以下是为您推荐的可用于写小说的 AI 应用工具： 1. 文本生成工具： ChatGPT：可用于分析小说内容、生成情节和角色描述等。 2. 图像生成工具： Stable Diffusion：能基于文本描述生成图像，适用于创建小说中的场景和角色形象。 Midjourney：可生成小说中的场景和角色图像。 3. 音频制作工具： Adobe Firefly：可将小说文本转换为语音，并添加背景音乐和音效。 4. 视频生成和编辑工具： Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些常见的 AI 视频工具： 1. Pika：https://pika.art/ 2. Pixverse：https://pixverse.ai/ 3. Runway：https://runwayml.com/ 4. SVD：https://www.stablevideo.com/ 5. ChatGPT（https://chat.openai.com/）+ 剪映（https://www.capcut.cn/）：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架。 6. PixVerse AI：https://pixverse.ai/，在线 AI 视频生成工具，支持多模态输入转化为视频。 7. Pictory：https://pictory.ai/，AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 8. VEED.IO：https://www.veed.io/，提供 AI 图像和脚本生成器，帮助规划视频内容。 9. 艺映 AI：https://www.artink.art/，专注于人工智能视频领域，提供多种服务，可根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 waytoAGI 的使用教程： 1. 二狗子的整合包：通往 AGI 之路天命人整合包（工作流和一键包都上传了），链接：，提取码：LYAI。 2. 二狗子推荐的环境安装器，对没有魔法的小白同学比较友好，项目地址：https://github.com/11dogzi/ComfyuinodesHJGL.git 。 3. B 站 up 小黄瓜帮忙做的使用教程：【环境依赖一键安装，多种源便捷更改，解决依赖问题！】https://www.bilibili.com/video/BV1XZ421i7Nk/?share_source=copy_web&vd_source=766e97e9a72d0634f585e86f359dc8d6 。 4. 小白的 30min Cursor AI 编程上手步骤： 基础需求：需要魔法。 网址：https://www.cursor.com 。 注册：下载安装软件后，直接在页面中注册即可。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义：是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 此外，还有一些智能体的应用，如“买买买！?产品买点提炼神器强化版?”，它是面向企业和品牌营销团队，尤其是活跃于小红书和抖音的市场推广者的智能体，主要功能包括产品卖点深度挖掘、优质买点文案生成、小红书笔记和抖音脚本生成以及所有内容一键同步到飞书。它能够解决难以精准提炼产品卖点、不能以更友好的用户侧表达讲述卖点、社交媒体营销文案和脚本创作没有以卖点为出发点、耗时且无系统等问题，提供系统化卖点提炼和一站式内容创作，简化小红书和抖音营销文案生成，提升社交平台传播力，实现小红书爆款和抖音破圈，增强品牌影响力。

以下为您介绍一些 AI 切片工具及相关内容： 有 Pika、Pixverse、Runway、SVD 这四大 AI 视频工具可用于制作 AI 短片。 制作 AI 短片时，故事来源可以是原创（如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等），也可以是改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）。 对于剧本写作，虽然有一定门槛，但关键在于多写多实践，再结合看书总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编入手，或对短篇故事进行改编，多与他人讨论也有助于改进。 在生成视频内容方面，如科幻片、战争片、奇幻片等，都有相应的画面描述和对应的工具生成效果。 写剧本时，分镜很重要，要尽量按照正规格式写准确。 生图时，Midjourney 的语义理解有所提升。为保持人物和场景一致性，可采用生成动物或特定名人/有特殊属性人物的方式。确定影片风格和人物形象也很关键，例如选择皮克斯动画风格，并明确主要角色的特征。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义：是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此采取行动。例如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除感知和行动外，具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统，有明确目的地并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 此外，还有一些智能体的应用场景，如“买买买！?产品买点提炼神器强化版?”，它是针对企业和品牌营销团队，尤其是活跃于小红书和抖音的市场推广者的智能体。其主要功能包括产品卖点（供给侧视角）深度挖掘、优质买点（用户侧视角）文案生成、小红书笔记+抖音脚本生成、所有内容一键同步到飞书。它能够解决难以精准提炼产品卖点、不能以更友好的用户侧表达讲述卖点、社交媒体营销文案和脚本创作没有以卖点为出发点、耗时且无系统等痛点，提供系统化卖点提炼和一站式内容创作，简化小红书和抖音营销文案生成，提升社交平台传播力，实现小红书爆款和抖音破圈，增强品牌影响力。

