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AI智能体

Answer

AI 智能体在多个领域有着重要的应用和发展：

  1. 在品牌卖点提炼中，AI 智能体可以成为引导型的助手。AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有强项，能为品牌卖点提炼提供分析和灵感。但在搭建智能体前，要明确其能力边界，如它对公司的主要产品、产品解决的用户需求、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0。因此，智能体更适合做灵感提问助手，在思考路径停滞时提供更多思考维度。
  2. OpenAI 分享的 AGI 五个发展等级中，智能体是其中之一。它不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。
  3. 在企业自动化方面，生成式 AI 应用有搜索、合成和生成三个核心用例。Menlo Ventures 投资的公司在这些类别中有早期突破性代表，其中心是 LLMs 的少样本推理能力。借助新型构建块，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。在深入探讨中，将定义智能体及使其成为可能的因素，追溯现代人工智能技术栈的架构演化过程，并探讨其对应用和基础设施层面的影响。
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References

智能体在品牌卖点提炼中的应用

AI在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特的强项，可以应用在品牌卖点提炼中，为公司寻找品牌卖点的过程中，提供有效的分析和灵感，因此我们可以借助AI智能体，搭建出属于公司品牌的品牌卖点提炼助手，利用和智能体的对话，更有助于我们找到有效的品牌卖点。[heading2]3.1先明确我们的Know-How和AI的能力[content]在搭建智能体之前，我们需要先明确AI的能力边界，因此我们需要明确AI对我们公司以及公司所在的市场不了解的部分。AI不知道我公司的主要产品，以及产品具体解决了用户什么需求。AI不知道我公司产品具体的独特之处。AI不知道我公司是否获得过哪些特别的认可。AI不知道我公司目前所依赖的核心渠道。AI不知道我公司目前产品从售卖数据上体现的核心购买人群。AI不知道我公司在产品售卖中曾使用过的营销手段。AI不知道我公司期望在新的渠道中获得怎样的结果。……你会发现，AI在品牌卖点探索过程中，对你公司的了解程度接近于0，如果你直接期望AI去帮你找到卖点，那基本上只能收获AI的一通瞎回答，比如像下面这样：这样的回答结果，基本无法帮助我们拿到有效的品牌卖点，更无法将卖点制作成真正的落地页。而AI真正的能力是什么：AI能够通过分析数据和信息进行逻辑推理，解决复杂问题。AI擅长快速处理和分析数据，能够从中提取有价值的信息和模式。AI有大量的训练数据，可以输出比人类更全面的相关信息。AI可以理解用户所提供的内容，按照正确的结构梳理有效的输出内容。因此，我们可以确定这样一个智能体，更适合做一个引导型的助手，你不能依赖AI给你从0到1找到公司产品的卖点，也不能依赖于智能体直接从大量数据的分析结果直接得到最终的有效卖点。而引导型的助手，更好的形式是，让它成为一个灵感提问助手，在我们寻找卖点的过程中，在思考路径陷入停滞的情况中，让AI提供更多的思考维度。

问：AGI 的 5 个等级是什么？

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来，一直将AGI作为其战略目标之一，随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为：1.聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的AI，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.推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的AI，能够解决复杂问题，如ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。4.创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的AI，如谷歌DeepMind的AlphaFold模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。5.组织（Organizations）：最高级别的AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

生成式AI应用当前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。Menlo Ventures投资组合公司如[Sana](https://menlovc.com/portfolio/sana-labs/)*（企业搜索）、[Eve](https://menlovc.com/portfolio/eve/)*（法律研究副驾驶）和[Typeface](https://menlovc.com/portfolio/typeface/)*（内容生成AI）在这些类别中都是早期突破性的代表,其中心是LLMs的少样本推理能力。但是生成式人工智能的承诺远远超越了这第一波核心使用案例。能为您阅读和写作的人工智能很棒,但更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。为此,我们已经看到领先的应用程序构建商如[Anterior](https://www.anterior.com/)、[Sema4](https://sema4.ai/)和[Cognition](https://www.cognition.ai/)正在建立解决方案,来处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。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能力的边界,实现端到端流程自动化。在我们深入探讨人工智能体领域的过程中，我们将概述Menlo对新兴市场的论点——首先定义什么是智能体以及什么使它们成为可能。我们将追溯[现代人工智能技术栈](https://menlovc.com/perspective/the-modern-ai-stack-design-principles-for-the-future-of-enterprise-ai-architectures/)从少量样本指令到检索增强型生成(RAG)再到完备的智能体系统的架构演化过程，然后探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。

