常见的工作流与 Agent 开发平台如下： AI Workflow 开发平台： Coze：新一代 AI Bot 开发平台，集成了丰富的插件工具，有国际版和国内版。 Dify：开源平台，支持自定义和插件。 腾讯元器。 FastGPT：国内知名，支持自定义流程。 影刀&zapier。 Leap。 Betteryeah：立足 RPA 场景，用 AI 将用户需求生成工作流，并通过 RPA 自动化，产品形态与 Coze 相似，是企业级的 AI 应用开发平台。 Flowise：快速实现智能体搭建。 BISHENG：主攻 tob 场景的开源 LLM 搭建平台，与 fastgpt 功能类似，但面向的客户不同，整体功能和部署成本更重。 Agent 构建平台： Coze：具有拓展强、好上手、不用出国等优点。 Mircosoft 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。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 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。 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。 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。 此外，Inhai 的 Agentic Workflow 将一整套工作流组合起来，每个工具在每一个节点执行一个任务。LangGPT 提示词框架应用了 CoT 完成从输入到思维链再到输出的映射。

AI Agent 涉及的技术包括以下方面： 1. 长期任务执行技术：能够将复杂、跨度长的任务分解为小步骤，并在执行中保持目标导向和适时调整策略。 2. 多模态理解技术：能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式，通过多种感官理解世界和任务上下文。 3. 记忆与行动技术：通过先进的记忆机制积累经验，记住对话、操作步骤和效果，使行动更精准高效。 4. 自适应学习技术：从每次交互中吸取经验，不断完善策略，实现“智慧成长”。 在技术层面，AI Agent 的发展有两条技术路线： 1. 以自主决策为核心的 LLM 控制流，代表了 AGI 的探索方向。 2. 以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统，加速了 AI 落地应用。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol），其本质是一个通用接口协议，能解决让 AI 模型以标准化、可扩展方式与外部世界交互的问题。 此外，强化学习（RL）也是 AI Agent 的重要技术，起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法，如 Qlearning 和 SARSA。随着深度学习技术兴起，深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习，赋予 Agent 从高维输入中学习复杂策略的能力，如 AlphaGo 和 DQN 等。但强化学习面临训练周期长、采样效率低和稳定性等问题。其特点是通过试错学习最优行为策略以最大化累积奖励，时间始于 20 世纪 90 年代至今，技术包括 Qlearning、SARSA、深度强化学习（结合 DNN 和 RL），优点是能够处理高维状态空间和连续动作空间，缺点是样本效率低、训练时间长。

以下是关于 AI 生成 PPT 的系统性教学： 背景： 作者熊猫 Jay 因企业内部要求编写此文章并公开分享，旨在帮助不同水平的用户，包括 PPT 专家和新手，通过 AI 工具更高效地制作 PPT，满足不同需求，提高工作效率。 主要内容： 介绍了市面上最受欢迎的 5 款 AI PPT 工具，包括 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。每款工具都有独特优势，能助用户快速、高效完成 PPT 设计。 总结： AI 介入 PPT 工具带来便捷高效体验，文中核心章节为 AI 生成 PPT 的主要思路。不同工具适合不同人群，应根据实际需求选择，试用和体验比盲目跟风更明智。在 AI 时代，它是办公革新和思维升级的体现。 提示词及相关索引： 作者联系方式： 公众号：熊猫 Jay 字节之旅；免费星球：熊猫 Jay·AI·成长，欢迎关注。

以下是关于知识库的相关内容： 在 Coze 中配置知识库： 创建好知识库后，可在智能体中配置。在 Coze 主页的个人空间>项目开发中，打开需添加知识库的智能体，能选择配置“文本”、“表格”、“照片”三种知识库。以配置文本知识库为例，点击加号选择提前创建好的知识库进行添加。之后配置提示词让智能体自动使用知识库回答问题，可点击右上角“优化”自动优化提示词以获得更好结果，最后在“预览与调试”中测试智能体是否正常调用知识库。 创建智能体时的知识库： 手动清洗数据：创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可选择飞书文档、自定义等进行操作，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容以提高训练数据准确度，如对于画小二课程，按章节进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 知识库的概述： 扣子提供了几种存储和记忆外部数据的方式，以便 Bot 精准回复用户。知识库是大量知识分片，通过语义匹配为模型补充知识，如车型数据中每个分段保存一种车型基础数据。同时还介绍了数据库、AI 便签、单词本等相关内容。

以下是一些可替代 Adobe Dreamweaver 的 AI 工具： 图像生成方面： 最透明的选项：Adobe Firefly（https://www.adobe.com/sensei/generativeai/firefly.html） 开源选项：Stable Diffusion（https://stablediffusionui.github.io/） 最佳免费选项：Bing 或 Bing Image Creator（https://www.bing.com/images/create）（使用 DALLE），Playground（https://playgroundai.com/）（允许您使用多个模型） 最佳质量图像：MidJourney（https://midjourney.com/） CAD 图绘制方面： CADtools 12：Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 在音乐生成方面，相关的平台和工具包括： UDIO.com：目前最先进的 AI 音乐生成平台之一，音质优异，功能全面，但有一定技术门槛。 SUNO.ai：用户数量众多、操作方便，支持多语言，能一次生成完整曲长的音乐，但音质相对较差。 Ripx Daw Pro：独特的 DAW 软件，可对混合音频进行分轨并进行钢琴卷帘形式的修改操作。 Adobe Audition：由 Adobe 出品的数字音频编辑软件，操作直观，具备多种音频处理功能。

