希沃智能体怎么设置动态

ai 智能体怎么创建？今天通过梳理我这个拆书智能体的构建思路，希望能够给到群友们一些构建智能体的灵感。我们先来看智能体的效果，可以看到我发送了拆书的消息后， ai 智能体就主动询问我保存的目录 这种缺少的信息了，那我通过选项补充信息后，他就开始工作了。我们通过他的工作输出，可以看到这里已经开始分批次的提取章节内容，并且逐步拆解生成细纲文件。 我这边定义的流程是先把每个章节的细纲拆解出来，然后根据细纲总结大纲，最后总结写作风格、手法等。这边点击可以看到细纲的效果很不错，每个章节的看点伏笔钩子都出来了。 并且可以看到智能体生成了拆解任务规划，它会按任务分批次拆解。大家都知道 ai 的 上下文有限， 所以分批次是最好的解决方案。他还进行任务的管控和标记，记录自己完成了哪些任务，还有哪些任务没有完成。并且由于 ai 的 对话有上下文限制，在他处理不了接下来的任务时， 他会询问我是否继续拆解下一批次，那我们回答继续，他就继续工作了。那这个就是这个智能体的整体效果， 我们如何来实现呢？那我来看一下智能体的提示词演变。首先这是一个最基础的拆书提示词，可以看到只是介绍了智能体的定位，然后智能体中描述了下拆解的结果格式，有大纲的拆解格式，还有细纲的拆解格式。 最后是写作手法的拆解格式，如果只是这样，就会遇到拆解的不了长篇小说的问题，因为上下文有限制， 于是聪明的你在提示词里加上了分批次的信息，让它分批次进行拆解，并且对拆解进行任务规划和任务管理，这样这个智能体就基本完废了。好奇的朋友又问，如何让智能体主动提问获取信息呢？ 那我们在提示词里加上 ask user question 这样的提示词，让他通过 ask question 主动向我们发起提问，描述下提问要求， 于是你的智能体就具备了提问的功能。最后我们在提示词的定位这里限制下，只让它进行拆书相关的操作，好的这个智能体就构建完毕了。最后这个智能体我分享到了写作插件面板的智能体广场，大家需要的可以自取。 在智能体广场找到智能体，点击立即使用，就可以快速添加智能体了。或者查看智能体，点击复制提示词，就能获取到智能体的提示词内容，进行参考学习，我们下期见。

t 卧一体机如何直接插入立方体？点击更多选择立方体点击立方体我们可以进行长度 宽度和高度的一个调整，也可以做到立方体的三六零度的旋转，同时也可以对它的每个面进行不同颜色的填充， 那同时我们也可以对我们立方体积小的调整位置的一个移动，还有可以进行展开， 可以进行拖动，不需要的话也可以对它进行收起，那老师学会了。

你都写过什么诗？你觉得最出名的一句是什么？我写过石灰吟，千锤万凿出深山，烈火焚烧若等闲。我们怎么样才能操作出来这样的智能体呢？ 我们点开西部白板，新创一个课键，然后点右上角这里的 ai 创作，在这选择角色，这样我们可以去输入角色描述来自己生成一个 ai 角色。 同样的我们还可以点击模板库，里面有不同的诗人，然后或者说不同的学科，不同的历史名人，以及外国名人，还有文学人物等等，我们 现在演示一下，比如说亚里士多德，我们再点击点使用他就会出现这样的 ai 角色，还有探讨问题，当然我们还可以根据我们本节课要讲的内容来修改这里的探讨型问题， 然后点击生成智能体，就可以生成智能体，并且插入到我们的课间当中。那么我们在课上要怎样去进行使用呢？直接点击授课， 然后点这儿的语音这样的功能，就会出现这样的人物对话的智能体，我们在这儿点击提问语音输入这样的，比如说我想了解逻辑推理在哲学思考当中的核心价值是什么，点发送 逻辑推理是哲学思维，就会出现这样的互人物互动的场景，经验中抽。

