智能体教程

很抱歉，目前知识库中没有关于“Python 机器学习基础教程”的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导方向。 首先，学习 Python 机器学习需要掌握 Python 编程语言的基础知识，包括数据类型、控制结构、函数等。 其次，了解常见的机器学习概念和算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等。 然后，学习使用相关的 Python 库，如 Scikitlearn，它提供了丰富的机器学习工具和函数。 您可以通过在线课程、书籍、官方文档等多种资源来深入学习 Python 机器学习。

以下是为新手提供的 AI 学习教程： 1. 动效画板新手教程：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/XRyXwTeGniGKcqkFsPVcJKZ0nTd 2. Prompt 新手学习指南： 第一步：拥有一个大模型帐号，至少熟悉与之对话的方式。推荐： 第二步：阅读 OpenAI 的官方文档，包括 3. 新手学习 AI 的总体步骤： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系，浏览入门文章。 开始学习之旅：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。可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后进行实践，尝试使用各种产品创作作品，在知识库分享实践成果。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。

以下是一些与吴恩达大模型相关的教程和资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版等。 提示工程指南： 地址： 简介：基于对大语言模型的兴趣编写的全新提示工程指南，介绍了相关论文研究等。 LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：由两位 LLM 创业者维护的 Langchain 中文文档。 LLM 九层妖塔： 地址： 简介：包含 ChatGLM 等实战与经验。 目录：吴恩达讲 Prompt https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki Coze 复刻：吴恩达开源的 AI 翻译项目 复刻步骤：包括配置反思优化的提示词、结合反思优化建议再次翻译、选择输出方式等。 大语言模型分为基础 LLM 和指令微调 LLM 两类。基础 LLM 经过训练可根据文本预测下一个词，指令微调 LLM 经过训练能遵循指令，为让系统更有帮助并遵循指令，通常会使用人类反馈强化学习（RLHF）技术优化。提示的关键原则包括尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”，给大模型思考的时间以及足够的时间去完成任务。

以下是关于 Cursor 的使用教程： 1. 中文教程网站： 网站：，提供中文教程，帮助您更好地掌握 Cursor 的使用方法，适合想深入了解和学习的用户。 2. 张梦飞的 0 编程基础入门极简使用指南： 下载 Cursor： 注册账号，可用邮箱（如 google、github、163、qq 邮箱）直接登录，接受二维码登录。 安装中文包插件。 在设置中 Rule for AI 配置。 按 ctrl/cmd+i 输入需求，例如：帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩。 3. 其他相关工具和步骤： 对于做 2048 游戏，可使用任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 使用 Cursor 不用下载上一步中的 Pycharm，网址：，通过对话获得代码，指令更详细效果更好。 Deepseek（新手推荐）：网址：，方便国内访问，网页登录便捷，目前完全免费。 通义灵码：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”安装（目前免费）。 JetBrains 自身的助手插件：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 还有 Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 无影的晓颖 AI 助手在云栖大会上有过使用，内置在云电脑里，使用较流畅。

以下是 Flux 的 Lora 模型训练教程： 1. 模型准备： 下载所需模型，如 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意： 不使用时模型存放位置随意，只要知晓路径，后续会引用。 训练建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 2. 下载训练脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 3. 训练步骤： 进入厚德云模型训练数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 步骤一·创建数据集： 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以提前将图片和标签打包成 zip 上传，zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，如图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。也可以一张一张单独上传照片。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练： 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 4. 低配置方案： 开源社区对低配置方案进行了优化，NF4 来自 controlnet 的作者，GGUF 则包含多个版本可以使用。 NF4 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors ，放置在 ComfyUI/models/checkpoint/中（不像其他 Flux 模型那样放置在 UNET 中），NF4 配套节点插件：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git GGUF 模型下载：Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main ，GGUF 配套节点插件：GGUF 节点包：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 。 值得一提的是在最新版本的 ComfyUI 中 GGUF 的节点插件可以在 Manager 管理器中搜到下载安装，NF4 的配套节点插件则搜不到。 注意使用精度优化的低配模型的话，工作流和原版是不一样的。此处没有专门列举。 自己改的话就是把上面官方的 fp8 的工作流，只需把底模的节点换成 NF4 的或者 GUFF 的即可。 相关生态发展很快，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设非常速度，以及字节最近发布的 Flux Hyper lora 是为了 8 步快速生图。

以下是 Dify 的使用教程： 1. 构建知识库： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，并进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好的描述。 配置索引方式：Dify 提供三种索引方式，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行优化和迭代，定期更新知识库。 2. 部署网站： 云服务版本：直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版：开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。部署前提条件为 2 核 4G 云服务器一台。 3. 接入企业微信： 创建聊天助手应用：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。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可选择源码部署或 Docker 部署。 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。 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。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

目前，在一些平台创建智能体有变现的可能性，例如字节的扣子平台。在扣子平台上，无论是否具备编程基础，都能迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上。 然而，需要注意的是，无论是国内还是国外的大多数智能体平台都存在一些问题。比如，对于应用开发者没有付费支持，对于插件提供者没有 API 费用支持。这导致很多精心钻研和打磨出来的智能体难以免费开放。 要实现智能体的商业化变现，除了设计一整套商业化产品这种高风险方式外，卡密验证的方式是一种较简单的模式，即用户输入卡密来使用智能体或核心插件。

