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请推荐AI智能体，要求是通过通用语言大模型能直接输出思维导图的

Answer

以下为为您推荐的能通过通用语言大模型直接输出思维导图的 AI 智能体：

  1. 多智能体 AI 搜索引擎：
    • 第一步，快速搜索补充参考信息，使用工具 API Web-Search-Pro。
    • 第二步，用模型规划和分解子任务，通过 GLM-4-0520 的模型分析。
    • 第三步，用搜索智能体完成子任务，智能体 API 的调用方式可参考相关文档。智能体 ID 为 659e54b1b8006379b4b2abd6，是连接全网内容，精准搜索，快速分析并总结的智能助手。
    • 第四步，总结子任务生成思维导图，智能体 API 的调用方式可参考相关文档。智能体 ID 为 664e0cade018d633146de0d2，能够告别整理烦恼，将任何复杂概念秒变脑图。
  2. AI 智能体：企业自动化的新架构-Menlo Ventures：未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块，但当前的 LLM 应用程序和智能体尚未达到此水平。Menlo 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型，包括决策智能体、轨道智能体和通用人工智能体。
  3. AI Share Card 插件：在开发过程中，将模板生成功能设计为固定的代码组件，让大模型专注于内容总结的功能。选用的是 GLM-4-flash，具有较长的上下文窗口、响应速度快、并发支持高、免费或低价等优点。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

多智能体 AI 搜索引擎

首先需要根据用户的任务<调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构>，使用搜索工具补充更多的信息。这里我们使用工具API Web-Search-Pro，具体[参考文档](https://bigmodel.cn/dev/api/search-tool/web-search-pro)。请求代码搜索结果[heading3]第二步，用模型规划和分解子任务[content]然后我们需要使用大模型来帮助我们规划，把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为JSON格式。这里我们通过GLM-4-0520的模型来分析，参考[API文档](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4)。JSON格式处理，我们参考[JSON工具](https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat)。请求代码拆分问题（格式可解析成JSON OBJECT）[heading3]第三步，用搜索智能体完成子任务[content]AI搜索智能体不仅具备联网搜索的能力，还能够自主分析并进行多轮搜索任务。智能体API的调用方式，具体[参考文档](https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi)。智能体id：659e54b1b8006379b4b2abd6简介：连接全网内容，精准搜索，快速分析并总结的智能助手。请求代码子问题搜索结果[heading3]第四步，总结子任务生成思维导图[content]智能体能调用各种插件，除了思维导图以外，还有流程图、PPT工具等，你可以根据工作需要选择。智能体API的调用方式，具体[参考文档](https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi)。智能体id：664e0cade018d633146de0d2简介：告别整理烦恼，任何复杂概念秒变脑图。请求代码总结并生成脑图

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

很明确,未来的完全自主智能体可能会拥有所有四个构建块,但今天的LLM应用程序和智能体还没有达到这个水平。例如,流行的RAG架构不是智能体式的,而是以推理和外部记忆作为其基础。一些设计,如[OpenAI的结构化输出](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/)甚至支持工具使用。但重要的区别在于,这些应用程序将LLM作为语义搜索、综合或生成的"工具",但它们采取的步骤(即逻辑流)仍由代码预先确定。对比来说,当您将LLM置于应用程序的控制流中并让它动态决定要采取的行动、要使用的工具以及如何解释和响应输入时,智能体就会出现。只要这是真的,有些智能体甚至不需要与外部工具交互或采取行动。在Menlo,我们确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是"决策智能体"设计,它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。"轨道智能体"则提供了更大的自由度,为智能体配备了更高层次的目标,但同时限制了解决空间,要求遵循标准作业程序并使用预先设定的"工具"库。最后,在光谱的另一端是"通用人工智能体"——本质上是没有任何数据支架的for循环,完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。以下,我们将探讨五种参考架构和每种智能体类型的人工智能体示例。

这款 AI 浏览器插件，想让你的网页链接分享更高级

纯靠词生卡Prompt完成卡片样式输出，固然是非常灵活的AI智能体方案。但倘若在最终落地产品中，还是每次都依赖大模型重新生成卡片的样式代码，反而会消耗大量的输出token，耗时且不经济。此外，在实际使用中，用户通常只固定使用一到两个常用模板，对自定义样式的需求并不频繁。所以在开发AI Share Card插件的过程中，我选择将模板生成功能设计为固定的代码组件，而让大模型专注于内容总结的功能。如果用户需要选择其他模板，则通过增加更多模板选项or自定义模板代码功能实现。如此一来，对AI大模型的要求就不会动辄需要像Claude 3.5 sonnet那样高不可攀的顶级模型。处理纯文本总结任务，仅需13B或更小参数的模型，加上精调的提示词，就能产生很好的结果。一旦明确模型的任务，AI API服务的选型要求就清晰了：1.较长的上下文窗口：内容总结类任务需要较大的上下文长度；2.响应速度要快、并发支持要高：以便在多人使用插件时，保持良好的性能表现；3.免费或尽量低价：减少模型token费用。经过简单调研后，AI Share Card选用的是GLM-4-flash（没恰饭。截至2024-12，长达128k的上下文窗口，完全免费的调用价格，200 RPM高并发支持，还要什么自行车?～）

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
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
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
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 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。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents（智能体）
AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，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. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15