Others are asking
AI小白，怎么开始学习AI
对于 AI 小白来说，可以按照以下步骤开始学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 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。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中作者介绍了适合纯 AI 小白的学习模式，即输入→模仿→自发创造。学习日记中的学习内容可能因时效性不一定适用，但您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。同时，该日记中的学习资源都是免费开源的。 像元子语一样，从 prompt 开始，即使是小白类型的 Chat 网页终端用户，也可以通过临时捏一些 prompt 解决具体的问题。参加相关活动，作为围观人群也可能被点燃学习的热情。
2025-03-04
小公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。
2025-03-04
普通人 怎么利用ai赚钱
以下是一些普通人利用 AI 赚钱的方式： 1. 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法：通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出现实模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查，很多准爸爸妈妈期待宝宝模样，从而衍生出市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询。 操作流程：客户提供四维彩超图原图，在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词，整个流程不超 10 分钟出图。 变现方式：在抖音、快手、视频号、小红书上批量发布相关视频或图文，将客户引到私域接单变现。但要注意平台引流需隐蔽，避免被检测限流或封号。 2. AI 产业中的应用层 基础设施层：布局投入确定性强，但资金和资源门槛高，普通人若无强资源应谨慎入局，可考虑“合作生态”切入机会。 技术层：技术迭代快，小规模团队或个人需慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型不建议普通个体和小团队考虑。 应用层：是时代赋予的广阔蓝海，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，对于普通个体和小团队有超级机会和巨大发展空间。
2025-03-04
我想系统学习AI绘画相关知识
以下是为您系统整理的 AI 绘画相关学习资源： 1. 知乎上 Rocky 的系列教程： 深入浅出完整解析 Stable Diffusion XL 核心基础知识： 深入浅出完整解析 Stable Diffusion 中 UNet 核心基础知识： 深入浅出完整解析 LoRA 核心基础知识： 深入浅出完整解析 ControlNet 核心基础知识： 2. 【野菩萨】的课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果您想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle。冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。
2025-03-04
扣子用AI搭建智能体 搭建需要注意什么
用扣子搭建智能体需要注意以下几点： 1. 输入人设等信息，并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。 3. 注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 不能直接填自己的 token，否则其他人调用会消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，让用户购买后自行输入再使用，然后再发布。 4. 给智能体起一个名字，写一段详细的介绍，越详细越好，系统会根据介绍智能生成符合主题的图标。 此外，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，就可以完成比较复杂的工作。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，像字节的扣子，阿里的魔搭社区等等。扣子作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论用户是否具备编程基础，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，还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。
2025-03-04
智能体 搭建
以下是关于搭建智能体的相关内容： 创建智能体时，需输入人设等信息，并放上创建的工作流。配置完成后可进行测试，但千万不要直接发布。若工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，待用户购买后输入使用，然后再发布。 搭建智能体帮助提炼品牌卖点时，要按照市场营销逻辑组织结构。确定以品牌卖点提炼六步法为核心的流程，将其他分析助手如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、触点收集助手等加入工作流。同时，还包括一些未在结构中体现但在后续应用中有效的分析工具，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。 第三期「AI 实训营」中有关于用 DeepSeek 搭建智能体的课程，包括阿里云百炼篇和人工智能平台 PAI 篇，分别介绍了阿里云百炼满血版 DeepSeek 以及 DeepSeek R1 技术原理、不同玩法和实战演练等内容，并提供了相关课程文档。
2025-03-04
关于制作资讯信息收集类的智能体，有什么好的建议？
