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manus的工具调用使用到的具体技术有哪些

Answer

Manus 工具调用使用的具体技术包括:

  1. 基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中,通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作来处理复杂任务。
  2. 核心功能由多个专注于不同任务或领域(如自然语言处理、数据分析、推理等)的独立模型共同完成,这种多模型驱动的设计提高了系统的鲁棒性和准确性,增强了处理复杂任务的能力。
  3. 技术架构包含关键组件:
    • 虚拟机:运行在云端虚拟机中,用户可随时查看任务进度,适合处理耗时任务。
    • 计算资源:利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。
    • 生成物:能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。
    • 内置多个 agents:通过内置多个智能体,实现任务的分解和协同工作。
  4. 采用“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力,使处理复杂任务更高效和准确。
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References

详解:Manus

Manus是一款由中国团队研发的全球首款通用型AI代理工具,于2025年3月5正式发布。它区别于传统聊天机器人(如ChatGPT),具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的AI”。[heading1]Manus AI代理工具的具体技术架构是什么?[content]Manus AI代理工具的具体技术架构主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现了对复杂任务的高效处理。具体来说,Manus AI的核心功能由多个独立模型共同完成,这些模型分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性,还增强了其处理复杂任务的能力。[heading2]Manus AI的技术架构还包括以下几个关键组件:[content]1.虚拟机:Manus AI运行在云端虚拟机中,用户可以随时查看任务进度,适合处理耗时任务。2.计算资源:Manus AI利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。3.生成物:Manus AI能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。4.内置多个agents:Manus AI通过内置多个智能体,实现了任务的分解和协同工作。此外,Manus AI还采用了“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现AI的能力。这种设计使得Manus AI在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制,实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。

详解:Manus

Manus是一款由中国团队研发的全球首款通用型AI代理工具,于2025年3月5正式发布。它区别于传统聊天机器人(如ChatGPT),具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的AI”。[heading1]Manus AI代理工具的具体技术架构是什么?[content]Manus AI代理工具的具体技术架构主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现了对复杂任务的高效处理。具体来说,Manus AI的核心功能由多个独立模型共同完成,这些模型分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性,还增强了其处理复杂任务的能力。[heading2]Manus AI的技术架构还包括以下几个关键组件:[content]1.虚拟机:Manus AI运行在云端虚拟机中,用户可以随时查看任务进度,适合处理耗时任务。2.计算资源:Manus AI利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。3.生成物:Manus AI能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。4.内置多个agents:Manus AI通过内置多个智能体,实现了任务的分解和协同工作。此外,Manus AI还采用了“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现AI的能力。这种设计使得Manus AI在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制,实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。

AI 女友麦洛薇(0 代码 comfyui 搭建,知识图谱稳定人设,无限上下文,永久记忆,可接入飞书)

最后,笔者ailm讲解一下实现人设稳定的具体原理:通过提示词工程与工具调用能力的配合,设计出一套与知识图谱相结合的工具调用逻辑,从而稳定人设。通过缩小max_length防止LLM长篇大论,每次输入到上下文窗口中的记忆也只返回最近几轮的对话。利用查询知识图谱的信息来实现永久记忆。所需要的提示词和工具设计如下:[heading2]1、提示词工程[content]麦洛薇提示词设计如下:[heading2]2、工具设计[content]工具调用方面,通过将与知识图谱交互这一大的任务,细分为:查询、创建、修改、删除实体或关系、获取实体的所有关系、获取所有实体名称列表多个工具,组成一个工具包供LLM调用。由于对LLM的多工具调用能力有极高的要求,笔者ailm在参数较少的本地模型(如8B、14B)上并不能完美的运行知识图谱RAG。[heading1]写到最后[content]1.如果你使用comfyui LLM party时出现错误,或你有一些新的想法,欢迎加QQ群:9310572132.github项目地址:3.视频教程:

