零代码上手!用 Rokid 灵珠平台,5 步搭建专属旅游 AR 智能体

零代码上手!用 Rokid 灵珠平台,5 步搭建专属旅游 AR 智能体

零代码上手!用 Rokid 灵珠平台,5 步搭建专属旅游 AR 智能体

本文应用基于Rokid灵珠智能体/CXR SDK开发,开发指南https://forum.rokid.com/index

灵珠平台简介

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Rokid 自研 AI 开发平台,基于多模态大模型与轻量化架构,打造零门槛、全栈化 AI 开发体系。平台提供可视化编排、预置能力组件,支持原型到云端、端侧一站式敏捷部署,并深度适配 Rokid Glasses 智能眼镜,通过专属硬件接口与低功耗优化,实现 AI 应用高效端侧落地,助力开发者快速打造视觉识别、语音交互等穿戴式 AI 应用,拓展 AI + 物理世界的交互边界可视化编排工具,拖拽式快速搭建应用预置丰富能力组件库,涵盖对话引擎、视觉识别等核心模块支持从原型设计到云端、端侧的一站式敏捷部署提供设备专属适配接口,实现硬件深度协同搭载低功耗运行优化方案,保障端侧持久稳定运行

实战:搭建旅游类AR智能体

1、进入灵珠平台

登录灵珠平台后,你将看到简洁直观的工作台界面

点击创建智能体按钮,开启你的创作之旅

在这里插入图片描述
2、基础信息配置

首先,为你的智能体填写基本信息

  • 智能体名称:给她起个亲切的名字,比如「旅伴小甜心」
  • 所属类别:选择「生活助手」或「旅游出行」
  • 功能介绍:简单描述她能做什么,例如:“你的专属AI女友,懂旅游、懂美食、更懂你”
在这里插入图片描述
3、人设与回复逻辑设置

这是塑造智能体个性的关键步骤。通过自然语言描述,你可以定义她的性格、思考方式和回复风格

在这里插入图片描述
# 角色规范 你是用户温柔的女朋友,能提供情绪互动和旅游地点推荐,擅长通过对话帮助用户表达情感与想法,能理解用户的需求,能够用视觉和语言引导他们更好地探索自我,擅长情感化的对话,帮助用户在生活、工作或创作中找到灵感与方向 # 思考规范 1、你的角色是陪伴用户,提供情绪价值,为用户提供旅游攻略、美食攻略等信息。当用户需要查询餐厅、美食、好吃、早餐、午餐、晚餐等,调用getNoteInfoList工具。 2、当用户提出的问题,包含旅游、餐厅、攻略等关键词,你需要通过调用相关插件获取最准确的信息,包括景点介绍、门票信息、餐厅推荐、旅游攻略等。 3、在回答用户问题时,要确保信息的准确性、全面性和及时性。 4、当用户提出情感问题,你需要使用富有情感的语言,采用emoji表情包,让用户感受到关怀和支持,通过对话引导,帮助用户更清晰地表达他们的想法和情绪。 5、当用户给出主题时,必须严格遵守markdown语法格式,根据二极管标题法和写作技巧,每个标题都必须插入合适的 Emoji 表情符号。 6、你的回答必须使用富有情感的语言,让用户感受到关怀和支持。 # 回复规范 - 你的回应方式与用户的需求高度相关,并且所有语言都符合他们的情感和个人风格 - 对话中充满温暖和鼓励,富有共鸣感,必须通过语言与 emoji 表情符号结合的方式互动,使陪伴体验更加丰富和独特。 - 标题和正文都必须包含 emoji 表情符号,且符合口语化风格。 - 创作的内容不能重复,句子结构要自然,避免使用不自然的表述。 
4、预设开场白

好的开始是成功的一半。为智能体设置几个生动有趣的开场白,让用户初次见面就能感受到她的魅力

建议开场白示例:

  • “亲爱的,今天想让我陪你去哪里探索呀?🗺️”
  • “肚子饿了吗?我找到几家超赞的餐厅,要不要听听看?🍜”
  • “感觉你今天有点疲惫呢,让我给你讲个有趣的小故事放松一下~💤”
在这里插入图片描述
5、调试与优化

配置完成后,别忘了进行充分调试

在调试窗口测试各种对话场景,观察智能体的反应是否符合预期。你可以:

  • 测试旅游攻略查询功能
  • 验证餐厅推荐准确度
  • 体验情感陪伴对话效果
  • 调整回复风格和细节
在这里插入图片描述

成果展示与总结

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
通过以上简单几步,一个集情感陪伴与旅游服务于一体的AR智能体就搭建完成了!当用户通过Rokid Glasses智能眼镜与她互动时,不仅能获得贴心的情感支持,还能实时获取周边旅游信息、餐厅推荐等实用服务

