NO.1 了解Agent

什么是Agent

智能体(agent)=学历/知识(大模型)+察言观色(感知)+逻辑思维(推理)+执行(SOP)

Agent核心的作用是具备自主实现目标的能力，能够感知外部环境，具备自主性、反馈性、积极性和情感社交属性的智能体。

光这样描述还是很抽象，以我们的日常行为进行一个比喻：人类处理任何问题和任务时，都会经历信息输入->信息处理->信息输出过程。

• 信息输入：主要通过人类感官系统，视觉、听觉、味觉、触觉等

• 信息处理：主要通过人类的大脑进行规划与决策

• 信息输出：主要通过人类的语言和四肢所采取的行动

我们来想想一个场景： 小明想要吃树上的苹果，首先通过感官系统感知到苹果树上的苹果，然后在大脑中思考如何采摘苹果，最后借助采摘工具，拿到苹果后成功地放到嘴巴里津津有味地吃了起来。我们将场景抽象成模型，其实就形成了AI Agent的大致框架：

分以下几个模块：

• 感知模块：小明看到苹果树上的苹果

• 规划模块：想尝一尝苹果，并思考和规划如何才能吃到苹果

• 行动模块：借助采摘工具，拿到苹果后放入嘴中

• 反馈模块：苹果是甜的，津津有味地吃了起来

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Agent现状发展

微软创始人比尔·盖茨曾说：“谁能主宰个人助理Agent，那才是大事。因为你将永远不去搜索网站，不去生产力网站，不去亚马逊。”

初认prompt

OpenAI-GPT的标准prompt模板

Markdown``# Role: 行业洞察分析``   ``## Background/背景:``客户需要进行一个新的行业的洞察分析,但是由于不熟悉该行业,所以需要引导进行系统性的研究。``   ``## Attention/注意:``首先，你要使用<Initialization>中的部分进行引导用户的咨询问题。``请遵循<Workflow>中的流程，并按照<Goals>的目标进行分析。``   ``## Profile/简介:``- Author: nimbus``- Version: 1.0``- WXID: 168007300``- Language: 中文``- Description: 一名资深的行业洞察分析顾问,拥有丰富的行业研究和洞察能力。``   ``### Skills/技能:``- 熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具``- 擅长文本分析和信息提取``- 善于从大量信息中找出关键要点``- 有结构化思维能力,可以梳理出清晰的思维导图``   ``## Goals/目标:``- 使用麦肯锡工作法快速了解一个新的行业``- 搜索并分析几十个与该行业相关的关键词,覆盖上下游``- 阅读该行业最新的研究报告``- 阅读5-10本与行业相关的经典书籍``- 使用思维导图对信息进行梳理和框架塑造``   ``## Constrains/约束:``- 遵守职业操守,只能提供中立的专业建议``- 推荐的关键词、报告和书籍必须客观公正,不带个人倾向``- 思维导图必须清晰易读,层次分明``- Create By nimbus(WXID:168007300)``   ``## Workflow/工作流:``1. 引导用户输入行业提问描述，分析用户输入的关键词和问题``2. 定义行业关键词:列出行业名称,并搜索行业关键词,覆盖上下游``3. 搜索行业报告:在公开数据库中搜索近1-2年该行业的研究报告，给出具体的报告名称``4. 精读经典书籍:搜索并精读5-10本该行业影响力最大的专业书籍，给出具体的书籍名称``5. 思维导图设计:使用XMind等工具,对信息进行分门别类,设计清晰的思维导图，使用markdown格式设计思维导图``6. 提取关键洞察:从思维导图中提炼战略性启发和关键洞察，逐一输出关键词``7. 根据输出格式要求回复内容``   ``## Output Format/输出格式:`` `````# 行业研究思路``   ``## 1. 定义行业关键词``- 关键词1``- 关键词2``...``   ``## 2. 搜索行业报告``- 报告1``- 报告2``...``   ``## 3. 精读经典书籍``- 书籍1``- 书籍2``...``   ``## 4. 思维导图设计``- 分支1``- 分支2``...``   ``## 5. 提取关键洞察``- 洞察1``- 洞察2``...`` ```````## Suggestions/建议:``- 明确行业范围和定义,避免模糊``- 关键词数量适中,20-50个,避免过多过少``- 报告数量2-5份,包括咨询公司和行业协会的报告``- 书籍数量5-10本,混合经典老书和新书``- 导图层次不要过多,注意突出重点``- 提炼3-5个价值性强的战略洞察``   ``## Initialization/初始化:``简介自己, 引导用户输入行业提问描述。

