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创建智能体

Answer

创建智能体的步骤如下：

  1. 使用单 Agent 对话流模式：
    • 点击创建新的对话流，并与智能体关联。
    • 在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。
    • 使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。
  2. 测试：
    • 找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。
    • 回到智能体的编排页面进行测试，确保对话流执行成功。
  3. 发布：
    • 点击发布，选择多维表格，然后进行配置。
    • 输出类型选文本，输入类型选择字段选择器。
    • 完善上架信息，填写表格，发布范围可选仅自己可用以加快审核。
    • 提交上架信息，返回配置界面显示已完成，即可完成最终提交。

另外，创建智能体还包括以下方式：

  1. 打开扣子官网（https://www.coze.cn/），“画小二智能小助手”Coze 商店体验地址（https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00），点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手，并设置提示词。
  2. 创建一个智能体，输入人设等信息，放上相关工作流。但注意工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是个人 token 时，不能直接发布，可将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 api_token 再发布。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Coze应用+多维表格的高速数据分析

第一步，要创建一个智能体，使用单Agent对话流模式，[heading4]编排对话流[content]点击创建一个新的对话流（记得要和智能体关联），编排如下：这个工作流没有什么特别需要注意的地方，两个小红书插件，大家可以在插件市场找到。按着配置，（cookie如何找？教程暴多），在获取笔记详情节点和笔记评论节点，分别配置cookie，note_link使用开始节点的USER_INPUT然后，我们会使用代码节点，将两个插件获取的结果进行一次数据处理（代码节点通常都会在这个场景下出现）。具体代码如下：在这里要注意代码节点输出的配置格式。工作流的结束节点，选择使用代码的返回数据。配置如下[heading4]测试[content]最后一步，测试。找到一篇小红书笔记，然后，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，当你看到数据，那就是成功了。回到智能体的编排页面，同样的方式，也测试一下。确保对话流执行成功。[heading4]发布[content]接下来是最重要的步骤：发布！点发布后，只选择多维表格，然后，点配置点击后，会打开配置页面。1.是输出类型（选文本就行了）2.是输入类型，切记要选择字段选择器1.要去完善上架信息。填个表格。表格本身没什么特点，在选发布范围的时候，可以选仅自己可用，否则审核时间就比较慢！提交上架信息后，返回配置界面会显示已完成！那么，就可以完成最终的提交了。嗯，配置比写工作流还烦！

【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档

打开扣子官网：https://www.coze.cn/“画小二智能小助手”Coze商店体验地址：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00点击创建Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手。提示词区、插件区和调试区[heading2]2、提示词设置[content]设置画小二助手的提示词提示词

五津: DeepSeek+扣子：1分钟生成小红书爆款单词视频

创建一个智能体，输入人设等信息，放上刚才创建的2个工作流。配置完成后，就可以测试了~[heading1]千万不要直接发布！！！[content]工作流2中【所有视频片段拼接】节点使用的插件api_token填的是你的token，其他人调用这个工作流会直接消耗你的money，所以不能直接发布。你可以将api_token作为工作流2最开始的输入，用户自己购买后，输入api_token就可以使用，然后再发布。看到这里，说明你离做出来就差一步行动了，期待看到你的成果！我是五津：C端新闻、视频产品经理，2025 AI春晚节目统筹&共创者，我的微信是：wdwxhs0100，欢迎来聊~我的公众号是【宝藏智能体club】

