药品零售上市企业如何接入DeepSeek？应用场景有哪些？

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 秘方是硅谷味儿的： 不是“中国式创新”的产物，不能简单地将其比喻成“AI 界的拼多多”或认为其秘方只是多快好省。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发轰动。 是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，未来发展充满未知但值得期待。 3. 关于提示词 HiDeepSeek： 效果对比：可通过 Coze 做小测试进行对比。 使用方法：包括搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”、发送装有提示词的代码、阅读开场白后正式开始对话等步骤。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件以减轻调试负担，实现联网和深度思考功能，优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定等。 完整提示词：v 1.3。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。

以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。

以下是关于 DeepSeek 在临床医疗方面的使用手册： 使用案例： 借助 AI 分析好的文章： 找出最喜欢的文章，投喂给 deepseek R1（适合大多数有推理模型的 AI）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 让 AI 对自己写的文章点评：“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 根据文章内容对作者心理侧写：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 提升 DeepSeek 能力的方法： 用 Coze 做效果对比测试。 使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 特别鸣谢： 李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向。 Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源。 Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手。

DeepSeek 与普通的 AI 大模型相比具有以下优势： 1. 强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。 2. 以仅 27 分之一的成本实现卓越表现，挑战了高价闭源模型的传统观念。 3. 创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现，或将引领 AGI 的新方向。 4. 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。 5. 其深度思考版本 DeepSeek R1 属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量。 6. 在中国 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。

DeepSeek 相比普通的 AI 大模型具有以下优势： 1. 强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。 2. 以仅 27 分之一的成本实现卓越表现，挑战了高价闭源模型的传统观念。 3. 创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现，或将引领 AGI 的新方向。 4. 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。 5. 在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。在推理过程中，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量，模拟人类的深度思考。

以下是与 Deepseek 高效对话的五个黄金法则： 1. 像教实习生：别指望它读心术，要给明确“操作手册”。 亮身份（就像相亲自我介绍）：说清角色（新人/专家）、处境（紧急任务/长期规划）、特殊需求（老板的喜好/公司制度）。例如，错误示范是“帮我写个方案”，正确示范是“我是刚入职的行政专员，要给 50 人团队策划元旦团建，预算人均 200 元”。 派任务（像教小朋友做家务）：明确要做什么、范围多大、重点在哪、要几个结果。例如，错误示范是“分析下市场”，正确示范是“请对比蜜雪冰城和茶百道最近 3 个月的新品策略，找出年轻人最爱的 3 个创新点”。 立规矩（像点菜提要求）：包括时间限制、资源条件、雷区预警、特殊偏好。例如，请 AI 当健身教练，正确示范是“我是 996 上班族，每天最多锻炼 30 分钟，家里只有瑜伽垫，帮我制定减脂计划，不要深蹲伤膝盖”。 定格式（像下单选规格）：根据需求选择文档类（PPT 页数、报告部分）、数据类（表格或图表）、创意类（小红书风格或知乎体）等格式。例如，做会议纪要，正确示范是“用表格呈现，左边列讨论主题，右边分决策事项/负责人/截止时间三栏，最后用红色标出待确认事项”。 2. 像拼乐高：复杂任务拆成小模块，逐个击破。 3. 像打乒乓球：有来有往多回合，好答案都是改出来的。 4. 下次和 AI 对话前，先花 30 秒填这个 checklist： 我说清自己身份了吗？ 任务目标够具体吗？ 特殊要求列全了吗？ 要什么格式交代了吗？ 留好修改的余地了吗？ 5. 一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向；Thinking Claude 是项目最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 掌握这套方法，您会突然发现：原来 AI 这么听话！从此刻开始，告别无效对话，让您的每个问题都换来实实在在的干货。

