在 Coze 平台上，以下是一些 AI Agent 的开源项目： 此外，以下是一些常见的 Agent 构建平台： Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 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，支持开发者根据需求打造产品能力。 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、销售等场景。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，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。

以下是一些 AI Agent 的开源项目及相关信息： 此外，还有以下开源项目： 智谱开源的新的 GUI Agent： ，如有问题可联系电子邮箱：alolg@163.com

以下是为普通人提供的学习利用 AI 以提高工作学习效率的方法及学习顺序： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料，如「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能是什么、其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的一系列课程。特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。可根据自身兴趣选择特定模块深入，比如一定要掌握提示词的技巧，其上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出自己的作品，在知识库中也有很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎自己实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。通过对话获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的学习模式，即输入→模仿→自发创造。同时注意，学习资源大多是免费开源的，可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。学习时间可根据自身情况灵活安排，不必有压力，能学多少算多少。

李继刚在 AI 领域的相关工作主要是用 Claude 做卡片，其中包括图尔敏论证结构分析、So what、Unicode、信达雅翻译、情绪解析器、撕考者、方法论、沉思者、疯狂星期四、知识卡片、答案之书、职业新解、说文解字等方面的 Prompt 。 在字体使用方面，可将常用词生成后在手机设置中添加快捷输入，如输入 cc 输出 ???? 。想让说文解字显示甲骨文，可通过加载本地字体或在 Prompt 中指定 fontfamily 为相应字体来实现。 此外，李继刚还进行了直播分享“如何与 AI 对话”，有相关视频回放。他开了公众号，并在制作记忆卡片和创新概念解释器的过程中，意识到写 Prompt 时存在词汇量、审美能力和抽象能力的不足。同时，还分享了 SVG 图的 Prompt ，如 SVGArtist ，其画图效果惊艳。还涉及质疑之锥、逻辑之刃（升级版）、细节、胡思乱想、metaClaude 等内容。欢迎大家评论区贴上自己的测试效果。

以下是关于提示词的相关知识： 艺术字生成： 模型选择图片 2.1，输入提示词（可参考案例提示词）。 案例参考： 金色立体书法，“立冬”，字体上覆盖着积雪，雪山背景，冬季场景，冰雪覆盖，枯树点缀，柔和光影，梦幻意境，温暖与寒冷对比，静谧氛围，传统文化，唯美中国风。 巨大的春联，金色的书法字体，线条流畅，艺术美感，“万事如意”。 巨大的字体，书法字体，线条流畅，艺术美感，“书法”二字突出，沉稳，大气，背景是水墨画。 巨大的奶白色字体“柔软”，字体使用毛绒材质，立在厚厚的毛绒面料上，背景是蓝天。 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 提示词相关： 用于描绘想生成的画面。 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。 写好提示词的方法： 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，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。 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，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：翻译功能可一键将提示词翻译成英文；删除所有提示词可清空提示词框；会员加速可加速图像生图速度，提升效率。 提示词要素： 提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。 示例：在文本分类任务的提示中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”，输入数据是“我认为食物还可以”，输出指示是“情绪：”。提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。

以下是一些好用的生成 PPT 的 AI 产品： Gamma：在各种交流群中频繁被推荐，免费版本也能生成高质量的 PPT，从审美上看，只要提供内容框架，生成的 PPT 和网页审美水平较高。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许用户通过输入简单文本描述生成专业的 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/

要打造自己的 AI 办公生态，可参考以下步骤： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为“微信客服助手”。 2. 准备相关内容： 根据 Bot 的目的、核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 等整理。 创建自己的【知识库】，用来回答 AI 相关知识。 创建一个【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便发布机器人。 3. 设计“AI 前线”Bot 详细步骤： 展示“AI 前线”Bot 的【最终效果】界面。 编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。创建知识库路径为：个人空间知识库创建知识库。本次使用【本地文档】，注意知识库的内容切分粒度，可在内容中加上特殊分割符“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 创建【工作流】，告诉 AI 机器人应按什么流程处理信息。创建工作流路径：个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后，先点击右上角“试运行”，测试无误后点击发布。若任务和逻辑复杂，可结合左边“节点”工具实现，如调用大模型、数据库、代码等处理。但工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。

新手学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 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）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于吴恩达系列课程的相关信息： 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版、《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版、《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 LangChain?️?中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到刚进入 AI 应用开发的朋友们。 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的 LLM 九层妖塔： 地址： 简介：ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 吴恩达讲 Prompt 相关课程： 谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering（提示工程师）课程。课程主要内容是教您书写 AI 提示词，并且最后会教您利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址：https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本：【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本： 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 吴恩达和 Open AI 合作的提示工程课程一共 9 集全部已经翻译完成，并且改成了双语字幕，字幕文件也已经上传了。 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本： 2023 年 8 月 24 日历史更新（归档）： 吴恩达最新的《》短课程上线，课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据您自己的数据训练和评估 LLM。 《》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents，从记忆检索到决策推理，再到行动顺序的选择，真实展现了 Agent 的智能化进程。 在》，用一张清晰、具有美感的图片展示了 Models、Prompt Templates、Chains、Agent 和 MultiAgent 之间的关系。 《》，周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人，也是前京东集团高级副总裁，他在 GAIR 2023 论坛上发表了自己对未来的看法：AI 未来将融合语言与工具智能，实现人工智能在复杂场景下的应用。

以下是帮助您更加了解 AI 的一些建议： 1. 认识 AI 的基本概念： 把 AI 当成一个黑箱，只需知道它是能模仿人类思维、理解和输出自然语言的东西。 了解 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 2. 学习途径： 阅读「」部分，熟悉相关内容。 在「」中找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入。 掌握提示词技巧，因其上手容易且有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践巩固知识，尝试使用各种产品并制作作品。 分享实践后的成果。 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。 6. 应对 AI 幻觉问题： 对 AI 模型的训练数据进行“大扫除”，去除错误、补充缺失、平衡偏差。 让 AI 的“思考过程”更透明，便于理解和监督，例如使用可解释性 AI 技术。 让多个 AI 模型协同工作，避免单个模型的局限性导致的错误。 总之，了解 AI 需要不断学习和实践，借鉴人类应对认知偏差的方法，推动 AI 技术的进步。