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和manus差不多的软件
以下是与 Manus 模式类似的软件: 1. Same.dev:像素级 UI 还原,自动生成对应代码,云端运行,支持自定义编码,但免费额度使用快,需输入 API,目前网站被标记危险。相关链接: 2. Genspark Super Agent:作为世界上首个 MixtureofAgents 系统,集多种功能于一体,能自动完成复杂任务。在 GAIA 基准测试的三个级别中得分均高于 Manus,具有近乎即时的结果、执行过程中错误和幻觉显著减少、让用户掌控一切并能指导和优化输出等优势。它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同的任务,比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。
2025-04-11
OpenManus
以下是关于 OpenManus 的相关信息: 比赛说明: 赛道一 OpenManus 效果 规则:自由修改代码,复现 Manus 原版某一方面的效果,可参考 12 个精选 Case。可以选择优化某类任务下执行的效果、优化前端页面或复刻宣传效果等,方向不限。 规模:队伍规模在 1 3 人之间。 评判:由组委会评委与大众人气投票热度评分,比例 8:2。 奖项:一、二、三等奖。 赛道二 OpenManus 创意 规则:自由修改代码,通过任何手段或工具,使用 OpenManus 得到有趣效果,完成有趣任务。 规模:队伍规模在 1 3 人之间。 评选规则:由组委会评委与大众人气投票热度评分,比例 2:8。 奖项:一、二等奖。 时间表: 线上启动:2025 年 3 月 21 日,线上启动会。 报名时间:3 月 20 日 3 月 28 日。 比赛阶段:3 月 21 日 4 月 3 日。 提交截止:4 月 3 日 23:59。 人气评审阶段:4 月 4 日 4 月 8 日 23:59,作品线上展示,大众投票。 结果公布&颁奖:4 月 10 日。 趋势研究: Manus 注重实用性和用户体验,目前虽为内测阶段但已计划开源部分模型以构建生态影响力。受其启发,开源社区涌现了如 OpenManus、OWL 等快速复刻的项目。多智能体的协作机制成为业界热点,通过让不同专长的 Agent 各司其职、相互通信,一个 AI 系统可以具备更大的灵活性和扩展性。例如,复杂业务流程中的不同环节可由不同 Agent 完成,再由调度 Agent 统筹协调。这种架构在一定程度上模拟了人类团队协作的问题求解方式,被认为是迈向更通用智能的重要路径。Anthropic 也在其 Agent 研发中引入类似理念,区分“Workflow”(固定流程)和“Agent”(自主决策流程)的概念,指出当任务复杂度和不确定性较高时,应让 LLM 自行规划调用工具,而非预设流水线。总之,多 Agent 系统通过模块化分工+自主协调,提升了大型任务的可管理性和成功率,已成为 2025 年 Agent 系统设计的主流思路之一。 开发进展: 距离 OpenManus 开源第一天已过去 12 天,收获了大量关注和 37k stars。在此期间不断完善和优化,包括修复已知 bug、兼容不同 LLM 调用方式、优化基础 Manus 的各类工具等,现已迭代完成基础稳定版的开发,并举办了 OpenManus Hackathon 比赛,邀请充满好奇心的小伙伴参加,展示创造力和想象力。
2025-04-11
genspark怎么样?和cursor、manus等相比如何?
Genspark 是一款功能强大的通用智能体,具有以下特点和优势: 1. 功能集成:集 AI 聊天、图片工作室、视频生成、深度研究等多种功能于一体。 2. 任务处理能力:能够自动完成复杂任务,如自主规划、深入研究、预定外部服务、进行数据搜索和事实核查等。 3. 工具和数据集:世界上首个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同任务。 4. 性能表现:在 GAIA 基准测试的三个级别(Level 1、Level 2、Level 3)中得分均最高,显示出在多轮对话和复杂任务处理上的优势,能更准确地反映用户与 AI 助手互动对话的需求。 5. 速度和可靠性:近乎即时的结果,执行过程中的错误和幻觉显著减少,让用户能够掌控和优化输出。 与 Manus 相比,Genspark 更加快速和可靠,表现更为成熟与稳定。 您可以通过 https://www.genspark.ai/ 直接使用,不过注意第一个问题可以稍微思考下再提问,因为可能提一个问题之后就要收费啦。其两位创始人是明星创业者,联合创始人景鲲之前是小度科技的 CEO,联合创始人兼 CTO 朱凯华则是小度科技的 CTO。相关媒体报道可参考: 1. 特工宇宙:超越 Manus?华人创业产品 Genspark 推出通用 Agent(附实测效果) https://mp.weixin.qq.com/s/S2NCd3ySZyaRtjwC6BSG6Q 2. MAX:用过最新的 Genspark 后,我已经准备去摆摊了。 https://mp.weixin.qq.com/s/mK1Y7kmIqW56FkrJd64Vtw
2025-04-09
如何综合运用插件、工作流、知识库,搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体,组成像Manus这样的工具?