目前微信尚未直接接入 DeepSeek。但学而思已表示将接入 DeepSeek“深度思考模式”，预计在 2 月内陆续于相关机型上线；钉钉已经全面接入 DeepSeek 系列模型；扣子现已支持满血版 Deepseek 全家桶，R1 模型现支持所有用户免费体验，每个用户每日限 20 条对话。 如果您想使用 DeepSeek，可按以下步骤操作： 1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 关于 DeepSeek 提示词的设计思路： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻调试负担。 2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。 完整提示词版本为 v 1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】在前期为其提供了很多思考方向，以及 Thinking Claude（这个项目是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源）和 Claude 3.5 Sonnet（最得力的助手）。 如有任何问题请联系后台，电子邮箱：alolg@163.com

要将 DeepSeek 接入到飞书工作台，您可以参考以下步骤： 1. 访问 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 此外，还有以下相关内容供您参考： 1. 韦恩提供的联网版接入方式： 拥有扣子专业版账号，如果是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 2. Yeadon 提供的环境配置指南： DeepSeek 平台设置：首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 是有赠送额度，如果没有赠送的余额，可以选择去充值，支持美元和人民币两种结算方式，以及各种个性化的充值方式，创建一个 API key，注意，API key 只会出现一次请及时保存下来。 设置代码编辑器：下载 cursor（https://www.cursor.com/），或者 vscode（https://code.visualstudio.com/），以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline，安装完后，打开三角箭头，选中 RooCline，并点击齿轮，进入设置，依次设置。配置基本参数：API Provider 选择 DeepSeek，API Key 填入已创建的 key，模型选择 DeepSeekreasoner，语言偏好设置。记得把 HighRisk 选项都打开，最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词。

以下是关于在飞书中接入 DeepSeek 的相关信息： 学而思表示将接入 DeepSeek“深度思考模式”，预计将在 2 月内陆续于相关机型上线。 钉钉已经全面接入 DeepSeek 系列模型。 在飞书多维表格上调用 DeepSeek 的自定义 AI（DeepSeek 版）链接为：https://bytedance.larkoffice.com/base/extension/replit_3f6c0f185eac23fb ，支持 DeepSeek R1、V3 模型，支持 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。 接入 DeepSeek 的步骤： 1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。

要将 AI 接入微信，有以下几种方式： 1. 全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手： 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。 搭建 ，这是一个知识库问答系统，可将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，搭建完此系统也有问答界面可用。 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 2. Yaki：GPT/MJ 接入微信： 四、接入 Midjourney 部分需要注意：如果在/root/chatgptonwechat 中的 config.json 中更改了出发条件，要按照触发条件编写第一个字，如果没有修改，默认是画触发。私聊中无需@机器人即可使用，群聊中需要@机器人触发。 3. Dify 接入企业微信： 在 Dify 的官网，有以下步骤： 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，可以选择源码部署或 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

Coze 平台的 bot 能接入飞书的文档作为知识库使用。具体情况如下： 创建知识库时可使用手动清洗数据，也可参考自动清洗数据的相关课程。手动清洗数据能提高数据准确性。 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可选择飞书文档、自定义等进行操作，还能编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容以提高训练数据准确度，比如对于画小二课程，要按章节进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 Coze 的知识库功能支持上传和存储外部知识内容，包括从本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据，并提供多样化的检索能力，能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识不足的情况，提升回复准确性。 当 Coze 接入飞书后，能将 AI 技术集成到个人的生产力体系中，用户可将自己的知识数据上传构建个人知识库，开发 bot 并部署到个人订阅号上与粉丝互动。