欢迎来到 hello agents 系列课程的第一章初识智能体在人工智能浪潮席卷全球的今天，智能体，也就是 agent 已经成为技术改革的核心。 无论你是 ai 研究者、工程师还是技术爱好者，理解智能体的本质都是必不可少的。今天我们就来深度解析到底什么是智能体。 首先，什么是智能体？在 ai 领域，智能体被定义为能够通过传感器感知其所处环境，并自主地通过执行器采取行动以达成特定目标的实体。 它包含四个核心要素，环境、传感器、执行器以及赋予它灵魂的自主性。它不是被动响应指令的程序，而是能独立决策的聪明大脑。 在当前大模型爆火之前，传统智能体已经经历了数十年的演进，从简单到复杂，分为五类。 第一种是简单反射智能体，它只依靠当前的感知，按照预设的条件、动作规则形式，比如自动恒温器。第二种是基于模型的反射智能体，它在内部构建了一个世界模型，有了对环境状态的初级记忆，不再只顾眼前。 第三种是基于目标的智能体，它不仅理解现在，还会为了达成特定目标而去主动规划未来的行动序列，比如 gps 导航。 第四种是基于效用的智能体，当面临多个冲突目标时，它能权衡利弊，选择能带来最大效用的方案。 第五种是学习型智能体，比如 alpha go， 它能在与环境的交互中通过奖励机制不断自我进化。在这个基础上，大语言模型，也就是 l l m 的 出现，带来了全新的智能体范式。 传统智能体依赖人类显示、编程和规则，而大模型智能体则凭借在海量数据上的预训练，获得了强大的模糊自然语言处理能力、内在的逻辑推理与规划能力、主动使用外部工具的能力以及根据上下文及时动态修正策略的能力。 这让我们从开发专用自动化工具转向了构建能自主解决问题的通用系统。关于智能体的分类，业界通常从三个维度来看， 一个是按决策时间分为反应很快但没有长远规划的反应式智能体、深思熟虑但运算耗时的规划式智能体以及结合两者的混合式智能体。大模型智能体通常就是混合式的，既能规划也能反应。 二是按知识表示分类 ai 历史上有两大阵营，一个是基于清晰逻辑规则，由于白合而可解释的符号主义 ai， 由于依赖规则，他的缺点是面对现实情况非常脆弱。另一个是基于神经网络，能从海量数据中自动学习模式识别的亚符号主义 ai， 也就是常说的深度学习， 他的缺点是像个无法解释逻辑的黑箱，容易幻觉。而现代的大模型智能体正在走向融合两者的神经符号混合主义， 它由神经网络作为基础吸收直觉模式，同时由于具备提示工程等能力，能生成结构化步骤来进行严谨的逻辑推理。 那么，智能体在真实场景中是如何运转的呢？我们通常用 p e a s 模型来定义它的任务环境及 performance 性能度量、 environment 环境、 actuators 执行器和 sensors 传感器， 而现实环境往往是部分可观察的、随机应变的动态，并充满多智能体的环境。 在这样的环境中，智能体通过一个被称为 agent loop， 也就是智能体循环的核心机制运作。它包含三个阶段，感知 perception、 获取环境输入、观察结果。 observation、 思考 thought， 由模型大脑驱动，进行推理规划，并选择合适的工具行动 action， 调用外部 api 等工具对环境施加影响，这个导致的环境状态变化会产生新的观察结果，进入下一轮闭环循环。 在实际代码交互协议中，我们通常让大模型输出一条格式化的 salt 和一条 action 指令外部解析器执行 action 后将结果作为 observation 返回给程序，以进行下一次循环。最后，我们来看看智能体的典型应用协助模式，一种是开发者工具， 就像 gitopopilot 以至进阶的 cursor 和 tray。 