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我该如何设计智能体

Answer

设计智能体可以从以下几个方面考虑:

  1. 功能方面:
    • 目标拆解:将用户的目标拆解成具体的小目标和计划大纲。
    • 周任务 LIST:根据计划大纲,为用户提供简单易做的周任务列表,循序渐进地提高难度。
    • FLAG 社区:允许用户查看别人的 FLAG 目标,并许下自己的 FLAG,形成一个互助的社区。
  2. 设计思路:
    • 整体架构:通过意图识别来区分用户的不同需求,并根据需求调用不同的模块,包括模块划分、数据流动和交互逻辑。
    • 功能结构:
      • 目标管理模块:负责帮助用户拆解和规划他们的目标。
      • 任务生成模块:根据用户的目标,生成周任务列表。
      • 内置互动模块:允许用户分享和查看他人的目标,以及提供支持和鼓励。
  3. 应用领域:
    • 自动驾驶:自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。
    • 家居自动化:智能家居设备(如智能恒温器、智能照明)根据环境和用户行为自动调节。
    • 游戏 AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。
    • 金融交易:金融市场中的智能交易算法,根据市场数据做出交易决策。
    • 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。
    • 机器人:各类机器人(如工业机器人、服务机器人)中集成的智能控制系统。
  4. 设计与实现步骤:
    • 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。
    • 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。
    • 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。
    • 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。
    • 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。
  5. 多智能体模式:
    • 包括全局设置和多个代理之间的编排和协调。
    • 全局设置中要明确人物设定与回复逻辑、记忆管理以及对话体验等全局性因素。
    • 设计智能体的交互流程时,要让节点形成完整的互动链条,采用闭环结构,确保用户在整个对话过程中能够自由地在不同智能体之间切换。
    • 例如在旅游场景中,设计负责景点推荐、路线规划和食宿安排的智能体。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

新年flag不倒翁—最佳人气奖

1.目标拆解:将用户的新年FLAG拆解成具体的小目标和计划大纲。2.周任务LIST:根据计划大纲,为用户提供简单易做的周任务列表,循序渐进地提高难度。3.FLAG社区:允许用户查看别人的FLAG目标,并许下自己的FLAG,形成一个互助的社区。[heading3]智能体设计思路[content]1.智能体整体架构智能体的核心是通过意图识别来区分用户的不同需求,并根据需求调用不同的模块。以下是智能体的编排方式,包括模块划分、数据流动和交互逻辑。2.功能结构:目标管理模块:负责帮助用户拆解和规划他们的FLAG。任务生成模块:根据用户的目标,生成周任务列表。内置互动模块:允许用户分享和查看他人的FLAG,以及提供支持和鼓励。3.详细拆解:

问:什么是智能体 Agent

智能体在各种应用中扮演重要角色,以下是一些典型的应用领域:1.自动驾驶:自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。2.家居自动化:智能家居设备(如智能恒温器、智能照明)根据环境和用户行为自动调节。3.游戏AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。4.金融交易:金融市场中的智能交易算法,根据市场数据做出交易决策。5.客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。6.机器人:各类机器人(如工业机器人、服务机器人)中集成的智能控制系统。[heading3]智能体的设计与实现[content]设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤:1.定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。2.感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。3.决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。4.行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。5.学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。[heading3]总结[content]智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动,在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统,智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

一文读懂扣子上的多 Agent 模式

首先,让我们一起深入探索扣子上的多智能体模式设置。这个配置主要包括两个核心部分。第一部分是全局设置,涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理以及对话体验等全局性因素。第二部分则关注于多个代理之间的编排和协调。这两大设置共同构成了多智能体模式的详细框架。那么,我们首先需要解决的问题是:在全局设置中,人物设定与回复逻辑应如何填充?简单来说,我们需要在“人物设定与回复逻辑应”中明确整体的人物设定,这更侧重于角色的塑造,而非仅仅是业务流程的描述。(因为这是偏向于全局的设置)接下来,我们来考虑一下智能体的交互流程。我们的设计思路的关键在于,让这些节点形成一个完整的互动链条,而不单单是一次性互动。同时,当用户的意图尚未满足跳转条件时,应保持与当前智能体的沟通和对话。所以,我们的设计思路大概是这样的(见下图)此外,在观察这张图时,大家还可以发现一个关键点:我们在图中实现的是一个循环机制,而不是单向的流程。如果仅仅采用单向流程,那么将像工作流一样,随着对话的进行逐步跳转,直至最后一个智能体。在这种情况下,将无法从最后一个智能体跳转回初始状态。因此,在设计需要多轮协作的智能体时,我们应该在多智能体编排页面中,设计这些智能体的交互为一个闭环结构。这确保了用户在整个对话过程中能够自由地在不同智能体之间切换,克服了单向交互的限制。让我们通过一个具体的例子来更好地理解这一概念。以旅游场景为例,我们将设计三个智能体:分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排。让我们先把提示词写出来。同时,我们还应做好全局人物设定:

Others are asking
作为一个产品经理,我现在要设计一个企业内的销售培训智能体,我手里有产品知识、销售基础知识,我该怎么设计,是只做rag还是做多智能体协同?