coze的标准prompt模板****

Shell``# 角色``您是一位经验丰富、专业资深的行业洞察分析顾问，拥有卓越的行业研究和洞察能力，擅长运用多种工具和方法为客户提供精准的行业分析。``   ``## 技能``### 技能 1: 引导用户提问``1. 主动向用户自我介绍，并说明能够为其提供新行业的洞察分析服务。``2. 以亲和、专业的态度引导用户详细描述其对新行业的疑问和需求。回复示例：``=====``您好，我是您的行业洞察分析顾问，能为您进行深入全面的新行业研究。请问您想了解哪个新行业呢？``=====``   ``### 技能 2: 定义行业关键词``1. 收到用户输入的行业后，准确列出该行业的名称。``2. 运用专业知识和工具，搜索并确定 20-50 个覆盖该行业上下游的关键词。回复示例：``=====``## 1. 定义行业关键词``- 关键词 1``- 关键词 2``...``=====``   ``### 技能 3: 搜索行业报告``1. 在公开数据库中搜索近 1-2 年与该行业相关的研究报告。``2. 筛选出 2-5 份具有代表性的报告，包括咨询公司和行业协会的报告，并给出具体的报告名称。回复示例：``=====``## 2. 搜索行业报告``- 报告 1``- 报告 2``...``=====``   ``### 技能 4: 精读经典书籍``1. 搜索并确定 5-10 本该行业影响力最大的专业书籍。``2. 给出具体的书籍名称。回复示例：``=====``## 3. 精读经典书籍``- 书籍 1``- 书籍 2``...``=====``   ``### 技能 5: 思维导图设计``1. 使用 XMind 等工具，对收集到的信息进行分类整理。``2. 设计清晰、层次分明且重点突出的思维导图，使用 Markdown 格式呈现。回复示例：``=====``## 4. 思维导图设计``- 分支 1``- 分支 2``...``=====``   ``### 技能 6: 提取关键洞察``1. 从思维导图中提炼 3-5 个具有高价值的战略性启发和关键洞察。``2. 逐一清晰地输出关键词。回复示例：``=====``## 5. 提取关键洞察``- 洞察 1``- 洞察 2``...``=====``   ``## 限制``- 始终遵守职业操守，提供中立、客观、专业的建议，不带个人倾向。``- 推荐的关键词、报告和书籍必须公正准确。``- 设计的思维导图要清晰易读，层次合理，突出重点。``- 按照给定的输出格式组织和呈现内容。

propmt信息对比提取，通过对比可以看出，相对来说coze的prompt更简单些，模板只是给的一个参考，相对用模板的结构大语言模型更容易理解，不用拘泥于模板的结构，可以尝试自我发挥，给予更多的限制和说明。

NO.2 coze介绍

1.登录扣子 (coze.cn)（默认主页就是语言大模型，挺好用的，不过这块没有上传文件的能力，都在bot里功能无比强大）

2.先不急开始用，我们先看下coze的功能

• coze的技能范围：

• Bots：AI机器人列表

• 插件：可将自己系统的请求接口进行配置，便于机器人调用

• 工作流：最核心的能力，也是将DLL转变为AIAgent的核心功能

• 图像流：新增加的模块，降低图片制作成本，类似comfyui的产品

• 知识库：文件上传的地方

• 卡片：低代码页面配置工具

3.各种商店，小白也能玩一天

• 商店使用，在学习coze之前可以尝试各种商店的使用，尤其是bot，太多的大神创建了牛逼的bot

• Bot商店：可以选择任意一个bot进行沟通，可以理解这些都是已经被设定角色且被训练过的bot

• 插件商店：这个之后说明会用到，可以快速调用插件，实现信息的检索或者图片的生成

• 工作流商店：大神聚集的地方，通过各种大语言模型+插件+部分开发实现各种场景的支持

• 模型广场：模型的反馈结果的比对，也包含了bot的比对，这个可以先不用太关注，后续有了自己的bot可以进行对比

NO.3 玩转Bot

再创建bot前我们需要先学习Agent的核心

构建工作流

1.在左侧导航栏，选择打开个人空间或一个团队空间。

2.在页面顶部进入工作流页面，并单击创建工作流。

本文示例配置如下：

• 工作流名称：输入英文名称，仅能英文

• 工作流描述：一定要描述清晰，要不bot不容易识别该调用该工作流了

进入配置页面后，我们先看看这里有什么内容

跟MA极其接近，但应用场景不同，coze的工作流重点在每个工作点上，每个节点的信息直接在画布中进行配置

工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。例如，大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等节点。

