tofai为什么智能体创建不成功

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今天呢，我们给大家介绍一个人工智能的 agent， 这个智能题呢，它是专门针对于 configui 的， 那你怎么去理解它呢？你可以认为它是一个 configui 的 专家，在它的知识库当中呢，集成了目前在 configui 当中的大部分节点，它的一个使用方法， 所以说呢，它能够帮助你非常方便快捷地去构建一个 configui 的 工作流。那今天我们给大家讲的这个版本呢，是由 runihub 和 configui compile 共同研发的一个 特别棒。呃，那这个版本呢，我们可以在 runnyhub 上去使用，大家可以通过 runnyhub 来访问这个平台。在 comfyi 领域呢， runnyhub 是 一个非常棒的在线工作台，因为只要有新的模型和新的扩展出现，它都会第一时间跟进。大家可以通过我视频描述区的邀请链接来注册 runnyhub， 这样可以获赠一千点的免费点数。另外你每天登录 runnyhub 也会有一百点的赠送，这样你就可以尝试你自己的工作流了。下边呢，我们将会从各个角度来给大家做一个全面的测试， 来看一下这个特别版的 confluence 到底有什么不同。那大家在登录 runnyhop 之后呢，可以点一下工作台，然后呢我们可以新建一个工作流，那我们在左侧的这个工具栏里边呢，可以看到这 儿有一个图标啊，叫做 confluence， 那 这个呢，就是这个 agent 的 入口了，那我们可以点开它，大家看一下，这儿有一个欢迎语，那大家呢，可以自己选一下模型，它目前呢支持四种模型， 那我这儿呢就选择 jimmy 二点五 flash 就 可以了。那下面呢，我们简单介绍一下基于 runninghub 的 这个智能体， 和我们在 github 上你自己安装的 confluencepallet 有 什么不一样呢？那这个特别版的 agent 呢，会有更加丰富的知识体系，因为它除了有我们传统的 confluencepallet 的 知识体系之外呢，它同样啊，会把我们 runninghub 所有的博主 构建的工作流，上传的模型，甚至发布的作品都把它标签化，并且数据化啊，构建成我们这个 agent 的 知识库， 所以说呢，它整体的能力会更加的强大。那首先呢，我们展示一下它的一个基础能力啊，就是节点的搜索能力。那我们经常在这个工作流里边要添加节点，但是有的节点呢，找起来是比较困难的，比方说我来举一个例子， 我们经常呢会有一个音频，然后我们想获得这个音频的时长，好像这是一个常用功能，但是呢，大家又找不到合适的节点，那我们看一下啊，如果使用这个智能体，能不能帮我们去找到这个节点，我希望他给我一个节点能够计算这个音频的长度。 然后呢，我们提交一下下边的模型，进入到推理阶段，我们稍等一下。好，现在呢，它给我们推荐了几个节点，大部分呢是基于 soundflow 的， 不是每一个都准确啊，但是呢，大家会发现这里边的确有可用的节点， 比方说这个叫 audio duration， 那 我们可以点击 add to canvas 啊，把它加到我们的工作流当中去。大家看一下，我们这儿可以连一个音频，然后后边会有一个输出的秒数，那我们搜索一个节点呢， 相对来讲呢，还是比较简单的，但是你注意啊，这个就完全取决于它知识库的一个精准程度。同样呢，我们来搜索另外一个节点，而且这个节点呢更加的常用。那比方说呢，我们想搜索这样一个节点啊， the load default model， 这个东西我们经常用，但是你让它去搜的话，我们来试一下，现在呢，我这个提示词非常的简单，也是大家经常会用的一个提示词，就是给我一个模型加载的节点， 然后呢，我们来生成一下，大会发现啊，这里边有很多，但是呢就是没有 load default model， 那 为什么呢？因为你要注意啊，其实呢，这个名字它原始的节点叫做 unite loader， 后来改名叫 load default model。 那 原因很简单，我们都知道啊，其实呢，从 s d 幺五到 s d x l， 然后再到我们后来的 flex， 其实呢，那个模型的架构，原来你可以叫 unite， 但是后来呢，基本上是基于 transformer， 那 如果你再说它叫 unite loader， 那 这个就不太合适了，但是它在原始的知识库里边儿，它的确叫做 unite loader， 你 真正的把它加到这个里边儿的话，你会发现它的确叫做 load default model。 所以 说知识库的细化程度和精准性呢， 对于我们使用 agent 呢，是非常重要的，那这是节点的搜索功能啊，当然如果节点能搜索，那包括模型， 甚至我们的工作流应该也是可以搜索的。