AI智能体怎么发布到企业微信

AI（Artificial Intelligence，人工智能）和 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）有以下区别： 1. 能力范围： AI 通常指的是弱人工智能（ANI，Artificial Narrow Intelligence），它只能完成特定的任务，如智能音箱的语音交互、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI 则能够做任何人类可以做的事情。 2. 发展程度： ANI 已经取得了巨大的发展。 而 AGI 目前还没有取得巨大的进展。 3. 模型目的和底层数据量： 以往的 AI 被视为“工具”，而 AGI 更像是“大脑”。 OpenAI 主张的 AGI 模型，如 GPT 系列，致力于成为“世界模型”，将世界上所有的知识压缩到模型里，其底层数据量巨大，正在接近全人类所有数据的量级。

AI 具有广泛的应用和能力，但并非无所不能。以下是 AI 能够做到的一些方面： 在医疗领域，AI 可以辅助疾病的预测、诊断和治疗，例如通过训练神经网络预测蛋白质结构，从而推进结构生物学的发展，帮助预防抗生素耐药性、推进疾病研究以及加速对抗塑料污染。 在科学研究方面，AI 能够促进科学发现，例如用于拼凑出首张距离地球 5500 万光年的黑洞图像，还能解决长期困扰科学家的蛋白质折叠难题。 在医疗检测方面，AI 有助于提高疾病检测效率，如应用于乳腺癌筛查，使更多患者能更快接受筛查，让临床医生有更多时间为患者服务并提供更快速的治疗。 在农业领域，AI 机器人可以提高农业生产效率。 然而，对于一些终极问题，答案不可避免且坚决是否定的。但这并不意味着 AI 不能重要地帮助科学进步，例如在非常实用的层面上，语言模型可以为计算功能提供新的语言接口，并通过其知识提供高水平的“自动完成”，辅助科学工作中的“传统答案”或“传统的后续步骤”。

目前关于 AI 编程的 AI Rules 主要有以下内容： 在字节发布的全新 AI IDE Trae 中，由于其过于智能，有时难以控制其立即执行任务，且目前没有全局 AI Rules 的设置，需要用“”来引入规则。 在进行 AI 编程时，应遵循一定的准则。例如，能不编程尽量不编，优先寻找线上工具、插件、本地应用等现成的解决方案，先找现成的开源工具和付费服务，最后再考虑自己编程，且编程时要以终为始，聚焦目标。 在 Trae 中，可以新建一个文件“AI Rules”，将相关规则代码复制进去并保存。在与 AI 沟通需求时引入该文件，AI 会按照规则进行开发。同时，AI 生成的代码可能存在随机性和错误，需要花费时间调试 Bug，可以通过终端、测试网页功能时的“F12”等方式查看报错信息并修复。

目前有免费的 AI 绘画工具，例如 Imagen 3，其优势包括无需排队、免费使用、交互人性化、具有较好的语义理解能力以及灵活性等。此外，Stable Diffusion 也是主流的 AI 绘画软件，其优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高，但需要较好的电脑配置。如果您想要了解更多关于 AI 绘画的信息，比如具体的安装方法，可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。

以下是一些利用 AI 对毕业论文扩写的提示词示例： 1. 请对这部分论文内容进行详细扩展，补充更多相关案例和数据，以增强论证的说服力。 2. 基于现有的论文内容，进一步阐述观点，丰富理论依据，并增加相关领域的前沿研究成果。 3. 对这段论述进行深化，从多个角度展开分析，同时融入更多的学术引用和参考文献。 4. 请将此部分内容扩展为更完整的篇章，增加细节描述，使论述更加全面和深入。 在使用提示词时，要注意内容的准确性和逻辑性，确保扩写后的论文质量得到提升。

在毕业论文写作中，AI 技术能够提供多方面的辅助，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需要注意，虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。接收方也应做好准备迎接各种 AI 生成的内容，目前已有检测 AI 生成内容的相关努力在进行。

