基于PLC的智能仓储控制系统设计

过程控制系统并不完全等同于 DCS（分布式控制系统）。 过程控制系统是一种用于工业生产过程中对工艺参数进行自动控制的系统，旨在确保生产过程的稳定性、提高产品质量和生产效率。 DCS 是过程控制系统的一种常见类型，具有分布式控制、集中管理等特点。然而，除了 DCS 之外，过程控制系统还可能包括其他形式，例如 PLC（可编程逻辑控制器）控制系统等。 总之，DCS 是过程控制系统中的一种，但过程控制系统的范畴更广，包含多种不同的控制形式和技术。

以下是关于 COZE 智能体全自动制造视频发布媒体的相关内容： 一、概述 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源，现提供教程。 二、先看效果 可查看 三、功能 通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 四、涉及工具 1. Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 五、大体路径 1. 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 工作流调试完成后，加入到智能体中。可选择工作流绑定卡片数据，智能体通过卡片回复。发布时选择飞书多维表格，填写上架信息，等待审核。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。创建飞书多维表格，添加相关字段，选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。 六、【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 1. 三、创建智能体 3. 知识库 本次创建知识库使用手动清洗数据。 3.1 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义，输入，可编辑修改和删除，点击添加 Bot，在调试区测试效果。 3.2 本地文档：注意拆分内容提高训练数据准确度，将海报内容训练到知识库，按固定方式人工标注和处理。 3.3 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是为初学者提供的 Coze 智能体相关教程，预计在 3 个月内可以完成学习： 1. 页面布局： 常见的左右、上下布局及嵌套方法，包括如何设置容器实现左右布局、调整大小分割等，强调外层高度设置的重要性。 溢出处理方式及内边距影响，建议初学者用固定宽高布局。 换行布局及元素分布设置，用于图片排版。 证件照应用搭建过程及布局设置，如创建应用、清理页面，设置第一个 div 容器，证件照基础界面为上下布局，分标题、示例、操作展示三块，需拖三个容器，顶部高度大概 100。 2. 证件照应用的用户界面搭建与业务逻辑构建： 用户界面搭建，包括各部分尺寸、布局、组件设置，如文本、图片、表单等。 业务逻辑搭建，创建工作流，添加图片理解、图像生成、智能换脸等插件，设置参数、提示词，并告知文档地址在社区智能体 1.3 共学里。 3. 工作流与代码（重度用户）： 对于轻度用户，不需要工作流；对于重度用户，可参考官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 。 工作流的优势，如解决速度慢和可能出错的问题。 介绍主工作流和 AI Project 工作流，以及中间用到的 python 代码和结合工作流修改的「人设与回复逻辑」。 4. 基础通识课： 在 cos 主页有新手教程文档，可据此构建智能体。 工作流偏向节点调用，可通过 prompt 构建提示词并优化。 能调用多种插件，可添加图像流、触发器和知识库，知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。 Nimbus 介绍智能交互相关内容，包括有趣的智能体、插件商城、扣子案例、模型社区并答疑。 AI 编程课前准备及相关工具、账号注册说明，如注册阿里云账号、安装无影、注册 GitHub 账号等。

以下是关于智能表格的相关内容： 1. 在微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营中： 介绍了 LM 和 agent 的使用场景，展示了 LM 在文章总结、视频生成、图片生成的操作。 元子提醒大家填问题链接，介绍多维表格可用于处理信息，张梦飞讲解了操作相关功能、作业要求及奖励，还介绍下节课是关于工作流接入微信的内容。 讲述了智能体相关课程的一些准备工作，包括注册相关服务等。 元子分享多维表格相关内容，包括与 Excel 关系等，对比了 Excel 和多维表格，介绍了多维表格的功能框架。 CT 分享了如何将 cos 中的 bot 导入飞书多维表格的字段捷径，并展示了多个案例。 2. 在 8 月 13 日 ComfyUI 共学中： 郭佑萌介绍模型放大相关内容及工作流。 讨论了今晚的 AI 绘图比赛的规则，包括比赛要求等。 郭佑萌介绍了导出 js 文件和保存工作流图片的方法，还准备开始建表格。 讨论了关于软件设置与工作流的操作问题。

