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刚刚,字节版GPTs「扣子」上线了

大玩家终于正式下场。

在持续一年的大模型热潮之后,「智能体」成为了科技公司们新的押注方向之一。

近日,字节跳动正式推出「Coze 扣子」AI Bot 开发平台。任何用户都可以快速、低门槛地搭建自己的 Chatbot,且平台支持用户将其一键发布到飞书、微信公众号、豆包等渠道。

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链接:https://www.coze.cn/

当然,除了可以创建自己的 Chatbot,Coze 官方还提供了 Bots 商店和插件。

如以下按照热度精选的 Bots,包含娱乐、创意、学习等各类产品,甚至我们注意到还有「马歇尔音箱粉丝」这个选项。

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机器之心挑选了一些已有的 Bot 试了试,看看上手体验如何。

首先我们测了一个对学生家长来说可能帮助比较大的 Bot——「数学老师」Bot。这个 Bot 在运行时会调用 Wolfram Alpha、OCR 等插件。Wolfram 可以理解为一个超强计算器,在 ChatGPT 问世之初,其创始人就呼吁将 ChatGPT 与 Wolfram Alpha 联合使用。如今,在扣子平台上,国内家长也能用到大模型和 Wolfram Alpha 结合的辅导工具了。

从我们的初步测试来看,「数学老师」Bot 可以用来解答一些数学应用题,还能解答数学概念。OCR 插件的调用还能让它具备读图能力,但几何题解答起来未必正确。

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在「咨询」类别下,我们还找到了一个可以和小朋友聊天的 Bot。这个机器人可以调用必应搜索和文生图插件 ByteArtist,不仅能和小朋友聊天,还有画画等多模态技能。

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当然,这些 Bot 有多少玩法、怎么玩出新花样其实更多地取决于你。只要稍微修改一下扣子提供的编排模板,你就能拥有一个按照自己心意定制的 Bot,而且后台还有更多插件可以调用,这里面有着巨大的探索空间。

据官方文档介绍,Coze 包括以下功能和优势:

首先是无限拓展的能力集:扣子的插件工具极为丰富,从而拓展了 Bot 的能力边界。目前平台已经集成了超过 60 款各类型的插件,包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型。用户可以直接将这些插件添加到 Bot 中,丰富 Bot 能力。此外,扣子平台也支持创建自定义插件。你可以将已有的 API 能力通过参数配置的方式快速创建一个插件让 Bot 调用。

官方提供的插件类别比较丰富。据机器之心了解,这些插件有自研的、合作的,还有内部 hackathon  比赛作品。

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其次,丰富的数据源:扣子提供了简单易用的知识库功能来管理和存储数据,支持 Bot 与用户自己的数据进行交互。无论是内容量巨大的本地文件还是某个网站的实时信息,都可以上传到知识库中。这样,Bot 就可以使用知识库中的内容回答问题了。知识库支持添加文本格式、表格格式的数据。对于上传的内容,用户可以将本地 TXT、PDF、DOCX、Excel、CXV 格式的文档上传至知识库,也可以基于 URL 获取在线网页内容和 API JSON 数据。同时支持直接在知识库内添加自定义数据。

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用户可以创建自己的知识库

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知识库支持添加文本格式、表格格式的数据

持久化的记忆能力:扣子提供了方便 AI 交互的数据库记忆能力,可持久记住用户对话的重要参数或内容。 

灵活的工作流设计:扣子的工作流功能可以用来处理逻辑复杂,且有较高稳定性要求的任务流。扣子提供了大量灵活可组合的节点包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等,无论你是否有编程基础,都可以通过拖拉拽的方式快速搭建一个工作流,例如创建一个撰写行业研究报告的工作流,让 Bot 写一份 20 页的报告。

看起来,字节把扣子定位为一个应用创作平台:你可以在其上开发出属于自己的 AI chatbot(聊天机器人),无需有编程经验,扣子就可以快速创建出各种类型的聊天机器人,并将它们部署在不同的社交平台和应用程序上。

创建完成之后,发布流程也十分简洁。扣子支持发布到 AI 聊天应用豆包、办公平台飞书,以及用户的微信公众号(目前只支持发布到服务号,不支持发布到订阅号)和微信客服。

后续更多玩法我们还在探索中,欢迎大家讨论。

产业AI BotchatbotCoze 扣子字节跳动
相关数据
字节跳动机构

北京字节跳动科技有限公司成立于2012年,是最早将人工智能应用于移动互联网场景的科技企业之一,是中国北京的一家信息科技公司,地址位于北京市海淀区知春路甲48号。其独立研发的“今日头条”客户端,通过海量信息采集、深度数据挖掘和用户行为分析,为用户智能推荐个性化信息,从而开创了一种全新的新闻阅读模式

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参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

知识库技术

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库,以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家,它是求解问题所需领域知识的集合,包括基本事实、规则和其它有关信息。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

聊天机器人技术

聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话,通过图灵测试。 聊天机器人可用于实用的目的,如客户服务或资讯获取。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统,但大多简单的系统只会撷取输入的关键字,再从数据库中找寻最合适的应答句。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

https://www.jiqizhixin.com/
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