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tob 行业智能体的场景有哪些

Answer

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。
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References

DAY2 - 更好用的文本知识库应用跟学,快速上手阿里云百炼

大模型具有强大的语言理解和生成能力,但也存在一定的局限性,例如: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)。为了提升用户体验和增强业务竞争力,越来越多的企业会构建AI助手,以便全天候(7x24)回应客户咨询。在阿里云上,只需几分钟即可构建一个AI助手,并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于以下客户场景: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缺少技术人员开发大模型问答应用智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足。外部能力指的是大模型本身不具备的功能,例如实时信息获取、回答私有领域问题等。您可以在百炼控制台通过零代码的方式创建智能体应用,并将外部能力集成到应用中,从而解决您的具体业务需求。梦飞老师之前在社群内直播的时候对对话型机器人有比较深的理解了,大家也可以回顾一下之前的私域营销的Bot。智能体应用的典型场景1.私有领域知识问答:您只需准备好相关知识库文件,就可以在百炼控制台快速创建一个私有领域知识问答应用,应用场景包括公司制度、人员信息等。2.个性化聊天机器人:百炼提供了长期记忆功能,可以保存关键历史对话信息,从而提供个性化的聊天体验。平台还集成了夸克搜索和图像生成等插件,进一步扩展了聊天机器人的功能。3.智能助手:通过引入RAG(检索增强生成)能力、长期记忆和自定义插件等功能,您可以构建一个智能助手,帮助提升工作效率,如处理邮件、撰写周报等。

2. 行业解决方案

|场景|行业和场景举例|业务关注点|关键功能需求||-|-|-|-||服务和业务助手|行业:互联网、制造、游戏场景:对客服务、对内助手、产品搜索和推荐|•回答准确率•数据覆盖范围|•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:互联网、教育、游戏、社交场景:闲聊助手、情感陪伴、学习助手|•回答准确率•业务数据关联性•人设契合度•多模态|•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:互联网、教育、安防场景:视频理解和信息抽取、作业批改|•成本•延迟•多场景适配度|•自定义文件解析设置•视觉解析增强•企业级数据管理|[heading2]服务和业务助手案例[heading3]内部业务助手[content]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已经灰度上线,需要提供uid,白名单开启阿里云内部产品助手:[heading3]医疗助手/法律助手/智能导购[content]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。系统首先通过相似度阈值筛选出初步的搜索结果,然后利用大模型对这些结果进行深入分析,判断它们与用户查询的关联程度。结合了规则性和智能性,判定准确度高;判定速度略慢;产生额外的大模型调用费用。适合需要高度定制化和智能化搜索服务的场景。有效减少了企业场景海量数据情况下的数据混淆和模型幻觉问题

Bot智能体 | 用Coze实现【多模态资讯的跨平台推送】

在医疗健康领域,及时获取最新的医学研究、政策变化和行业动态至关重要。该Coze bot可以为医疗机构、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。应用效果:实时获取医学研究和政策变化自动整理医学报告,提升工作效率多平台推送,方便医疗团队交流[heading3]4.教育培训行业[content]在教育培训行业,了解最新的教育政策、教学方法和培训课程是提升教学质量的关键。Coze bot可以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。应用效果:实时更新教育政策和教学方法自动整理教学报告,提升教学效率多平台推送,便于教学团队沟通[heading3]5.科技创业与孵化器[content]科技创业公司和孵化器需要实时掌握最新的科技动态和创业资讯。该Coze bot可以帮助他们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。应用效果:实时获取科技动态和创业资讯自动生成创业报告,支持决策多平台推送,提升团队协作