那首先呢，我们先来看一下模型的搜索，假如说呢，我现在需要一个动漫模型，那我可以使用这样的一个提示词，然后呢我们来看一下它的返回结果，下面呢大家可以看到这有基本的这个动漫模型， 总体上来看呢还是不错的，大家可以点击这个查看详情，然后进到这个模型里边去看一下这个模型的详细内容。但是我测试起来呢，这个模型解锁的时候，它会出现这样的问题啊，第一个呢就是意图的识别呢，不是特别的明确， 另外呢知识库是有些陈旧的，比方说呢，我们现在给这样的一个提示词说我希望他给我一个视频生成的模型，最后我们拿到的呢，其实并不是模型，是工作流，所以说大家会发现他对这个意图的识别不是 特别的准确。那另外呢，还有一个就是他的知识库呢，是比较陈旧的啊，比方说呢，我们现在来 使用这样的一段提示词，我的意图呢是希望它给我一个纤维一妹子的加速的 lora， 那 lora 当然也是模型的一种，对吧？那我这个表述呢，应该也是没有问题的啊。然后呢我们来 生成一下，好，大家看一下现在它提示没有找到相关的模型，那我们可以把这个提示词呢给它稍微的换一下啊，我们把加速的 lora 给它去掉，我们只说找一个纤维一妹子模型的 lora， 那我们看一下能不能拿到，再看一下现在呢有一个交互，在交互的过程当中，他问我的这些基础模型呢， 都很老了，我们现在基本上都不怎么去用了，而我们最新的这些模型呢，反而不在这个里边啊，所以说呢，你会发现他的知识库呢，相对来说是比较陈旧的，我觉得呢，这也是一个急需要改进的地方。下面呢我们再来看一下工作流的解锁。那工作流的解锁呢，应该是 这个 agent 最强大的一个功能了，比方说呢，我希望他给我找一个 vce 的 工作流，那我可以使用这样的提示词啊，我们点击发送。那现在呢，我们就得到了三个工作流，这三个工作流的确都是 vce 的， 只不过有的是首尾帧的，有的是进行自动扩展的。那这个工作流的解锁功能呢？应该是传统的 config 上自己构建的这个工作流，那我们再来解锁一个 if i need to talk 的 工作流， 那我的提置词呢，就简单的改一下就行，那大家看一下返回的结果呢，也是比较准确的。那如果你希望啊使用哪个工作流呢，就可以把它加进去， 那我们可以点 accept， 这是我之前构建的一个工作流，这就是我们说的它的强大的解锁能力啊，不管是解锁节点还是解锁模型，还是解锁工作流，所有的机制呢，都是基于解锁的。但是作为一个常规的 agent 来讲啊，除了这种强大的解锁能力， 还有一个能力是不可或缺的，那这个能力是什么呢？就是读取和写入工作流的能力，比方说呢，我现在拿到了这样一个工作流，那我不知道它是干什么的， 那我可以要求这个 agent 呢，帮我解析下这个工作流。我的提示词呢，非常简单，请用最通俗易懂的语言啊，然后呢来解释一下这个工作流，那我们稍等一下，现在呢我们就得到了一个输出，那在这里边呢，它会将这个工作流呢做一个比较详细的解析， 对于每一个节点，包括它的节点名称以及它节点的 id 啊，都会有一个比较详细的说明。当然除了读取整体的工作流之外，它还可以读取节点啊，比方说呢，我们随便找一个节点，那我们选中它之后，你注意啊，在这呢会有一个说明，你现在选中的节点是什么？ 然后你现在想了解一下它的用法，还是它的参数，还是它在下游将会用到哪些相关的节点？比方说呢，我们先看一下它的用法，那这个用法的话其实很简单，然后它这说的非常详细啊，它属于哪个扩展， 然后它主要作用是什么？那原理是什么？那如果你想了解它的参数的话呢，我们依然选择这个节点啊，然后点一下 啊 parameters， 大家看一下啊，关于它的参数呢，也会有非常详细的说明，然后它下游都会有哪些节点呢？我们可以尝试问一下，这个运行了好长时间了，没有反应啊，因为这个的下游节点 可能很多啊，这个我们就不尝试了。那最后呢，我们来看一下，让它去生成工作流，那调用生成工作流的功能呢？其实呢不太容易给它唤醒出来，因为闹不好呢，你就会得到一个工作流推荐的这样的一个功能。 但是呢我们可以采用这样的一种方法，比方我上传一张图片，这张图片我们大致看出来是左侧有一个船，那我现在呢写一段提示词，提示词的主要目的呢是移除这个图片当中左侧的这个船，那我们下边呢来看一下 会得到一个什么样的反馈。好，这样的话呢，我们会得到了一个工作流啊，这个工作流你注意看一下，它是一个什么工作流呢？是一个 flex dev 的 工作流。那如果你想详细了解这个工作流的话呢，我们可以点开它，那这里边呢详细列出了这个节点的一个基本构成， 这个应该是 flex context 的 一个工作流，用这个技术呢也是没有问题的啊，我们试一下啊， 把它上传上去，别的我们都不改啊，我们直接运行。那么稍等一下，那我们来看一下啊，最终呢，我们的确把左侧的船呢给它去掉了，那整体的效果还是 不错的，这就是我们今天给大家讲的这个 running hub 版本的 confluence palette， 那 建议大家呢尝试一下。今天呢，我们就说这么多，关注我，做一个懂爱的人。

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