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人共智能导论思维导图

Answer

以下是为您整理的关于人工智能相关的内容：

  1. 头脑风暴常用的 20 个 prompt：包括 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping 等。
  2. 构建外脑/智变时代的个人知识管理：从哲学角度思考知识被 AI 重塑后人的意义，认为超级智能将是人类的外脑，人类独特的个性等将与智能个体融合成为化身，共同汇聚成智能时代的新知识网络。
  3. 生成式人工智能在教学中的应用：涉及多媒体、虚拟现实、移动设备等方面，涵盖全面发展个性化学习、协作学习、创新能力等内容，还包括数字校园、智慧课堂、在线社区等场景，以及培养元认知能力、创新思维等能力，以及人机协同、因材施教等理念。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

头脑风暴常用的20个prompt

[title]头脑风暴常用的20个prompt20 ChatGPT prompts to brainstorm and find infinite new ideas in every field(copy-paste them):1.Brainwriting Prompt:"Let's brainstorm ideas for[topic]by writing down as many ideas as you can,then I can build on them with related ideas.Structure your answer using markdown.” 2.Reverse Brainstorming Prompt:"We will use reverse brainstorming for[topic]- coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions."3.Mind Mapping

构建外脑 / 智变时代的个人知识管理

[title]构建外脑/智变时代的个人知识管理[heading2]后记：知识的重塑从一个比较哲学的角度来思考，如果知识被AI重塑，那么人的意义在哪里？在很多科幻片中，都有一种人造的超级智能，最终控制了人类，代替我们思考和决策。但我个人认为这种场景是不会出现的，大自然偏爱多样性，知名科学家Wolfram在他今年的这篇《[Will AIs Take All Our Jobs and End Human History—or Not?Well,It’s Complicated…](https://writings.stephenwolfram.com/2023/03/will-ais-take-all-our-jobs-and-end-human-history-or-not-well-its-complicated/?ref=indigox.me)》中再次用他的[计算不可约](https://www.zhihu.com/question/28506543?ref=indigox.me)理论，证明了人类将与人工智能的共生。超级智能会帮助我们强化自身，就像本文开头提到的：它是一个可以帮助我们充分发挥作为人类的潜力的伙伴。超级智能将是我们的外脑（ExoBrain），我们每个人独特的个性、经验和思考风格，将会与这些智能个体融合，成为我们的化身（Avatar），而且这个化身不一定要像元宇宙（Metaverse）中那种具象的存在，它就是我们的思维与AI模型融合而成的经验体，我们分享和消费这些独立的经验体，它们就是知识传播的纽带，它们和人类一起汇聚成了这个智能时代的新知识网络。以上是作为一名AI乐观派、多样化与去中心主义信仰者的对知识传播未来的一点点畅想！WORLD PEACE ☮️

张翼然：用AI为教师减负（3H）.pdf

多媒体虚拟现实移动设备全面发展个性化学习协作学习创新能力综合素质信息技能跨学科知识创新实践数字校园智慧课堂在线社区泛在学习数字化学习资源在线学习平台翻转课堂混合学习以学习者为中心学习无处不在教育信息化MOOC网络学习共同体智慧教育人工智能大数据机器学习自然语言处理知识图谱培养元认知能力创新思维跨学科融合终身学习能力AI素养数据思维项目实践前沿科技探索智能教室AI助手VR/AR沉浸式个性化智能教材智适应学习虚拟教学助理创造性评估人机协同因材施教的深化AI赋能泛在学习智能校园跨机构协同育人在线教育生态系统AI+教育AIGC时代多模态生成全球信息实时获取人机协作共创个性化与智能人机混合智能共创培养高阶通识能力跨学科创新思维协作与互动全球视野与人文知识获取与处理多模态多样化内容数字人文伦理辨析与讨论人机协同教育生态大规模自适应学习元宇宙工作场景模拟开源开放社区智能动态生成资源实时互动与辅导探究性教学伦理辨析与讨论人机共生理念以学生为中心终身学习跨学科融合生成式多模态自适应生成式多模态自适应规模化因材施教扁平化与网络化跨学科与跨领域合作与共享

