智能体 API 相关内容如下： 在扣子平台上，插件就像一个工具箱，里面可以放一个或者好几个工具，这些工具被称为 API。目前扣子平台已有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API，以及能处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求，还可自行制作插件并加入所需 API。 多智能体 AI 搜索引擎方案中，第一步需根据用户任务使用搜索工具 API WebSearchPro 补充信息，参考文档为 https://bigmodel.cn/dev/api/searchtool/websearchpro 。第二步用大模型如 GLM40520 规划和分解子任务，并转换为 JSON 格式，参考 API 文档 https://bigmodel.cn/dev/api/normalmodel/glm4 和 JSON 工具 https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat 。第三步通过 AI 搜索智能体完成子任务，其调用方式参考文档 https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi ，智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6 。第四步总结子任务生成思维导图，智能体调用方式参考文档 https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi ，智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2 。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群时，需在扣子官网左下角选择扣子 API ，在 API 令牌中添加新令牌，设置名称、过期时间、选择指定团队空间和权限，并保存好令牌的 Token 。获取机器人 ID 时，在个人空间中找到要接入微信的机器人，如“画小二智能小助手”，其 Bot ID 在浏览器地址栏的 bot/之后。然后进行 API 授权，点击右上角发布，勾选 Bot as API 并确定应用已成功授权。

以下是用 AI 辅助做一款 App 的相关指导： 1. 在网站上增加一个 AI 助手： 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布，我们将在后面的步骤中去解决这一问题。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 2. 用 AI 写出漂亮炫酷的应用的技巧： 不用非得用语言来描述想要的界面样式，可以去一些设计平台找喜欢的设计稿将图片上传让模型参考。国内推荐站酷、海外推荐 Dribbble 和 Layers。在跟 Claude 说的时候重点描述静态图片无法表现的部分。 可以要求 Claude 生成界面时引用在线的图片来填充到页面需要图片的部分，推荐 unsplash 这个开源图片网站。 要求 Claude 在生成页面的时候引用在线的图标库，比如 Font Awesome 或 Material Icons 这些开源图标库。 常用的前端样式代码是用 CSS 写的，但 CSS 本身的一些样式没太考虑美观度要求。 3. AI 时代创业的相关经验： Eric Quan 作为 AI IDE 的深度用户，发现 AI 会钻牛角尖，追问会给出离谱答复，还会不懂装懂给出错误知识。 解决模型幻觉问题的技巧：新建一个窗口；告诉 AI 忘掉之前所有内容，重新聊或新建会话窗口重新提问；告诉 AI 退一步，重新审视整个结构，设想从零开始如何设计；当 Claude 边猜边修改问题时，告诉它不确定就看日志并粘贴给它。一般借助这三个技巧引导 AI。或许真正的程序员把 Trae 当作辅助工具，但对 Eric Quan 来说，他是 AI 的辅助，只需告诉 Trae 想要什么，由它们来实现。

AI 绘画具有多方面的特点和影响： 1. 与艺术界的双向影响： 改变传统艺术面貌：从生成艺术作品到辅助艺术创作，影响创作方式、审美观念和市场需求。 技术进步：从早期机械臂机器人到当前大语言模型，在创作质量和速度上有新突破，推动传统艺术数字化和普及化。 引发讨论和争议：人们对 AI 创作的艺术品接受程度与人类作品大致相同，但不太愿意将其视为艺术家；艺术家态度复杂，有期待也有担忧；带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声，挑战现有法律和伦理框架。 提供新可能性：帮助艺术家探索新创意表达方式，提高制作效率，降低成本，促进艺术与观众互动，提供个性化体验。 2. 关键词指南： 公式：主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如：将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放入相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合： 呈现奇妙景象：将艺术与先进技术完美结合，引领艺术界走向未来。 探索之旅：利用机器学习和深度学习模拟创作过程，生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破局限：不再局限于传统手工绘画技巧，通过技术手段开拓新创作领域，为缺乏绘画技巧的人提供参与机会，使艺术更民主化和包容。

