6月11日 AI 秒学团队：儿童新闻百事通

6月11日 AI 秒学团队：儿童新闻百事通 6月11日 AI 秒学团队：儿童新闻百事通 Modified June 11, 2024 搭建 bot 阶段：实施中遭遇卡点，技术突破后的欣喜和成就 优化 bot 阶段：团队的力量才是最强大的，众人拾柴火焰高 “世界终究是一个庞大、复杂且又不断变动的体系。因此，你将永远无法百分之百地掌握它。在你的认知力达到一定水平后，你就可以对它做出相对准确的假设，再用实际的产品去验证你的假设。”——《心力：创业如何在事与难中精进》 很多事不要等准备好了再开始，而是在实践中不断迭代、调整和优化。 user 305 尝试搭建聊天功能的工作流，过程中基本上就是从 0 开始，像搭建积木一样把聊天功能搭建起来，过程中还是蛮有意思的。共创的时候，这个工作流的优先级很强呀，后面还是在群体智慧的涌现下，把第二个节点删除了，继续进行优化了一下，然后就能够实现了在触发关键词”聊聊“或是”聊天“的时候，自动调取这个聊天功能的工作流，特别棒。 user 6830 作为一个纯社科背景的高校老师，没有想到，毕业很多年后，重新进入了一个绝对高强度的学习，感谢 way to AGI， 把我们这样的文科生也成功带进了 agent 的“坑”； 在学习的过程中，我们自己的小团队也给予了我很大的帮助，譬如我最怕的工作流，因为没有编程基础，所以自己搭建时总是出现各种小问题。感谢我们小组的核心小雪老师，她不仅专业功底深厚，是计算机专业出身；而且执行力超强，还能“包容”我们文科生 Normal 1. 优化的起因：6.2 开始加入团队，团队的作品已经获奖了，队长想在分享之前做一下优化，我们也看了之前的获奖作品，参考之前获奖作品，比如核心搭子的团队做的爸妈防骗助手，希望在新闻中确认下新闻的权威性这部分，进行优化。 2. 优化的历程： a. 查看原来的项目找到新闻输出：之前还没有完成过一个完整。的 coze， 对工作流也完全不了解，所以先打开看了团队的流程，就看了第一步，找到新闻搜索的输出。设想通过输出的结果判断新闻的可信程度。 b. 编程思维的尝试没有成功：输出中可以查看到 Url，最初的设想是通过解析 url 是否新闻网址来判断，但是如何判断权威的新闻网址又是个问题，因为最初选的是头条的搜索（Coze 的官网教程），头条的新闻来源中比较容易看出网址链接个人账号，还是新闻账号，当时想要用编程实现，针对 url 的某个字段做个简单判断，但是编程插件，还没学会，所以又先去学习其他内容。 c. 核心搭子团队的思路灵感：在学习过程中，加入了核心搭子的飞书群，在他们聊天记录中有创作者提到新闻可信度的判断依据，列了好几条。这时，我想起了大模型，因为习惯用 Kimi，就直接问 kimi 如何判断可信度，kimi 给我列出好几条，我一看这个逻辑判断条件挺多，用编程估计没有能力写出来。在 kimi 的询问过程中发现，我让 kimi 根据自己列出的条件去判断新闻可信度，居然成功了，如下图： d. 运行不够稳定，调优：在提示词中使用大模型，但是不稳定需要出 1 条，但是出现多条，而且无法确定评分过程确实按照提示词的逻辑进行。解决方法（1）优化提示词；（2）使用工具流（有调试过程，可以看到中间过程，可以设置变量） e. 放到工具流调试成功 f. 集成到主流程中，为了稳定性，增加了变量控制 user 6591 user 1304 我们团队得来源结构均来自于高校硕博教师团队，大家的认知、行动力都较强，在确认了智能体成为团队主打推介内容后，开始了共同学习，用具体的项目推进实际能力的提升。任务导向制，以赛促练，是最好的学习成长方法。与此同时，与同频共振的小伙伴们一起学习共创的时光让生命的宽度得到了拓展。我爱 AI 秒学团队。 五、使用的工具及插件 插件 说明 头条新闻 通过调用该插件，搜索用户输入的关键词所对应的头条新闻和新闻内容 大模型 通过提示词实现新闻可信度分析、新闻转写、绘本故事创作等 ByteArtist 树状图 根据文本描述生成图像，可指定图像数量和大小。 