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ToB行业有什么关于AI Agent的应用场景
在 ToB 行业,AI Agent 有以下应用场景: 1. 人力资源领域:如 Brix 面向北美和欧洲企业,提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent,触达全球约 2000 万以上的人才,自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程,帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理,为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 2. 餐饮营销领域:时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术,为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案,从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果,能帮助门店提升 50%100%的营销转化效果,以及相应提升平均 1520%的营业额。 3. 销售和供应链管理:嵌入企业流程,提升整体运营效率。 此外,AI Agent 具有以下特点: 1. 个性化:随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法,从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好,随后为用户推荐新的咖啡店。 2. 自主完成任务:如 Auto GPT,用户输入一个目标后,可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 3. 多 Agent 协作:例如斯坦福大学的 SmallVille(小镇)项目,25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活;Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递,最终生成邮件内容给客户回复。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 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设计良好的工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。
2025-03-17
有哪些关于toB 营销的 ai应用
在 ToB 营销领域,目前常见的 AI 应用主要有以下几类: 1. 智能办公:在办公垂域场景中发挥作用,比如快速总结群聊内容或会议信息,为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服:通常借助 agent 实现,接入企业的 QA 知识库,回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购:在用户和商家之间发挥作用,依据用户问题,结合产品介绍和评论信息等,为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销:应用于营销环节,通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容,有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源:主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外,在 AI 产品的发展中,还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势,如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等,视频制作的 Pika、Runway 等,音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试,如 ToB 市场的深耕,如针对内容创作者的 ReadPo 等。
2024-11-16
有什么Aitob的应用嘛
以下是一些关于 AI 应用的信息: 在其他 2B 应用方面,基本是雷声大、雨点小。虽然很多公司想与 AI 沾边,但真正用起来的不多,比如“浏览器里加个 ChatGPT 快捷方式”是多数在问卷中回答“工作中使用 AI”的公司的主要做法。 目前 AI 的 2B 能力还存在不足,如最擅长的代码(如 Github Copilot)也只是“实习生水平”,且 AI 写代码的速度比人跟在后面 Debug 要快得多。 “AI 客服”这一应用在实际体验上也未达到大量取代人工客服的预期。 大语言模型(LLMs)已成为主流,生成 AI 应用目前主要集中在信息的分歧,即根据一组指令创建新内容。未来的第二波应用将更多是汇聚信息,例如通过综合可用信息向用户展示更少的内容,如 AI 驱动的知识库,能为人们节省大量时间。 未来 SynthAI 的真正价值在于帮助人们更快地做出更好的决策。例如,AI 能识别目标账户的意愿水平并给出相关建议,为销售代表节省研究潜在客户的时间。 确保合成高质量的根本性转变将是从大规模、通用模型转向利用多个模型的架构,包括更多针对特定领域和用例数据集进行微调的模型。
2024-10-24
ToB的AI场景和实践有哪些?
在ToB(企业对企业)的AI场景和实践方面,目前有许多公司正在探索和应用AI技术。以下是一些主要的应用场景和实践案例: 1. AI在CRM系统中的应用:例如Zoho中国,它将大模型技术应用于CRM系统,实现从客户记录中提取和总结关键信息、对交易提供预测分析、创建个性化电子邮件模板等功能。 2. 财务数智化服务:合思公司利用AI技术提供财务数智化服务,如智能客服、智能审批、智能分析等,例如AI审批可以全天候24小时实时响应,帮助审批人提前发现单据中的问题。 3. 数字员工的应用:实在智能公司提供数字员工解决方案,使用户能够通过简单的操作构建数字员工,大幅降低开发工具的应用门槛。 4. AI Agent的应用:AI Agent在办公场景中得到广泛应用,例如钉钉、腾讯会议、百度等公司都推出了相关的AI产品,提供智能化的支持和服务。 5. AI技术在多个领域的融合:AI技术正在与各个领域的服务模式全面融合,为ToB软件带来新的机遇和挑战。 6. 大模型的应用:大模型技术在ToB领域得到广泛应用,能够快速生成内容、智能分析数据,提高企业运营效率。 这些实践表明,AI技术在ToB领域的应用正变得越来越广泛,为企业带来了创新的工作模式和高效优势。
2024-04-19
AI Agent的具体应用场景,特别是职场办公场景