Others are asking
如何自动生成思维导图 有推荐的工具吗
以下是一些可以自动生成思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，包括通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图与 AIGC 结合的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路并生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能借助 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，在使用<generateTreeMind>插件节点自动生成思维导图时，有以下配置思路： 1. 确定处理方式：一次精读任务仅需生成一张思维导图，选择“单次”处理方式。 2. 确定输入：在输入区，该插件仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量即可。 3. 确定输出：观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来定位所需字段。若需要图片格式的思维导图，确定 pic 为所需输出。
2025-04-03
ai思维导图提示词
以下是关于 AI 思维导图提示词的相关内容： 在文生图的提示词中，例如“”，来告诉 AI 不要的内容。 在 AI 作图的创作中，有以下要点： 1. 趣味性与美感概念：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。 2. 纹身图创作：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。 3. 魔法少女示例：以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 4. 提示词编写方法：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。 5. 实操演示准备：以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 6. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 优化和润色提示词（Prompt）的方法包括： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述需求，而非过于笼统的词语。 2. 添加视觉参考：在 Prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 Prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究流行且有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化完善。 总之，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维尝试创新描述方式。
2025-03-31
思维导图生成ai
以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，可通过 AI 自动生成思维导图，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内的思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，还有一些关于思维导图生成的相关信息： 在使用 flowith 时，可通过引用节点技巧让 AI 根据特定参照输出高关联度内容，还可对比不同模型输出择优深挖，在满意内容节点添加“文本编辑器显示”进行精加工。 12 月更新的生成式 AI 年终数据中，思维导图相关的如 Whimsical Al 等也有相关流量等数据统计。
2025-03-25
思维导图自动生成
以下是关于思维导图自动生成的相关内容： 使用 Coze 工作流自动生成思维导图： 在上一步生成英文阅读大纲后，使用<generateTreeMind>插件节点自动生成思维导图。 1. 确定处理方式：选择“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 确定输入：在输入区，该插件仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量即可。 3. 确定输出：观察输出区，所需的是图片格式的思维导图，确定 pic 为需要的输出字段。 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能。 自动生成思维导图的在线工具 ChatMind： 开发者@石天放开发的 ChatMind 是利用 AI 自动生成思维导图的在线工具，只需要输入问题、文章、数据就可以，对于问题还能自己获取答案，可导出图片与 Markdown 文档两种格式。链接：https://www.chatmind.tech/
2025-03-23
关于思维导图的提示词
以下是关于思维导图提示词的相关信息： 在文生图的提示词中，例如“”，用来告诉 AI 我们不要的内容。 在星流一站式 AI 设计工具中，提示词用于描绘您想生成的画面。输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。写好提示词要注意内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如“一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量”。还可以调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。利用“加权重”功能，可在功能框增加提示词并进行加权重调节，权重数值越大越优先，也能对已有的提示词权重进行编辑。此外，还有翻译功能可一键将提示词翻译成英文，以及删除所有提示词和会员加速等辅助功能。 对于 SD 新手，有以下提示词模板的相关网站：Majinai：
2025-03-14
思维导图