用于新闻主题词/关键词或小朋友感兴趣的提问点背后的知识点挖掘，帮助小朋友形成强大的系统知识网络结构 搭建 bot 阶段：实施中遭遇卡点，技术突破后的欣喜和成就 优化 bot 阶段：团队的力量才是最强大的，众人拾柴火焰高 “世界终究是一个庞大、复杂且又不断变动的体系。因此，你将永远无法百分之百地掌握它。在你的认知力达到一定水平后，你就可以对它做出相对准确的假设，再用实际的产品去验证你的假设。”——《心力：创业如何在事与难中精进》 很多事不要等准备好了再开始，而是在实践中不断迭代、调整和优化。 user 305 尝试搭建聊天功能的工作流，过程中基本上就是从 0 开始，像搭建积木一样把聊天功能搭建起来，过程中还是蛮有意思的。共创的时候，这个工作流的优先级很强呀，后面还是在群体智慧的涌现下，把第二个节点删除了，继续进行优化了一下，然后就能够实现了在触发关键词”聊聊“或是”聊天“的时候，自动调取这个聊天功能的工作流，特别棒。 user 6830 作为一个纯社科背景的高校老师，没有想到，毕业很多年后，重新进入了一个绝对高强度的学习，感谢 way to AGI， 把我们这样的文科生也成功带进了 agent 的“坑”； 在学习的过程中，我们自己的小团队也给予了我很大的帮助，譬如我最怕的工作流，因为没有编程基础，所以自己搭建时总是出现各种小问题。感谢我们小组的核心小雪老师，她不仅专业功底深厚，是计算机专业出身；而且执行力超强，还能“包容”我们文科生 Normal 1. 优化的起因：6.2 开始加入团队，团队的作品已经获奖了，队长想在分享之前做一下优化，我们也看了之前的获奖作品，参考之前获奖作品，比如核心搭子的团队做的爸妈防骗助手，希望在新闻中确认下新闻的权威性这部分，进行优化。 2. 优化的历程： a. 查看原来的项目找到新闻输出：之前还没有完成过一个完整。的 coze， 对工作流也完全不了解，所以先打开看了团队的流程，就看了第一步，找到新闻搜索的输出。设想通过输出的结果判断新闻的可信程度。 b. 编程思维的尝试没有成功：输出中可以查看到 Url，最初的设想是通过解析 url 是否新闻网址来判断，但是如何判断权威的新闻网址又是个问题，因为最初选的是头条的搜索（Coze 的官网教程），头条的新闻来源中比较容易看出网址链接个人账号，还是新闻账号，当时想要用编程实现，针对 url 的某个字段做个简单判断，但是编程插件，还没学会，所以又先去学习其他内容。 c. 核心搭子团队的思路灵感：在学习过程中，加入了核心搭子的飞书群，在他们聊天记录中有创作者提到新闻可信度的判断依据，列了好几条。这时，我想起了大模型，因为习惯用 Kimi，就直接问 kimi 如何判断可信度，kimi 给我列出好几条，我一看这个逻辑判断条件挺多，用编程估计没有能力写出来。在 kimi 的询问过程中发现，我让 kimi 根据自己列出的条件去判断新闻可信度，居然成功了，如下图： d. 运行不够稳定，调优：在提示词中使用大模型，但是不稳定需要出 1 条，但是出现多条，而且无法确定评分过程确实按照提示词的逻辑进行。解决方法（1）优化提示词；（2）使用工具流（有调试过程，可以看到中间过程，可以设置变量） e. 放到工具流调试成功 f. 集成到主流程中，为了稳定性，增加了变量控制 a. 查看原来的项目找到新闻输出：之前还没有完成过一个完整。的 coze， 对工作流也完全不了解，所以先打开看了团队的流程，就看了第一步，找到新闻搜索的输出。设想通过输出的结果判断新闻的可信程度。 b. 编程思维的尝试没有成功：输出中可以查看到 Url，最初的设想是通过解析 url 是否新闻网址来判断，但是如何判断权威的新闻网址又是个问题，因为最初选的是头条的搜索（Coze 的官网教程），头条的新闻来源中比较容易看出网址链接个人账号，还是新闻账号，当时想要用编程实现，针对 url 的某个字段做个简单判断，但是编程插件，还没学会，所以又先去学习其他内容。 