哎，其实学 ai 很 简单的，这期视频手把手带你做一个企业专属 ai 运营智能体，把整篇内容呢自动排版，直接给你一份能发布的成品。同时呢还是企业用的专属 ai 智能客服根据你的业务智能的去回复， 把用户反馈的一些问题呢记录成表格，方便你随时的追踪和优化。一条流水线，三件事情，一个智能体全包了，如果你也嫌信息发布太慢，客服又接不过来，反馈又没有办法追踪，那这条视频千万不要错过，我们来逐一解决所有的问题， 你可以把它接入到你对外营业的所有入口，程序，客服窗口，甚至你自己的系统。看完以后，你也可以根据你自己的业务搭建出来一个属于你自己的 ai 助手。废话不多说，出发 想把这套自动化流程跑起来呢，你只需要一个 agent 以及一个可以访问的私有自助库这两样工具就可以了。那这里我们演示用到的就是 workbody 和爱马自助库，这里的话大家可以随意去搭配选择就可以了。那咱先来看出去， 不过这里要纠正一点，不是让 agent 直接到你的后台去帮你点击发布，而是通过一个叫 richard publisher skill 去连接，那我们现在先找到这个 skill， 然后装上它。 好，那我们现在再去配置这一次演示要用到的发布平台，进入开发者相关设置开放的一些接口，或者是开发者平台不同的地方呢，它叫法可能不太一样， 但是不管它藏在什么地方，我们最终要找到两样东西，一个叫 app id， 一个呢叫 app secret， app id 你 可以理解成这个地方的身份 id， 让 agent 知道我是干什么的，我在哪里。而 app secret 呢，就类似于 api 使用的凭证，一个呢像身份证，一个就像钥匙。所以这种东西咱就不要到处截图乱发。那么回到智能体中， 那该从哪里去链接呢？其实很简单，第一次调用 wechat publisher 发布文章的时候呢，如果还没有配置对应的信息，那它这里就会直接显示缺少这两样东西，我们按照提示给它填进去就 ok 了。另一种方式呢，就是在 agent 里面可以直接通过对话的方式，然后把配置交给我的 buddy， 它呢就会在本地生成对应的凭证配置。哎，这样后面我再次去发布的时候，它就可以直接复制这一套的凭证配置。哎，这样后面我再次去发布的时候，它就可以直接复制这一套配置。好到这里，我们的准备工作就算完成了。 不过还记得我们开头说过需要两样东西其中的一个知识库吗？那现在就需要往你的私有知识库里面哐哐放信息，放知识点，去打地基那为了给大家演示，我把日常总结的一些教程都拿了出来， 各种的工具，基础教学工具和工具之间的搭配，还有一些常见问题的表格，个人的介绍，合作信息的一些文档，挺全的了吧，大家呢，可以根据自己平常的业务和信息的一些文档，挺全的了吧。大家呢？查个知识点，艾玛，知识库里面有三种类型， 个人支付，默认只有你自己能看到，工作学习资料作为你的第二大脑存在，其次共享可以一群人看到，你可以邀请别人加入，协助完成一个项目。那最后就是这个订阅支付 别人公开发布的，就像你一直关注了一个 ai 国资讯，你就可以直接在这里面找到已经整理好的知识。那我这里呢，是需要公开的，那我直接存放在这个地方。好，我们回来加号， 把知识库给它链接进来，当你看到左下角的这个时候，就说明这次的对话已经基于知识库里的内容作为上下文了。现在我把需要处理的文章然后给他，让他帮我们去开始初步的一个筛选好，他现在呢，已经初步筛选完了， 那下一步就是排版。其实这里啊，我们不用从头开始零折腾，直接使用别人已经做好分享出来 skill 就 可以了。那我分享一个我经常在用的，给它个文章排版的 skill， 就是 这个 更详细的流程介绍呢，其实在下面怎么排版，怎么去标，重点包括排版出来到底有哪些风格， 可以根据这里先进行一个初步的筛选，看看到底适不适合我们。那我觉得是没有问题，我需要，那我就把链接 ai 让他帮我们去下载，那这是我提示词，如果这里 ai 不 帮你下的话，我们可以多切换几个薅免费的额度其实就够用了， 如果觉得很麻烦，不想这么操作的话。之前呢，我们也有聊过怎么把 github 上的 skill 下载到本地去使用，这里的话咱们就不细说了，那下好之后，斜杠调用这个 skill， 然后给出我的提示词。 