以下是为您设计企业内销售培训智能体的一些建议: 首先,了解多智能体模式的设置。它包括全局设置和多个代理之间的编排协调两个核心部分。全局设置涵盖角色设定与回复逻辑、记忆管理以及对话体验等,其中人物设定与回复逻辑应侧重于角色塑造。在智能体的交互流程设计上,要形成完整的互动链条,当用户意图未满足跳转条件时,保持与当前智能体的沟通。设计多轮协作的智能体时,应将其交互设计为闭环结构,以确保用户能自由切换。 其次,动手实践制作智能体。对于 Chat GPT 版本,可按以下步骤:点击“浏览 GPTs”按钮,点击“Create”按钮创建,使用自然语言对话或手工设置进行具体配置,然后调试并发布。对于 Chat GLM 版本,点击“创建智能体”按钮,输入智能体描述,可粘贴准备好的提示词模板,其配置可自动生成,可根据需求调整并上传本地文件作为知识库。 然后,考虑多智能体协同的概念。在处理复杂任务时,单智能体可能面临提示词修改和逻辑不清晰的问题。多智能体协作如吴恩达所举例,每个智能体被赋予不同身份,互相合作对话,能模拟现实工作场景,成为复杂系统,但可能存在效率不高的情况。 最后,您可以根据实际情况选择是采用 RAG 还是多智能体协同。如果任务相对简单,RAG 可能足够;若任务复杂,涉及多个环节和角色的协作,多智能体协同可能更合适。您还可以通过具体的例子,如旅游场景中负责景点推荐、路线规划和食宿安排的三个智能体,来更好地理解和设计。
2025-03-16
你好,我想训练一个自己的专属模型,比如说基于网页里面的问卷调查,我有答题的逻辑,网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方,但是又有相通的地方,我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题,我该怎么办
如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型,有以下两种常见的技术方案: 1. 训练专有大模型: 优点:效果最好。 缺点:成本高,训练和维护需要大量计算资源和专业知识;更新模型知识难度大,需要重新训练或微调,过程复杂耗时。 2. 利用 RAG(检索增强生成)技术: 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集,根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度;显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小,训练时间少则几小时,多则几天。 此外,还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中,老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片,在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具,建立植物分类模型,加入大量数据集进行训练,再用图像化编程将其套在程序里,形成简单的识别工具。在这个过程中,老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理,学生从体验到实践操作,在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型,并了解模型训练准确度与数据的关系。
2025-03-14
我刚刚对open ai有了基本理解,我该如何进阶学习
以下是为您提供的进阶学习 OpenAI 的建议: 1. 系统学习 API 相关知识:深入了解 API 的工作原理、接口规范、数据传输等方面的内容。 2. 实践练习:在网上寻找可用的 API 进行实际操作和练习。 3. 挖掘 GPT Action 的更多潜力:探索其更多的功能和应用场景。 4. 构建知识体系:通过不同的教程和资料,识别知识之间的共性和逻辑关系,深化对主题的理解。 5. 了解 OpenAI 的模型数据和训练:例如 GPT4.5 是通过扩展无监督学习和思维链推理等范式来提升 AI 能力,以及新的对齐技术如何促进更好的人机协作等。 6. 参考相关资料:查看官方 cookbook、万字长文回顾等历史脉络内容,以及入门经典必读和面向开发者的文章。 7. 从国内模型工具入手:先熟悉国内免费的模型工具,例如从提示词开始学习。掌握结构化提示词的优势,学会清晰地与模型对话。
2025-03-10
我是一名电商工作者,主要负责产品图的图片设计,我该怎么学习AI,能给我带来效率和品质上的提高?
