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智能体实操

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一枚扣子: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!

一枚扣子: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!

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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开一个AI数据标注公司的落地和具体实操应当如何
开设一家 AI 数据标注公司需要以下落地和具体实操步骤: 1. 市场调研 了解当前 AI 数据标注市场的需求和趋势。 分析竞争对手的优势和不足。 2. 团队组建 招聘具备数据标注技能和经验的人员,包括标注员、质检员等。 对团队进行培训,确保他们熟悉标注规范和流程。 3. 制定标注规范 明确不同类型数据的标注标准和要求。 建立质量控制流程和标准。 4. 技术和工具准备 选择适合的数据标注工具和软件。 搭建稳定的 IT 基础设施,保障数据安全和存储。 5. 寻找客户和项目 与 AI 企业、科研机构等建立联系,争取合作机会。 展示公司的标注能力和优势。 6. 项目管理 合理安排标注任务,确保按时交付。 及时处理项目中的问题和变更。 7. 质量监控 定期对标注结果进行抽检和评估。 依据质量反馈对标注流程和人员进行调整和优化。 8. 合规与法律事务 确保公司的运营符合相关法律法规。 处理好数据隐私和知识产权等问题。 9. 财务管理 制定合理的预算和成本控制策略。 确保公司的资金流稳定。 10. 持续改进 关注行业动态,不断改进标注技术和流程。 提升公司的竞争力和服务质量。
2025-02-17
如何通过智能体实现RPA功能
通过智能体实现 RPA 功能可以从以下几个方面考虑: 1. 借助 LLM 构建更智能的 RPA 系统:利用 LLM 使 RPA 系统能够根据上下文理解输入和操作,并动态调整以创建更强大的解决方案。可能会有针对特定类型自动化任务的垂直化解决方案,如财务的发票处理或客户支持中的服务查询。 2. 结合特定应用场景:在税务工作中,可利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题,结合飞书避免信息泄露和实现自动回复。在财务领域,RPA 可用于开票、网银流水下载等。 3. 为智能体赋予内容:一是给智能体封装技能,如发快递、反馈意见等;二是为智能体创建知识库;三是设置兜底回复。 4. 与现有工具结合:将引到 AP 与飞书机器人结合以提升效率。 5. 选择合适的 RPA 产品:如杭州分叉智能公司的 RPA 产品,其可控制桌面软件,实现办公流程自动化,底层语言用 Python,使用界面为全中文。 6. 针对多人多部门使用场景:公司多人多部门使用 RPA 可实现无人化办公专区,提高办公效率,节省人力时间成本。 7. 工作流封装:将工作流问题封装成智能体以应对复杂场景。
2025-02-15
我想利用现有的20万条政务相关数据,基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型,该如何做,请给出具体实现流程,谢谢!
以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程: 1. 数据准备:对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注,使其适合模型学习。 2. 模型选择与下载:选择 qwen2.5 70B 大模型,并按照相关说明进行下载。 3. 本地部署: 启动 OpenAI 兼容的 API 服务,根据硬件配置设置相关参数,如 tensorparallelsize(设置使用的 GPU 数量)、maxmodellen(定义最大输入序列长度)、maxnumbatchedtokens(设置 Chunked Prefill 的块大小)、maxnumseqs(限制并发处理的序列数量)。 遇到问题可参考相关内容。 4. 与模型交互:可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互,对于更高级的使用方式,可以探索如之类的框架。 5. 模型训练:模型训练是一个复杂且计算量极大的过程,需要大量的计算资源和时间。 需要注意的是,构建大模型是一个复杂的任务,需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中,可能会遇到各种问题,需要不断调试和优化。
2025-02-06
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 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)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(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,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 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。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
怎么利用人工智能为一家一人公司赋能,具体实施办法,图片,视频等除外,讲一些实用的,新的想法
对于一家一人公司而言,利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手: 首先,在客户服务方面,可以运用智能聊天机器人来处理常见问题,提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术,让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次,在市场营销中,利用人工智能进行数据分析,深入了解目标客户的行为和偏好,从而精准定位市场,制定更有效的营销策略。 再者,在业务流程优化上,借助人工智能的自动化能力,例如自动化文档处理、自动化邮件分类等,节省时间和精力,提高工作效率。 另外,在财务管理方面,使用人工智能工具进行风险预测和财务规划,帮助做出更明智的决策。 最后,在产品研发中,利用人工智能的创意生成能力,获取新的产品设计思路和创新点。
2024-12-18
结合具体实例,解释“提示词”
提示词(Prompt)是我们输入给大模型的文本内容,可以理解为您和大模型说的话、下达的指令。提示词的质量会显著影响大模型回答的质量。 在视频模型中,提示词有基础架构方面的要求,比如要调整句式和语序,避免主体物过多或复杂、模糊的术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。同时,提示词与画面联想程度密切相关,具体详实的位置描述和环境描述有助于构建画面的基本呈现效果,艺术风格描述能进一步提升效果和氛围,统一画面风格。 在文本类的应用中,例如设置人格作为聊天机器人的提示词,会详细规定角色的性格、语气、限制条件等。 总之,提示词对于大模型的输出结果具有重要作用,如果觉得大模型回答不佳,很可能是提示词写得不够好。
2024-12-12
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
夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长》中的“三、怎么搭建 AI 工作流 3.1 搭建 AI 工作流的三种能力 3.1.3 搭建 AI 智能体
搭建 AI 工作流包括以下三种能力: 1. 熟悉各种 AI 工具:这是入门 AI 工作流的第一步。不同环节可能需要不同工具,例如写标题可用 ChatGPT,写文章可用 Claude,检查文本中的错别字和病句可用秘塔写作猫的 AI 纠错功能。需要了解多个不同 AI 工具的特点和用途,根据具体细分任务选择合适的工具。 2. 编写提示词:这决定能否用好工具。提示词是搭建人和 AI 之间的“沟通桥梁”,要用 AI 能听懂的语言清晰说明需求、任务内容和步骤,让 AI 明白要做什么以及怎么做。 3. 搭建 AI 智能体:AI 智能体如同员工,能根据设定的工作流自动调用不同 AI 工具完成全流程任务,无需人类时刻干预。例如写一篇文章,可设计“写作助手”的 AI 智能体,输入文章主题、风格和要求,它会自动写大纲、用 Claude 模型写初稿、修改润色并排版,从而提高效率。 您可以对照这三个层级,评估自己的 AI 工作流能力,找出差距和不足,多学习、多实践、多交流。
2025-03-04