ok， 很快啊，第一版就已经做出来了，那他给了我两个 html 文件，一个是干净的正版版本，一个是预览版本。那我们打开看一下效果，整体的话我觉得还可以，但是这里有个问题啊，我做的是教学文章，只有文字，他没有图片，有的时候大家就可能很难去找对地方。那我在这里反映这个问题， 先让他去分析我这每个板块都讲解的什么内容，再去艾玛里边把对应的图片提示给他展示出来。不过这里呢，我们就需要一个可以识别图片的模型去操作，不然他也看不见啊。在这里呢，其实我连接了 deepsea v 四 flash 这个模型的 api， 这个呢，就是他们新出的一个视觉模型，能看图，但是吧，还没有办法升图，就像上期我们说的那样。不过这里呢，咱又不让他升图， 能看懂图片放到对应的位置上不就行了吗？好，这是我让他修改后的地板，我个人觉得这是没有什么太大的问题了。那如果你有需要修改地方的话，我们直接用自然语言在这里给他沟通修改问题就可以了。好，隋唐测验，看看你有没有好好听课。 我们刚才说怎么让 ae 政策去操作我们的后台来着，哎，对，就是这个 skill。 然后我们在这里去调用它，让它在对应的系统里面去出发布前的一个草稿，并且在里面呢切换成合适的一个格式来，我们来看一下效果。嗯，不错， 它的排版是没有混乱的，整体也是那种又凸又真像。那剩下的事情其实我们自己做也花不了多少时间了，其实整个过程只有我们在第一次去教 ai 怎么去修改，这个过程会比较麻烦一些， 怎么识别这个文章哪里是重点，这个标题该怎么修改，还把颜色的微调等等，等你确定一稿出来之后，你就可以把你已经跑通的这个 s o p 固定成一个 still， 以后呢，就不再需要我们刚才那么一大串的操作了，我们直接在任务一开始的地方把所有能用上的都给他填上，我们直接到草稿的地方等结果就好了之后呢，他就不会再阻挠你了。 好，我们现在来看一下怎么接住用户的咨询，回答问题，并且做一个回馈的记录。那这整套的 ai 智能客服核心流程呢？其实是这个样子的，主要分为信息接收、意图处理、知识查询以及一个结果记录这四个部分。 那比如我现在开了一家知选的服装店，用户从网站小程序或者是其他的客服入口发来问题，那我收到之后， ai 呢会先识别它这个问题到底是干什么的？ 是商品的售后的订单呢？还是和业务完全没有关系的？接着根据他这个问题去查询对应的一个信息，像商品的介绍、使用方法这些比较固定的信息呢，他就会直接到我的企业智库里面去解锁，像订单、库存这些比较流动的信息的话，就需要我给他连接到后台里面去查询一下。 ok， 现在拿到资料了，他在根据 ai 整理成能回答给用户的一些话语，那最后把用户的这些问题问题的一些分类，包括回答一些结果统一保存到我的后台，或者是我给到他的链接表格当中， 那来看看他到底是怎么做的。第一步信息这个呢我们就不用管了，是你发给我的，第二个就是意图，一个是教程，另一个他又不是，就比如说你吃了吗？那大模型到底是怎么识别的呢？就是 skill， 我 们创建一个自己的 skill， 告诉大模型这样的就是正常的询问，那这样的问题呢？就是闲聊，那正常询问的情况下就让他去理解一下问题，甚至要规定他 去结合上下文。呃，你要是来问之前那个给他下东西是哪一个，那他这里就理解到了，你要找的是给他把四种下载方式，然后再返还给你。你规定好的资料， 要是闲聊的话就让他去这个 school 里面找，里面呢，就是你猜到的一些问题，我应该怎么去回答，或者是放一些你公司的简介，如果你想深入了解我的话，直接问他就可以了，也就这个意思。 固定好后呢，我们需要新建一个项目，给他一个固定的发挥空间。这个时候你的小宝知识库又翻上了连接知识库和飞书，那这里为啥要连接飞书呢？其实你已经知道了，不知道也没有关系，一会你也得知道。然后我们把刚才写好的 school 读在这里给他起用，其他的话就按照你自己情况去设置就好了，然后最后 图像设置，再把起微处理给他接进来。好，终于完事了，我们来测试一下啊， deep 怎么接入其他的干模型？ ok， 你 看他现在是这样回答我的， 这个地方就是知识库里面我们所存在的一个内容，那我们再问一个知雪是假的吗？哎，他就给了我这样的回答，嗯，这里插一句啊，其实艾玛，这里可以直接连接后台，那用户问他的问题呢？他也能够回答， 那为什么非得绕一下 word 里这类的工具呢？ ima 里面确实是已经接入了 agent， 可以 在里面去进行使用，但是要是在外部去使用的话，可能有点不太稳定，要是需要结合用户的上下文去分析具体的一个问题，这里呢还是需要 agent 在 中间去运转一下。那这一块你要是感兴趣的话，我们有时间再说，咱们先看一下。 好，我再从我和八点钟设置一个自动化，让他把每一次的要求都记录下来，包括用户问了什么问题，属于哪一类的，匹配到资料没有，有没有解决。那以后我再想去优化我的整个系统，我就可以对照职场表格就可以了。如果你平时处理任务很多，问题也很大，但这种个人的确实对你来说实用度没有那么的高。还有更简单的办法， 不过呢，就需要我们花费一点了，你就找一个 ai 整合企业版，而这整套思路呢，和我们刚才说的都是一致的，怎么去配置，怎么去链接，他们的官方文档里面呢，也表达的很清楚，创建和管理 ai 整合的运行环境，什么 a， c， p s s e 协议呢，会更加完善一些，不过在选工具的时候你最好固定好一家， 这样的话他们之间会更好配置一些。那真的有需要的同学可以去参考一下。好啦，知识的分享呢，今日就到这里了吗？记得点赞、收藏、关注哦，下次见！
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01:33查看AI文稿AI文稿我娘说，这辈子最怕的就是这条江，我给他修了座桥，但他走不到了。却不曾想，他们村民举报我建造弱质材料，存在安全隐患，我认罪认罚，拆了我自费建造的大桥。江毅先生， 我们接到红石村全体村民联名举报，你个人出资修建的跨江大桥，使用劣质不合格钢材、有毒工业防腐材料，存在重大结构安全隐患。这是举报材料和第三方检测报告， 连村民过桥摔成骨折的诊断书。还有人说长期过桥头晕恶心，也算在桥的问题上。目前村民提交的证据链完整，我们按流程给你两个方案，要么限期七天内完成全面整改，不监合格才能恢复通行。要么缴纳一百零八万安全事故保证金，同时签署终生责任承诺书， 承担桥梁后续所有安全事故的全部法律责任。张毅，你就是我们村的大恩人，有了这个桥，我们终于不用提心吊胆做滑索了。桥设计承重两吨，你这拉了快七吨，会毁了桥体结构的。 修了个桥，还真把自己当土皇帝了，少多管闲事，小心车子不长眼给你撞了。 江先生，你可以申请复审申诉，只要你的桥合规，我们会帮你澄清的，我明天就会申请爆破拆除红石村跨江大桥产权审批手续我全部齐全，你们说这桥是夺命桥，我亲手炸了它， 从此你们的命自己跟阎王渡的江水赌去吧！
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03:28查看AI文稿AI文稿就在刚刚，全新的 deepsea v 四点一 flash 正式上线，第一次全面支持原生图像理解。更狠的是，官方宣布九月十四日中午十二点起， v 四 pro 的 将正式下线， api 请求将由四点一 flash 承接。 deepsea 这次新品是直接把自家的旗舰送上了退役名单。而这次最值得关注的是， deepsea 开始把智能体连续干活的账重新算了一遍。你让 ai 修一个程序错误，它可能只改几行代码， 可在动手之前，他要读项目文件，检查日记，调用工具，失败了还得重新检查。我们看到的是几行修改，他处理的可能是成千上万的 token， 也就是模型读写信息时使用的小片段。任务越长，反复处理上下文的开销越值得算。 v 四点一 flash 的 新架构就是瞄准了读的多写的少的这类 call 令常见场景，它有五千五百二十亿主干参数，采用 m o e 混合专家架构，每次计算只调用部分参数。而且它把输入和输出做成非对称设计，读取输入时激活八十亿参数，生成输出时激活一百六十亿。 这套全新结构叫 cosioencoder decoder， 简单理解就是把处理输入和生成答案分工，让大量输入走计算开销更低的路径。