以下是为您提供的学习 AI 以提高电商产品图设计效率和品质的建议: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等,以便在设计中更好地把握方向。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品图的标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局,为产品图的展示提供良好的框架。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,与产品图相互配合,提高转化率。 5. 图像识别和优化:运用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点,吸引顾客。 6. 价格策略:通过 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定合理的价格策略,在产品图中体现价格优势。 7. 客户反馈分析:借助 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品图和服务。 8. 个性化推荐:利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,在产品图设计中突出个性化元素。 9. 工具能力提升:对现有 AI 工具进行严格评估和选型,确保其能提供标准化输出和一致性体验,提升设计质量和速度。 10. 工作流程优化:将 AI 深入到日常设计流程中,形成新的工作方式与流程,针对 AI 的特性优化每一个环节,实现效率和创意品质的最大化。 同时,您还可以参考以下成功案例: 1. Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场的三等奖作品,为电商卖家提供全面的图片处理服务,包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术,帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材,且创作素材可商用,有助于提升商品出单率。 2. 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告中提到,未来设计师要具备持续的学习习惯,将 AI 深入日常设计流程,设计团队要制定并执行明确的 AI 融合策略等。 总之,随着技术的不断进步,AI 在视觉设计领域将扮演更重要的角色,为您创造更多的可能性。
2025-03-07
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用,它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据,保存opus并把数据转换成wav,再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用?
很抱歉,目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑,例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接,如何接收和处理 Opus 数据,如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是,仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性,建议您在具备相关基础知识的前提下,结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。
2025-03-06
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用,它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据,保存opus并把数据转换成wav,再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用?
很抱歉,目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说,您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考: 1. 明确应用的功能需求,如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用,用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据,保存 Opus 并转换为 WAV 格式,然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点,例如“应用需基于 Android 平台,使用合适的网络库处理 WebSocket 连接,采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据,利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV,以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求,比如“在 Android Studio 开发环境中,遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是,Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求,还需要您进行进一步的修改和完善。
2025-03-06
如何在coze创建智能体或工作流
