点击上方卡片关注 不要错过精彩文章
读完这篇文章,别忘记给舰长点一个关注!舰长的智能体搭建文章,不仅是节点的构建,也有思路的分享。智能体搭建最重要的就是思路。最希望,能给大家带来不一样的搭建思路和方法。
点一点上方的🔵蓝色小字关注,你的支持是我最大的动力!🙏谢谢啦!🌟"
大家好!我是舰长🙏
扣子空间经过陆续几天的服务器爆满情况下,也一直没有办法去研究好的场景分享给大家,现在的体验还是可以的,起码能完成我说出的任务。并且研究出五个适用场景。
扣子空间还有两大核心点:
第一,它能综合利用 Agent 的能力。 这意味着它可以调用像高德地图、墨迹天气、图像生成、语音合成等多种工具(MCP),实现单纯大语言模型(LLM)难以达到的丰富效果。
第二,扣子空间 提供了一个集成化的空间。 有浏览器、终端,文件夹,不仅可以存放生成的页面、代码文件、文档,还能直接运行 React 代码,展示更多样的页面效果。更方便的是,可以直接生成链接分享给其他人快速体验(非常适合制作 Demo快速检测)。
话不多说,下面通过几个具体的案例来展示一下效果:
场景一:制作成语消消乐HTML游戏: https://space.coze.cn/s/DT4NcjWUJnw/
这个案例十分有趣,可以做给孩子体验,也可以用作教学互动用来辅助教学,增加教学互动
完成这个场景只需要一句话:
帮我做一个成语文字游戏,类似消消乐的方式,做成html游戏
场景二:杭州3D地图天气游戏: https://space.coze.cn/s/lWdTHhK9JHM/
这个场景的完成需要多轮对话,起始任务词:
杭州市网页版3D地图与24小时小时天气预报游戏,可以选中地区生成对应的天气状况卡通人物图像
需要提前打开高德地图和墨迹天气的MCP扩展
一直测试到满意为止,提问技巧:"出什么问题修什么东西"
场景三:制作英语文章互译及单词提炼网站 (灵感来源:向阳乔木): https://space.coze.cn/s/8GTJINNOgpY/
场景四:纳瓦尔宝典交互课件: https://space.coze.cn/s/Hdm_O7g7HPo/
起始任务词:
帮我做一个关于《纳瓦而宝典》这本书的交互式课件,包括图片内容、以及理解书本内容的SVG图片,还要生成播客,生成的博客语音插入到网页中,最后再设置几个题目来检测我对书本的理解
场景五:AI图片生成器: https://space.coze.cn/s/w-oivaX11sc/
出始任务词:
帮我做一个AI图片生成器,有丰富的细节和优雅的UI,出自大厂的工程师之手
使用小贴士:
1. 明确需求: 建议最好一次性清晰地描述所有需求。因为后续调整,Agent 很可能需要重新规划甚至生成新页面,而非在原有基础上补充。翻车记录https://space.coze.cn/s/DSyQM7pUsWw/ 2. 模式选择: 对于目标模糊的场景,可以尝试"探索模式";如果已有清晰规划,则使用"规划模式"更高效。(注意:让 Agent 完全自主规划有时会耗时较长,甚至可能产生误导)。跑了30分钟结果错了,翻车记录https://space.coze.cn/s/W8awUqjcJ08/ 3. 渲染失败处理: 如果页面渲染失败,这通常是因为当前使用者较多导致资源紧张。请尝试重新生成,或者先尝试生成结构更简单的页面。
核心体验与优势:可视化与 MCP 融合
Coze Space 的核心优势,我认为在于 过程的可视化 与 MCP 的融合。
- MCP 融合 指的是它统一了各种工具的调用接口,让 Agent 可以灵活调用,构建更强大的应用(这本质上是为 AI 提供了一个工具生态)。当然,目前 Coze Space 支持的 MCP 种类还在不断丰富中。
- 过程可视化 则是指我们可以清晰地看到 Agent 调用工具、执行任务的每一步。
为什么过程可视化如此重要?
回顾通用大模型(LLM)的发展历程,有几次让用户层面感到极其惊艳、甚至"出圈"的时刻,都与"看见"其工作方式有关:
1. ChatGPT 3.5: 当我们看到它利用 Transformer 架构,一个字一个字地"思考"并生成文本时,那种感觉是"太炸裂了!" 2. DeepSeek-R1: 它通过强化学习复现类似 GPT-4 O1 的推理能力,并开源展示其思考过程,让用户直呼"牛逼!" 3. Manus: 它将 Agent 自主规划任务(To-Do List)、在虚拟环境中调用工具执行命令的过程完全可视化。虽然在此之前已有 AutoGPT、BabyAGI 等框架,但 Manus 的直观展示带来了新的震撼。
同样地,在 扣子空间 中,这种任务执行过程的可视化,让使用者能更直观地理解 Agent 的工作方式,增加了信任感和掌控感。
适用场景:
目前来看, 特别适合 内容创作 类的场景,比如我们前面看到的各种交互页面和应用。
不太适合的场景:
对于需要高稳定性和精确性的 严肃办公场景 或 复杂的自动化流程(例如,之前尝试的"采集抖音信息写入飞书多维表格"就遇到了出错的情况),目前可能还不是最佳选择,其稳定性和容错性还有提升空间。
以上有收获,麻烦您点个赞和爱心,评论区来个666呗
关注公众号并添加舰长微信,领取智能体学习资料,并参与Coze技术直播讲解
另外非常欢迎大家加入[唐舰长AI落地智能体交流群], 本周会再安排一场关于扣子空间实战的直播
没有评论:
发表评论