在 这类模式下，智能体是不能取代人类的，它是深度融入人类开发者的工作流，充当强大的 ai 辅助插件。另一种是自主协作者， 比如 baby agi， meta gpt， crew ai 和 land graph 框架。智能体变成了具备独立高度目标解决能力的项目成员，甚至由多个智能体扮演不同的岗位角色去完全自主运作，产生输出。 在这儿必须强调的是， workflow 工作流和 agent 有 着本质的区别，工作流是按部就班执行人类写死的静态流程图，比如按判断金额去执行退款。 而 agent 的 核心是目标导向，赋予它自由度，让大语言模型作为大脑面对没见过的要求和不确定的条件进行自主推理和调用工具，以达成目标本身。 以上就是第一张初识智能体的全部核心知识点，我们梳理了它的定义，五大旧模型的眼界和 l l m 驱动的新范式， 从多维度的分类区别、著名的感知思考、行动闭环机制以及人机协助形态的落地。我们下期再见。

各位老师大家好，希沃 ai 智能体现在可以用动态人物能够张嘴说话进行对话了，我们先看一下这个效果，分针走完一圈恰为一个时辰之半， 此时时针悄然一步一格，那这个动态的 ai 智能体是怎样制作出来的呢？ 请老师们跟我一步一步操作，非常简单的。首先呢，我们打开希沃白板软件，点击右上角新建课间，点击 ai 贝克， 这样呢他就打开了 broom ai 制作课间的这个网页。然后呢，我们点击 ai 创作， 在输入框里输入你想要制作课间的主题，比如我输入一个制作适合幼儿园大班小朋友学习的认识时间的课间，告诉他需要用到 ai 智能体，点击发送指令， 课间的提纲制作好了以后，我们点击生成提纲， 提纲右侧啊，都有这个小图标，像这个就是有智能体的啊，我们就点击生成课件， 课件已经制作好了，我们大致浏览一下， 好这一个呢，就是 a r a 智能体，我们点击右上角的演示，点击与 a r a 对 话的问题，因为短针走一格代表一个小时，这里我们可以看到啊，这个 a r a 智能体，它不会动，也不会张嘴说话。 那怎么样制作能够张嘴说话的智能体呢？我们返回到这个编辑界面， 请老师们看。好了啊，我们在这个页面或者其他页面后面点击添加页面，点击对话智能体。 在这个界面上我们可以看到这里有文本生成，右侧模板库，动态角色选择这一个，这里的人物他就会张嘴说话了， 比如说他预设了有好多古代的这个名人，有诗人啊，啊，学科方面的人物啊， 有历史名人啊，还有外国名人，包括一些文学人物都有。那假如说我们现在这一个课键是用到认识时间，我要选一个张衡，点击使用， 这样这个对话的智能体就是张恒，这个张恒将来他会说话了，然后下面生成了三个探求问题，当然这个问题是我们可以进行修改的啊， 点击生成智能体，好，现在这个智能体啊已经改成了张恒，我们进入演示， 然后我们就可以和这个占横来进行对话了。比如说我们点击这个问题，拨动时针时，须知一时为六十分，时针过一格，分针走一圈。现在我们这里看到的 ai 智能体，它是可以动的了，也会张嘴说话了， 是不是制作很简单？最后我们点击发送到 c 握白板这个课间呢，他就到 c 握白板软件中了，老师们可以试一下。

今天给大家分享一篇文章，这篇文章的话是主要应用于这种 r a g 或者记忆能力的，主要是 ag 的 r a g， 因为现在这些记忆或者 r a g 都是用的这种智能体，让智能体自己去解锁记忆，然后拿到信息，然后再去做回答的一个机制。 但是现在的这种 r a g 机制或者硬件的 r a g 机制，它的效果并不是那么好，因为 ai 它对自己的一个认知，对自己对知识是否完全掌握细节的认知其实是不够的，所以说他们提出来了他们的这一个框架 memo r 三 这个其实是一个思想和框架，它并不是一个什么 r a g 这个东西，它是使用 r a g 或者知识图谱 r a g 的 一个顶层的一个思考框架，它让智能体可以按照它这个框架去思考，去拿来信息，它准确度就能提高，我们也可以看到它这个提高也是提高了非常多，在 r a g 上能提高百分之七七点几。 