在 Coze 创建智能体或工作流的步骤如下: 1. 创建 Bot: 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. 图像工作流: 创建图像工作流。 图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流,调试效果。调试工作流毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容,进行提示词优化。 3. 分步构建和测试 Agent 功能: 首先进入 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。点击确认后完成工作流的新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件、大模型、代码。 编辑面板中的开始节点、结束节点,分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 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,完成工作流框架的搭建。 4. 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;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流处理和生成图像相关功能;触发器设置自动化响应条件。 知识库管理:文本存储文字类知识材料;表格结构化数据的存储和调用;照片是图像素材库。 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):开场白设置初次对话的问候语;用户问题建议配置智能推荐的后续问题;快捷指令设置常用功能的快速访问;背景图片自定义对话界面的视觉效果。 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。
2025-03-17
电商智能体
电商智能体在品牌卖点提炼和搜索方面有以下应用: 在品牌卖点提炼中: 智能体的构建中,对结构的理解和控制至关重要。品牌卖点提炼助手本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高团队效率。 实际搭建要根据公司业态调整,如电商产品,线上触点有淘系、京东系电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台,线下触点包括产品包装、包裹、卡、说明书等,人员触点有销售人员、主播、售后、客服等。 遵循营销管理流程构建智能体结构,保证输出准确,通过调整提示词提升某部分信息准确度,但注意营销管理的结构化提示词中不要依赖举例,以免限制 AI 创造性思维。 在电商搜索中: 以“什么值得买”智能体为例,用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过 API 检索商品信息,与提示词组装成上下文请求大模型回答,成为电商导购类垂直搜索应用,提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作,通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题,如给新产品取名,涉及多个步骤和智能体,还需要调度中枢协调工作和做决策。 此外,还有“买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体,专注市场营销,能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点,生成小红书文案和抖音短视频脚本,并保存至飞书文档。
2025-03-17
tob 行业智能体的场景有哪些
TOB 行业智能体的场景包括以下方面: 1. 解决大模型的局限性: 无法回答私有领域问题,如公司制度、人员信息等。 无法及时获取最新信息,如实时天气、比赛结果等。 无法准确回答专业问题,如复杂数学计算、图像生成等。 2. 提升用户体验和增强业务竞争力: 适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务的场景。 适用于缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。 3. 典型场景: 私有领域知识问答:准备好相关知识库文件,创建私有领域知识问答应用,如公司制度、人员信息等。 个性化聊天机器人:提供长期记忆功能,集成夸克搜索和图像生成等插件,提供个性化聊天体验。 智能助手:引入 RAG 能力、长期记忆和自定义插件等功能,帮助提升工作效率,如处理邮件、撰写周报等。 4. 行业解决方案: 服务和业务助手:行业包括互联网、制造、游戏等,场景包括对客服务、对内助手、产品搜索和推荐,业务关注点包括回答准确率、数据覆盖范围,关键功能需求包括丰富的文档/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。 个人助理:行业包括互联网、教育、游戏、社交等,场景包括闲聊助手、情感陪伴、学习助手,业务关注点包括回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态,关键功能需求包括 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互。 多模态文件交互和数据处理:行业包括互联网、教育、安防等,场景包括视频理解和信息抽取、作业批改,业务关注点包括成本、延迟、多场景适配度,关键功能需求包括自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 5. 具体案例: 内部业务助手:使用企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,通过 RAG 智能体进行内部知识问答,数据多源、异构,复杂文档解析视觉增强,提供更好的文档理解。 医疗助手/法律助手/智能导购:构建领域内知识库,为普通用户提供基础的医疗/法律知识,给出准确的就医建议/法律援助建议,在相似度阈值判定的基础上,引入大模型的智能分析能力。 6. 商业化场景: 医疗健康行业:为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果,并通过多模态形式推送到他们常用的平台,帮助他们更好地了解行业趋势,提升医疗水平。 教育培训行业:为教育工作者和培训机构提供最新的教育资讯和课程动态,并自动生成教学报告和资料,推送到相关平台,帮助他们更好地规划教学内容和课程设计。 科技创业与孵化器:帮助科技创业公司和孵化器获取最新的科技新闻、创业报告和行业分析,并通过多模态形式推送到他们常用的平台,帮助他们更好地了解市场需求,调整创业方向。