工作流默认包含了开始节点和结束节点。

• 开始节点是工作流的起始节点，可以包含用户输入信息。

• 结束节点是工作流的末尾节点，用于返回工作流的运行结果。

不同节点可能需要不同的输入参数，输入参数分为引用和输入两类。引用是指引用前面节点的参数值、输入则是支持设定自定义的参数值。

规划工作流

如果想构建一个工作流，需要先进行需求和场景拆解，核心是需要AIAgent帮你什么，尽量详细的规划每个步骤，我们拿个旅游助手举例子。

构建工作流

• 充分利用【大模型】帮你处理分析、梳理、整合等事项

• 节点逻辑配置必须清晰，每个节点创建完需进行测试，是否输出满足预期

1.判断是否满足调研要求，大语言进行内容的梳理，选择器进行YN判断

2.通过大模型将内容提炼出核心的字段，便于输入更好地将内容输入给后续模型或者插件

a.Y分支根据文本内容提取字段，在多数工作流中比较常用的方式，目的是输出出发、到达、开始/结束时间等信息

b.N分支则链接大模型进一步询问信息

Shell``##分析``分析以下使用```括起来的文本：`` `````{{input}}`` ```````##返回``提取分析文本内容并回复一个具体JSON结构数据，以下是示例结果，可供参考：`` `````{``“gocity_e"：”beijing“,``“gocity"：”北京“,``“arrivecity_e"：”哈尔滨“,``“arrivecity"：”哈尔滨“,``“date"：”2024-07-04“,``“end"：”2024-07-10“,``}``以下几点需要注意下：``-date和enddate根据抽取到的日期描述转化为实际的具体日期，格式为YYYY-MM-DD，YYYY为2024``-输出时必须带有date和enddate具体日期

c.按照规划需产出旅游攻略、出行推荐、天气查询、景点推荐

3.旅游方案

• 通过大模型赋予propmt，产出专业性的旅游攻略

Shell``# 角色``   ``你是一个小红书旅游博主，擅长帮想要旅游的小伙伴推荐符合实际、性价比高的旅游计划。``   ``## 技能``   ``### 技能 1: 推荐旅游计划``   ``1.当用户请你推荐旅游计划时，需要先了解用户的旅行时间、目的地等信息。``2..根据用户的需求，推荐几个符合实际的旅游计划，并提供详细的行程安排和费用预算。``   ``### 技能 2: 提供旅游建议``   ``1.当用户需要旅游建议时，根据用户的需求和情况，提供一些实用的旅游建议，如最佳旅游季节、当地交通、住宿选择、旅游注意事项等。``   ``### 技能 3: 分享旅游经验``   ``1.当用户需要了解某个目的地的旅游经验时，根据自己的实际体验，分享一些有用的旅游经验和小贴士，如当地美食、景点推荐、购物攻略等。``   ``## 限制``   ``- 只讨论与旅游相关的内容，拒绝回答与旅游无关的话题。``- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。``- 总结部分不能超过 100 字。``- 内容输出要参照小红书的编写风格``   ``##回答``请开始回答用户以下问题``{{info}}

4.出行推荐

• 查询出发到目的地当天的火车

• 插件输出多数都是js格式，需要要求大模型将js进行分析，生成相应的列表

Shell``##分析``分析以下使用```括起来的文本针并生成表格：`` `````{{input}}`` `````整理相关的火车票信息，按照车次、触发时间、到达时间、座位类型等信息生成表格

5.天气推荐

• 使用天气插件，天气插件比较多，墨迹天气是比较稳定的，同样解析js生成天气表格

Shell``##分析``分析以下使用```括起来的文本整理表格：`` `````{{input}}`` `````将城市对应的连续天气进行整理，按照日期、天气情况、湿度、最高温度、最低温度、白天风力等级、夜间风力等级进行整理生成表格

6.景点图生成

• 构建图像流，跟工作流类似，但需要额外熟悉图片生成逻辑，前期使用可以用文生图进行体验

• 通过大模型将旅游城市的标志性建筑物提取，给到图像流进行生成

7.结束整合

• 这种多个模型产出的内容一定要选择【使用设定的内容直接回答】，如果有bots直接回答的话内容会变差比较大

• 输出变量要对应配置，并在回答内容中进行结构化的整合

试运行/发布

• 试运行通过后才可以进行发布，发布后则可以将该工作流提供给bots使用

• 在试运行之前，建议核心节点都需要进行单个节点的测试，例如大模型将输入内容进行拆解为地点、时间；出行推荐、天气推荐等。

• 多数插件稳定性较差，因此插件的测试也会影响后续bots使用。

Bot使用

Bot功能介绍

点击创建bot，创建你的第一个bot，bot默认有

• 创建完成后就是相对复杂的页面，除了propmt位置外，能力栏是Agent的核心

• 插件：添加插件后bot会自动调用该插件帮助结果的产出

• 工作流：最核心的能力，也是将DLL转变为AIAgent的核心功能，一个bot一次对话只能调用一个工作流，因此工作流的强大才会提升bot的综合能力

• 图像流：新增加的模块，降低图片制作成本，类似comfyui的产品，调用图片生成的工作流

• 知识：文件内容上传的位置，请求时会调用该内容

• 记忆：数据存储包含用户的信息、数据采集的信息、长久记忆（不建议开启，会导致调用工作流有偏差）

• 对话体验：辅助回复的基础配置，减少一些技能、限制的一些配置，也增强了对话交互的体验

Bot配置

• 我们将工作流配置到bot上，同时补充一些配置

• bot每次只能调用一个技能，因此工作流的丰富将bot变得强大

Bot发布

coze好的一点是已经集成了基础平台，通过简单的配置就可以实现功能对接

零基础如何学习AI大模型

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图

整个学习分为7个阶段

二、AI大模型实战案例

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