c. 核心搭子团队的思路灵感：在学习过程中，加入了核心搭子的飞书群，在他们聊天记录中有创作者提到新闻可信度的判断依据，列了好几条。这时，我想起了大模型，因为习惯用 Kimi，就直接问 kimi 如何判断可信度，kimi 给我列出好几条，我一看这个逻辑判断条件挺多，用编程估计没有能力写出来。在 kimi 的询问过程中发现，我让 kimi 根据自己列出的条件去判断新闻可信度，居然成功了，如下图： d. 运行不够稳定，调优：在提示词中使用大模型，但是不稳定需要出 1 条，但是出现多条，而且无法确定评分过程确实按照提示词的逻辑进行。解决方法（1）优化提示词；（2）使用工具流（有调试过程，可以看到中间过程，可以设置变量） e. 放到工具流调试成功 f. 集成到主流程中，为了稳定性，增加了变量控制 user 6591 user 1304 我们团队得来源结构均来自于高校硕博教师团队，大家的认知、行动力都较强，在确认了智能体成为团队主打推介内容后，开始了共同学习，用具体的项目推进实际能力的提升。任务导向制，以赛促练，是最好的学习成长方法。与此同时，与同频共振的小伙伴们一起学习共创的时光让生命的宽度得到了拓展。我爱 AI 秒学团队。 五、使用的工具及插件 插件 说明 插件 插件 说明 说明 头条新闻 通过调用该插件，搜索用户输入的关键词所对应的头条新闻和新闻内容 头条新闻 头条新闻 通过调用该插件，搜索用户输入的关键词所对应的头条新闻和新闻内容 通过调用该插件，搜索用户输入的关键词所对应的头条新闻和新闻内容 大模型 通过提示词实现新闻可信度分析、新闻转写、绘本故事创作等 大模型 大模型 通过提示词实现新闻可信度分析、新闻转写、绘本故事创作等 通过提示词实现新闻可信度分析、新闻转写、绘本故事创作等 ByteArtist 树状图 根据文本描述生成图像，可指定图像数量和大小。 用于新闻主题词/关键词或小朋友感兴趣的提问点背后的知识点挖掘，帮助小朋友形成强大的系统知识网络结构 ByteArtist 树状图 ByteArtist 树状图 根据文本描述生成图像，可指定图像数量和大小。 用于新闻主题词/关键词或小朋友感兴趣的提问点背后的知识点挖掘，帮助小朋友形成强大的系统知识网络结构 根据文本描述生成图像，可指定图像数量和大小。 用于新闻主题词/关键词或小朋友感兴趣的提问点背后的知识点挖掘，帮助小朋友形成强大的系统知识网络结构 具体请看以下文档： 一、BOT 简介 💫 BOT 名称：儿童新闻百事通 面向用户：6 12 岁的儿童及其家长们 作品介绍：这个 bot 能够将检索到的新闻转写为简单易懂的语言，让 6 12 岁的儿童能够看懂（听懂）。除此之外还能根据新闻内容生成对应的绘本故事，激发儿童的阅读兴趣，增加孩子对时事的理解力；还提供新闻关键词/主题词所涉及的知识点回顾及相关知识网络建构，力争由点及面，为孩子们的知识与能力培养打下坚实的基础。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ijq13S2m/ BOT 名称：儿童新闻百事通 面向用户：6 12 岁的儿童及其家长们 作品介绍：这个 bot 能够将检索到的新闻转写为简单易懂的语言，让 6 12 岁的儿童能够看懂（听懂）。除此之外还能根据新闻内容生成对应的绘本故事，激发儿童的阅读兴趣，增加孩子对时事的理解力；还提供新闻关键词/主题词所涉及的知识点回顾及相关知识网络建构，力争由点及面，为孩子们的知识与能力培养打下坚实的基础。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ijq13S2m/ 二、共创团队成员及介绍 💡 团队名称：AI 秒学团队 简介： AI 秒学团队是一个充满活力和创新精神的集体，由一群对人工智能充满热情的高校教师组成。我们来自全国各地的高等学府，拥有不同的专业背景，包括但不限于计算机科学、教育学、心理学、语言学等。