以下是一种通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答的方式来做每日收集兴趣信息的工具： 1. 安装 Docker（假设已经装上） 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口（为上面设置的外部端口） 点开后，输入 Dash 管理页面密码 先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号 然后在公众号源上，点添加 将您想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（最好不超 40 个），然后在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db 2. 关于 Coze 工作流和 Bot 因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一：通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告。通过 LLM 能力，开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束，建议不要同时处理太多文章（如 6 篇左右）。这样执行后，将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot：最后可以通过 Coze，建定时任务，执行工作流二，并添加其他如分析文章和搜索文章的能力，即可变成一个消息情报官的 Agent，我们即可以获得想要的领域或行业情报，也可以深入挖掘相关情报的信息。然后发布到想要的平台，如：Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等，即可使用。可以构建多个分身，就能收集整理不同领域和行业的情报信息。 如感兴趣欢迎联系交流合作。

要将 Coze 智能体接入到企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 技术实现原理： 登录宝塔面板，在宝塔面板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。 运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务，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。 此界面不会实时更新显示，需手动刷新，点击“刷新日志”，若看到“WeChat login success”，则成功将 Bot 接入微信。 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：为方便选择永久有效。 选择指定团队空间：可以是个人空间、也可以选择团队空间。 权限：勾选所有权限。 保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入到微信中的机器人，比如画小二智能小助手。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，会发现多了一个 Bot as API，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 4. 服务器设置： chatgptonwechat（简称 CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择多种模型，能处理多种内容，通过插件访问外部资源，支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版：此处借用“程序员安仔”封装的代码，以资感谢。 无备注干净版：将上面编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。 提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。

以下是关于搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 开始搭建，配置腾讯云轻量应用服务器，配置部署 COW 组件。 在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参数参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。编排模板中，名称的全大写描述需对应，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY 。私聊或群聊时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的对应配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，群聊中对应参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 2. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： 微信有多种功能，个人微信/微信群目前 Coze AI 平台不支持直接对接，微信公众号、微信服务号、微信客服支持与 Coze AI 平台对接。 Coze 的国内版已正式发布 API 接口功能，可直接对接个人微信和微信群。 3. 熊猫大侠：基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进微信里的实现方案。 有更适合小白的使用教程：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信副本 。 实现内容包括打造属于自己的 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。 正式开始前需知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需接入大模型 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注意脱敏。 支持多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型：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。 支持多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

可以使用 Trae 开发微信小程序。具体步骤如下： 1. 打开 Trae，并打开刚才创建的文件夹。 2. 继续使用 Chat 模式来明确需求，生成 prd.md 后，可以打开来进行修改。 3. 切换到 Builder 模式，开始进行开发。因为 Trae 会在本地文件夹内生成代码，而微信开发者工具也是从同一个本地文件夹内读取代码，并且有实时预览功能，所以可以在微信开发者工具内看到。 4. 左侧是预览窗口，是可以交互的。为了更加仿真，可以点击右上角的真机调试，打开预览。 5. 开发和正常的 Trae 开发流程一样，如果有报错就修改错误，直到在微信开发者工具内调试到正常。 6. 然后可以点击微信开发者工具的右上角“上传”，在弹出的弹窗里选择“确定”。 7. 接着在弹出的选项里填写版本号和项目备注。 8. 上传完毕后会显示上传成功。 9. 随后，可以在微信小程序后台，版本管理里看到开发版本的信息。可以点击体验版进行线上体验，也可以提交审核。 另外有两个额外的要点需要了解。

以下是关于微信机器人的相关课程： 日程安排： 6 月 19 日 20:00 开始：从零到一，搭建微信机器人。 6 月 20 日 20:00 开始：Coze 接入、构建你的智能微信助手。 6 月 23 日 20:00 开始：微信机器人插件拓展教学。 6 月 24 日 20:00 开始：虚拟女友“李洛云”开发者自述。 6 月 25 日 20:00 开始：FastGPT：“本地版 coze"部署教学。 6 月 27 日 20:00 开始：Hook 机制的机器人使用和部署教学。 共学快闪第三期活动总结： 关于虚拟聊天机器人的讨论。 创建聊天机器人：可在平台创建自己的 bot，并互相交流和沟通。新客户可用 COS 作为 API 来搭建。 举办 cost 活动：包括图文赛道和创意赛道，参与者可投稿参赛并有奖金。 评估指标和体系：提出了 helpfulness、拟人性、语言流畅度和优雅性、OC 等评估指标，并讨论了机评和人评混合的评估方式，以及一些相对主观的指标，如后验的对话轮速、对话轮次、用户的使用留存和频率等。 问题汇总和整理：提供了问题汇总文档，记录了 119 条常见问题和解决方案。 微信机器人的搭建：搭建过程是逐步的，可能会遇到卡点，最早有专人在群里回复。前两天的分享在知识库首页，通过第三轮 agent 供学，可跟着教程搭建出不错的机器人。 机器人的能力：可实现小的商业化目的，如搭建客服机器人、进行群管理等。 课程相关：微信机器人课程全免费，梦飞带大家完成的课程已在知识库，可扫码直达学习。 prompt 的相关内容：prompt 属于商业机密，无法分享。赵悦普及了大模型回复速度与输出字符数据相关的知识。 大事件记录： 皇子：零成本、零代码搭建一个智能微信客服，保姆级教程。 安仔：不用黑魔法，小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人。 张梦飞：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信。 张梦飞：FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。 张梦飞：基于 Hook 机制的微信 AI 机器人，无需服务器，运行更稳定，风险更小。 张梦飞：【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的，能力最强的超级微信机器人！一步一图，小白友好。 在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目。