2025-03-17
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以规划、子目标和分解、反思和完善、记忆、工具使用等关键组成部分。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前感知输入直接采取行动,不维护内部状态,不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):具有明确目标,能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 智能体功能实现: 本智能体主要通过一个工作流实现,采用单 Agent(工作流模式)。工作流全景图按照市场分析报告内容划分,分成 7 个分支处理,每个分支调研并生成报告中的一部分,以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告主题拼装形成关键词句;必应搜索节点根据关键词句搜索相关网络内容;LinkerReader 节点获取网页详细内容;代码节点对搜索到的网页链接信息进行过滤;大模型节点生成报告内容并添加引用链接;结束节点将 7 部分内容拼接并流式输出。
2025-03-16
如何实现公众号用智能体+工作流,每天自动发《头条新闻》
要实现公众号用智能体+工作流每天自动发《头条新闻》,可以参考以下步骤: 伊登:最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流 工作流程详解 第一步:内容获取 1. 只需输入新闻链接,系统就能自动提取核心内容。开始节点,入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。 2. 添加网页图片链接提取插件,承接开始节点的新闻链接。 3. 获取网页里的图片,以 1ai.net 的资讯为例,输入新闻后提取出很多链接,其中第一条链接通常是新闻主图,其他内容多为不重要的 icon。 4. 添加图片链接提取节点,若为节省写代码时间,可直接用大模型节点提取,只拿提取的链接集合的第一条,即可搞定新闻的主要图片。 5. 接着利用调整图片的节点,将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片(因为 url 节点在画板中是 string 的格式,所以必须转为 img 格式)。 6. 对于文字部分,使用链接读取节点将文字内容提取出来。 7. 在提取链接后面接上一个大模型节点,用来重写新闻成为口播稿子,可使用最强的 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。小 tips,如果想要加上自己的特征,可以在提示词里写:“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。PS:这里的 deepseekR1 基础版本是限额使用,我们可以在专业版手动接入 DeepseekR1 手动接入推理模型。 第二步:画面生成 思路是做成一帧一帧的主图+台词,配合语音合成,保证音屏同步。 1. 用批量化节点,做成一帧一帧的画面,用画板节点完成。批量处理节点输入的是格式变化后的 json 格式的文案。 2. 画面生成的重点是:在批处理中,先把一些固定内容在画板节点安排好,比如背景图片。然后引入变量元素,比如新闻图片(已经提取并转换为 img 属性)、新闻标题(来自链接读取)、口播台词(已经提取并二创)。小 tips:想要找好看的背景图推荐去可画,挑选一个好看的视频模板然后,保存为【图片】格式,然后放在画板节点,当作底图。 第三步:语音合成 使用声音合成的官方插件,引用批处理的一句一句的新闻文案内容,可调节语速和语气,多种播音风格可选。在画板和语音合成的节点后面加入图片音频合成插件。PS:这个插件需要收费,登录 https://ts.fyshark.com//userInfo,【钱包】充值获取 token,【个人中心】获取 token,放入这个节点中,不过充值 10 元可以做好久了,这个插件适合小白同学,也有不收费的插件,但是比较吃操作,如果感兴趣也可以关注后续出相关教程。这个插件的 img_audio_video 的功能是把图片+视频合成,这样就实现了一段一段的口播新闻内容。 【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信(附完整实操教程) 三、搭建工作流 13、循环将推送内容插入数据库 将本轮推送给用户的内容,写入数据库,下次从 rss 列表中如果再抓取到相同内容,直接跳过,避免重复推送。使用「循环」节点,输入项为第 8 步代码输出的 content_urls,这里有完整的文章内容信息。循环体设置:使用「数据库」节点,输入项为本循环节点 item 中的 url 和 suid,SQL 也是用 AI 生成的。设置循环节点的输出项:output,参数随便选,后边也用不到了。 14、结束节点 选择第 11 步输出的内容,可以在 bot 中也查看到推送的内容。 15、试运行 工作流终于搭建完了,点击右上角的试运行,选择绑定的 bot,输入数据测试。Key:输入你的 server 酱的 sendkey。rss_list:如果你没有现成的数据,可以白嫖我这个,复制下方这两条数据测试使用。试运行结果:如果工作流设置的没有问题,你会在工作流中看到这样的结果。同时,微信上也会收到这条推送,可以查看总结内容,点击链接可以查看公众号原文。点击右上角发布。
2025-03-16
设计logo比较好的AI网站