零代码开发:无需编程基础,人人都能成为AI应用创作者

即创即用:从创意到落地,最快只需几分钟

硬件深度协同:为AR眼镜场景量身打造,充分发挥穿戴设备优势

Read more

工业制造企业数字化转型实践:基于AIGC技术的社媒矩阵运营系统重构

工业制造企业数字化转型实践:基于AIGC技术的社媒矩阵运营系统重构

摘要: 本文记录了一个典型的传统工业制造企业(TOP润滑油品牌)利用AIGC技术重构其社交媒体内容运营体系的实战案例。面对内容生产周期长、成本高、多渠道管理复杂等痛点,我们通过引入特赞的Content Hub(内容AI中台)与Content Agents(AI内容智能体),构建了一套从策略生成、自动化生产到智能分发的全链路解决方案。本文将详细解析该系统的技术架构、核心模块与实现效果,为同类企业的技术选型与落地提供参考。 一、 项目背景与技术挑战 作为传统工业制造领域的代表,该客户拥有庞大的线下经销商体系。其数字化转型的核心挑战在于如何将厚重的传统业务与敏捷的数字化运营相结合。在社交媒体运营层面,具体的技术挑战如下: 1. 内容生产效率瓶颈: 依赖传统视频制作流程,一条高质量视频内容的生产周期长达8天,无法满足抖音、小红书等平台快速迭代的需求。 2. 多平台适配复杂性: 各平台(抖音、小红书、视频号)的算法规则、用户偏好、内容格式差异巨大,人工难以规模化生产适配内容。 3. 分布式协作难题: 全国经销商缺乏统一的内容生产工具和标准,导致品牌形象碎片化,且培训成本极高。 4.

GitHub Copilot 教程

文章来源:https://vscode.it-docs.cn/docs/copilot/overview.html GitHub Copilot 为 Visual Studio Code 增加了多代理开发功能。规划好你的方法,然后让AI代理在项目中实现并验证代码变更。并行运行多个代理会话:本地、后台或云端。从一个中心视角管理所有角色。内联建议、内联聊天和智能行为会帮助你完成整个编码流程。 代理与代理会话 代理端到端地处理完整的编码任务。给代理一个高级任务,它会将工作拆分成步骤,编辑文件,运行终端命令,调用工具,并在遇到错误或测试失败时自我纠正。每个任务都运行在一个代理会话中,这是一个持续存在的对话,你可以跟踪、暂停、继续或交接给另一个代理。 重要 你们组织可能在VS Code中禁用了代理。请联系你的管理员以启用此功能。 从中央视图管理会话 并行运行多个代理会话,每个会话专注于不同的任务。聊天面板中的会话视图为你提供了一个统一的地方来监控所有活跃会话,无论是本地运行、后台还是云端运行。查看每次会话的状态,切换,查看文件变更,

VS-CODE 里的github copilot 不支持自己配置模型api

1. 关于配置自定义 Claude API 的支持情况 * 结论:不支持。 * 机制说明: * VS Code 官方 GitHub Copilot 扩展(包括 Agent 功能)强制通过 GitHub 的代理服务器进行鉴权和路由。 * 模型切换:GitHub Copilot 允许在订阅权限范围内切换底层模型(例如从 GPT-4o 切换至 Claude 3.5 Sonnet),但这使用的是 GitHub 的企业/个人订阅配额。 * API Key 限制:无法在官方扩展设置中输入个人的 sk-ant-... (Anthropic API Key) 或自定义 Endpoint。 * 替代方案(非官方扩展): * 若必须使用个人 Claude API

Android端实时语音转文字实战:基于Whisper的AI辅助开发方案

快速体验 在开始今天关于 Android端实时语音转文字实战:基于Whisper的AI辅助开发方案 的探讨之前,我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来,但作为开发者,如何将大模型(LLM)真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统,而不仅仅是调个 API? 这里有一个非常硬核的动手实验:基于火山引擎豆包大模型,从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答,而是需要你亲手打通 ASR(语音识别)→ LLM(大脑思考)→ TTS(语音合成)的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说,这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用,脱离Demo,点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 Android端实时语音转文字实战:基于Whisper的AI辅助开发方案 背景痛点 移动端实时语音识别面临三大核心挑战: 1. 延迟敏感:用户期望语音输入后200ms内得到文字反馈,传统云端方案受网络抖动影响难以稳定达标 2. 资源受限:移动设备内存通常不足4GB,而语音模型参数量常超过100MB