这个不光是可以应用在这种 r a g 记忆体上面，它还可以应用在这种 skills 动态记忆上。下文上面，因为最近非常的火，但是它要求现在大模型它必须要有非常清晰的自我认知，它要知道自己哪些信息是没有的，那么我就要去查对应的信息。但是 现在特别像一些弱的模型，他是没有这个能力的，或者说强的模型他也欠缺这样的一个能力，那么你就必须要在外部再给他做一个循环，再做一个机制，让他去拿到一些细节，让他可以检查自己到底是不是存在这一些欠缺？ 这个文章或者说这个机制就是专门来做这个事情的，甚至都可以把他这个思想去抽象成一个 skills， 这样他在每一次回答之前，他去通过这个 skills 的 一个流程去拿到他想要的一些技术细节，这样也是比较 ok 的。 ok， 我 们来详细看一下，因为我也给它整理成了一个 ppt， 可能更加的直观一点， m r 三，它赋予了智能体反思性解锁的记忆，从解锁再解锁再反思的一个整体的流程。 然后现状痛点就是现在的 r a g， 可能用户提问了就单次解锁，解锁到了就直接生成，可能它没有一个比较循环，或者说它循环也就是用大模型自己的一个 react 的 一个方式进行循环解锁，但是它的解锁是不足的，有时候会解锁过度，而且还有噪声， 而且最最重要的是他不知道自己缺什么，因为大模型的能力没有那么强，他就算 react， 他 对自己的一个信息认知是不强的，所以说他必须要有一些结构化的内容要沉淀下来，那么他解锁的时候才会比较好。 他就说了一下，他会分成三个部分，第一个部分就是路由器要去解锁，反思和回答要选择哪一个部分， 反思了之后就还可以解锁，解锁了之后就看是否反思出来去做回答了。第二个部分就是它会把这些内容全部写在一个文档里面，现在已经拿到了的信息，缺失的信息是什么，它会 去写下来，所以说它才不会对自己的认知没有那么清晰，它是即插即用的，它可以用在 r a g， 可以 用在知识图谱，它也可以用在这种动态上下文， skills 的 这种文件型，上下文上面都是可以的，所以说它这个东西还是应用的比较广。 就举了个例子，比如说一个东西被领养了多久，如果他直接拿这个去解锁，他可能解锁到一些什么体检，他可能就解锁这个和领养这两个是比较重点的一个词汇，在这个 r a g 里面可能就只能解锁到体检是在多少多少日，然后 他洗澡怎么怎么样，他这个结果是不 ok 的。 如果用他的这个方式解锁了这个体检，是在这个时候他就拿到了他最后的一个结果，你知他的体检日期，在这缺口，领养日期他不知道， 然后他就又去解锁领养日期，找到了之后再去写进去， ok， 没有缺口了进行回答，整体的就是这样的一个内容。呃，核心的就是要把这种 已知信息、缺失信息全部写在文档里面，然后再把缺失的信息进行自动的解锁，这样的话也能提高透明度，也知道模型到底在哪里。然后是不是根据已知现有的这种知识进行回答的。 然后第二个比较重要的就是路由器，也就是决策选择了，就是满满点呢，就是进来什么问题反思推理，然后细划查询，然后又反思又推理，然后又细划查询，最后也可以达到迭代次数了，之后就可以出来闭环。这个就不说了， 就跟刚才那个逻辑是一样的，系统架构，比如说用一些 long graph， 左 edge 的 workflow， 不 管是用 long graph 或者用 default 这种都是可以的，用一些节点的形式去实现，先解锁，然后出来这样的一个进行反思。