在 Coze 平台中，bot 的沟通能力与以下因素有关： 1. Agent 意图：定义了 Agent 的工作任务和适用场景，明确其核心功能和角色。 2. Agent 提示词：包含系统级别的提示词，与人物设定和逻辑处理紧密相关，帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。 3. Agent 技能：是 Agent 的能力部分，允许调用预设的工具、工作流和知识库，包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。 4. 意图识别：在多 Agent 模式中，控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别，正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。 5. 用户输入指示：与多 Agent 模式的 bot 沟通时，用户明确指示进行节点切换或进入下一步，bot 会根据预设逻辑自动切换相应的 Agent 节点。 6. 判断时机和参考上下文轮数：在设置节点切换时，清晰指定判断时机和参考上下文的轮数，一般建议参考五轮左右的对话内容，以确保 bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。

以下是关于超级 AI 助手搭建的相关内容： 微信超级 AI 知识助手教学（下）2024 年 12 月 11 日： 共学四节课要点回顾及相关文档查看方式：共学有四节课，知识助手教学的上级和知识注入教学的下级是关键部分，仅看这两个就能完成助手搭建。若想优化工作流及功能，看两场分享即可。另外还介绍了查看文档的网址，若不知网址，输入特定字符进入网页点击 banner 可查看文档。 张梦飞介绍课程相关内容：4 节课的内容、直播回放及课程文档可查看。第一节课会邀约报名，报名送 6000 万 token 和 1000 次生成视频或图片机会。未注册的可注册领取。第一节课作业为搭建工作流，提交作业有两个福利，包括质补平台资源和 autoglm 内测资格，晚点会放直播回放。 GM4 Flash 和 GM4V 杠 Flash 模型永久免费使用。 DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手： 搭建 OneAPI，这东西是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后面更换使用各种大模型。下面会告诉你怎么去白嫖大模型接口。 搭建 FastGpt，这东西就是个知识库问答系统，把知识文件放进去，再把上面的大模型接进来，作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信去，自己用用，其实到这里搭建完就 OK 了，它也有问答界面。 搭建 chatgptonwechat，接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。这里建议先用个小号，以防有封禁的风险。搭建完后想拓展 Cow 的功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程。 智谱 BigModel 共学营第二期：把你的微信变成超级 AI 助理： 本期共学应用：人人可打造的微信助手。 课程教程： 第一课：创建助手工作流。 教程文档： 文章总结功能：使用到了代码模块、分支判断模块、网页解析插件。 文件总结功能：使用到自动 Prompt。 网页总结功能：使用到了网页读取插件。 生图、生成视频：使用到了 Agent 功能，意图调用。 文字版日报生成：使用到联网插件。 工作流本身不复杂，难易度适中，0 基础也能跟着完成。 模版：。 版本的创建和发布。发布后，可以分享链接给他人使用。（注意：别人使用会消耗你的 Token 额度） 保存智能体 ID 和申请 API key。

以下是一些常见的 AI 视频剪辑工具： Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 Kaiber：https://kaiber.ai/ 。 Moonvalley：https://moonvalley.ai/ 。 Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ 。 Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜。 SD：Animatediff SVD deforum ，自己部署。 Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 Krea：https://www.krea.ai/ 。 Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕。 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ 。 typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn 。 此外，剪映在视频剪辑方面有很多人性化设计和简单的音效库/小特效，但无法协同工作和导出工程文件。剪辑流程通常包括视频粗剪、视频定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）等步骤。 还有一些相关的教程： 以下几个工具也值得关注： Opusclip：利用长视频剪成短视频。 Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 veed.io：自动翻译自动字幕。 clipchamp：微软的 AI 版剪映。 typeframes：类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多。 google vids：一口大饼。

