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做一个每日收集兴趣信息的工具,如收集agent,从微信公众号上收集,应该怎么做

Answer

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://wewe-rss 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 wewe-rss.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(CoT)。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。

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

References

AI实战:搭建信息情报官Agent

最近[wiseflow](https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow)首席情报官很火,到处在转发其Demo视频,但仔细搜了一下,几乎没有教程和有人搭建成功的案例。代码更新也是停留在2周前了。查看了下代码(https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow/blob/master/dashboard/get_search.py),发现其实就是用了爬虫通过搜狗搜索公众号内容来实现,殊不知几年前我就用这个(爬Sogou的方式)发现其实是会触发Sogou和微信公众号反爬robots.txt的。所以这个方案不可行,而且wiseflow还是得依赖收费的OpenAI API的。有没有可行的Free方案?这里我详细介绍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问答的一种方式。先上效果图:再上架构:搭建情报官Agent全过程[heading2]0x01 wewe-rss[content]建议使用Docker(假设已经装上)浏览器打开:http://127.0.0.1:4000也可以http://wewe-rss服务的IP:端口为上面设置的外部端口/点开输入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,点添加然后将你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。譬如:我们收集AI相关信息的公众号。但是建议不要太过贪心短时间订阅太多公众号,并且不要订阅太多公众号(经测试最好不要超40个)。然后在本地data/目录就会生成一个SQLite数据库文件wewe-rss.db

AI实战:搭建信息情报官Agent

注意,因为前面需要对多维表格操作,所以我们先得在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,这个可以读读飞书文档即可实现。那么我们得到机器人的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。[heading3]工作流一:通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告[content]通过LLM能力,这里开源提示词如下:这时,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,如:[heading3][heading3]消息情报官Bot[content]最后我们可以通过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(CoT)。然后发布到想要的,如:Coze商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等,即可使用了。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了。如感兴趣欢迎联系交流合作。介绍齐码蓝智能Focusing on Technology,Life,and Truth可以试试在公众号发消息向AI学伴提问,发消息加群可交流合作加AM聊天机器人(微信号:ZiMacroQubit)文章部分内容、图片、代码由AM帮助完成阅读本文,请点击在看并感谢您的点赞鼓励