以下是关于头脑风暴和思维导图的相关内容： 头脑风暴常用的 20 个 prompt： 1. Brainwriting 研究写作：“我们一起为头脑风暴，尽量写下很多点子，然后我可以在它们的基础上加入相关的想法。请用 markdown 结构你的回答。” 2. Reverse Brainstorming 反向头脑风暴：“我们为使用反向头脑风暴——故意提出糟糕的点子可以激发创意并引导我们走向新的方向。” 3. Mind Mapping 思维导图：“请为创建一个完整的思维导图，从一个中心概念开始，然后向外扩展与其相关的分支。” 4. Assumptions 假设：“列出你对的假设。然后，你如何挑战这些假设来提出创新的点子？描述你的过程。” 5. SWOT Analysis SWOT 分析：“让我们对进行 SWOT 分析，考虑内部的优势/劣势和外部的机会/威胁。然后写一个结论进行总结。” 6. SCAMPER SCAMPER 法：“使用 SCAMPER 清单对进行构思。我们如何替代、结合、适应、修改、用于其他用途、消除或逆转？详细描述你的答案。” 7. Six Thinking Hats 六顶思考帽：“使用六帽方法：红帽是乐观的，黑帽看到的是负面的等等。从不同的思维角度对进行构思。” 8. Worst Possible Idea 最坏的点子：“故意为想出很糟糕的点子，以新的方向激发创意。稍微扩展你的答案，解释为什么这些点子不好。” 9. Trigger Words 触发词：“这里有一些随机词:相关的新点子？” 10. Questioning 提问：“生成关于的问题，比如谁、什么、什么时候、在哪里、为什么、怎么样？将问题转化为点子。” 11. Rolestorming 角色扮演：“扮演。我的目标是找到新的改进方法。” 12. Scenarios 场景：“想象一个的最佳情境：一切都进行得很顺利。现在想象一个最” 关于儿童新闻百事通中思维导图的应用： 1. 应用缘由： 从新闻到旧闻，拒绝缪闻，追本溯源。 由点及面，广度与深度兼顾，培养小朋友的探究意识与能力。 凝练提升，形成强大的知识网络，助力小朋友研究性思维、统合型能力的培养。 2. 具体操作： 通过新闻涉及的主题词/关键词，或是小朋友对新闻中的感兴趣点，提取背后的知识点。 调用“generateTreeMind”插件，创建一个思维导图，清晰展示知识点的起源、发展和相互关系，凝练知识网络。 通过“快捷指令”提醒小朋友，可以使用此功能。 3. 实操展示： 初步尝试：放在聊天机器人的工作流里，能使用，但调用比较慢，且不能顾到全局。 后期调整：直接调用插件+提示词直接 cue 到，Precess on VS 树状图：前者不能直接出图，后者可以且点击后可以直达网站，进行二次修改。 实操展示包括新闻激发、提炼关键词/主题词/兴趣点，并发出指令“思维导图”。
2025-03-13
李宏毅《生成式人工智能导论》课件
以下是关于李宏毅《生成式人工智能导论》的相关信息： 课程目录： 1. 第 0 讲：课程说明（2024 年 2 月 24 日） 2. 第 1 讲：生成式 AI 是什么？（2024 年 2 月 24 日） 3. 第 2 讲：今日的生成式人工智慧厉害在哪里？从「工具」变为「工具人」（2024 年 3 月 3 日） 4. 第 3 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—神奇咒语与提供更多资讯（2024 年 3 月 3 日） 5. 第 4 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—拆解问题与使用工具（2024 年 3 月 10 日） 6. 待更新…… 第 0 讲课程说明的要点： 1. 知道：有能力自己开发、何时需要自己开发、何时可以用现成的人工智能。 2. 目标：了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性，作为你魔术师的开始。包括体验用生成式 AI 打造应用、体验训练自己的生成式 AI 模型。同时提到负面体验，如大模型训练花时间（以周为单位）、结果不可控。 3. 影响模型能力的指标很多，常规会看参数的量级来评估，量级指数级增长，FOMO，如 2019 年 GPT2.0 15b 参数，2024 年 GPT3.5 70b 参数。 附录： 1. 课程介绍：这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。 2. 学习目标：掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 3. 学习内容：包括什么是生成式 AI、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等方面。 4. 学习资源：教材《生成式 AI 导论 2024》，参考书籍《深度学习》，在线课程李宏毅的生成式 AI 课程，开源项目 OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 5. 学习方法。 课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8
2025-01-16
人工智能导论思维导图
以下是为您提供的人工智能导论思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具有： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-18
生成关于“人工智能导论”的思维导图
以下是为您生成的关于“人工智能导论”的思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”工具，输入需求可自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供 AI 工具，包括头脑风暴功能，提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术提高思维导图制作效率，为知识工作者带来便利。
2024-10-18
人工智能导论
以下是关于人工智能导论的相关内容： 微软提供了 AI 初学者入门课程，其中包括人工智能导论。在这门课程中，您将学到： 实现人工智能的不同方法，如使用知识表示和推理的符号人工智能，它属于“有效的老式人工智能”（GOFAI）。 神经网络和深度学习，会使用 TensorFlow 和 PyTorch 两个流行框架中的代码来说明重要概念。 处理图像和文本的神经架构，但在前沿信息上可能有所欠缺。 不太流行的人工智能方法，如遗传算法和多智能体系统。 课程还包含了人工智能简介和历史的课前测试，指出人工智能研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长的事。最初计算机遵循明确的程序运算，而像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 课程列表中编号为 I 的课程即为人工智能导论，其相关讲义可通过获取。
2024-09-29
《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程在哪里可以学习