这里其实它应该再添加一个它的一个缺失文档，最后结果 它里面有一些细节啊，避免它原地打转的。它的一个屏蔽机制，已经解锁出来的知识内容是它会把它屏蔽掉的，这样它的性能会更好。而且它实验显示如果不要这个屏蔽机制，它准确率会跌到这么多， 因为你如果不屏蔽的话，它每一次解锁回来的内容可能都差不多都是那个信息，然后你放到你上面文中，其实是不 ok 的， 很容易出问题。 然后兼容性也是它的一个能力吧，它不光可以兼容这种 reg 这种芝士图谱，还它还没写啊。现在比较火的这种 skills， 这种文件型上下文，动态上下文它也是可以兼容的。它其实是一个思想 去做知识解锁的一个思想，最最重要的是它这个解锁的方式，它用的是一些小的模型， fast 模型，所以说它的性能是比较快的，而且这个东西它不需要特别强的模型能力就可以，它只是拿一些信息，甚至你用这些那个 group 的 fast 模型都是可以的，那个又很便宜又很快。 然后它不存储数据，不是什么数据库，不是这种知识库，它只负责拿信息和解锁现在的任务需要哪些信息。 然后他也验证了一下，这个是专门的一个拿信息的一个积分排行，可以看到他的提升了非常多，要接近拿全量上下文模型的一个水平，这是理论上不可超越的，就拿到了所有上下文他得出来的一个水平，可以看到只剩下百分之二左右的差距了。然后他也说了一下， 他这个方式在这种多跳问题，在这种时间推理类的问题提升了百分之十一以上。其实像我们这种解锁类的 r a g 在 时间的问题上他是非常容易错的， 你必须要确保他每一个解锁回来的是包含了他的开始和结束中间的信息，有没有，或者说中间的信息会不会是造成这个就是很大的问题，所以说他应该是提升是最大的， 而且还有一些细节的提升也是蛮大的。然后效率的分析啊，因为大家可以看到他其实多轮解锁的一个方式，下意识的以为这个好像下降了非常多的效率，有因为他要解锁非常多次，其实是没有的，因为他绝大部分的问题他用的是一次，只有一些解决不了复杂问题，他才用多次的方式。 然后就是局限性，跟模型自己本身的内容有冲突的时候，他还是有问题的，这个不光他这个解决不了，他其他的也是不好解决的。 ok， 这就是这篇文章总结一下，这个可以使用在这种 edge， 或者说用在这种 skills 上，因为绝对二零二六年， skills 是 一个非常火的内容，或者说不叫 skills， 照动态上下文，文件型动态上下文会非常的火。当大模型能力没那么强的时候，你怎么让这些智能体系统大模型也能具备这样的功能，能自动的去拿取信息，而不是幻觉，靠猜，那么你这外部的这个机制你必须要加上用什么方式会比较好？ 这一个是一个非常好的解决方案。当然这个你也可以把它抽象成一个 skills， 其实就是把这篇文章丢给那个 skills 的 创作 skills 技能，让它去整理出这样的一个思路，这样也是 ok 的。

大家好，今天给大家介绍我在政治教学实践中常用的五大 ai 工具。首先是 deepsea 在 教学实践中的运用，它主要用作教学设计的制作。在具体的实践过程中，我们要学会如何准确地给 ai 工具下达我们的指令。 首先我们打开网页版的 deepsea， 然后点击开始对话，给 deepsea 输入相应的指令，点击深度思考和联网搜索同步进行。 deepsea 可以 根据我们的需求设计相应的教学设计。我们可以选择一题式教学或者是项目式教学，或者可以选择我们心里想要适用的情境，给 deepsea 输入指令，让它进行完善。那这里 deepsea 根据我的指令生成了三个子一题， 那这是 deepsea 根据我的需求形成的第一版，我可以让它在此基础上加入与智能体的互动设计。 