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2025-03-31
有没有一个图片收集的工具、
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2025-03-23
ai 信息收集软件
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2025-03-22
如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容?
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2025-03-13
数据收集
以下是关于数据收集的相关内容: AIGC 服务提供者的数据收集是创建 AIGC 的源头,用于训练 AI 模型以提高其功能性和准确性。数据来源主要包括:提供者自身持有的数据集、已合法公开的各类数据、通过网络爬虫等形式抓取的数据、通过用户交互而获取的数据、其他由相关方提供的数据。 已生效的《生成式人工智能服务管理暂行办法》对数据采集有明确规定: 1. 使用具有合法来源的数据和基础模型。 2. 涉及知识产权的,不得侵害他人依法享有的知识产权。 3. 涉及个人信息的,应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形。 4. 采取有效措施提高训练数据质量,增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。 5. 遵守《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律、行政法规的其他有关规定和有关主管部门的相关监管要求。 在数据收集过程中可能涉及的法律风险有: 1. 采取网络爬虫等技术收集数据的法律风险。 2. 直接收集合法公开数据的法律风险。 《个人信息保护法》确立的数据收集基本原则有: 1. 合法正当,不得窃取或以其他非法方式收集数据,个人信息的收集需取得规定的合法性基础(告知、同意等)。 2. 公开透明,数据处理应遵循公开、透明原则,公开个人信息处理规则,明示处理的目的、方式和范围。 3. 最小必要,只应收集满足个人信息主体授权同意范围内的最少类型和数量的个人信息,不应收集与其提供的服务无直接或无合理关联的个人信息。 在欧盟 GDPR 合规体系中,数据收集是企业进行数据处理活动的起始环节。企业在对特定领域业务中涉及到数据收集的环节进行风险梳理时,重点比照 GDPR 中的要求,如数据收集前是否进行充分告知,包括数据控制者、数据处理者以及二者的数据保护官(DPO,如有)的身份和联系方式,数据收集的目的、种类、数量、范围等。
2025-03-09
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
有没有专门学习配置微信机器人和企业微信机器人的相关教学视频
以下是一些专门学习配置微信机器人和企业微信机器人的相关教学视频: 【共学最全版本】微信机器人共学教程: 日程安排: 6 月 19 日 20:00 开始:从零到一,搭建微信机器人,参与者要求为 0 基础小白,分享人为张梦飞,主持人为小元,助教为金永勋、奥伏。 6 月 20 日 20:00 开始:Coze 接入、构建你的智能微信助手,分享人为张梦飞,主持人为吕昭波,助教为安仔、阿飞。 6 月 23 日 20:00 开始:微信机器人插件拓展教学,要求完成第一课,分享人为张梦飞,主持人为安仔,助教为空心菜、AYBIAO、阿飞。 6 月 24 日 20:00 开始:虚拟女友“李洛云”开发者自述,要求完成第一课,分享人为皮皮,主持人为大雨。 6 月 25 日 20:00 开始:FastGPT:“本地版 coze"部署教学,要求完成第一课,分享人为张梦飞,主持人为银海,助教为金永勋、AYBIAO。 6 月 27 日 20:00 开始:Hook 机制的机器人使用和部署教学,要求 0 基础小白,有一台 Windows 10 以上系统的电脑,分享人为张梦飞,主持人为 Stuart,助教为阿飞、空心菜。 第二天教程内容: 修改配置:主要更改标黄的四行,可以直接清空原文件配置,把以下配置粘贴进你的 config.json 文件中。 获取 key 和 id:进入官网 https://www.coze.cn/home ,获取到的令牌就是"coze_api_key",像下方一样填入即可。"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas",获取 bot_id 并填入:"coze_bot_id":"86787989080"。 微信机器人大事件记录: 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
2025-04-04
扣子设置了微信客服机器人,如何实现机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息。
要实现微信客服机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息,您可以按照以下步骤进行操作: 前提条件: 1. 已开通了。 2. 已搭建了 Bot。 步骤一:获取微信客服配置信息 1. 登录平台。 2. 单击企业信息,然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置,然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后,先不要关闭该页面。 步骤二:在扣子中配置微信客服信息 1. 在 Bots 页面,选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面,单击发布。 3. 找到微信客服渠道,然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID,然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey,然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后,先不要关闭该配置窗口。 步骤三:配置回调地址 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面,输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格,空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面,复制 secret。 3. 单击客服账号,复制账号。 步骤四:发布 Bot 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面,输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息,然后勾选微信客服渠道,再单击发布。 4. 发布完成后,单击立即对话登录微信客服,体验 Bot 效果。 常见问题: 1. 收不到机器人回复消息怎么办? 可尝试通过以下方法解决: 查看微信客服的启用状态:登录,在应用管理页面,点击微信客服。确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能,需要关闭。关闭后,该应用在工作台入口将被隐藏,员工不可使用。请谨慎评估。 检查近期是否有登录企业微信应用。确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。 如果还是有问题,可以发送邮件至 feedback@coze.cn 反馈。
2025-03-30
微信群聊机器人
微信群聊机器人的相关内容如下: 用 Coze 实现【多模态资讯的跨平台推送】的自研插件创建过程: 企业微信群聊机器人:包括四个不同插件,以发送文件的 sent_file_message 插件为例,需先到语聚 ai 的第三方 api 集成平台添加工具动作,在平台上测试相关动作获得返回的 API 请求的 python 代码,最后按步骤集成到 coze 的插件创建平台中。 飞书多维表格:使用 coze 在 Coze IDE 中创建模式创建插件,实现获取飞书特定表格最新记录特定字段的内容。要根据飞书开放者文档的要求在 coze IDE 平台中用 handler 的方式编写 python 代码,配置项目依赖,在 metadata 中配置输入和输入端信息,最后测试发布成功。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人: 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建的疑问解答:宝塔面板提供图形化管理界面,操作简单直观,有丰富在线资源,极简未来平台提供支持和详细操作指南,还可通过社群、论坛学习,定期备份和监控。遇到问题可查阅官方文档和教程、联系技术支持、加入技术社群、在在线论坛和社区寻求帮助。为避免忘记操作步骤,可制作操作手册、定期操作、录制视频教程、编写自动化脚本。 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串联微信号和已创建好的 AI 机器人,参考官方来源 https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。配置参数中名称的全大写描述需对应编排模板,私聊或群聊交流时加上特定前缀触发机器人回复,如对应 SINGLE_CHAT_PREFIX,群组中对应 GROUP_CHAT_PREFIX,只有配置在 GROUP_NAME_WHITE_LIST 中的群组消息才会自动回复。