微信已接入 DeepSeek。微信“搜一搜”正在灰度测试接入 DeepSeekR1 模型，部分用户可在对话框顶部搜索“AI 搜索”进入体验。若未显示入口，则表示测试暂未覆盖，可等待后续开放。相关链接： 此外，这两天微信和百度相继宣布接入 DeepSeek，微信推出 AI 搜索功能，提供“快速回答”和“深度思考”选项，用户可获取高质量答案并一键分享。

以下是在 COZE 创建智能体的步骤： 1. 基础智能体创建： 进入 coze 官网（www.coze.cn），注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置：插件可扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流用于处理和生成图像的相关功能；触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理：文本可存储文字类知识材料；表格用于结构化数据的存储和调用；照片作为图像素材库。 记忆系统：变量存储对话过程中的临时信息；数据库管理持久化的结构化数据；长期记忆保存重要的历史对话信息；文件盒子管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）：设置开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片。 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 3. 具体创建示例： 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。 设置画小二助手的提示词。 动手实践： 第一步，创建一个智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：点击创建一个新的对话流（记得要和智能体关联）。 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，当看到数据即为成功。回到智能体的编排页面，同样方式测试，确保对话流执行成功。 发布：点发布后，只选择多维表格，然后点配置。输出类型选文本，输入类型选字段选择器。完善上架信息，填个表格，选发布范围时，可选仅自己可用以加快审核。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。

对于小白学习人工智能，建议从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念：首先，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。同时，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，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，建议掌握提示词的技巧，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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 另外，您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到适合纯 AI 小白的学习模式是输入→模仿→自发创造。同时要记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

调试智能体回答问题准确率可以参考以下方法： 1. 从问题场景出发：明确活动为问答对话场景，考验智能体对问题的理解和准确回答能力，真实对话场景中一般以完整句子回复。 2. 具体交流技巧：与大语言模型交流时尽量具体、丰富、少歧义，多说有用的信息。 3. 测试方法：可使用弱智吧问题对 LLM 进行测试，评价提示词的生成效果。 4. 行业案例参考： 服务和业务助手：关注回答准确率、数据覆盖范围，具备丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定等功能。 个人助理：关注回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，通过 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互等方式提升。 多模态文件交互和数据处理：关注成本、延迟、多场景适配度，可进行自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 例如在服务和业务助手方面，内部业务助手可使用企业内部规章制度等构建知识库进行内部知识问答，通过复杂文档解析视觉增强来提供更好的文档理解。在医疗助手/法律助手/智能导购等场景，构建领域内知识库，结合规则性和智能性进行相似度阈值判定和大模型智能分析，减少数据混淆和模型幻觉问题，但判定速度略慢且有额外大模型调用费用，适合高度定制化和智能化搜索服务场景。

