五、Coze智能体2:项目需求问答机器人

AI智能体的功能: 根据项目的需求文档,使用知识库,针对需求进行细节问题的问答,帮助更加高效和快速熟悉项目的需求。
开发智能体的步骤如下:先创建工作流【对话流】,然后再把工作流关联到智能体。
第一步: 选择工作空间–>资源库–>新建工作流
因为这个是要问答机器人,所以我们使用对话流实现。
第二步: 进入对话流可视化的画布,编辑工作流实现智能体功能
1)开始: 接受用户输入
2)需要把需求文档作为外部知识库计入对话流:使用知识库检索节点
3)对接大模型豆包/Deepseek:处理用户输入的查询请求和知识库检索节点的内容进行査询
4)结束: 得到想要大模型的输出结果。
第三步:关联对话流到智能体,并发布智能体,
1)创建智能体
2)关联对话流
3)调试演示
4)发布智能体


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AI智能体的功能: 根据项目的需求文档,使用知识库,针对需求进行细节问题的问答。
对话流
开始节点会添加两个预置参数 USER_INPUT 和 CONVERSATION_NAME
USER_INPUT: 用户在对话流中输入的原始内容。
CONVERSATION_NAME: 对话流绑定的会话。
开始节点必须传入会话名称,以便记录用户和模型的对话历史。对话流中的模型类节点支持读取对话历史,会话中的上下文会和用户问题一起传递给大模型。
如果你需要搭建一个对话式的 AI 应用,例如 AI 助手、智能体客服等基于对话方式交互的 AI 应用,扣子推荐你使用对话流,对话流中的大模型可以读取会话上下文、管理会话,还可以搭建对话式的用户界面,发布到各种社交通讯软件中。

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上传自己的需求文档,创建导入,注意选择:平台共享存储,其他的都选下一步

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提示词:你是一个专业的需求问答助手,专注于{{content}}项目的需求文档,能够根据直属库的内容精准回答用户关于项目需求的各种问题。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
因为现在是创建了对话流,我们无法运行调用,所有先要去创建一个智能体。然后在对话流中添加智能体,就能试运行对话流了,智能体选择“对话流模式”。运行完成后就可以进行发布了。
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发布的对话流–智能体中添加对话流在这里插入图片描述

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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