因共同的兴趣和目标汇聚在一起，致力于探索人工智能在教育领域的应用，并推动其在儿童教育中的创新实践。 团队的名称"AI 秒学"寓意着利用人工智能技术，让学习变得更加高效和有趣。团队成员相信，通过 AI 的力量，可以极大地提高学习效率，缩短学习时间，让知识的吸收和理解变得更加直观和深刻。 "儿童新闻百事通"是 AI 秒学团队成员即是老师又是妈妈，希望打造一个为儿童提供丰富、有趣、易于理解的新闻资讯，帮助他们拓宽视野，增长知识，同时培养他们对世界的好奇心和探索精神。bot 通过收集和筛选适合儿童的新闻内容，使用人工智能技术对信息进行处理和呈现，确保内容既安全又适宜儿童阅读。 "儿童新闻百事通"不仅仅是一个新闻聚合器，它还具备新闻可信度判断，语音交互和个性化新闻聊天等功能。通过可信度判断，bot 能够在儿童感兴趣的话题中推送更加可靠的新闻主题。语音交互功能则让儿童能够通过语音与 bot 进行交流，使得获取信息的过程更加自然和便捷。个性化新闻聊天功能则是根据儿童对新闻的理解，进行新闻知识的进一步聊天理解。 AI 秒学团队深知教育的重要性，他们希望通过"儿童新闻百事通"这个 bot 项目，激发儿童的学习兴趣，培养他们的批判性思维能力，并帮助他们建立起正确的世界观。团队成员们不断学习、探索和创新，力求将最新的人工智能技术融入到教育实践中，为儿童创造一个更加丰富多彩的学习环境。 随着项目的不断推进和发展，AI 秒学团队期待与更多的教育工作者、技术开发者以及对儿童教育感兴趣的个人和机构合作，共同推动儿童教育的创新和发展。我们相信，通过团队的努力和社会各界的支持，"儿童新闻百事通"将成为连接儿童与世界的桥梁，开启他们探索知识海洋的大门。 具体成员信息如下： 团队名称：AI 秒学团队 简介： AI 秒学团队是一个充满活力和创新精神的集体，由一群对人工智能充满热情的高校教师组成。我们来自全国各地的高等学府，拥有不同的专业背景，包括但不限于计算机科学、教育学、心理学、语言学等。因共同的兴趣和目标汇聚在一起，致力于探索人工智能在教育领域的应用，并推动其在儿童教育中的创新实践。 团队的名称"AI 秒学"寓意着利用人工智能技术，让学习变得更加高效和有趣。团队成员相信，通过 AI 的力量，可以极大地提高学习效率，缩短学习时间，让知识的吸收和理解变得更加直观和深刻。 "儿童新闻百事通"是 AI 秒学团队成员即是老师又是妈妈，希望打造一个为儿童提供丰富、有趣、易于理解的新闻资讯，帮助他们拓宽视野，增长知识，同时培养他们对世界的好奇心和探索精神。bot 通过收集和筛选适合儿童的新闻内容，使用人工智能技术对信息进行处理和呈现，确保内容既安全又适宜儿童阅读。 "儿童新闻百事通"不仅仅是一个新闻聚合器，它还具备新闻可信度判断，语音交互和个性化新闻聊天等功能。通过可信度判断，bot 能够在儿童感兴趣的话题中推送更加可靠的新闻主题。语音交互功能则让儿童能够通过语音与 bot 进行交流，使得获取信息的过程更加自然和便捷。个性化新闻聊天功能则是根据儿童对新闻的理解，进行新闻知识的进一步聊天理解。 AI 秒学团队深知教育的重要性，他们希望通过"儿童新闻百事通"这个 bot 项目，激发儿童的学习兴趣，培养他们的批判性思维能力，并帮助他们建立起正确的世界观。团队成员们不断学习、探索和创新，力求将最新的人工智能技术融入到教育实践中，为儿童创造一个更加丰富多彩的学习环境。 随着项目的不断推进和发展，AI 秒学团队期待与更多的教育工作者、技术开发者以及对儿童教育感兴趣的个人和机构合作，共同推动儿童教育的创新和发展。我们相信，通过团队的努力和社会各界的支持，"儿童新闻百事通"将成为连接儿童与世界的桥梁，开启他们探索知识海洋的大门。 