁荣改善,未来经济增长令人期待,十年后每个人的成就可能超越现在最具影响力的个人。 在这个时代,人类需要保持创造热情,这是与 AI 在动机上的最大差异。人类要提供立意与想法,具备抽象化和具象化能力,善于叙事和引导,并对 AI 做出的选择进行关键决策,还要深刻理解 AI 系统的工作方式与边界。AI 不再是威胁,而是伙伴,能帮助人类发挥潜力。 人类的独特价值在于能为 AI 的创造注入灵魂,避免 AI 对人类文化进行“高斯模糊”,导致独特风格被平均掉。当人类积极使用 AI 时,能将独特性留在共创作品中,保留个体独特性的世界对人类才有意义。
2025-02-13
我想学习ai提示词,但是我看到最新的deepseek好像不用提示词也可以写出很好的文案,那我还需要学习提示词吗
学习 AI 提示词是有必要的。提示词是给大语言模型的输入文本,用于指定模型应执行的任务和生成的输出,能“提示”模型做什么。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计,良好的提示词可让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。 了解大模型的特性以及具备清晰表述自己需求和任务的能力,才能用好这个工具。 不过也有人持反对观点,认为像打字和写作一样,方法论不是关键,不断尝试和大模型交互就是最佳方法。但在与大模型交互时,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于模型更好地理解用户意图,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。 像 DeepSeek 这样的推理型大模型,更懂人话,不需要用户提供详细的步骤指令或特定的提示词模板,用自然语言描述真实场景和具体需求即可。还可以通过一些方式让 DeepSeek 的回答更符合需求,如让其“说人话”、激发深度思考、进行文风转换等。 总之,尽管有些模型可能不太依赖提示词,但学习提示词仍有助于您更好地与各类模型进行交互,并更有效地获得满意的结果。
2025-01-28
可开源的AI工具是什么意思,我可以看到她的代码吗
可开源的 AI 工具是指其源代码可以被公开获取和使用的人工智能工具。这意味着您有机会查看和研究其代码的实现方式。 以下为您列举一些常见的可开源的 AI 工具: 1. CodeGeeX:由智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码,提升开发效率。 2. :一个带 Web 界面简单易用的声音克隆工具。可使用任何人类音色,将一段文字合成为使用该音色说话的声音,或者将一个声音使用该音色转换为另一个声音。 3. :一个开源的音频、音乐和语音生成整合工具包。 4. :一键部署私人 GPT/LLM 的聊天机器人。支持语音合成、多模态和可扩展的插件系统,可以联网、画图、爬虫等。 5. :能够利用爬虫,自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息,并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT,便可快速定制您的专属 GPT,打造个人知识库或者智能助理。 6. :给 AI 看一眼截屏,便能直接生成代码。该项目可借助 GPT4 Vision 的能力,直接给您将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS,并利用 DALLE 3 的图像生成能力,生成外观相似的图像。 7. :可在命令行终端,直接调用与展示各种大模型能力。实现了视频和照片编辑、系统配置更改、自动生成并运行 Demo 源码,AI 一对一聊天问答等功能。 需要注意的是,不同的开源 AI 工具在功能和适用场景上可能会有所不同,您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。
2025-01-20