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以下是关于本地部署的 AI 模型制作智能体的相关信息： 阿里云百炼满血版 DeepSeek： 1. 开通满血版 R1 模型：在模型广场找到 DeepSeekR1 并进行授权。每个人会免费获得 100 万额度，过期未用则浪费。此模型由阿里云自主部署，并做了推理优化，性能强于多数本地部署版本。 2. 应用开发：新增模板，可从模板学习应用搭建。 3. 联网搜索：配置简单方便，结合 Deepseekr1 更强大，如搜索天气时会多方验证。 4. 新鲜的动态 few shot：可用于对模型某些表现不佳、易出幻觉的任务通过 prompt training 强行修正。 5. 工作流：用工作流让不同模型在同一任务创作。 行业变革中的智能体相关： Anthropic 的 Claude 3 拥有三个版本，最大规模的 Opus 适合复杂推理与自动化任务计划，其次的 Sonnet 适合个人助理及内容快速分析，如智能体任务，最快最便宜的 Haiku 可执行快速翻译、客服对话等任务。Meta、微软、Google、Apple 等均有可适配到移动终端上运行的开源模型。边缘算力竞争中，Apple、Google、高通等在终端占有量和芯片方面具有优势，PC 级别终端因智能集成复兴，未来可能有家用和办公用“智能体”终端诞生，Tesla EV 也在相关量级之上。 自制软件和赤脚开发者中的智能体相关： 大型语言模型可表现为智能体，能制定计划和决策以实现设定目标，可访问外部工具、数据库长期记忆等，并模仿逻辑思维模式。语言模型和智能体已部署到帮助专业开发人员的工具中，如 GitHub Copilot、Cursor 和 Replit，能读写代码、调试、创建文档和编写测试，使用此类工具可提高开发人员完成任务的速度。
2025-02-27
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2025-02-27
如何用扣子搭建自己的智能体
用扣子搭建自己的智能体可以参考以下步骤： 1. 创建智能体： 输入智能体的人设等信息。 为智能体起一个名称。 写一段智能体的简单介绍，介绍越详细越好，系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 配置工作流： 放上创建的工作流。 对于工作流中的特定节点，如【所有视频片段拼接】，注意插件 api_token 的使用，避免直接发布导致消耗个人费用，可以将其作为工作流的输入，让用户自行购买后输入使用。 3. 测试与发布： 配置完成后进行测试。 确认无误后再发布。 扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 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供用户交互聊天。同时，像菠萝作词家这样的智能体，是专为特定需求设计的，能够帮助解决相关领域的问题。
2025-02-27
一个智能脚本的智能体提示词应该怎么写
以下是关于智能体提示词的相关内容： 对于儿童寓意故事创作者智能体，比如“此地无银三百两”的故事，描述了张三藏银并留下纸条，被隔壁王二发现并偷走银子的情节。 又如“熟能生巧”的故事，讲述了山海关题字中店小二用独特方式写出绝妙“一”字的经过。 在创建 Coze 智能体时，工作流中的每个节点有不同的细节。“开始”节点有 4 个输入变量，分别为 idea_txt（主题观点）、left_to_txt（画面左上角的文字）、right_to_txt（画面右上角的文字）、img_prmpot（画面中间图片生成提示词），且变量名称要与智能体中提示词的变量对应一致。“大模型”节点使用 DeepSeek R1 模型，提示词要求不复杂，说出需求即可。“文本”节点是为了将文案分句，可按“句号”分句，具体根据文案格式选择不同方式。“图像生成”节点使用官方插件，模型选“LOGO 设计”，若生成全景图，此插件效果可能不佳，建议选其他插件。“抠图节点”用于对上一节点生成的图片进行抠图。 总之，写智能体提示词要根据具体的应用场景和需求来确定，明确输入变量和模型要求等。
2025-02-27
什么是智能体
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常借助传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达成目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用等。 简单理解，智能体就像 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。例如在 C 端，有社交方向的应用，用户注册后先创建自己的 Agent，让其与他人的 Agent 聊天，然后真人介入；在 B 端，帮助商家搭建 Agent。
2025-02-27
搭建能符合客户需求的智能体的核心技能是什么？
搭建能符合客户需求的智能体的核心技能包括以下方面： 1. 确定智能体的结构：按照市场营销逻辑组织，如以品牌卖点提炼六步法为核心流程，并将其他分析助手加入工作流，包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等，同时还可运用一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 2. 具备多种相关要素：如技能、模块、环节、要素、脚本、模板、插件、函数等。 3. 图像流搭建： 创建第一个图像流，为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义，熟悉智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具等。 根据需求进行图像流设计，如生成海报功能，包括对输入故事的提示词优化和生图大模型的运用等。 测试图像流。 此外，好的模板应具有切口小、刚需、可拓展性（方便 DIY）等特征，尽量满足真实工作场景中的真实需求。
2025-02-27
目前市面上有哪些ai可以实现免费创建并训练大模型，以满足个人需求
目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径： 1. 免费云服务器： 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器，如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口： 阿里的接口，创建 API key 即可。 也有免费接口，但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外，关于大模型的相关知识： 1. 架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点： 预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-26
如何更好的创建提示词
以下是关于如何更好创建提示词的相关内容： 创建提示词是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：简洁明了，避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 此外，不同的工具和场景中创建提示词还有一些特定要点： 在星流一站式 AI 设计工具中： 输入语言方面，通用大模型与部分基础模型使用自然语言，部分基础模型使用单个词组，支持中英文输入。 写好提示词要做到内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 在文本补全（Text completion）中： 遵循展示和告诉、提供高质量数据、检查设置这三个基本准则。 故障排除时，需明确生成的预期结果、提供足够示例、检查示例有无错误、正确使用温度和 top_p。 希望这些内容能帮助您更好地创建提示词。
2025-02-25
怎样分析一篇PDF文档中的信息并创建问答对，将问答对按行输出到多维表格？
以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：
2025-02-25
请问如何创建AI智能体
创建 AI 智能体通常可以参考以下步骤： 1. 了解相关概念：AI 智能体是拥有各项能力的“打工人”，能帮助我们做特定的事情。它包含自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力完成复杂工作。 2. 选择平台：如字节的扣子（Coze），其是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 3. 具体创建步骤： 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 在创建过程中，还需注意一些事项，如在配置完成后进行测试，对于涉及消耗个人资源的工作流，不能直接发布，可将相关输入作为工作流的初始输入，让用户自行购买后输入再使用。 例如，像“写作助手”这样的 AI 智能体，只需在文本框输入文章的主题、风格和要求，它就能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等全流程任务。
2025-02-23
waytoagi的知识库基于哪个LLM创建的
目前没有明确的信息表明 waytoagi 的知识库基于哪个 LLM 创建。但以下信息可能对您有所帮助： AnythingLLM 包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持选择文本嵌入模型、选择向量数据库等。安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后配置主要分为三步，包括选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式和 Query 模式）等。 GitHubDaily 开源项目列表中提到了 AnythingLLM，它是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT，可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库。
2025-02-19
如何创建自己的智能体
创建自己的智能体可以参考以下步骤： 1. 打开扣子官网（https://www.coze.cn/），点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，并为其命名。 2. 进行提示词设置，输入人设等信息。 3. 放上创建的工作流，配置完成后进行测试。 需要注意的是： 1. 工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，其他人调用这个工作流会直接消耗您的费用，所以不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户自己购买后，输入 api_token 就可以使用，然后再发布。 2. 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，可以完成比较复杂的工作。 3. 通过简单 3 步创建智能体，首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像即可。
2025-02-19