要将 Coze 智能体接入微信，可参考以下步骤： 1. 技术实现原理： 登录宝塔面板，在其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。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 项目模板代码示例如下：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。 现实运行成功。 点击容器后，可以看到运行的是两个服务，因为接口文档中启动了两个服务。 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 这个界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到 WeChat login success，就成功将 Bot 接入微信中了。 2. 创建扣子的令牌： 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”。 名称：给令牌起一个名字。 过期时间：为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间：可以是个人空间、也可以选择团队空间。 权限：勾选所有权限。 要保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，比如计划将画小二智能小助手接入到微信群中。点击对应的机器人进入机器人编辑界面。在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：然后再点击右上角发布。这里会发现多了一个 Bot as API，意思就是自己定义的 API 发布取到了。勾选 Bot as API，确定应用已经成功授权 Bot as API。 4. 绑定微信： 需要提前准备一个闲置的微信，因为这种方法是非官方接口，有可能微信号会受到官方限制，用一个闲置微信。 点击容器，可以看到运行的是两个服务，这是因为接口文档中启动了两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 这个界面不会实时数显，为了验证是否成功，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，就能看到 WeChat login success，就是提示微信登录成功的意思。 为了确保微信是否实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”。如果显示“wechat login seccess"则表示微信正常登录中。 5. 效果测试：把绑定的微信号拉到群里或者单独对话，如视频所示就可以激活对话了，训练的数据越好，对话效果越好。个人微信对话和微信群对话效果演示：

在个人应用场景下，最新的产品包括以下方面： 个人实操案例： 产品使用场景：为本篇文章配图，通过不同提示词生成搞笑图片等。 产品开发场景：搭建 AI 访谈 bot，以了解做 AI 朋友的访谈意愿和产出内容质量水平；对内容推荐机制感兴趣，希望 bot 具备内容推荐能力。实现方案有简单和复杂之分，复杂方案需考虑用户识别、记录存储入库可查看等问题，在扣子搭建 bot 时存在工作流触发不成功导致访谈记录未成功存储入库的情况。由于要发布到公众号作为订阅号助手，目前部署的是扣子版本，回复关键词【元器】可体验元器版本。 AIGC 落地应用： 筛选出 5 大应用场景、17 个细分方向、40+大模型案例。 使用场景分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向。 产品形态分为插件（Chat GPT/Chrome 等）、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。

以下是关于根据文字和场景描述生成图文的方法： 对于儿童绘本制作： 描述故事场景：利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事，分为场景 1/2/3/...，用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如，故事名《Lily 的奇妙之旅》，场景 1 是“Lily 来到一个阳光明媚的森林，跳过清澈的小溪，愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊，她们成为了旅伴。” 生成场景图片：确定 prompt，包括场景和风格（一套绘本中风格词语不要改变）。为了使得熊和人物有更好的互动感，生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 是“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。抠图时，由于只需要得到一张场景图像，使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选，在提示词中完全删除 Lily 的描述词，依次得到各个场景的图像。 对于将小说做成视频： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 此外，还有一些创意工具的操作指引： 文生图：仅需输入文本描述，即可一键生成图片素材。操作指引为输入文本描述（关键词或场景描述等）——选择模型（注意 FLUX 模型不可商用）————开始生成——下载。 AI 翻译：支持多语种文本翻译，翻译结果实时准确。操作指引为输入原始文本——选择翻译的目标语言——开始生成。 TikTok 风格数字人：适配 TikTok 媒体平台的数字人形象上线，100+数字人模板可供选择。操作指引为输入口播文案——选择数字人角色——点击开始生成，视频默认输出语言和输入文案语言保持一致，默认尺寸为 9:16 竖版。 多场景数字人口播配音：支持生成不同场景下（室内、户外、站姿、坐姿等）的数字人口播视频。操作指引为输入口播文案——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成，视频默认输出语言和输入文案语言保持一致。 音频驱动多场景数字人：支持音频和场景数字人一键合成，快速生成数字人口播视频。操作指引为上传音频链接——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成，音频文件支持 MP3 和 WAV 格式，文件大小上限 5M。