以下是一些设计 logo 比较好的 AI 网站: 1. Looka:这是一个在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器利用 AI 技术创建个性化 Logo 设计,用户可选择不同元素和风格,AI 基于输入生成方案。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,用户可利用 AI 辅助建议创建品牌标识。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 此外,您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具:https://waytoagi.com/category/20 。
2025-03-16
需要一个设计ui界面的ai
以下为您介绍一些可用于设计 UI 界面的 AI 工具及相关操作: Midjourney 1. 页面指令: 若想指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加页面指令描述,例如“landing page”可生成社交平台的登录页,“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 2. 主体物指令: 确定产品类型后,可通过加入主体描述来加强图片生成效果。如生鲜类 APP 突显蔬果新鲜,可加“水果、蔬菜、新鲜”等关键词。 3. 配色指令: 确定 APP 类型和主体描述后,可定制主题色,如输入“xxx color scheme”。不同类型有不同示例,如餐饮类输入“beach style color”可得沙滩风饮料订购页面。 4. 风格指令: 若配色指令无法满足要求,可指定艺术风格、艺术家等名字。如天气类输入“Pop art”可得波普艺术风格的天气 APP,社交类输入“Kpop fashion”可得时尚流行的页面效果。 UIGENT1 这是一个开源 UI 设计生成工具,基于 Qwen2.5Coder7B 微调,能根据提示生成标准 HTML/CSS 代码,擅长基础前端页面,如仪表盘、登录页、注册表单等。 Galileo AI 可根据文字或图片生成完整 UI 设计,并导出 HTML 和 Figma 文件。 通过一系列的 AI 出图操作能发现,Midjourney 产出的设计图视觉效果不错,更适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索等过程中,为设计师提供更多灵感和创意。但想让 Midjourney 产出的 UI 设计图直接落地开发,目前仍有距离。
2025-03-14
最近有哪些海报设计的产品
以下是一些设计海报的 AI 产品: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户通过简单拖放操作即可创建海报,其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,其智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子和其他视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,大大简化设计流程。 此外,Midjourney 新编辑器在电商领域也有应用,比如: 1. 产品海报设计:将产品图片导入 Midjourney 编辑器,通过简单操作生成不同风格的海报。 2. 家具材质变化:在电商家具展示中,利用 Midjourney 的图像重纹理化模式快速为家具换上各种材质。 3. 艺术字体海报:通过白底字体图,利用图像重纹理化模式变换成各种炫酷的字体海报风格。 在其他方面,还有以下海报设计相关的内容: 1. 电影和短剧海报设计:通过特定提示词,如“电影海报,电影名称在顶部文字:‘热辣滚烫 2’,中间主体沈腾热血的形象,底部文字:‘上映时间:2026 年 1 月 1 日’和‘主演:沈腾’,超高清”等,释放创意,打造视觉冲击力。 2. 营销广告创作:通过特定提示词,如“营销海报,写实风格,画面对半风格,左边是红色风格,可爱的小狗,右边是蓝色风格,可爱的小猫,中间广告字体‘双十二全场 1 折’,超高清”等,牢牢抓住目标受众的注意力。 3. 漫画制作:让每个人都能成为漫画设计师。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-13
大模型应用产品设计流程
构建大模型应用产品的设计流程包括以下关键步骤和要点: 1. 框架选择:根据项目需求选择合适的开发框架,这是非常关键的一步。 2. 了解业务需求:深入了解业务背后的深层次需求,确保模型能够解决实际问题,并据此设定流程环节。 3. 提示词设计:在每个环节中精心设计提示词,引导模型提供准确和有用的回复。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。 4. 遵守标准:确保应用在提供服务的同时,遵守安全和伦理标准。 5. 测试与迭代:通过不断的测试和迭代,优化模型性能和用户体验。 6. 部署与维护:成功部署应用后,还需要持续的维护和更新以适应不断变化的需求。 7. 工程化:不做工程化终究会让模型应用变得无法维护。 此外,在实际应用中落地大型模型时,永远是解决方案优先。大型模型通常位于基础层,应更注重模型之上构建的应用,切实解决服务对象面临的实际问题。基于大模型的产品虽然“简约但不简单”,人们会针对特定需求设定模型的功能,并进行有目标的开发。通过掌握这些关键点,可以确保构建的模型应用不仅技术先进,而且能真正解决用户问题,提供有价值的服务。
2025-03-13
适合景观设计的ai
以下是一些适合景观设计的 AI 相关内容: 在 AI 作图方面,创作方法包括用自然语言详细描述画面内容,避免废话词,Flux 对提示词的理解和可控性强。趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。强调人机交互,对输出图片根据想象进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想。 有一些 AI 工具可以帮助景观设计师,例如: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成。 节目单中也有与景观设计相关的内容,如“祖国河山:AI 还原的中国自然景观”,以一些前所未有的角度震撼还原。
2025-03-13