AI Agent 的具体应用场景如下: 1. 在职场办公场景中,主要应用场景包括研究总结和客户服务。 2. 个性化方面,随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法,从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好,随后为用户推荐新的咖啡店。 3. 自主完成任务方面,如 Auto GPT,用户输入一个目标后,可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 4. 多 Agent 协作方面,如斯坦福大学的 SmallVille(小镇)项目,25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活;Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递,最终生成邮件内容给客户回复;博主林亦 LYi 的《AI 炒股?我开了一家员工全是 AI 的公司,自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 5. 在企业服务方面,Brix 面向北美和欧洲企业,提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent,Brix 触达全球约 2000 万以上的人才,自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程,帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理,为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 6. 时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术,为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案,从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。 目前,AI Agent 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨,概念落地还有较长一段距离;一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有,其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向,目前只看到“私人助理”场景。
2025-03-17
日常工作应用有哪些场景推荐
以下是一些日常工作中的 AI 应用场景推荐: 教师工作: 定制内容场景:可根据学生认知和水平筛选和定制课程材料。 制作课件场景:用 Markdown 语法列出大纲,生成基础课件。 教学执行:协助小组活动、设计分层教学、个性化教学、提供实时反馈、提供策略和知识支持。 学生评估:设计评估,可模仿各类考试题型,生成各种主观反馈和报告,比如写作口语批改反馈、期末学生评价。 深度学习场景:学习学生心理支持,可提供具体场景做案例分析。 专业成长:论文写作辅助、撰写材料,如工作总结、活动简报、领导发言稿、工作邮件,策划活动,如调查问卷、艺术节策划、教师活动策划,行政工作,公众号排版、排校历、排课表。 计划相关: 共学相关。 网页连接制作。 创意构思。 开发网页、小程序、App、桌面应用、浏览器插件等。 本地跑的 PC 应用,如计算器等。 算法学习: 分类问题:例如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题:例如房价预测、股票价格预测等。 异常检测:识别异常值或离群点。 推荐系统:找到与用户兴趣最相似的其他用户或物品,并基于相似性进行推荐。 图像分割:识别图像中的区域,并进行图像分割。 聚类分析:用于聚类任务,尤其是当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时。
2025-03-16
AI在制造业的一些典型应用场景
在制造业中,AI 有以下一些典型应用场景: 1. 产品设计和开发:可利用 AI 生成工具(如 Adobe Firefly、Midjourney 等)根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,大幅提高设计效率。 2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断:通过 AI 模型分析设备运行数据,预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。 4. 供应链管理:AI 可依据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提升管理效率。 5. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,能够自动生成个性化的客户回复,改善客户体验。 此外,制造业中的 AI 应用还包括: 1. 预测性维护:预测机器故障,避免工厂停机。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 4. 生产计划和供应链计划状态查询。 5. 产线预测性维保辅助。 6. 产品质量分析与溯源。
2025-03-14
AI应用赛道中top应用介绍,实现的功能和应用场景,产品Launch时间:AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式,优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍: 应用场景:涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术: 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统,记忆模块实现长期和短期记忆,以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整,多模态融合涉及多种数据类型,低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征:包括自主性、交互性和适应性,如通过自我对弈和博弈不断进化,在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线:从有语言能力的 AI 到有推理能力,再到能使用工具、发明创新以及形成组织,共五级。 智能体框架类型:分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体,每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系:大模型是中枢和基石,智能体是行动引擎,两者协同演进,智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势:智能体可能在中小企业中更具效益,人机协作中人类成为监督角色,但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向: 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。 2. 自媒体创业:视频号等平台尚有蓝海空间,需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业:个人或团队可做轻量化游戏,结合 AI 技术,满足放松和社交需求,专注垂类赛道,避免与大厂竞争。 