深度学习是一个源于新方法和策略的领域，旨在克服梯度消失问题以生成深层非线性特征层次，从而能够训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明，结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流以训练深层结构，此后人们对深度学习的兴趣日益增长。 深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关，还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动以做出准确预测，自 2013 年以来其使用量迅速增长，与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 在分层特征学习中，提取多层非线性特征传递给分类器进行预测。由于无法从几层中学习复杂特性，需叠加深层次非线性特征，有研究表明人脑也有类似机制。虽然分层特征学习在深度学习之前就被使用，但此前的架构面临梯度消失问题，导致性能较差。 Geoffrey Hinton 一步步把“深度学习”从边缘课题变成了 Google 等网络巨头仰赖的核心技术。早在 1960 年代高中时期，Hinton 就对大脑工作原理的相关理论着迷，此后在求学期间继续探索神经网络。经过三十多年的努力，深度学习成为学术界热门课题，Hinton 和包括 Yann LeCun、Yoshua Bengio 在内的团队在互联网上大有名气，他们为 Google、Facebook 等工作，使用深度学习技术改进语音识别、图像标记等在线工具，众多网络巨头也对其着迷。在剑桥大学学习期间，Hinton 发现科学家们未真正理解大脑，神经如何学习和计算是他关心的问题。

以下是关于页面 UI 生成的一些好用的 AI 辅助思路： 1. 使用 Midjourney 生成 UI 界面：如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加一段页面指令描述，例如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作，会发现 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 2. 推荐的网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，是可在线使用的“专业 UI 设计工具”，更注重云端文件管理、团队协作等。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供多种模板和设计选择。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI 可通过一个 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站。 3. 案例教程：在开发游戏时，让 AI 生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素，其中部分元素生成较顺利，部分需多次尝试。生成的 HTML 代码简洁，CSS 结构不错但部分定位模式需调整。个人感觉 AI 生成的东西不能完全信任，仍需人工调整，学习和请教专家也是必要的。

以下是关于页面 UI 生成的一些好用的 AI 辅助思路： 1. 使用 Midjourney 生成 UI 界面：如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作，其产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。 2. 推荐的网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”，更注重云端文件管理、团队协作等。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，可在无编码知识的情况下创建和自定义网站，提供多种模板和设计选择等功能。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI 可通过一个 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 3. 案例教程：在开发游戏的过程中，让 AI 生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素，其中部分元素生成效果较好，部分需要多次生成和调整。生成的 HTML 代码简洁符合期待，但 CSS 结构的 position 定位模式可能不对，需要人工修改。个人感觉 AI 生成的东西不能完全信任，仍需要人工调整和学习。

Gamma 是免费可用的，其模型权重开源且允许商用。免费版本也能生成质量较高的 PPT，随着不断优化改进，能满足大多数用户需求，在性能和用户体验方面表现出色。

如果您是零基础想尝试做一个初级 AI 项目，以下是每一步的建议： 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块（比如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，进行实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 如果您想开发一个 AI 网站项目，具体步骤如下： 1. 需求分析与代码生成：明确项目的目标和需求，让相关工具生成代码。 2. 环境配置自动化：选择合适的技术（如 Vue+TypeScript），无需手动打开终端配置环境。 3. 问题诊断与修复：可能会出现报错，将报错信息返回给相关工具进行自动检查和修复。 4. 界面优化与细节打磨：优化导航栏等细节，插入细节图片，不断调整。 5. 功能迭代与完善：逐步完善项目功能。 如果您想成为一名 AI 提示词工程师，需要具备以下能力： 1. 岗位技能要求：市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 2. 学习方法： 对于零基础小白，可在网上找基础课程学习。 观看科普类教程。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用。 推荐使用一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。

AI（人工智能）是一种能够模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的技术。它主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 从概念上看，生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。相关技术名词众多，如机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习；监督学习有标签的训练数据，目标是学习输入和输出的映射关系；无监督学习的数据无标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类；强化学习从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失；深度学习参照人脑有神经网络和神经元，可用于多种学习方式；生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容；LLM 是大语言模型，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 技术方面，2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 对于没有理工科背景的文科生，可以将 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是能理解和输出自然语言的东西即可，其生态位是一种似人而非人的存在。在使用时，基于其“非人”一面，需要通过清晰的语言文字压缩其自由度，明确告诉它任务、边界、目标、实现路径和所需知识。

以下是学习 AI 的步骤： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且很有用。 4. 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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，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： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 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。 此外，雪梅 May 的学习经验表明： 学习路径可以是迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。 特别是学习 Coze 的路径：输入→模仿→自发创造。 虽然费曼学习法告诉我们，学习最好的方式是教会别人，但一开始学习 AI 时，自学和输入为主也是可行的。如果能量和勇气足够，可以更早地开始输出倒逼输入。一切弯路都值得走，不需要给自己太大压力，只要迈开脚步，就是进步。