转型 AI 工作通常需要以下能力： 1. 技术方面： 具备 AI 技术的专业知识，例如了解 AI 如何用于提供产品和服务，以及技术标准的开发、使用和适用性。 熟悉不同 AI 工具的特点和用途。 掌握如何写提示词，以便清晰地向 AI 传达任务。 能够搭建 AI 智能体，实现多个 AI 工具协同工作。 2. 监管方面： 政府需要持续评估监管领域的不同能力需求，并密切关注和审查。 监管机构需要获取新的技能和专业知识，部分监管机构存在潜在的能力差距，特别是在 AI 技术的专业知识、AI 应用案例在多个监管制度中的交互以及市场情报等方面。 监管机构要具备有效适应 AI 应用案例和应用的出现，并在组织内吸收和分享这些知识的能力。 能够与提供保证技术的组织（如保证服务提供商）和制定技术标准的组织（即标准开发组织）合作，将相关工具嵌入监管框架和最佳实践。 跨监管机构合作，分享知识并协同监管跨多个监管制度的 AI 应用案例。 3. 组织方面： 有效适应 AI 应用案例和应用的出现，并在组织内吸收和分享这些知识。 与相关组织合作，开发技术标准，并将其嵌入监管框架和最佳实践。 跨部门合作，共享知识并协同工作。

以下是一些可以制作出优质短视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频脚本，剪映能根据脚本自动分析并生成视频所需要素和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：允许用户通过提供文本描述轻松创建和编辑高质量视频。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway：能够将文本转化为风格化的视频内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 在实际制作视频时，可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，Pixverse 擅长物体滑行运动，有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成，需要人物表情自然的画面可使用 Pika 生成。 此外，在声音制作方面，可使用 11labs 进行对白制作，但可能会遇到 AI 声音没有情绪和情感的问题。在视频剪辑方面，可先进行粗剪确定画面逻辑，再进行定剪调整和替换画面素材。音效方面，剪映中有简单音效库，复杂音效可能需另外制作。特效方面，剪映可添加一些光影效果。包装方面，剪映能智能匹配字幕再修改。

以下是为您提供的 AI 入门知识： 1. AI 背景知识 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI，您可以： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践，尝试使用各种产品做出作品，分享实践成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。

在企业中衡量员工的 AI 能力可以从以下几个方面入手： 1. 基础 AI 应用能力： 提示词工程：会用合适的方式提问，引导 AI 输出高质量答案。 内容评估能力：能够判断 AI 生成的内容是否靠谱，并加以优化。 熟练使用 AI 工具：能快速上手各类 AI 工具，如 DeepSeek、Cursor、Midjourney 等。 2. 高级 AI 应用能力： 任务拆解能力：知道哪些工作适合用 AI，哪些环节需要人工把控。 业务场景应用能力：能在实际工作中灵活运用 AI，提高效率。 3. 加分项： 快速学习能力：能跟上 AI 技术的快速迭代，主动学习新工具、新方法。 不同领域的考察方式有所不同： 1. 软件开发：让候选人现场用 AI 工具（如 Cursor、Windsurf）解决编程问题，观察其如何向 AI 提问、如何判断 AI 代码的正确性以及如何调整 AI 生成的代码。 2. 市场营销：让候选人用 AI 生成营销文案，并询问为什么用这个 Prompt，观察其是否能调整提示词、判断 AI 生成内容的质量。 3. 产品管理：让候选人用 AI 解析一份用户反馈，提炼产品改进建议，考察其是否能验证 AI 结论的准确性，并提出优化方案。 面试时，可以问以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI： 1. “你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗？你是怎么处理的？” 2. “最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用的？能举个例子吗？” 3. “如果 AI 生成的内容和你的预期不符，你会怎么优化它？” 4. “你觉得 AI 目前有哪些无法解决的业务难题？遇到这些问题你会怎么做？” 此外，周鸿祎提到正在做“含 AI 量”的指标，包括公司、部门和员工层面。含 AI 量的评估不仅看硬件投入，更重要的是对 AI 的学习、讨论，现有业务的改造，产品是否用 AI 驱动，员工消耗 Token 的数量，参加 AI 培训课程、订阅 AI 账号等情况。

不同能力的 AI 从业者所需掌握的 AI 能力如下： AI 技术与产品创新者： 具备扎实的技术背景，包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等，许多是行业内的技术专家或初学者。 拥有产品开发与管理经验，尤其在互联网和 AI 产品开发方面，具备丰富的项目管理与执行能力。 熟悉多元化的应用场景，包括 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等。 AI 爱好者与学习者： 处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 广泛使用生成式 AI 工具，如 Midjourney、Stable Diffusion（SD）、Coze、GPT 等，展示出对 AI 工具的强烈兴趣。 活跃在各种 AI 学习社群和线上线下的活动中，热衷于共学与交流，进一步提升自己的技能与认知。 AI 内容创作与营销者： 具有内容创作经验，如自媒体运营者、视频博主、内容创作者，具备强大的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。 熟练掌握营销策划与品牌运营，能够将 AI 技术与商业化需求结合，提供完整的解决方案。 拥有丰富的活动策划和运营经验，涉及线下工作坊、社群活动、比赛等，展示了较强的资源整合和组织协调能力。 AI PM（产品经理）： 理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，以便做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识，与技术团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性。 把握 AI 技术发展迅速的趋势，更好地把握产品的未来发展方向。 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，提升产品的竞争力。 提升数据分析能力，因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。