ComfyUI 对电脑硬件有一定要求： 系统：Windows 7 以上。 显卡：推荐使用 NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。不过，mac 系统、AMD 显卡以及低显卡的情况也可以安装使用，但可能存在功能不全、出错率偏高的问题，严重影响使用体验，建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 运行内存：最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 甚至没有 GPU，光用 CPU 也可以运行，缺点是速度极慢。 综上所述，ComfyUI 虽然在某些情况下 A 卡也能安装使用，但使用体验可能不佳，一般建议使用 N 卡。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势：对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快；具有更高的生成自由度；可以和 webui 共享环境和模型；可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步；生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势：操作门槛高，需要有清晰的逻辑；生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，这个对应于你可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。在生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的应用：ComfyUI 的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，你可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中，这通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。你可以通过 ComfyUI 中的“采样器”节点选择不同的调度器，来控制如何在潜在空间中处理噪声，以及如何逐步去噪回归到最终图像。时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。图中展示的 zT 代表不同时间步长下的潜在表示。在 ComfyUI 中，你可以通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。 延伸应用：开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇（mylover），实现了稳定人设，无限上下文，永久记忆，无缝联动 SD 绘图等功能。由于是基于 comfyui 开发，适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改工作。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。 简介： 可以把它想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接： 从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 1. 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址 https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 生图原理： ComfyUI 是一个开源的图形用户界面，用于生成 AI 图像，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。 1. Pixel Space 和 Latent Space： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，这个对应于你可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。在生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的应用：ComfyUI 的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，你可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 2. 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中，这通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 时间步数 TTT：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。图中展示的 zT 代表不同时间步长下的潜在表示。在 ComfyUI 中，你可以通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。

以下是一些本地生图工具： Liblib 在线生图： 本地 ComfyUI Flux + Lora 工作流： 。 SDXL：可以将图片发送到图生图当中，大模型切换为“refiner”，重绘幅度开小一点，再次点击生成。还可以安装 refine 插件，在扩展列表中搜索 refine 并安装，启用后可在文生图界面直接使用 refine 模型。

以下是一些关于图像智能修改的智能体相关信息： 在一键改图工作流方面：此过程未用大模型，未消耗 token。每次生成结果唯一，无种子概念，无法保存特定结果。调好后可配东北大花袄等背景，修改名字便于排查问题。用户界面可直接拿到返回变量值，返回文本需手动以 Markdown 格式拼接变量。点击立即生成按钮可添加多种事件，表单默认有点击时事件，表单提交时可调用工作流并传入对应参数。表单有 unsubmit、error 和数据改变时等事件，可设置提交时调用工作流，限制上传文件数量，表单提交时可设置禁用态。对左侧图片进行数据绑定，选择工作流和对应颜色，保存刷新查看生成结果。工作流数据绑定要先清空，避免手动输入变量，选工作流时要注意准确。调好第一张图片后复制成三张，根据背景颜色区分，通过连接节点选择对应图片输出。在用户界面不发布也可调试，有预览功能。识别图片特征有误时需在工作流里优化提示词，可考虑使用视频模型。应用界面数据无法直接带到智能体，可尝试左右布局，左边表单右边互动。 在 Coze 工作流创建室内设计师方面：打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 创建 Bot。图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI，但是比 ComfyUI 更普世化，更简单易上手。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。按照构架配置工作流，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，然后点击右上角发布，机器人就可以出图。 在产品买点提炼神器强化版方面：智能体功能实现包括卖点提炼模块，通过提问引导用户发掘产品/服务的卖点，若用户无法准确回答则交由大模型帮助回答并生成可能的卖点。卖点修改模块对大模型总结的卖点进行精细化调整，用户可根据满意度选择跳过、修改补充、让大模型补充或重新生成全部内容。内容展示模块将生成的内容利用图像流制作成可保存的图片，制作美观的图片模板，从工作流中传入产品名称、卖点、买点等信息并在图片中展示，将生成的图片链接通过结束节点输出，并在工作流的消息节点展示。

目前尚未有像 CherryStudio 这样专门用于生图的知名 Agent 。但在 AI 领域，不断有新的工具和技术出现，您可以持续关注相关的科技动态以获取最新信息。