在多人物场景中保证人物一致性可以参考以下方法： 1. 在使用 Midjourney 出图时，多角色情况下，放弃参考角色（cref 提示），只用参考风格（sref 提示）。这样的好处是不会出现奇怪的组合，坏处是出图较随机。 2. 多用局部重绘，虽然具有随机性，但多试几次能得到一致性较好的图。 3. 出图时先只出一个主要角色和场景。当出现多角色场景时，把其他角色抠图粘贴过来。比如老虎向兔子认错的场景，若兔子和老虎不一致，可先出稳定的老虎，再粘贴兔子以保证一致性。 4. 按照“三个确定”的 SOP 处理： 确定画面元素：优先出一张图，保证风格、构图样式及人物角色。 确定前后图的构图风格：出第二张图时，将第二张图提示词描述后加入第一张图的构图风格（iw 参数）。 确定图片角色一致性：在保证构图风格没问题的基础上，保证人物一致性。先保证构图再确认角色一致性，因为 MJ 在重绘时，将角色在镜头中的位置挪动处理较难，固定位置重绘局部内容相对容易，若先保证人物内容，会很依赖 MJ 抽卡，随机性大。

以下是为您推荐的用 AI 完成英语讲历史短视频的工具和制作流程： 制作流程： 1. 内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析历史内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成描述：根据历史内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将英语讲解文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 工具推荐： 1. 图像生成工具：Stable Diffusion、Midjourney。 2. 视频编辑软件：Clipfly、VEED.IO。 3. AI 配音工具：Adobe Firefly。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些主流的 Agent 开发方案，并从功能性、开发难易程度、适用场景进行对比： 1. Coze： 功能性：集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 开发难易程度：相对较易。 适用场景：适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 2. Microsoft 的 Copilot Studio： 功能性：外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，部署到各种渠道。 开发难易程度：适中。 适用场景：适用于多种场景。 3. 文心智能体： 功能性：基于文心大模型，支持开发者打造产品能力。 开发难易程度：适中。 适用场景：多种场景。 4. MindOS 的 Agent 平台： 功能性：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，访问第三方数据和服务或执行工作流。 开发难易程度：适中。 适用场景：多种场景。 5. 斑头雁： 功能性：基于企业知识库构建专属 AI Agent，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 开发难易程度：相对较易。 适用场景：客服、营销、销售等。 6. 钉钉 AI 超级助理： 功能性：依托钉钉优势，提供环境感知和记忆功能，在高频工作场景表现出色。 开发难易程度：适中。 适用场景：销售、客服、行程安排等。 Copilot 和 Agent 的区别： 1. 核心功能： Copilot：辅助驾驶员，更多依赖人类指导和提示，功能局限于给定框架。 Agent：主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能自主规划和调整处理流程。 2. 流程决策： Copilot：依赖人类确定的静态流程，参与局部环节。 Agent：自主确定动态流程，能自行规划和调整任务步骤。 3. 应用范围： Copilot：主要处理简单、特定任务，作为工具或助手。 Agent：能处理复杂、大型任务，在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点： Copilot：依赖 LLM 性能，重点在于 Prompt Engineering。 Agent：依赖 LLM 性能，重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况分为 3 个步骤： 1. 规划： 制定任务关键方法。 总结任务目标与执行形式。 分解任务为子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计子任务执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定节点逻辑关系。 详细配置子任务节点，验证可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别卡点。 反复测试和迭代，优化至达到预期水平。

AI 智能体是一种能够自主感知和行动的系统，类似于 AI 机器人小助手。 其作用在于能够弥补大模型的不足，例如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。 主要运用场景包括： 1. 私有领域知识问答：准备好相关知识库文件，创建私有领域知识问答应用，如公司制度、人员信息等方面。 2. 个性化聊天机器人：提供长期记忆功能，保存关键历史对话信息，集成夸克搜索和图像生成等插件，提供个性化聊天体验。 3. 智能助手：引入 RAG（检索增强生成）能力、长期记忆和自定义插件等功能，帮助提升工作效率，如处理邮件、撰写周报等。 在其他领域也有重要应用，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节智能家居设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：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：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及定义目标、设计感知系统、定义决策机制、设计行动系统以及学习与优化等步骤。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，其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。

AI 在医疗药品零售领域有着多方面的应用前景： 1. 药品推荐系统 利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理 通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询 借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手 基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析 AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控 通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯 利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。