具体成员信息如下： 飞书名 承担任务 user 9265 队长，提供创意，完善图片一致性 user 1521 bot 搭建和调试，完善图片一致性 user 4744 陪聊功能工作流搭建、完善 Normal 完成新闻可信度分析 小美慧慧 参与见证 学心 思维导图模块的应用： ——从新闻到旧闻，拒绝缪闻，追本溯源 ——凝练提升，形成小朋友强大的知识网络，助力小朋友研究性思维、统合型能力的培养 飞书名 飞书名 承担任务 承担任务 user 9265 user 9265 队长，提供创意，完善图片一致性 队长，提供创意，完善图片一致性 user 1521 user 1521 bot 搭建和调试，完善图片一致性 bot 搭建和调试，完善图片一致性 user 4744 user 4744 陪聊功能工作流搭建、完善 陪聊功能工作流搭建、完善 Normal Normal 完成新闻可信度分析 完成新闻可信度分析 小美慧慧 小美慧慧 参与见证 参与见证 学心 学心 思维导图模块的应用： ——从新闻到旧闻，拒绝缪闻，追本溯源 ——凝练提升，形成小朋友强大的知识网络，助力小朋友研究性思维、统合型能力的培养 思维导图模块的应用： ——从新闻到旧闻，拒绝缪闻，追本溯源 ——凝练提升，形成小朋友强大的知识网络，助力小朋友研究性思维、统合型能力的培养 三、作品内容节选 功能模块 具体玩法 图片 新闻获取 通过插件实现新闻搜索 新闻可信度分析 根据搜索的新闻内容，通过大模型推理，列出了以下几条判断依据： 1. 来源检查：分析每条新闻来源的权威性，优先考虑官方声明和知名媒体。 2. 信息一致性：比较不同来源的报道，确认信息的一致性和重复性。 3. 官方通知：查找是否有官方通知或声明支持新闻内容。 4. 详细性与具体性：评估报道中提供的细节程度和具体信息。 5. 社会知晓度：考虑新闻在社会中的广泛知晓和传播情况。 6.矛盾信息：排查是否有矛盾或相反的信息来源。 根据以上的判断条件，给搜索到的几条新闻进行评分，分数 0 100 之间，按排分高低，取排分最高的进行下一步 新闻转写 1.使用方式：用户可以提供新闻关键词，该 bot 会调用插件搜索对应的新闻信息，并转写成 6 12 岁儿童能听懂（看懂）的新闻。 2.技术实现方式：工作流内嵌入新闻搜索插件，运用大模型进行转写，再采用卡片形式输出。 新闻故事创作 1.使用方式：根据上述转写后的新闻内容，生成一段适合儿童读的新闻故事，对新闻的内容进行拓展和再次创作。 2.技术实现方式：用两层工作流嵌套的方式实现，在新闻转写的工作流中，嵌套一个故事创作的工作流。 新闻故事配图 1.使用方式：根据上述故事创作的内容，继续生成和故事内容相适应的故事配图，可以当做绘本故事来使用。 2.技术实现方式：用三层嵌套的工作流实现，在新闻转写的工作流中，嵌套故事创作工作流+故事配图工作流。 新闻聊天 陪伴儿童以聊新闻内容的方式深度学习知识 技能 3：新闻聊天 1. 当小朋友想要根据某一条新闻深入聊天时，调用“universal tiangou 1 v2”工作流 2.通过提问和引导，鼓励小朋友思考并回答相关问题，以加深对知识点的理解。 导图归纳提升 1.思维导图模块的应用缘由： ——从新闻到旧闻，拒绝缪闻，追本溯源 ——由点及面，广度 VS 深度兼顾，培养小朋友的探究意识与能力 一、初步尝试：放在聊天机器人的工作流里： ——能使用，但是调用比较慢 ——且不能顾到全局 功能模块 功能模块 具体玩法 具体玩法 图片 图片 新闻获取 新闻获取 通过插件实现新闻搜索 通过插件实现新闻搜索 新闻可信度分析 新闻可信度分析 根据搜索的新闻内容，通过大模型推理，列出了以下几条判断依据： 1. 来源检查：分析每条新闻来源的权威性，优先考虑官方声明和知名媒体。 2. 信息一致性：比较不同来源的报道，确认信息的一致性和重复性。 3. 官方通知：查找是否有官方通知或声明支持新闻内容。 4. 详细性与具体性：评估报道中提供的细节程度和具体信息。 5. 社会知晓度：考虑新闻在社会中的广泛知晓和传播情况。 6.矛盾信息：排查是否有矛盾或相反的信息来源。 根据以上的判断条件，给搜索到的几条新闻进行评分，分数 0 100 之间，按排分高低，取排分最高的进行下一步 根据搜索的新闻内容，通过大模型推理，列出了以下几条判断依据： 1. 