如何把coze的agent发布到微信公众号上

要让 Agent 协作起来，可以参考以下方法： 1. 了解不同的产品设计模式：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）这 3 种模式，每种模式下人与 AI 的协作流程有所差异。其中 Embedding 模式人类完成大多数工作，Copilot 模式人类和 AI 协同工作，Agents 模式 AI 完成大多数工作。 2. 采用 Multiagent Collaboration 的方法：让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如作为产品经理，可将产品功能设计需求通过 Agents 拆解成多个独立任务，遵循不同工作流，生成初步结果后再修改完善。 3. 从原子能力层思考：抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 4. 重塑获取信息的方式：搜索引擎和基于大模型的聊天机器人的目标从根本上一致，可根据需求选择。 5. 注意多 Agent 模式中的设置：分为全局设置和节点设置。全局设置中更应注意角色定义和人物刻画，节点设置更关注单个智能体中要详细执行的逻辑。 6. 合理编排智能体：将智能体编排首尾相连，避免成为线性工作流。 7. 明确跳转模式和适用场景：单个 Agent 中两种跳转模式分别适用于通用和复杂的意图识别和跳转，一般场景下前者效果更好，后者适用更复杂的意图识别情景。同时，编排时应明确单个 Agent 的名称和适用场景，以便节点跳转模型更好地识别触发条件。

在人工智能领域中，AI Agent 的训练具有以下特点： 传统强化学习中，Agent 训练往往需大量样本和时间，且泛化能力不足。 为突破瓶颈，引入了迁移学习：通过促进不同任务间知识和经验迁移，减轻新任务学习负担，提升学习效率和性能，增强泛化能力，但当源任务与目标任务差异大时，可能无法发挥效果甚至出现负面迁移。 探索了元学习：核心是让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略，能利用已有知识和策略调整学习路径适应新任务，减少对大规模样本集依赖，但需要大量预训练和样本构建学习能力，使开发通用高效学习策略复杂艰巨。 时间：21 世纪初至今 特点：迁移学习是将一个任务学到的知识迁移到其他任务；元学习是学习如何学习，快速适应新任务。 技术：迁移学习如领域自适应；元学习如 MAML、MetaLearner LSTM。 优点：提高学习效率，适应新任务。 缺点：对源任务和目标任务的相似性有一定要求。 此外，智谱 AI 开源的语言模型中与 Agent 相关的有： AgentLM7B：提出了 AgentTuning 方法，开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct，基于上述利用 Llama2 微调而成，上下文 token 数为 4K。 AgentLM13B：上下文 token 数为 4K。 AgentLM70B：上下文 token 数为 8K。

Copilot 和 Agent 主要有以下区别： 1. 核心功能： Copilot 更像是辅助驾驶员，依赖人类指导和提示完成任务，功能局限于给定框架内。 Agent 像初级主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能根据目标自主规划处理流程并自我迭代调整。 2. 流程决策： Copilot 处理流程依赖人类确定，是静态的，参与更多在局部环节。 Agent 解决问题流程由 AI 自主确定，是动态的，能自行规划任务步骤并根据反馈调整流程。 3. 应用范围： Copilot 主要用于处理简单、特定任务，作为工具或助手存在，需要人类引导监督。 Agent 能够处理复杂、大型任务，并在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点： Copilot 主要依赖 LLM 性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 同样依赖 LLM 性能，开发重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。 此外，Agent 具备“决策权”，可自主处理问题，无需确认；Copilot 需要人类确认才能执行任务。业界普遍认为，Copilot 更适合各行业现有软件大厂，而 AI Agent 为创业公司提供了探索空间。

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态） 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体） 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。

AI Agent 是当前 AI 领域中较为热门的概念，被认为是大模型未来的主要发展方向之一。 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM（语言模型）或大模型。为其增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。目前行业中主要使用 langchain 框架，将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。例如，给大模型提供长期记忆，相当于给予一个数据库工具让其记录重要信息；规划和行动则是在大模型的 prompt 层进行逻辑设计，如将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 从产品角度，Agent 可以有不同的设定。比如是一个历史新闻探索向导，身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析，还可以为其设计背景故事使其更加生动。 在人工智能领域，Agent 智能代理是一种能够感知环境并根据感知信息做出决策以实现特定目标的系统，能够自动执行任务，如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。

AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一，其发展具有以下特点和阶段： 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中，AI Agent 并非一蹴而就，其发展可分为几个阶段，并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期，符号人工智能作为主导范式，以对符号逻辑的依赖著称，代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强，缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色，例如智能摘要能辅助快速筛选信息，自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面，每个人应根据自身情况找到适合的工具，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。

以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程： 画小二：通过 Coze 定制开发插件案例，包括创建智能体、添加插件等，还可发布到微信成为专职客服技能，并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集：包含保姆级教程，如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程：包括不同分享人的主题分享及流程安排，如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享，均有回放地址可供查看。

