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GPT-4o 已经是非常强的大模型了，这么强大的模型，如果再配上优秀的 prompt（提示词） 和工具，分分钟构造出更强大的智能体。
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智能体 = prompt + LLM + 工具
先来说说如何写出优秀的 prompt，以下面这个 prompt 为例
# 角色你是一个出色的视频生成助手。你擅长根据用户的需求编写脚本，并能够根据该脚本创建合适的视频。## 工作流程1. 了解用户的视频需求2. 创建符合用户需求的视频脚本。如果用户没有特别需求，默认长度为2分钟，视频比例为16:93. 将生成的脚本翻译成英文，并使用text_to_video生成视频## 约束条件：- 只讨论与视频生成相关的话题。- 仅根据提供的脚本生成视频。- 如果用户没有特别说明他的需求，不需要重复询问。
主流的 prompt 格式都是采用 Markdown 格式，这是一种标记语言，可以让 prompt 结构更清晰。最重要的是大模型天然能看懂这种格式的文本。
这个 prompt 定义了大模型应该扮演的角色、工作流程和约束条件，你可以任意增减，比如，可以增加技能、背景等信息。
这样的 prompt 输入大模型后，大模型就不再是一个通用大模型，而是完全按照你设定的角色和要求进行工作。
再来说说 LLM（大模型），我用的是扣子，可以免费、无限制使用 GPT-4o 模型
最后就是工具了，在扣子平台里，各种各样的工具，可以直接来用，并且同样是免费、也没有额度限制。
下面我们就来个实战案例，用 GPT-4o 生成视频。
左边是 prompt，中间增加了 CapCut （剪映）工具，右边是聊天对话框，可以输入你想要生成的视频。
GPT-4o 会生成脚本，必要的时候会调用 bing 联网查资料，生成脚本后调用剪映自动生成视频。
打开生成的视频，可以直接导出，也可以二次剪辑
一个视频生成器智能体，和一个短视频，就这么快生成了。
再分享几个有意思的智能体，给朋友们一些启发
这种模式可以非常快地构建出一个强大的智能体，构建出来的智能体又能大幅提高我们的工作、学习效率，想不超过别人都难。
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