deepsega 会根据需求在合适的位置插入与智能体或 ai 工具的交互使用。 在设计的过程当中，我们可以不断增加指令，直到形成我们所想要的教学设计。 在 deepsea 帮我们生成本节课的教学设计以后，可以给 deepsea 下达这样的指令，生成本节课的对点训练，这样它可以根据我们本节课所运用到的教学素材和案例生成相应的训练，可以增强教学的连贯性。 最后我们可以将这一份教学设计保存下来，等会儿可以用西沃白板生成相应的 ppt 课件。 第二个介绍的 ai 工具是 c 握白板，它是一个专业用于课堂教学的软件，我们可以在自己的电脑端和手机端各下载一个 c 握白板软件，我主要用它制作课件。接下来给大家演示两种运用 c 握白板制作课件的方法。首先是第一种， 首先登录我们西沃白板的账号，点击新建课间，点击 ai 贝克，点击 ai 创作。这里有两种创作课间的方式。根据主题或教案，我们先讲第一种，根据主题生成相应的课间，只需要输入本科的框题， 这里我们可以根据需要点击生成提纲， 提纲生成好后，我们点击生成课键，这样关于主题式的生成课键就制作完成了，里面包括大量的文字材料和图片材料， 我们可以在此基础上可以有所选择。同时在 ai 课当中也会插入一些课堂交互的小活动，增强课堂的趣味性。 首先仍然是点击新建课间，点击 ai 备课，点击 ai 创作。在商用的生成方式当中选择教案，生成课件，选择事先保存好的教学设计， 这里选用的是刚刚 deepsea 生成的教学设计，我们事先把它保存在电脑桌面中，就可以随时拿来取用。 生成好相应的课间后，我们看到希沃白板可以自动生成对话智能体，无需额外制作，在课堂使用中更加的便捷。同时希沃白板还可以生成课堂的小活动， 可以让学生时时参加，增强课堂的趣味性。 希沃白板中还提供了其他各种形式多样的教学活动，教学游戏的设计我们可以多多进行尝试，最后还会有相应的练习，可以增强课堂的生成性。 现在给大家介绍的 ai 工具是豆包，豆包的运用非常广泛，可以用于图片、音乐、视频等制作。那今天我主要想给大家介绍用豆包创设智能体的方法，这是我实践下来认为最方便快捷的软件。 首先点击 ai 创作，输入我们想要形成的智能体的形象， 形象生成后，选择一个我们所喜欢的形象，下载保存至桌面， 保存完成后返回主页，点击 ai 智能体，创建 ai 智能体，选择智能体形象，找到刚刚保存的图片， 输入智能体的名称，输入角色设定，可以选择高中七本书当中任意一本，选择你喜欢的教学语言方式， 点击创作 ai 智能体公开，这时就可以与我们刚刚创建的智能体进行实时对话。 接下来给大家介绍的 ai 软件是极梦，我主要介绍运用极梦制作数字人和全景视频的方法。首先是运用极梦制作数字人，首先我们登录极梦网页版，点击数字人创作， 点击想要生成的角色形象，可以选用事先生成好的选择音色，输入我们想要让他说话的内容，添加你想要的动作描述，点击生成 视频，下载好后我们保存至桌面，可以在课间适当的位置当中插入。 在日常上课的过程当中，有时我们想要给学生创设具有三 d 立体感的动画视频，那这样的视频是如何制作的呢？首先我们打开豆包， 让豆包根据我们的指令生成相应的图片，把图片保存在桌面以后，再打开极梦软件中图片生成的功能，将刚刚的图片升成为具有鱼眼镜头的展示， 将图片一一生成以后，我们点击视频生成模式，在选择的过程当中选择智能多帧，将刚刚保存的照片每一帧插入进去， 在两张照片当中插入运镜描述，我们可以以这样的固定话术作为运用，权威的描述 镜头穿越第一人生视角，动感模糊，旋转，高速飞行，从某画面穿越到某画面，点击确认。以此类推，我们可以插入每一帧照片 描述，添加完成后点击生成。最后给大家介绍制作智能体的专业软件扣子，它相比于豆包回答的范围更精准。首先我们点击扣子编程，选择智能体，开发 创建智能体，输入智能体的名称，输入智能体功能的介绍智能体形象可以选择我们事先保存好的点击确认。 在智能体的编排中，我们可以给智能体插入相应的工作流，或者相应的文本、图片和表格，使智能体的回答更具有针对性。点击发布， 那这里是我之前生成好的相应的智能体，可以有智能学伴等等。最后感谢各位观看，再见！