以下是关于扣子智能体提示词的相关信息： 创建智能体： 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。 注意提示词区、插件区和调试区。 设置画小二助手的提示词。 扣子实战之自动化书籍推荐卡片： 具体步骤包括利用豆瓣插件爬取书籍关键信息、利用连接读取插件提取所有内容、利用大模型对关键信息提取、利用缩放节点将豆瓣节点提取的图片连接转化为真正图片（image）、利用图片生成节点绘制背景图、利用画板功能将所有关键信息组合、配置智能体等。 设计时要注重画板层级管理，确保元素正确配置，采用透明设计风格增强视觉融合。 卡片设计分为上下部分，上部为视觉重点（封面、书名、推荐指数），下部为详细内容（金句、介绍、价值主张）。 智能对决中的提示词安全： 国内外众多知名的智能体平台，包括扣子、OpenAI 的 GPT Store 等，其热门智能体的核心提示词容易被获取。 获取提示词后，可以了解其调用知识库、工作流的方式以及整体的设计逻辑和核心创意构建过程，甚至进一步获取数据文件。 提示词攻击在业内是公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免。

多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能感知环境、进行决策并执行任务，且它们之间能进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统近期受到广泛关注。Agent 系统会为不同的 Agent 分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂任务。目前常见框架主要集中在单 Agent 场景，其核心在于 LLM 与工具的协同配合，可能需要与用户多轮交互。同时，越来越多的 Agent 框架关注多 Agent 场景，会为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户的交互可能减少。 构建多 Agent 框架，需要考虑相对于单 Agent 增加的组件，包括： 1. 环境（environment）：所有 Agent 处于同一个环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段（stage）：现有多 Agent 框架通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器（controller）：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换。 4. 记忆：在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，消息数量增多，每条消息可能需记录发送方、接收方等字段。 此外，新兴的依靠协同的多智能体系统是基于复杂智能行为可来自大量简单智能系统相互作用的事实。Manus 作为一款通用型 AI 代理工具，其技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立虚拟机中，通过规划、执行和验证三个子模块分工协作实现对复杂任务的高效处理，核心功能由多个独立模型共同完成，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用“少结构，多智能体”的设计哲学。

构建企业智能客服的方案主要包括以下几种： 1. 帮助企业快速建立产品智能客服体系，通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析，提供全面的 AI 客服解决方案，提高 AI 客服回答的准确率，降低企业商用 AI 客服的门槛。 2. 采用开源或者国内智谱、文心、百川等企业提供的 13B 级模型，本地部署在自己的内部系统中，并结合大模型企业提供的技术服务，基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架，在智能客服上实现 RPA 自动流程。 3. 可以转化为 LLM 技术支持方，专注发力 LLM 的工程化应用方向，为企业提供更好的 LLM 本地部署和工程化，走 IBM 的企业服务道路。 4. 转变赛道，例如像智齿客服一样，借助国内出海的兴起以及中东、东南亚需求的旺盛，提供在这个方向的智能客服国内服务。 5. 转向 LMops 方向，虽然当前挺有用，比如做复杂 prompt 的多模型效果测试，做 langchain 的可视化设计，但也存在一些隐患点需要思考。 以下是一些具体的应用案例： 1. 如 Grammarly、秘塔写作猫等 AI 智能写作助手，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。 2. 淘宝拍照搜商品，通过图像识别为用户推荐相似商品。 3. 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，采用语音识别、自然语言理解技术，为不同需求定制专属语音助手。 4. Keep 智能训练计划，利用数据分析、机器学习技术，根据用户数据制定个性化健身方案。 5. 大众点评智能推荐，基于数据挖掘、自然语言处理技术，基于用户口味偏好推荐美食。 6. 阿里小蜜等电商客服，通过自然语言处理、机器学习技术，为企业提供智能客服解决方案。