AI 智能体在以下方面有重要应用和发展： 1. 在品牌卖点提炼中： 可搭建智能体作为引导型助手，帮助提炼品牌卖点。 但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如 AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、曾使用的营销手段、在新渠道的期望结果等了解程度接近于 0。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值信息和模式、拥有大量训练数据可输出更全面相关信息、理解用户提供内容并按正确结构梳理有效输出。 引导型助手更适合成为灵感提问助手，在寻找卖点思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 企业自动化方面： 生成式 AI 应用有三个核心用例与强大的产品市场契合度：搜索、合成和生成。 领先的应用程序构建商正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。 未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块，但当前的 LLM 应用程序和智能体还未达到。 如流行的 RAG 架构不是智能体式的，一些设计支持工具使用，但应用程序的步骤仍由代码预先确定。 当将 LLM 置于应用程序的控制流中让其动态决定行动、使用工具等时，智能体出现。 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型：决策智能体、轨道智能体、通用人工智能体。

以下是为您介绍的 AI 智能图像生成软件： 1. Imagen 3： 功能点： 根据用户输入的 Prompt 生成图像。 能自动拆解用户输入的 Prompt，并提供下拉框选项。 提供自动联想功能，帮助用户选择更合适的词汇。 优势： 无需排队，用户可直接使用。 免费使用。 交互人性化，如自动联想和下拉框选项。 具有较好的语义理解能力，能生成符合描述的图像。 灵活性强，用户可根据自动联想调整 Prompt 生成不同图像。 2. 好用的图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，将上传的照片转换为芭比风格，效果好。 3. 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片： 流程： 获取 Logo 图片的描述。 根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词。 将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。

以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容： 场景应用： 医疗领域：如利用 AI 技术预测蛋白质结构，加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域：通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战： 可能产生新的风险，如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题，需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。

人工智能（AI）的应用场景广泛，涵盖以下多个领域： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 识别和阻止欺诈行为，降低风险。 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 分析市场数据，辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 实现动态定价。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业： 预测机器故障，避免停机。 检测产品缺陷，提高质量。 优化供应链，提高效率和降低成本。 控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 此外，AI 绘画在以下场景也有应用： 广告设计：快速生成创意概念图，为广告策划提供灵感和初稿。 游戏开发：创建游戏场景、角色形象，提高开发效率。 影视制作：辅助生成特效场景、概念设计。 建筑设计：帮助构想建筑外观和内部布局。

以下是关于智能体搭建的相关知识： 智谱 BigModel 共学营第二期：把你的微信变成超级 AI 助理 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台：https://bigmodel.cn/ 新注册用户，注册即送 2000 万 Tokens 充值/购买多种模型的低价福利资源包 直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay 语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ 多模态资源包： 多模态资源包： 所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 共学营报名赠送资源包 2. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 3. 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑，完成一个简单智能体的搭建，此智能体完成以下功能： 小众打卡地——优秀创作者奖 1. 智能体基本信息 名称：小众打卡地 链接：https://tbox.alipay.com/pro/share/202412APCyNn00194489?platform=WebService 2. 基本功能介绍：小众打卡地推荐，输入一个旅游目的地地点城市，给您推荐 3 个小众打卡地小红书类文案，适合分享或旅游参考，还有精美的旅行地配图。 3. 智能体核心价值 为用户发掘非大众化的特色景点，避开人流 提供个性化的旅行建议，并且有目的地的图片参考 帮助用户快速获取高质量的旅行参考信息 提供小红书文案，也适合发小红书 4. 智能体效果 输入一个目的地后，等待一小段时间，即可获得带图文案。从手机支付宝小程序更加方便，可以一键复制后获取。 5. 智能体搭建思路重点 录入了小红书的相关文案参考知识库 通过文本模型组成搜索词进行搜索，从搜索到的所有网页链接中，通过代码节点提取相关的 url 用代码节点滤除需要安全认证的网站，包括挑选一些非周边城市攻略推荐，并且尽量检查“小众”或“冷门” 通过 url 网页正文后，提取相关的小众地点输出，同时通过代码进行打卡点的字符串输出用于后续节点运用 根据需要搜索的小众旅行地进行图片搜索。此处代码节点随机提取一条图片的 url，注意此处在调试过程中发现有些图片搜索后的 url 打卡图片会失效，代码节点将部分失效的网站进行了过滤 最后的文案输出，非常适合小红书文案和旅行发布参考 智能体在品牌卖点提炼中的应用 1. 确定智能体的结构 按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。 2. 搭建完整智能体 以品牌卖点提炼六步法为核心的流程，将其他的分析助手加入工作流中，包括： 品牌卖点定义与分类助手 品牌卖点提炼六步法 STP 市场分析助手 用户画像分析助手 触点收集助手 同时还包括一些结构中没有体现，但是在后续的品牌卖点应用过程中有效的分析工具： 用户需求分析的 KANO 助手 营销六层转化漏斗分析 超级转化率六要素