吹三尺 红如个大锤，创业就 不会背，整天背对你要钱 的情话，讲感情要当之废， 熬夜不甘累，有什么难的，一 切忘记一切就怀恨那味冷火未燎中你也变美天如你。

本视频耗时一百九十二分钟，共计十二分钟，将深入浅出，带你详细了解骚扰。二、厨房神器视频 厨房的锅盖总是占地方，还容易弄脏台面，只要挂上这款锅盖，架立着放不占空间，滴下来的水直接收进接水盘，台面干净不凌乱，一抽一洗，拆卸方便，耐高温才这个感兴趣的评论骚扰即可。 我们先讲一下这个怎么去制作的，首先我们这边需要输入有三个参数，第一个是我们的一个提示词， 你就电商带货的一个产品提示或者运镜，然后产品名称你可以都在往里面去写，但是如果你要是想生成的更加的细致一点，你可以在里面更加填充更多的一些一些提示词。下面这个 api 就是 我们的 sorry 的 一个一个插件的一个 api 啊， 需要。然后第三个是一个产品的图像上传，你是做美妆的，你上传美妆的图像，你做服装的，你上传服装的图像即可。 然后我们下面这个这个大冒险呢，我们需要生成他的就是运镜，就每个分镜，我们这个 t 就是 我们这个视频的每个分镜，他怎么去 怎么去做，他每个运镜怎么去设置，以及他的每一秒，我们也可以设置他每一秒或者每一个分镜，我们可以怎么去设置，包括他的语言都都是可以在这里面去设置的，我们只需要在这里面去填充他这个技能 需要设定就可以了，但这地方我没有去过多的给他对某一个单个品去做一个细致的刻画，如果你们需要 针对自己的屏，你们需要在这里面进行细致的去打磨，然后我们拿到了这个提示词之后呢，我们需要给他做一个提示词优化，因为有时候我们生成的大模型生成的这个提示词可能并不符合 sorry 这个他这个官方的一个要求，所以我们需要做做一个提示词优化，当然这里面还有一个功能，就是它可以将中文转换成英文啊。 之后我们得到提示词之后，我们需要将这个提示词传给这个 sorry 的 一个插件， 这里面需要拿到我们刚才需要输入的一个 api k 啊，然后还以及我们生成的一个梯子即可得到这个之后呢，我们需要就是需要去调用这个循环这个插件。为什么需要用循环无限循环呢？因为有时候他 他不会成功，有时候他一遍两遍他生成不成功，他需要有可能在队列状态，有可能在排队状态，有可能在运行状态，对不对？ 就是他还有没有，没，还没有成功，他这时候如果没有成功的话，我们就就继续执行这个循环，如果成功了之后我们才开始终止循环，所以这地方我们需要用一个，就是用一个循环，无限循环的一个，也就是死循环啊。 好，这时候我们就可以得到了我们的输呃返回的一个链接，要返回的一个视频的链接，但视频链接之后我们可以将他， 因为有时候我们可以有可能需要进行二创，比如说某一个，某一个某一秒他可能不太行，生成的视频不太行，这时候我们可能需要对他做一个剪辑，所以我们可以这地方就给他转，把他传入到剪映小助手里面。 嗯，之后导入到剪映，导入到剪映里面啊？这就是我们这个刷刷生成电商带货视频的一个工作流。

同学们，今天我们来学习立方体， 接下来我们来评讲昨天的作业。喂，你干嘛？我要关掉信号白板，切换视频展台展示作业啊。不用那么麻烦，你试试上滑大屏底部， 快点。是这样吗？嗯，对，你可以切换你想要的界面了。 下课前给大家布置几道作业题。