具身智能的软硬件解决方案包括以下方面： 算法层： 技术层级： 任务层级：可细分为任务级、技能级、动作级、基元级、伺服级，通常关注前四个级别。 解决方案层级：通常可拆分为大脑+小脑两个层级。大脑负责人机交互与规划决策，小脑负责运动控制及将语义信息理解转化为动作。 大脑侧：负责人机交互，能通过视觉在语义层面理解场景、任务等并进行决策。大模型的发展对大脑有促进作用，大脑的长期发展高度依赖多模态大模型。如 2024 年 3 月，有鹿机器人发布了基于 LPLM10B 的软硬件结合产品 Master 2000。 整机硬件方案：基于下游场景需求设计运动、感知、计算和通信硬件方案。具身智能厂商倾向于软硬件全流程自主控制，自己制作机体，原因包括机体和数据模式未统一，训练数据与机体构造紧密联系，以及考虑二级供应商是否成熟和整机利润。部分强大厂商如 Tesla 具备制作更底层电机、传感器的能力，软硬件一体化制造能带来更高利润。 智能类型：包括认知智能和物理智能。认知智能涉及思考、规划和决策能力，完全由大脑驱动；物理智能指机器人的感知和与环境的运动互动能力，感知环节由大脑侧算法实现，行动环节由小脑侧算法和硬件配合完成。 发展趋势： 人形化：外形向人类细部特征靠拢，功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 成本下降显著：核心零部件成本降低，人形机器人成本及售价呈下降趋势。 构成元素：包括大脑（意图理解、环境感知、规划决策）、小脑（运动控制、语义信息理解转化为动作）、整机硬件方案。

以下是关于人工智能赋能玩具行业的相关内容： 2025 年 1 月 2 日，“威震天”变形金刚凭借先进的自动变形技术和高达 1700 美元的售价迅速售罄，反映出玩具行业通过 AI 和机器人技术实现创新，推动市场向情感消费转型。预计到 2025 年，AI 驱动的玩具将占全球市场 15%以上，智能玩具的拟人化特征将提升互动体验，吸引更多成年消费者。 有创业公司聚焦于陪伴 3 6 岁孩子成长的 AI Friends 场景，推出 AI 毛绒玩具。这类玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流，非常自然。孩子们会把玩具当作有生命、会说话的，且对其不感到惊讶。目前大模型能力尚不足以成为成年人日常的 AI 助手，儿童陪伴场景用户容忍度更高，且 AI 毛绒玩具定价几百元，客单价低于家庭机器人，几乎没有市场教育成本。近年来，毛绒玩具市场快速增长，中国玩具品牌分散，全球销量前十的毛绒玩具里没有中国品牌。 在独立游戏《玩具帝国》开发中，人机 AI 采用 Unity 的 ml agent，通过强化学习训练能够进行长周期复杂决策。由于游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，未选用调用 ChatGPT 之类的线上接口。通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，AI 可控。为让输入向量等长，对场上道路进行分块统计数值。先训练掌握基本规则的底模，再做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。为避免过拟合，对初始条件和每次决策时的可选项进行随机处理。

创建自己的智能体可以参考以下步骤： 1. 输入人设等信息，放上创建的工作流。配置完成后进行测试。需要注意的是，工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token 时，为避免他人调用消耗您的费用，不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，让用户购买后自行输入再发布。 2. 第一步创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：点击创建新的对话流（记得要和智能体关联）。 注意事项：两个小红书插件可在插件市场找到，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。之后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。 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，看到数据即为成功。回到智能体的编排页面同样进行测试，确保对话流执行成功。 发布：点击发布后，只选择多维表格，然后进行配置。输出类型选文本，输入类型选字段选择器。完善上架信息，填写表格，选发布范围时可选仅自己可用以加快审核。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。 3. 扣子智能体的创建相对简单，首先想一个智能体的名字，然后写一段详细的介绍，越详细越好，因为它会根据介绍智能生成符合主题的图标，最后点击确认即可。 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，开发智能体的门槛低，无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot，还提供丰富的插件、工作流、知识库等功能增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体，是专为音乐创作设计的辅助工具，能帮助音乐人等生成高质量歌词。