2025-03-30
微信机器人
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”对服务进行重启。 2. 为 AI 赋予不同提示词,可返回“第三章,第 7 步”,其中双引号内 value 部分可更改。 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”。若熟悉 linux 操作,也可通过重启进程的方式来重启服务。 4. 然后,重新在“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: 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. 若想为 AI 赋予提示词,可返回“目录 4 里的第 17 步”,其中中文部分可更改。 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,重新在“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,可用来实现画图、搜索、识图等功能,COW 插件里几乎都支持使用 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。 COW 问题: 1. 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“{"Success":1,"error":{"code":4008,"message":"The specified key does not exist."}}”,查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有提示,可能是点链接时最后多了一个小括号。 2. 扫码后,手机登陆后,没有任何机器人的反应,可能是配置有错误或安装不对,根据步骤逐一检查或重装。 3. 按照在 coze 上的设计,输入特定数字后,会出现相应内容,由于内容生成需要时间,因此生成前加了"内容加速生成中,请稍等”的消息,在 coze 中运行正确,但在微信机器人中,始终只显示内容生成中的消息,后面的内容不会出现。这不是问题,COW 本身处理不了,一次只能调取一个对话。有代码能力,可以直接调整代码实现。 4. 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。
2025-03-29
AI开发微信小程序
以下是关于 AI 开发微信小程序的相关信息: 白九龄在开发微信小程序时遇到了诸多问题。例如,在前端开发中,为营造氛围添加背景元素、实现自适应和清晰字体展示等方面,由于大模型难以理解相关需求,导致不断出错和调整。在意图分析页面,信息展示、排版和整体风格的优化也因大模型的理解限制而困难重重。生成海报时,在字数显示、行数限制、小程序码添加及位置和视觉呈现的调整上,大模型同样表现不佳。此外,还存在模型 token 费用、变现困难以及测试成本高等问题。 关于开发微信小程序的知识图谱中,有“Trae+微信开发者工具协同开发”“微信认证和 ICP 备案”等相关内容。 在智能纪要中提到已完成部分微信小程序开发,如首页和个人简介页面,其他部分有待安排。
2025-03-26
微信机器人
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”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”,或者在熟悉 linux 操作的情况下通过重启进程的方式来重启服务。 4. 重新在“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 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. 重新在“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 插件里几乎都支持使用 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。 COW 问题 1. 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“{"Success":1,"error":{"code":4008,"message":"The specified key does not exist."}}”,查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点击链接时多了一个小括号。 2. 扫码后,手机登陆后,没有任何机器人的反应,可能是配置错误或安装不对,需根据步骤逐一检查或重装。 3. 按照在 coze 上的设计,输入特定数字后,会出现相应内容,由于内容生成需要时间,因此生成前加了“内容加速生成中,请稍等”的消息,在 coze 中运行正确,但在微信机器人中,始终只显示内容生成中的消息,后面的内容不会出现。这不是问题,COW 本身处理不了,一次只能调取一个对话。有代码能力,可以直接调整代码实现。 4. 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即可,重启时间可能会久,但一定会重启成功,请耐心等待。
2025-03-24
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别: 1. 定义和角色: Copilot:翻译成副驾驶、助手,在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent:更像主驾驶、智能体,可根据任务目标自主思考和行动,具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot:具备基本对话能力,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. 核心功能: Copilot:更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务,功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent:具有更高的自主性和决策能力,能够根据目标自主规划整个处理流程,并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策: Copilot:处理流程往往依赖于人类确定的静态流程,参与更多是在局部环节。 Agent:解决问题的流程由 AI 自主确定,是动态的,不仅可以自行规划任务步骤,还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围: Copilot:主要用于处理简单、特定的任务,更多是作为工具或助手存在,需要人类引导和监督。 Agent:能够处理复杂、大型的任务,并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点: Copilot:主要依赖于 LLM 的性能,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent:同样依赖于 LLM 的性能,但开发重点在于 Flow Engineering,即在假定 LLM 足够强大的基础上,把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-07
有没有可以抓取公众号文章的 agent