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮您自动回复用户的评论。若想快速上手，可参考视频。若还不了解 Coze 是什么，可参考文章。 安装 Coze Scraper： 通过应用商店安装： 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面，单击添加扩展程序。 本地安装： 1. 单击下载安装包，然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面，确认开发者模式处于打开状态。 4. 点击加载已解压的扩展程序，选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家——数据库使用教程： COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可以白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。 记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的一个记账应用，可以直接和 coze 说您今天的收入或者支出情况，coze 会自动记账，并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失。点击以下卡片体验记账管家。

以下是关于 Coze 工作流的教程信息： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带你入门 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（若没用过，可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。 扣子案例合集社区内容分享：

Coze 触发器的用法如下： 您可以为 Bot 设置触发器，使 Bot 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包括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有 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。Bot 提示词需通过自然语言设置，触发时提示词自动发送给 Bot，Bot 依此向用户发送提醒消息；调用插件需为触发器添加插件，触发时 Bot 调用插件获取结果并发送给用户；调用工作流需为触发器添加工作流，若有输入参数需传入值，触发时 Bot 调用工作流获取结果并发送给用户。 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：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。

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： 1. 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。 2. 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 3. 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： 1. 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）。 2. 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。 另外，还有胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。 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，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，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。

Coze 的智能体在适配区分不同用户方面，主要通过以下方式： 1. 角色定义：分为超级管理员和普通用户。超级管理员拥有管理整个系统的最高权限，负责项目的正常运作和维护。普通用户没有项目配置的权限也无法进入管理后台页。 2. 配置模式： 模式 A：Zion 默认智能体。选择此模式将直接使用 Zion 在 Coze 平台预配置的官方智能体，适用于测试。系统会自动填充相关信息，预设头像与昵称。若后续想自定义修改智能体的各种收费模式、前端展示，可在“管理后台”进行修改。 模式 B：用户自己的 Coze 智能体。选择此模式需要在“管理后台”页自行配置在 Coze 平台上获取的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥。 3. 数据库方面：数据库是 Coze 用来长久存放用户自己生成的数据的功能，单用户模式是自己记录自己的数据，多用户模式则相当于大家一起维护一份数据。在记账管家的应用中，需要注意区分单用户和多用户模式，避免用户互相编辑对方的数据。

以下是关于微信机器人的相关内容： 测试和重新配置 1. 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，此时表示已通。若未通过，可检查 config.json 文件中的配置，或直接跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 2. 为机器人设置不同的提示词，可返回“第三章，第 7 步”或“目录 4 里的第 17 步”，对双引号内的 value 部分进行更改。 3. 此后任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”，或者如果熟悉 linux 操作，也可通过重启进程的方式来重启服务。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录即可。 5. 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 帮助 如果遇到问题，可以先查询社区知识库，或者加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们（比如梦飞大佬，熊猫大侠）会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。 第一天教程：COW 部署 完成 1. 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，此时表示已通。 2. 若想设置提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 3. 此后任何更改，都需要重新打印登陆二维码才会生效。建议在多次重新登录后，在宝塔“首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”清理进程。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录即可。 5. 如果没有手机登录，可以使用夜神模拟器模拟手机登录。 6. 一个月内，不要上来就加好友、最好不要私聊聊天！ 7. 报错"wxsid"是因为微信未实名，实名即可。 8. Link AI 提供 100 个，合计 3500 万 GPT3.5 Token 的礼品码，可用于实现画图、搜索、识图等功能，COW 插件几乎都支持使用 LinkAI 平台。完成机器人搭建，机器人拉群里，可领兑换码。 9. 添加微信，拉您进机器人群，先行体验。 第四天教程：FastGPT 教学 功能使用教程 1. 积分系统：此项目因加入积分系统，只有积分用户才可发起 AI 对话，主管理员大号可对别人进行加减积分操作，使用方式：@用户 加 100，加字后边有空格。 2. 群聊推送：原版本只支持公众号信息推送，二开版本在内测中。大号在群里发送：开启推送，即可在此群开启推送服务。然后，大号在与小号的私聊中发送任意公众号卡片，小号可把信息转发到群聊中（目前仅支持公众号卡片）。 3. 小工具使用示例（部分）：其他功能，可发送 Help 查看使用方式。 登录失败 如果登录失败提示版本不对，执行以下步骤： 1. 下载文件，放到 NGCbot 文件夹里。 2. 打开微信，先不要登录，保持在扫码/登录页面。 3. 在文件夹空白处，shift + 鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”，然后输入相关命令，点击回车。 4. 然后，回到文件夹下，双击 main.py 。 5. 登录微信即可。 如果群满，加我，回复“机器人”拉您进机器人群，回复“人类群”拉您进人类群。

扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法： 1. 容器编排不运行： 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安，通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件（如果已经存在可以不用创建）。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务：systemctl restart docker。若仍无法解决，可继续排查。 2. 本地镜像的方法： 服务下载：服务的百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ；服务的夸克网盘地址：https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务：在宝塔操作面板中点击文件，选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像：选择 Docker 中选择本地镜像，然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录，如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效：需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容，再重新生成一次。 4. 知识库不更新：确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图，给的图片链接点进去有错误提示：查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后，手机登陆后，没有任何机器人的反应：配置有错错误，或者安装不对，根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题：COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力，可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去：按下图所示重启服务器之后就好了，重启时间可能会久，但一定会重启成功，请耐心等待。 此外，零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下： 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： Coze 相关配置： 创建 Coze API 令牌：进入到，点击左下角的扣子 API 选项，进入到 API 管理页面，点击 API 令牌，按照图示创建第一个 API 令牌，创建成功后保存好，因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID：去到要绑定的 AI Bot 的设计界面，在所在的链接里面记下 Bot ID，将 Bot 发布到 Bot as API 上。

以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤： 1. 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 工作流地址：https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件： 记得下载节点包，放进您的 node 文件夹里，这样工作流打开就不会爆红了！ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了！ 2. 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入即可。 组装&测试步骤： 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能：工作流、知识库。 【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。

在企业微信里接入 DeepSeek 的步骤如下： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。链接：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，在 AI 领域最为大众所熟知的应该是“豆包大模型”，这里就是源头） 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”，开通一下（这里是免费的）。若无提示则直接到第 5 步，点击确认接入。 5. 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”（我们刚才自己设置的命名）。重点来了：这个就是推理点的 ID，复制他放到你的微信里，发给自己保存一下。 7. 保存后再点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 了，就直接查看并复制。如果没有，则点击【创建 API key】。 9. 把复制好的内容，也放到自己微信里保存好。 至此，我们已经完成拿到了模型的密钥。接着，就可以去把它配置到网页聊天里使用。

以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. 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”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。

以下是关于将 AI 接入微信、钉钉聊天的相关信息： 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 作者为熊猫大侠，COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程： 。 可实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知：ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别在于需要接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： COW 全称 Chatgptonwechat，可在微信、飞书、钉钉等主流社交平台上实现对接各种大模型的功能。 在刚买的腾讯云服务器上通过 Docker 运行 COW，并将之前在极简未来平台创建的 API 信息填入其中。 使用 Docker 服务部署 COW 组件，宝塔面板可让技术小白以图形交互方式运维服务器，手动配置部署容器编排模板。

以下是 10 个关注量较多的优质 AI 公众号教学或资讯： 1. 超时空视角：提供 AI 资讯。 2. EverAI：在小红书、抖音、B 站等平台有教程及 AI 工具界面操作。 3. 猫叔个人公众号：AI 替代人类。 4. 小鱼干了：SD 喂饭达人，教程详细，案例丰富。 5. 白马少年：分享心得 blender，SD 出图练模型教程。 6. okingjo：lora 训练教程和心得。 7. 樊川：城市设计建筑大模型 IUrbanDesign。 8. 努力的五花肉：MJ 高手，热衷且擅长于 UI&UX 领域的内容创作与分享。 9. 文小言 APP 中的学习强国公文助手：可以帮助用户进行文汇检索，AI 公文书写，AI 公文润色等。 10. Recraft AI：提供多种样式的可选风格，对所有用户每日都有免费的试用点数，并允许对生成的图像进行商业使用。

以下是一些头部的 AI 公众号： 超时空视角 赛博禅心 302.AI 产研负责人（产品官网：https://302.ai ） 01Founder（小红书：2205271258，公众号：01Founder，即刻：Max_means_best，微信：Max_Deze） 和 AI 一起进化（公众号：kaixindelele） 星际码仔（公众号：星际码仔） AI 大同学（微抖红手：AI 大同学，2 年老站能不更新就不更新：https://openai.mbmzone.com/mbmgpt/ ） PlayWithAI（小红书：PlayWithAI） 少女的 AI 大冒险（公众号：少女的 AI 大冒险）

以下是为您推荐的一些 AI 相关的优质公众号： 超时空视角 麦橘 麦乐园 MAILAND 𝐦𝐚𝐣𝐢𝐜𝐌𝐈𝐗 模型的作者 orange Web3 天空之城 Ragnar 瑞哥那 海辛 三思 INDIGO TALK 云中江树 陈财猫 阿文

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 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。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 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。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是一些适合写公众号文章的 AI 工具： 1. Perplexity.AI：具有强大的搜索功能，可通过输入具体的 Prompt 快速获取相关资讯。启用 Pro 功能能获得更专业深入的结果，每天有一定次数免费使用，常使用可考虑开通会员。获取搜索结果后，可点击拷贝按钮获取引用和来源链接。 2. Bing 搜索引擎：具备联网搜索功能，能帮助快速搜集大量资料。 3. Kimi：由月之暗面开发的 AI 会话助手，具备读取网页内容并生成一定内容的能力，但阅读能力有一定限制，可分批次提供资料。 此外，了解 AI 工作流对写公众号文章也有帮助。工作流即工作流程，比如写公众号文章可拆分为选题、初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤。AI 工作流是将 AI 工具引入到这些工作环节中提效，每个步骤选择适合的 AI 工具能提升文章从选题到发布的全流程效率。