以下是一些在 GitHub 发布的 AI 软件： ：集成了主流大语言模型以及绘图模型的 AI 应用。 ：无需登录即可直接使用 New Bing，拥有与 Bing 一致的 UI 体验，并支持 ChatGPT 提示词。 ：开源的命令行工具，借助 AI 能力快速移除图像和视频背景。 ：短视频生成和编辑工具，结合 ChatGPT、Stable Diffusion 和多模态搜索实现多种功能。 ：可以跟 GitHub 仓库进行对话的 Python 工具。 ：在线测试多种开源大语言模型的工具。 ：让 ChatGPT 不再报错的插件。 ：拥有类似 GPT4 图像对话能力的项目。 ：借助人工智能技术让绘画作品动起来的有趣 AI 工具。 ：集成到 VSCode 和 IntelliJ IDEA 等代码编辑器上使用的 AI 编程助手，个人版对所有开发者免费开放。 此外，GitHub 发布的还有： GitHub Spark 新产品，类似 Bolt 或者 V0 这种输入需求直接生成。新增对多个 AI 模型的支持，如 Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、o1preview 和 o1mini。开发者可以自由选择最适合的模型，组织和企业可以控制团队使用的模型范围。增强了 AI 原生开发体验，如 Copilot Workspace、Copilot Code Review 等。 ：可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT。 ：有获取 GPTs 的 Prompt、Knowledge 以及防护教程，对破解官方 GPTs 的 Prompt 进行分类。 ：收集了超级多被破解的 GPTs Prompt。 ：精心收集整理的优秀 AI 助手列表。 ：只需一张角色图片，即可生成与角色一致且动作可控的生动视频。 ：可以安装在电脑（和安卓手机）上的用户界面，与文本生成的人工智能互动，并与社区创建的角色聊天/玩角色扮演游戏。 ：微软开源的用于简化大模型应用开发周期的工具。 ：开源的计算机视觉 AI 工具箱。

搭建一个自动把录音文件转文字的 agent 并发布到飞书多维表格字段捷径的步骤如下： 1. 工作流调试完成后，加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据，智能体通过卡片回复。绑定卡片数据可自行研究，如有疑问可留言。 2. 发布：选择需要的发布渠道，重点是飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），确认发布并等待审核。审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 创建飞书多维表格，添加相关字段。配置选择“自动更新”，输入 4 个字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 4. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 5. 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。 此外，关于 Coze 应用与多维表格的结合还有以下相关内容： 1. Coze 智能体（字段捷径）获取笔记+评论信息：创建智能体，使用单 Agent 对话流模式，编排对话流，配置相关节点和插件，进行数据处理和测试，最后发布。 2. Coze 应用：完成后端准备工作后，创建应用，设计界面和工作流，包括读取博主笔记列表的工作流，进行相关配置和参数设置。

使用 AI 写网络小说并通过网络小说平台发布赚钱是具有一定可行性的，以下是相关步骤： 一、准备阶段 1. 确定目标读者群体，了解他们的喜好和需求，以便创作出更符合市场的作品。 2. 选择适合的 AI 写作工具，例如 ChatGPT 等。 二、写作阶段 1. 利用 AI 工具生成小说的初步框架和情节，包括角色设定、故事发展等。 2. 对 AI 生成的内容进行修改和完善，使其更具逻辑性、吸引力和独特性。 三、发布阶段 1. 选择合适的网络小说平台，了解其发布规则和要求。 2. 按照平台规定注册账号，并提交小说作品。 四、运营推广阶段 1. 积极与读者互动，回复评论和留言，根据读者反馈改进作品。 2. 利用社交媒体等渠道宣传自己的小说，提高知名度和影响力。 需要注意的是，虽然 AI 可以提供帮助，但最终的作品质量仍取决于作者的修改和完善。同时，不同的网络小说平台可能有不同的审核标准和版权政策，需要仔细了解和遵守。

GPT4.5 预计最早下周发布。OpenAI COO 透露，ChatGPT 每周活跃用户已突破 4 亿，企业付费用户超 200 万。代号“Orion”的 GPT4.5 预计最早下周上线，GPT5 计划 2025 年 5 月底发布，与微软 Build 大会同步。详细内容：

扣子的智能体发布时，必须公开发布在扣子商店才能被其他人访问。根据相关活动规则，参赛选手需在规定时间（如 2024/11/15 23:59 之前）将智能体上架到扣子商店，发布成功后需等待审核，确认发布好后提交链接参赛。优质的智能体将作为模板上架到扣子官方网站的模版库中供其他开发者体验、使用。

扣子的智能体发布时可以选择不公开在扣子商店。在相关配置中，有取消勾选发布到扣子商店的选项，例如在智能体配置的最后一步，可以选择“跳过并发布”，然后取消勾选发布到 coze 商店，仅选择发布为 API 即可。但需要注意的是，参赛选手参加某些活动时，如火山引擎开发者社区联合扣子开启的 Show Me 扣子 AI 挑战赛，要求参赛选手于 2024/11/15 23:59 之前（社区参与可延期至 11 月 24 日 23:59 前）将作品上架到扣子商店。同时，参赛的智能体需要满足一系列要求，如 Prompt 文明用语、插件不侵犯第三方权益、知识库内容合法等。