要综合运用插件、工作流、知识库搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体组成类似 Manus 的工具,需要了解以下内容: 插件:插件如同一个工具箱,里面可放置一个或多个工具,称为 API。扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及能处理多种任务的模型。若平台现有插件不符合需求,还可自行制作添加所需 API。 工作流:工作流类似可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成,开始和结束节点有特殊作用,不同节点可能需要不同信息,包括引用前面节点信息或自行设定信息。 知识库:可上传私有文件作为回答参考。 智能体:智能体是对自定义操作的封装,用于解决特定场景问题。以 ChatGPT 的 GPTs 为例,包括描述作用和回复格式的提示词、作为回答参考的知识库、请求第三方 API 获取实时数据的外挂 API 以及个性化配置等。 例如,在“竖起耳朵听”的智能体中添加了插件和工作流的相关设置。创建智能体时,输入人设等信息,并配置工作流。但需注意,如工作流中使用的插件 api_token 为个人 token 时,不能直接发布,可将其作为工作流开始的输入,由用户购买后输入使用再发布。 此外,在 AI 搜索中,可预置 after_answer 钩子,将请求大模型的上下文和回答发给第三方插件整理成文章或思维导图等格式同步到第三方笔记软件。全流程中有很多节点可做 Hook 埋点,多个插件构成可插拔架构,常用功能可抽离成标准插件用于主流程或辅助流程,还可自定义智能体 Agent 等。
2025-03-29
ManusAI核心技术解读
Manus AI 的核心技术包括以下几个方面: 1. 代理功能:能够自动完成任务并交付完整结果。最终交付的结果形式多样,如文档、交互网页、播客、视频、图表等,使用户能更直观地获取信息。 2. 充分利用 AI 能力:不仅进行推理和任务规划,还结合代码能力生成最终结果。 3. 云端自动运行:AI 在云端电脑上完成包括数据收集、内容撰写、代码生成等任务。其体验特点是任务运行时间较长,但最终交付的结果超出预期。 您可以通过以下链接获取更多详细信息: 体验报告:
2025-03-22
对manus启发最大的论文
以下是对 Manus 启发较大的两篇论文: 1. 《MCP 协议详解:复刻 Manus 全靠它,为什么说 MCP 是 Agent 进化的一大步?》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RwIBwXlkUiSHKzk3p9UciZ8vnOf?useEs6=0&from=wiki):该论文聚焦于智能体技术的最新风口,深入剖析了 MCP 协议如何重构 AI 与工具、数据交互的方式,使 AI 真正“动起来”。通过一次搭建、无限扩展的设计理念,极大简化了 AI 助手与外部系统的对接流程,为 AI 生态搭建出高效、安全、灵活的通用接口。 2. 《屏蔽噪音,Manus 给我的 3 个启发》(https://mp.weixin.qq.com/s/s_ccBArUBKepgRNkewhx7Q):本文探讨了 AI 产品 Manus 给产品经理的三大启发,包括展示过程、允许干预,确保用户理解 AI 的操作与结果;信任机器,减少人为干预,让 AI 自行探索与生成任务;关注用户体验,特别是付费用户对效果的期待。
2025-03-21
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
单独调用知识库
以下是关于知识库的相关内容: 创建并使用知识库: 在 Bot 内使用知识库: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 5. (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,包括最大召回数量(Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多)、最小匹配度(Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回)、调用方式(自动调用:每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回;按需调用:需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据)。 6. (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 Coze 打造 AI 私人提效助理实战知识库: 在上述步骤中创建好知识库后,就可以在智能体中配置知识库了。在 coze 主页,个人空间 > 项目开发中,打开一个需要添加知识库的智能体,可以选择配置“文本”、“表格”、“照片”三种知识库。下面以配置文本知识库作为例子。点击加号,选择在 1.3 中已经提前创建好的知识库,点击添加。下一步就是配置提示词,让智能体自动使用知识库回答问题。在进行大概地描述以后,点击右上角“优化”,可以自动优化提示词,获得更好的结果。最后,在网页最右方的“预览与调试”中,测试智能体是否正常调用知识库。 集合 Deepseek 提示词方法论: DeepSeek R1 提示词系统完全指南: 三、进阶控制技巧: 1. 思维链引导:分步标记法(请逐步思考:1. 问题分析→2. 方案设计→3. 风险评估)、苏格拉底式追问(在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差)。 2. 知识库调用:领域限定指令(基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌)、文献引用模式(以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPR Cas9 最新突破)。 3. 多模态输出。 四、高级调试策略: 1. 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求,修正方案:添加维度约束,示例对比:原句:"写小说"→修正:"创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构"。 问题类型:主观表述,修正方案:量化标准,示例对比:原句:"写得专业些"→修正:"符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用"。 2. 迭代优化法: 1. 首轮生成:获取基础内容。 2. 特征强化:请加强第三段的技术细节描述。 3. 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分。 4. 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误。