以下是关于制作资讯信息收集类智能体的一些建议： 1. 对于 Coze 的“用户界面”创建： 页面引导能力强，应用提供的“按键式”交互界面有很强的用户引导能力。 降低了网页制作门槛，拖拉拽式的网页制作让没有前端代码经验的同学看到希望。 上手有门槛，需要有基本的前端开发概念，传递参数和文件传递较难，调查问题基本靠猜。 真的想自己手搓应用界面的同学，建议“让子弹飞一会儿”，等待优化易用性；从智能体的卡片开始上手，卡片相对简单容易；直接套 coze 官方给的应用模板，能少改就少改。 2. 以颖子团队的智能体为例： 智能体名称为“市场分析报告”。 智能体简介为品牌营销公司在用的生成智能体，输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告，数据化呈现更具真实性，附带信息来源网址便于源信息校正，可帮助相关人员减少信息收集时间，聚焦决策判断。 目标人群包括企业管理层、投资者、创业者、营销人员等，解决了信息收集时间长、报告真实性验证、现有市场报告不实用等痛点，应用价值在于减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能是根据用户要求或指定行业、产品，搜索网络信息生成市场调研报告，用数据支撑并附引用链接。 3. 以 Bot 智能体为例： 创意构思是让每个人拥有专属的市场和资讯助手，以最快最好的方式整理呈现最新一手资讯，精准筛选有价值信息。通过 coze 这样的 AI agent 流程，获取最新资讯信息，并以多模态形式自动推送到不同平台。以扣子为中心平台，通过自研插件、工作流和 Coze API 链接微信群、企业微信群、飞书云文档多维表格，实现不同平台信息传递与流通。可根据用户定制化检索需求，自动化抓取热点资讯，做信息分析处理，整合成资讯文档返回 bot 对话界面，同步自动发送 markdown 文字和文档到不同平台。 效果呈现包括 Coze Bot 的调试与预览，通过不同提问触发不同检索功能，企业微信群自动同步获得资讯检索结果，实现多平台联动，获取资讯文档具体内容，Coze 与企业微信群信息同步联动，Coze Bot 获取到飞书云文档多维表格中的用户需求，Coze API 接入微信，在微信群聊中可调用 Coze Bot 进行对话交互检索相关需求信息。
2025-03-04
企业微信 智能机器人
以下是关于在企业微信中搭建智能机器人的相关内容： 一、使用 Coze 在微信里搭建机器人的目的 1. 训练公司自有的数据，让机器人对外提供客服功能。 2. 将训练好的机器人与公司的企业微信绑定，对外提供客服功能。 3. 进阶版：同时根据客户咨询的信息，收集用户联系方式信息形成销售线索。 二、使用工具 1. 字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 2. 需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 三、功能体验 扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a B站公开视频 四、基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署项目 1. 把 Administrators 先改成“wxid_dna83ykqawl222”。 2. 如果已有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，可把 Ai_Lock 修改成“1”，并在 OpenAI 处添加模型 key，填写格式参照原有格式；若暂时没有，可保持 Ai_Lock 是 0。 3. 修改后点击保存。 4. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件，双击开始运行。 5. 双击后会看到页面并弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，参考登录失败的解决方法）。 6. 进入微信后，系统会自动初始化必备文件，等待初始化完成。 7. 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到自己的 wxid 返回到第 1 步中 config 让替换的地方进行替换。 8. 添加完之后，建议使用小号登录，然后用大号作为管理员对小号发号施令。 五、基于 Hook 机制的微信 AI 机器人功能使用教程 1. 积分系统：此项目加入了积分系统，只有积分的用户才可以发起 AI 对话，主管理员的大号可对别人进行加减积分的操作，使用方式：@用户 加 100，加字后边有空格。 2. 群聊推送：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，小号就可以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）：发送 Help 查看使用方式。 六、登录失败的解决方法 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. 回到文件夹下，双击 main.py 登录微信。
2025-03-04
智能校对
校对文章是确保内容质量的重要环节。虽然 AI 在生成文本方面已经相当精确，但人工校对仍然是不可或缺的。以下是校对过程中需要注意的几个关键点： 1. 内容准确性：核实文章中的信息和数据是否准确无误，引用的来源是否可靠。对于科技资讯类文章，这一点尤为重要，因为错误的信息可能会误导读者。 2. 表达清晰：检查文章是否流畅易读，语言是否清晰。确保专业术语和概念对目标读者群体来说是易于理解的。 3. 逻辑连贯：确保文章的结构合理，论点和论据之间的逻辑关系清晰，避免出现逻辑跳跃或混乱。 4. 客观公正：保持中立的立场，避免偏见和主观臆断。资讯类文章应以事实为基础，提供多角度的视角。 5. 风格一致：确保文章的语气和风格与公众号的整体风格保持一致，这有助于建立品牌形象。 如果在阅读过程中发现任何问题，可以指导 AI 进行相应的修改。这个过程可能需要反复几次，直到文章达到满意的标准。记住，高质量的内容是吸引和保持读者关注的关键。通过细致的校对和不断的优化，您的文章将更加值得信赖，从而在竞争激烈的资讯领域中脱颖而出。 此外，在中考英语学习方面，AI 也能发挥辅助作用。例如，以冠词修饰词为例讲解纠错过程，AI 能解释知识点、展开补充；可通过交互对话解决疑惑，还能生成专项训练题目，适合老师辅助教学及学生自我提升，有助于考后深入理解和掌握知识点。考后无电子版题目时，可用拍照上传图片给 AI 获取试题内容及识别准确性判断方法。在处理相关文字稿时，先确认结尾准确，中间内容可随机或明确核对，据经验开头结尾无误则中间一般没问题。接着要复制内容到新文字稿，删除有问题部分，留下无误内容，还可截取 22 到 25 部分内容粘贴并复用指令，等待完整内容给出。同时，还可利用 OCR 和 AI 解决英语学习问题及辅助翻译。
2025-03-04
智能体实操
以下是关于智能体实操的详细步骤： 创建智能体： 1. 使用单 Agent 对话流模式。 2. 编排对话流： 点击创建新的对话流并与智能体关联。 对于获取笔记详情节点和笔记评论节点，配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，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。 测试： 1. 找到一篇小红书笔记。 2. 试运行对话流，在对话窗口输入地址，看到数据即为成功。 3. 回到智能体的编排页面，以同样方式测试，确保对话流执行成功。 发布： 1. 点击发布，选择多维表格，然后点击配置。 2. 打开配置页面，注意以下几点： 输出类型选择文本。 输入类型选择字段选择器。 完善上架信息，填写表格，选择发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 3. 提交上架信息后，返回配置界面显示已完成，即可完成最终提交。 另外，在搭建智能体时，创建智能体后输入人设等信息，并放上创建的工作流。但注意工作流 2 中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，其他人调用会消耗您的费用，所以不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流 2 最开始的输入，让用户自己购买后输入 api_token 再使用，然后发布。
2025-03-04