4. 影视创业:25 年将是拐点,更多内容会采用 AI 技术,如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业:重点是 AI 虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇: 1. 创业难点:创业对创业者综合能力要求极高,找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展:从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人,其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链:包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇:AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口,提前布局未来有潜力的赛道,准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息: 1. 10 月 26 日,AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行,公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能,帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日,Perplexity 最新估值约为 5 亿美元,较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上,当前的付费用户数量达到了 1.5 万人,截止本月,Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元,最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品,分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用;多模态技术持续发展,图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用;企业级应用等。
2025-03-14
打造企业AI应用场景
以下是关于打造企业 AI 应用场景的相关内容: 阿里云百炼: 阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。开发者和业务人员都能参与大模型应用的设计和构建。通过简单的界面操作,能在 5 分钟内开发出大模型应用,或在几小时内训练出专属模型,从而将更多精力专注于应用创新。 使用场景示例: 法律合规改写:招聘平台可通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端要求是否符合劳动法等,并自动改写,减少人力审核需求。 关键信息抽取&打标签:法催机构可通过百炼工作流构建并串联相关 Agent,减少律师数据整理、分析和归类工作。 智能助理&客服:教育机构可通过百炼工作流搭建首页智能助手,通过意图分类能力分发用户 Query 并回答。 AI 决策相关: 在制定企业 AI 战略时,要在提高效率、促进创新的同时规避潜在风险。企业不需要短期内进行全面伦理审查,但可优化实际操作流程,满足市场需求并保持长远发展。 明确 AI 的适用范围:企业要针对自身业务需求明确使用边界。不是所有决策都需由 AI 完成,在复杂决策场景中,AI 适合辅助角色。常见适用场景包括数据密集型工作(如市场分析、客户画像、生产优化等)、重复性任务(自动化流程、预测维护等)、有限范围内的创新(在已有数据基础上提供初步建议)。企业管理层可引入内部评估机制,每季度评估 AI 在不同业务线中的表现,并设定不同使用权限。AI 可部署在低风险、可标准化任务上,涉及品牌形象、用户隐私、产品战略等决策应由人类主导。
2025-03-13
用coze手捏智能体的意义是什么?
用 Coze 手捏智能体具有重要意义。AI Agent 是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。目前不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的 Coze、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道,现在能用自然语言编程,降低了编程门槛。但之前使用这些大模型时会出现胡编乱造、时效性和无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含自己的知识库、工作流,还能调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力,可以完成复杂工作。所以,用 Coze 手捏智能体就是结合自身业务场景和需求,定制出能解决自身问题的智能体。在 Coze 平台上,通过简单 3 步即可创建智能体,包括起名称、写介绍和使用 AI 创建头像。另外,有人在 Coze 平台上成功创建过智能体,并认识到知识对于实践的重要性。现阶段的 AI Agent 还需要遵循指引和给定流程才能完成特定任务,相关文章能为后续手捏 Agent 提供思路指引。
2025-03-17
如何创设一个作业时间计划管理智能体
以下是创设一个作业时间计划管理智能体的步骤: 1. 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并与智能体关联。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。 数据处理:使用代码节点对两个插件获取的结果进行处理,注意代码节点输出的配置格式。 2. 测试:找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。回到智能体的编排页面进行同样的测试,确保对话流执行成功。 3. 发布: 选择多维表格,点击配置。 输出类型选文本,输入类型选择字段选择器。 完善上架信息,填写表格,选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 提交上架信息,返回配置界面显示已完成,即可完成最终提交。 另外,在创建智能体时还需注意: 1. 像在“DeepSeek+扣子”的案例中,输入人设等信息,放上创建的工作流,但工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是个人 token 时,不能直接发布。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户自己购买后输入 api_token 再发布。 2. 如创建“画小二智能小助手”Coze 智能体,需打开扣子官网(https://www.coze.cn/),在 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”并命名。同时设置提示词。
2025-03-17
我是一个教育行业产品经理,我想要学习如何做一个产品经理智能体帮我做方案,告诉我我需要学习的知识