2025-04-09
知识库的批量创建和调用
以下是关于知识库的批量创建和调用的详细信息: 使用知识库: 在 Bot 内使用: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 5. (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式(自动调用或按需调用)。 6. (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传表格数据: API 方式: 1. 在表格格式页签下,选择 API,然后单击下一步。 2. 单击新增 API。 3. 输入网址 URL 并选择数据的更新频率,然后单击下一步。 4. 输入单元名称或使用自动添加的名称,然后单击下一步。 5. 配置数据表信息后,单击下一步。 5.1 确认表结构:系统已默认获取了表头的列名,您可以自定义修改列名,或删除某一列名。 5.2 指定语义匹配字段:选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。 6. 查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。 7. 完成上传后,单击确定。 自定义方式: 1. 在表格格式页面下,选择自定义,然后单击下一步。 2. 输入单元名称。 3. 在表结构区域添加字段,单击增加字段添加多个字段。 4. 设置列名,并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。 5. 单击确定。 6. 单击创建分段,然后在弹出的页面输入字段值,然后单击保存。 创建文本型知识库: 目前支持 5 种导入类型:本地文档、在线数据、notion、飞书、自定义。 在线数据: 自动采集:支持从单个页面或批量从指定网站中导入内容。 添加单个页面的内容: 1. 添加方式:选择添加单个。 2. 更新频率:选择是否自动更新指定页面的内容及自动更新的频率。 3. 网址 URL:输入要采集内容的网址。 批量添加网页内容: 1. 添加方式:选择批量添加。 2. 根地址或网站地图: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。 3. 导入成功后,单击确认。 手动采集:支持标注要采集的内容,内容上传成功率高。使用手动采集方式,需要先安装浏览器扩展程序。安装步骤,参考。 1. 在新增 URL 页面,选择手动采集。 2. 在弹出的页面输入要采集内容的网址,然后单击确认。 3. 在弹出的页面上,点击页面下方文本标注按钮,开始标注要提取的内容,然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 4. 单击查看数据查看已采集的内容,确认无误后再点击完成并采集。
2025-04-09
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
coze上提取视频文案的插件有哪些?都是怎么调用的
以下是关于在 coze 上提取视频文案的插件及调用方法: 1. 进入 coze 个人空间,选择插件,新建一个插件并命名,如 api_1。 2. 在插件的 URL 部分,填入通过 ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数和 message 输出。 4. 测试后发布插件。 需要注意的是: 1. 如果在生产环境中已有准备好的 https 的 api,可直接接入。 2. 本案例中使用的是 coze 国内版,且案例中的 ngrok 仅供娱乐,在生产环境中勿用。
2025-04-01
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
根据简历,模拟面试的工具
以下是一些根据简历进行模拟面试的工具: 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”,它可以作为私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入,然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的,如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师,接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试,您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案,并展示 demo 和解释,帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址:https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
那些ai工具可以world转pdf
以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
作图的ai工具