以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息: 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面(http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom)来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时,建议使用分析 XML 页面,比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章,由于本地部署,无法直接将文章同步到 Coze,所以选择使用多维表格(当在线数据库,事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的)及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换,就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以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。例如使用 Docker 浏览器打开:http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。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。然后将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(经测试最好不要超 40 个)。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容,但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。
2025-04-05
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下: 1. 搭建工作流框架: 进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件(提供能力工具拓展 Agent 能力边界)、大模型(调用 LLM 实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能: 完成任何一个节点的配置后,都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一:点击「测试该节点」。 步骤二:按格式要求输入待测试的输入内容,如果是 array 等其他格式,请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三:点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。如果有误,请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误,以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期,就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
钉钉多维表格属于agent吗
钉钉多维表格本身不属于 Agent,但在某些特定的场景和应用中,可以将其与其他技术结合来构建类似于 Agent 的功能。 例如,在搭建信息情报官 Agent 的过程中,会利用飞书多维表格作为中间数据的传递工具,实现数据的存储和状态转换。同时,经过调研发现,飞书多维表格插件支持新增和查询数据表记录,能满足存储和检索数据的需求,为构建 AI 智能体提供支持。但这并不意味着多维表格本身就是 Agent,而是在特定的技术架构和应用中发挥了重要的数据处理和存储作用。
2025-04-01
多维表格属于agent
多维表格在搭建信息情报官 Agent 方面有以下应用: 1. 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,通过机器人的 app_id 和 app_secret 获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 2. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom,写程序获得公众号的更新文章,由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze,选择使用多维表格作为在线数据库及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递,在多维表格中设置状态转换来了解文章是否已被解读和推送。 3. 应用背景包括解决数据高效抓取与批量 AI 化处理的问题,涉及 Coze 定义智能体发布到飞书多维表格字段捷径、多维表格中使用和配置自定义的 AI 字段捷径、Coze 应用将数据导入到飞书多维表格并驱动其自动运行、多维表格仪表盘对数据的可视化等技术场景,期望达到让大家学会最高效率使用 AI 并将方案泛化到实际工作中的目的。
2025-04-01
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理,目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流,请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类: 1. AI(人工智能):是一个广泛的概念,旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习:是人工智能的一个子领域,让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型: 监督学习:使用有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 3. 深度学习:是机器学习的一个子领域,模拟人脑创建人工神经网络处理数据,包含多个处理层,在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型:是深度学习在自然语言处理领域的应用,目标是理解和生成人类语言,如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点,能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 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,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
我是AI小白,没有编程基础;也没有理工基础,对硬件不了解,但是我对AI和硬件结合的内容很感兴趣。请为我调出相关内容
以下是为您整理的关于 AI 和硬件结合的相关内容: AI 技术的学习路径: 偏向技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:涉及图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 编程基础:如 Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 AI 硬件的发展趋势: 在端到端算法的时代,不应该继续使用冯诺依曼架构。 在存算一体(在存储单元里做计算)的芯片之上,一定会诞生一种全新的算法。对比人脑,使用存算一体的方式是未来 AI 硬件下一步的发展趋势,运行一个几百亿个参数的大模型最好的架构一定是存算一体的架构,因为它避免了所有的数据的搬运。 大模型与私域知识结合的方法: 按对模型改造侵入性划分,从左到右分为:重新训练、微调、RAG、关键词工程。 重新训练:拿私域数据重新训练大模型。 微调:拿私有数据 finetuning 大模型。 RAG:将知识库里的知识搜索送进大模型。 关键词工程:写好提示词。 加长 Context:当 Context 能无限长的时候,理论上讲可以把关于您的知识和记忆都 prefill 到 Context 里边去。 学术界中,做深度学习的人偏向于用 RAG,以前做过搜索的人偏向于用 Long Context。
2025-03-22
请你介绍一下WaytoAGI,他是怎么样的一个网站,推荐几篇内容,快速吸引人的眼球,让人对这个网站充满兴趣。
WaytoAGI 是一个内容丰富多样的网站,涵盖了众多与 AI 相关的领域和活动。 在视频作品社区方面,有杭州云小镇相关的内容,展现了从创意到完成的精彩过程,还包括真人与 AI 结合的视觉音乐等。 在音乐方面,有 AI 音乐社区诗歌音乐、AI 音乐教程、提示词分享等,如《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》,包含了多种音乐相关的标签、提示词和编曲介绍。 此外,还有关于 AI 学习的内容,如“【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)”,其中推荐了对建立入门框架有重大帮助的视频,如“【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili”和“用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili”。 总之,WaytoAGI 网站充满了创新和学习的资源,能满足不同用户对 AI 相关内容的需求。
2025-03-21
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18