来源检查：分析每条新闻来源的权威性，优先考虑官方声明和知名媒体。 2. 信息一致性：比较不同来源的报道，确认信息的一致性和重复性。 3. 官方通知：查找是否有官方通知或声明支持新闻内容。 4. 详细性与具体性：评估报道中提供的细节程度和具体信息。 5. 社会知晓度：考虑新闻在社会中的广泛知晓和传播情况。 6.矛盾信息：排查是否有矛盾或相反的信息来源。 根据以上的判断条件，给搜索到的几条新闻进行评分，分数 0 100 之间，按排分高低，取排分最高的进行下一步 新闻转写 新闻转写 1.使用方式：用户可以提供新闻关键词，该 bot 会调用插件搜索对应的新闻信息，并转写成 6 12 岁儿童能听懂（看懂）的新闻。 2.技术实现方式：工作流内嵌入新闻搜索插件，运用大模型进行转写，再采用卡片形式输出。 1.使用方式：用户可以提供新闻关键词，该 bot 会调用插件搜索对应的新闻信息，并转写成 6 12 岁儿童能听懂（看懂）的新闻。 2.技术实现方式：工作流内嵌入新闻搜索插件，运用大模型进行转写，再采用卡片形式输出。 新闻故事创作 新闻故事创作 1.使用方式：根据上述转写后的新闻内容，生成一段适合儿童读的新闻故事，对新闻的内容进行拓展和再次创作。 2.技术实现方式：用两层工作流嵌套的方式实现，在新闻转写的工作流中，嵌套一个故事创作的工作流。 1.使用方式：根据上述转写后的新闻内容，生成一段适合儿童读的新闻故事，对新闻的内容进行拓展和再次创作。 2.技术实现方式：用两层工作流嵌套的方式实现，在新闻转写的工作流中，嵌套一个故事创作的工作流。 新闻故事配图 新闻故事配图 1.使用方式：根据上述故事创作的内容，继续生成和故事内容相适应的故事配图，可以当做绘本故事来使用。 2.技术实现方式：用三层嵌套的工作流实现，在新闻转写的工作流中，嵌套故事创作工作流+故事配图工作流。 1.使用方式：根据上述故事创作的内容，继续生成和故事内容相适应的故事配图，可以当做绘本故事来使用。 2.技术实现方式：用三层嵌套的工作流实现，在新闻转写的工作流中，嵌套故事创作工作流+故事配图工作流。 新闻聊天 新闻聊天 陪伴儿童以聊新闻内容的方式深度学习知识 技能 3：新闻聊天 1. 当小朋友想要根据某一条新闻深入聊天时，调用“universal tiangou 1 v2”工作流 2.通过提问和引导，鼓励小朋友思考并回答相关问题，以加深对知识点的理解。 陪伴儿童以聊新闻内容的方式深度学习知识 技能 3：新闻聊天 1. 当小朋友想要根据某一条新闻深入聊天时，调用“universal tiangou 1 v2”工作流 2.通过提问和引导，鼓励小朋友思考并回答相关问题，以加深对知识点的理解。 导图归纳提升 导图归纳提升 1.思维导图模块的应用缘由： ——从新闻到旧闻，拒绝缪闻，追本溯源 ——由点及面，广度 VS 深度兼顾，培养小朋友的探究意识与能力 1.思维导图模块的应用缘由： ——从新闻到旧闻，拒绝缪闻，追本溯源 ——由点及面，广度 VS 深度兼顾，培养小朋友的探究意识与能力 一、初步尝试：放在聊天机器人的工作流里： ——能使用，但是调用比较慢 ——且不能顾到全局 一、初步尝试：放在聊天机器人的工作流里： ——能使用，但是调用比较慢 ——且不能顾到全局 ——凝练提升，形成强大的知识网络，助力小朋友研究性思维、统合型能力的培养 2.具体操作： ——通过新闻涉及的主题词/关键词，或是小朋友对新闻中的感兴趣点，提取背后的知识点 ——调用“generateTreeMind”插件，创建一个思维导图，清晰展示知识点的起源、发展和相互关系，凝练知识网络 ——通过“快捷指令”提醒小朋友，可以使用此功能 二、后期调整：直接调用插件+提示词直接 cue 到 ——Precess on VS 树状图：前者不能直接出图，后者可以且点击后可以直达网站，进行二次修改 三、实操展示： https://www.coze.cn/store/bot/7378879995407728680?panel=1&bid=6cq0b1tt82g1m 扣子 1.