以下是一些常见的作图 AI 工具: 绘制软件架构视图(逻辑视图、功能视图、部署视图)的工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种视图创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建架构图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)中的生成设计工具。 此外,Controlnet 的作者 lllyasviel(张吕敏)在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus,可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用,且有类似 midjourney 的便捷操作界面。
2025-04-15
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具: 1. 酷家乐装修设计软件:利用图像生成和机器学习技术,为用户提供装修设计方案,用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供基于 AI 的生成设计工具,可根据输入自动产生多种设计方案。 7. 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。 8. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. 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信息集成,实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15
我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
论文参考文献自动生成的免费工具,请提供具体下载网址
以下是一些可以自动生成论文参考文献的免费工具及相关信息: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能够自动提取文献信息,有助于您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:这是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术为您提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升论文语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,能帮助您精简和优化论文内容。 需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请您仔细甄别。您可以通过以下网址获取这些工具: Zotero:https://www.zotero.org/ Semantic Scholar:https://www.semanticscholar.org/ Grammarly:https://www.grammarly.com/ Quillbot:https://quillbot.com/
2025-04-09
我需要批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整,该使用什么ai工具最合适
对于批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整,目前没有直接针对此需求的特定 AI 工具。但您可以考虑以下几种方式和相关工具来实现类似的功能: 1. 利用自然语言处理技术,如使用 ChatGPT 等语言模型,辅助您对教材的文字内容进行分析和比较,但可能需要您对结果进行进一步的整理和判断。 2. 对于插图的对比,可以尝试使用图像编辑软件,虽然不是专门的 AI 工具,但通过手动操作和一些辅助功能,也能在一定程度上进行比较和分析。 3. 如果您具备一定的编程能力,可以考虑使用相关的图像处理库和自然语言处理库,自己开发一个简单的对比工具。 另外,在一些工作场景中,如批量制作单词卡片,可以使用搞定设计来批量产图,并结合 ChatGPT 辅助生成和整理内容。在图像生成和处理方面,Stable Diffusion 可以用于图像的生成、修改和局部重绘等操作。
2025-04-01
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
AI如何帮我写歌,把我哼唱的旋律变成具体音高和乐句
AI 可以通过以下方式帮助您将哼唱的旋律变成具体音高和乐句: 1. Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能,利用此功能,您可以上传哼唱的旋律。有了前置旋律,能精确控制歌曲的速度(Tempo),无需再背绕口的速度词,可精确设定想要的 BPM;控制旋律(Melody),自己制作简单旋律让 AI 补全并贯穿整首歌,还能实现旋律与速度的一谱变速,节省大量 Roll 旋律的时间;选择配器(Instrumentation),按想法选乐器或特殊音色;进行合成(synthesizer),对相同 BPM 和调性的音乐尝试拆分组合以获得更好效果。 2. 对于每个月的点数,您可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子,减少限制以发挥 AI 音乐的创造力,并把好旋律存起来作为制作素材;还可以用于 roll 更多细节调整部分,如让某段曲子升调,提升作品品质。 3. 如果只有词和意向风格,先确定最核心情绪所在段落,用 AI 生成最好结果,以此作为动机音轨扩展创作;只有词和一小段自己哼唱的旋律,可以上传哼唱旋律让 AI 扩展出喜欢的风格,将其作为动机音轨继续创作;已有 midi 作曲,可挂载音源导出,在 AI 帮助下丰满核心音轨再扩展出其他段落形成完整歌曲;已有简单录音小样,可利用 REMIX 优化音质与编曲结构,借助 AI 尝试不同曲风版本找到最喜欢的风格,制作成核心音轨进而完成全曲创作。
2025-03-29