参数储备可以很大，但每一步花多少算力要根据工作来安排。 还有一笔容易被忽略的开销， k v cash， 它仅仅保存前面内容，计算出来后续还能附用的数据。这就类似于工作留下的任务记录，以后可以直接调用结果，免得每一次都从头计算。 这样直接导致相比上一代 flash， 这部分缓存对高速显存 hbm 的 需求骤降到四分之一，对固态硬盘 ssd 的 需求降到八分之一。同样的长任务可以少占一些昂贵的存储资源， 而这些优化最终落到了价格上。闲时每百万 token 缓存命中输入两分钱为命中输入一块钱，输出四块钱， 高峰时段那可依旧要翻倍了。举个纯算账的例子，前十处理一千万 token 为命中输入，再生成一百万 token 输出新模型收费十四元。而同样的用量， v 四 pro 则需要五十八点五元，少了接近百分之七十六。 对所有价格敏感的中小企业用户来说，原来只能让试几次的功能，现在成本降下来就变成了日常服务，可以让 ai 多检查几遍，多尝试几种不同方案，也给工作留了更大的预算空间。 而且四点一 flash 还非常能打。软件工程测试 d p s w v 一 点一重他拿到了七十四点二， opus 五，也就只有七十四点零。软件工程测试在 d p s w v 为一点一 automation bench 和 cyber gem 上，他均取得途中最高分。 而在终端任务测试 terminal 半尺三点零中，它是三十点零 o 倍，四五是四十三点三，差距依然明显。官方也承认榜单接近，不等于在高难推理和边缘案例上追平最强闭源模型，所以这代 flash 部分工程任务很有竞争力。 虽然不代表所有难题都能赢，但是这次 deepsea 还配上了它的秘密武器 harness， 也就是分配任务、调用工具、管理上下文的智能体工作台。同一个模型换不同， harness deepsea w e 能从六十五点五分瞬间加持到七十四点二分， 所以如今的 a 阵的竞争早已经不止比发动机控制系统同样决定成绩。最后， deepsea 依旧第一时间开放模型权重，也给开发者留下了自行部署和优化的空间。 这个大鲸鱼依旧坚持本心，让 ai 更强，也让 ai 更便宜，把智能真正带给每一个人。这里是起点世界，聚焦最新 ai 资讯，我们下期视频不见不散！
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01:58查看AI文稿AI文稿老板说，他去年因为这个街头亏损一百万，补缝延期违约金，返工返到蛋疼，一套丝滑连招五百万，利润直接清零。今天同款难题又来了，直接切一刀就怼上去，不是焊不了，只是缝隙大的像东非大裂谷， 就连发泡胶师傅看了都得当场蒙个十三。但是今天你出手了，你一招降龙伏虎，就把老板按倒在这个接口前。看好了，今天就给他露一手。接下来，把未成年小方管的管口量出来，再大方管上确定出相对位置， 然后尺子贴着管身标记出中心点。先确定基准位置，这可不是随便的一笔，这条基准线是后面所有切割尺寸的祖宗。有了基准，再利用尺子和直角关系，分别画出四十五度仰望之 姿，一点一点把需要切掉的区域围出来。原本一根完整的方管表面慢慢被几条线包裹起来。这里为什么要画斜线？因为真正的结合都需要合适的八字， 该留的留，该去的去，这就叫放样，不是硬切，是降维打击。接着继续用尺子校正位置，让左右两侧的线保持对应，再把各个连接点补齐。 此时看起来像一张切割地图，但它实际上已经变成了完美的黄金分割线。这波操作在大气层之下，无人能及。接下来请出角磨机，火花缤纷， 铁屑飞舞，氛围感拉满，但千万别上头。这里最忌讳贪快，因为前面差一毫米，后面就可能多一条焊缝。更重要的是不安全，走太快，切割片容易卡，容易崩。一刀过去， 再换一个方向继续处理。随着多余部分被一点点去掉，原本完全不匹配的接口终于显露出真正的轮廓。最后把切好的老方管重新放回转角位置，你看 刚才还怎么都碰不到的两个不同尺寸，现在已经稳稳贴合，严丝合缝到强迫症狂喜。老板看了沉默半天，最后决定跪下来拜你为师。
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