作为教育行业的产品经理,若要学习制作能为您做方案的产品经理智能体,您需要掌握以下知识: 智能体的应用: 自动驾驶:智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 家居自动化:智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 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:各类机器人中集成的智能控制系统。 智能体的设计与实现: 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。 智能体产品功能详解: 智能体广场: 上传文档至知识库:点击【上传知识】按钮,可上传文档文件或 URL 导入,支持多种文档类型,文档大小有限制,可配置知识的切片方式,完成后知识将进入数据处理状态。 多智能体 AI 搜索引擎方案: 第一步,快速搜索补充参考信息:根据用户任务使用搜索工具补充更多信息,如使用工具 API WebSearchPro。 第二步,用模型规划和分解子任务:使用大模型把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为 JSON 格式。 第三步,用搜索智能体完成子任务:AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析并进行多轮搜索任务的能力。 第四步,总结子任务生成思维导图:智能体能调用各种插件,如思维导图、流程图、PPT 工具等。
2025-03-17
有什么适合亲子互动用的智能体吗
以下为您推荐两款适合亲子互动的智能体: 1. 名字写对联智能体 作者:韦恩 体验链接:https://tbox.alipay.com/pro/share/202501APggwb00197427?platform=WebService 智能体名称:名字写对联 智能体简介:我是常师傅,别的不懂,春联咱在行,快过年了,用对联送祝福,今年可以不一样 应用场景: 目标人群:想了解对联,想写对联,给朋友送对联祝福的人 解决的问题:想给朋友特殊祝福的人,送春联祝福显得尤为特别,是一份特别的礼物 智能体主要功能: 玩法一:发送朋友名字和祝福,获得一副特殊的对联。 玩法二:发送您的幸运数字,获得您的幸运对联。 玩法三:随便聊聊,对对联,聊聊对联历史。 智能体设计思路: 编排方式:工作流对话模式,可以多轮对话,获得上下文,体验更好。 功能结构:根据用户意图进入不同的流程。 智能体功能实现: 幸运数字模块:发送您的幸运数字,获得您专属幸运对联。 送祝福模块:发送朋友名字祝福,活动给朋友的定制对联。 互动模块:用户可以随意聊,获得您想要的对联相关信息。 2. 旅行青蛙智能体 智能体设计思路: 创意:来源于多年前的火爆 APP——旅行青蛙,采用旅行明信片的方式来与用户互动,一方面让青蛙远游时发回当地景点的明信片,激发用户想去旅游的念头,另一方面通过大模型进行诗歌和文案的创作,可作为自媒体的素材 编排方式:采用单 Agent 的多分支模式,通过意图识别来确定用户的旅行意图,目前运行流畅稳定,有较高的趣味性,效果惊艳。 功能结构:基础功能包括时间季节提取、目的地景点提取、旅行日记文案、景点诗句、文生图提示词编写、风格固定、自定义 FLUX 插件,这些功能相互关联,共同构成一个完整的旅行体验智能体。 智能体功能实现: 随机目的地的旅行模块:青蛙自主选择说走就走的目的地旅行,发回明信片。 指定季节和目的地的旅行模块:青蛙会根据对应的时间和指定的地点,发回来自未来的旅行邮件。 互动模块:用户可以投喂各种食物,与青蛙进行亲密互动。 历史上的今天:当用户选择宅在家里时,青蛙会返回历史上的今天的新闻,并绘制相关的图片 小细节:使用了获取用户 ID,坐标,避免出现推荐与用户同一地区的景点
2025-03-17
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
在HR行业有哪些提效应用
目前在 HR 行业中,AI 可以在以下方面提高效率: 1. 人才招聘与筛选:利用自然语言处理和机器学习算法,快速筛选简历,评估候选人与职位的匹配度。 2. 员工培训与发展:通过分析员工的技能和绩效数据,为个性化的培训计划提供建议。 3. 绩效管理:自动收集和分析绩效数据,提供更客观准确的评估。 4. 员工关系管理:预测员工离职风险,及时采取措施改善员工满意度。 5. 人力资源规划:基于数据分析预测人力需求,优化人力资源配置。
2025-03-17
ai行业在公开场合比较活跃的大佬有哪些? 他们的相关发言视频有哪些? 这些发言的切片比较合适的tag是?
在 AI 行业公开场合比较活跃的大佬包括谷歌相关研究人员(提出思维链等)。相关发言视频如林粒粒呀的科普视频、安克创新 CEO 阳萌的访谈视频等。发言切片合适的 tag 可能包括“AI 技术原理”“AI 未来发展”“AI 框架”等。但需要注意的是,目前提供的内容中未明确提及更多活跃大佬及其具体发言视频的详细信息。
2025-03-16
可以通过AI学到行业的专业知识吗
AI 可以帮助我们学习行业的专业知识。在医疗保健领域,开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型有助于其理解模式和关系,从而培养新型的专业知识。创建特定领域的专家 AI 比创建全能 AI 更容易,且预计会创造许多采用多样化方法的专家 AI。 同时,应让 AI 接触现实世界的互动供其学习,避免复制危险的偏见。鉴于神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识,并可能成为下一代专家的教师。 AI 将不可逆转地改变医疗保健领域,如医生可将文档工作交给 AI 书记员等。但要真正改变这些领域,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。 成为行业顶尖人才通常需要多年密集信息输入和实践,通过学校教育和经验获得在复杂情况下确定最佳答案的直觉具有挑战性,AI 也面临同样问题。应通过堆叠模型训练 AI,而非仅依靠大量数据。例如在医疗领域,相关学习应从基础课程开始,逐步深入。
2025-03-14
阿里的千问大模型在行业内处于一个什么样的水平
阿里的通义千问大模型在行业内处于领先水平。 通义千问 2.5 正式发布并开源 1100 亿参数模型,在多模态和专有能力模型方面影响力强大,始终坚持开源路线,已推出多款开源模型,受到开发者和生态伙伴的热情支持。百炼平台也升级支持企业 RAG 链路,提供更灵活的企业级检索增强服务。通义灵码推出企业版,满足企业定制化需求,已在多个领域落地应用。 Qwen2.5Max 基于 SFT 和 RLHF 策略训练,在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3,引发社区关注。支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等多种方式,展示其顶尖性能与灵活应用场景。 Qwen2.5VL 是新一代视觉语言模型,可解析 1 小时以上视频内容并秒级定位事件,识别从金融文档到通用物体,动态适配高分辨率图像。具备复杂任务执行能力,覆盖更多实际场景如票据解析、商业分析等。 10 月 31 日,阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0,8 大行业模型同步上线。
2025-03-14