新闻激发 2.提炼关键词/主题词/兴趣点， （1）发出指令：“思维导图” （2）单击，可全图呈现 （3）左下角：“编辑”按钮可直达导图网站，进行二次编辑 悬浮滑板 https://mind.shutu.cn/?works guid=25ed6adf1681dfb9be0e16da0f1093a8 四、多 agent 的尝试 1.团队力量强大： 一个人，可能会走的很快； 一群人，会走的很远…… 2.初具雏形： 从新闻到旧闻，拒绝谬闻，您的 AI 儿童新闻百事通 030 Bots 扣子 https://www.coze.cn/space/7365721966152056843/bot/7378929994523115529 （1）三个小机器人：儿童新闻聊天机器人+儿童新闻鉴别助手机器人+儿童能看懂的新闻 （2）尝试触发器：每天八点推送一条儿童新闻 （3）快捷键：提示三个核心功能 ——新闻转绘本 ——新闻辨真假 ——新闻变导图 3.意义非凡： 多 agent 的优点非常突出 五、下一步：超级助理 1.已有一个心理科普机器人，已经接入微信公众号 （1）前期：比较粗糙，但已经起到一定作用（学生使用比较多+获得市级心理科普基地称号） （2）后期：打算用上多 agent 模式，进行优化，分成 ——心理测量类小机器人：纸笔类、投射类， ——心理疗愈类：如绘画疗愈、音乐疗愈等 ——心理咨询技能类：如意象对话、人本等…… ——心理健康教育教案： ——团辅游戏方法： ——心理经典书籍推荐： 2.近期承担科研项目：教育学、心理学背景，现在是校婴托专业负责人 （1）软科学课题：孕产妇心理健康状况调查与对策研究 ——直接触达 ——多 agent：孕产妇心理健康状况测量+孕产妇心理赋能方法+早教/婴幼托育等（前期做过“AI 早教大师”，最近也打算做“绘本”等…… ——非常有信心，利用 agent ，为各个场合、各个领域的人们带来直接触达的 vip 专享私人服务 （2）也在培育一个教学成果奖，也是跟这个相关，是“AI 赋能的托幼一体化，身心同护”主题，目前是校特等奖；后续会利用 agent 技术，进一步推进 四、心路历程与收获 user 9265 我们几个老师早就相识，相比较其他团队，我们少了些磨合的时间。我们团队最初参加这个比赛是若小雪老师提出的，我们想那就参加吧，因为对这个平台还是很信任，感觉大家都在用心做事情。确定新闻类的 bot 后，我们就开了一次会议，我们第一个想法也是关于真假新闻的判定，然后就迅速去看了论文，发现量化的指标比较难构建，没有一个清晰的逻辑线路，我们之后就调整了方向，想着先保证了有作品，想法都可以慢慢实现。于是，我们有了想法做一个小朋友喜欢的新闻类的 bot，定位在 6 12 岁儿童，基于小朋友的认知水平和语言理解能力，有图片输出同时以适合小朋友理解的语言进行输出。我们这个想法很快实现了。之后就想到自己家小朋友比较喜欢漫画类的书籍，同时绘本阅读也是每个小朋友需要的，于是我们就接着之前的想法往下走，以绘本故事来呈现我们搜索到的新闻。中间我们也遇到人物一致性等的问题，这部分主要小雪老师来进行调整。在确定获奖后，我们团队也看了很多优秀的作品，就继续优化了我们的 bot，同时我们团队也有了新成员的加入，大家就很快融入进来，我们做了分工继续进行优化，考虑到用户为小朋友或家长，呈现出来的东西应该对小朋友负责，起码要保证其真实性，于是我们增加了新闻的真实度判定，其次调整了绘本故事人物一致性，最后想到小朋友“十万个为什么”，我们增加了基于前边新闻的相关聊天内容，满足小朋友的好奇心。我们团队在参加这个比赛过程中，朝着一个目标努力，在调试的过程中有曲折有希望，大家都在进步，“长风破浪会有时，直挂云帆济沧海”，我们都会朝着自己的心中的目标继续前进。 user 1521 头脑风暴阶段：一筹莫展到柳暗花明