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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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