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，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，它上手容易且很有用。 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： 可以从 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： 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。

以下是关于多模态 agent 的相关信息： 智谱·AI 开源模型列表中的多模态模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：、始智社区。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接：。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于。 Han 中提到的 AppAgent：让 AI 模仿人类在手机上操作 APP，通过其模仿能力不断提升，对于之后模仿数据的反利用也有不错的应用场景，例如互联网或 AI 或涉及到原型+UE 的工作都可以在基于模仿数据的基础上进行反推，进而让设计出的产品原型和 UE 交互更优解。AppAgent 可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势，能够在手机上执行各种任务。它是一个基于大语言模型的多模态代理，能够处理和理解多种类型的信息（如文本、图像、触控操作等）。 多智能体（MultiAgent）： 定义：由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。每个智能体都能够感知环境、进行决策并执行任务，同时它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体的目标。 关于 MultiAgent：随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统近期受到广泛关注。目前更常见的框架主要集中在单 Agent 场景下，单 Agent 的核心在于 LLM 与工具的协同配合。同时，越来越多的 Agent 框架开始关注多 Agent 场景，为不同的 Agent 指定不同的角色，并通过协作完成复杂任务。 主要组成部分： 环境（environment）：所有 Agent 处于同一个环境中，环境中包含全局状态信息，Agent 与环境之间存在信息的交互与更新。 阶段（stage）：为完成复杂任务，现有多 Agent 框架通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 控制器（controller）：可以是 LLM 或预先定义好的规则，主要负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换。 记忆：在单 Agent 中，记忆只包括用户、LLM 回应和工具调用结果等部分。而在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，导致消息数量增多，同时每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。

以下是一些利用 AI 帮忙撰写产品需求文档的工具和方法： 1. ：可以生成产品需求文档（PRD）的原型图、解决方案流程图、时序图、页面结构图、测试用例等，还能帮助生成数据字段、优化 PRD 文档、评估功能的价值、生成 SQL 代码和周报思路等。 2. ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw 等工具：可以通过人类语言描述想要的产品，得到 80%的完成稿，然后进行修改和发布。 3. 产品经理还可以借助一些其他相关的 AI 工具，如： ：用于个性化调色。 ：将博客文章转化为播客。 ：高效存储和检索图片。 此外，Lenny 认为人工智能（AI）将对产品管理的高级技能产生影响，如在产品塑造工作方面，AI 可通过分析市场、数据、客户需求和未来的见解制定超级智能的计划，产品经理则要擅长选择合适的数据和提出正确问题。在目标设定和跟踪方面，AI 工具能基于战略、业务要求和限制智能地建议应优化的目标，产品经理成为超级智能建议的编辑者。 同时，还有一些针对产品经理的其他 AI 工具集，如： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（） 会议信息：AskFred（） 团队知识库：Sense（） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下是关于图像生成语言描述的相关内容： Gemini 模型能够处理多种模态和全球语言的任务，包括图像理解任务（如包含冰岛文本的图像）和生成任务（如为多种语言生成图像描述）。在 Crossmodal3600（XM3600）基准测试的选定语言子集上使用 Flamingo 评估协议在 4shot 设置下评估生成图像描述的性能，相比现有最佳模型 Google PaLIX 有显著改进。图 5 中的定性评估展示了 Gemini Ultra 多模态推理能力的例子，如解决生成由用户提供的一组子图重新排列的 matplotlib 代码的任务。 在生成式人工智能模型中，提示词是用户输入的用于引导模型产生期望输出的文本，可简单或复杂。例如在 DALLE3 这样的图像生成模型中提示词通常是描述性的，在 GPT4 或 Gemini 这样的 LLM 中可以是简单查询或复杂问题陈述。提示词通常包含指令、问题、输入数据和示例，为得到期望回应必须包含指令或问题，其他元素可选。在 LLM 中，基本提示词可直接提问或提供特定任务指令，高级提示词如“思维链”提示词引导模型遵循逻辑推理过程得出答案。 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示中，规定了一系列关于图像生成的政策，如翻译非英文描述、限制图像数量、避免特定人物形象、遵循特定艺术风格要求、明确图像类型和多样化人物形象描述等。