您可以在以下网址学习李宏毅的《生成式 AI 导论 2024》课程：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录如下： 第 0 講：課程說明（2024 年 2 月 24 日） 第 1 講：生成式 AI 是什麼？（2024 年 2 月 24 日） 第 2 講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」（2024 年 3 月 3 日） 第 3 講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己—神奇咒語與提供更多資訊（2024 年 3 月 3 日） 第 4 講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己—拆解問題與使用工具（2024 年 3 月 10 日） 待更新…… 该课程的附录内容包括： 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为 12 讲，每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI 生成式 AI 的定义和分类 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 生成式模型的基本结构和训练方法 生成式模型的评估指标 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 生成式对话的基本概念和应用场景 生成式对话系统的架构和关键技术 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 预训练语言模型的发展历程和关键技术 预训练语言模型的优缺点 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅
2024-09-03
生成式AI导论
以下是关于《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程的相关内容： 课程介绍： 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要涵盖生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。 学习目标： 通过本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。 学习内容： 1. 什么是生成式 AI：包括定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 第 1 讲：生成式 AI 是什么 1. 定义：机器产生复杂有结构的物件。 2. AI 和 AGI 的关系：涉及机器学习、深度学习、类神经网络等。 3. 以 ChatGPT 等为例讲解，如 ChatGPT 是文字接龙，语言模型将复杂问题变成分类问题，生成策略采用回归等。 学习资源： 教材为《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。
2024-09-03
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用： 在 Model Context Protocol 托管平台中： 特色功能方面，Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程，适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具（如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成）、AI 对话工具（如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成）、Google Workspace 集成（如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理）、学术研究工具（如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问）、AI 数据库管理（如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成）。 面对 AI 幻觉问题时，可使用结构化思考工具辅助判断，如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策，检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成，风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面，构建逻辑体感轮子，包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容，体现结构化思维，通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
2025-04-14
我想用扣子搭建有着我自己思维的智能体，让他能进行日常对话和创作
以下是用扣子搭建具有自己思维的智能体，使其能进行日常对话和创作的步骤： 1. 创建智能体：使用单 Agent 对话流模式。 2. 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，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。 3. 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，同时在智能体的编排页面进行测试，确保对话流执行成功。 4. 发布：点击发布后选择多维表格，进行配置，包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器，完善上架信息，填写表格，选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 此外，扣子的知识库功能强大，可上传和存储知识内容，提供多种查找方法，能解决大模型的知识不足问题。在智能体中可运用自己的知识库，如收集地道口语表达的短句。还可为智能体添加开场白以提升体验。 在多智能体模式设置中，包括全局设置和多个代理之间的编排协调。全局设置涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理和对话体验等，在设计智能体交互流程时应形成完整互动链条，采用循环机制而非单向流程，可通过旅游场景中景点推荐、路线规划和食宿安排等智能体的例子来理解。
2025-03-16