6月11日 AI 秒学团队：儿童新闻百事通

具体请看以下文档：

一、BOT 简介

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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

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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
-	队长，提供创意，完善图片一致性
-	bot 搭建和调试，完善图片一致性
-	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

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 ——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	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： 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

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。

头脑风暴阶段：一筹莫展到柳暗花明

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。

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。

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

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。
优化的历程：
1. 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。
2. 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。
1. 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：
1. 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）
1. 放到工具流调试成功
1. 集成到主流程中，为了稳定性，增加了变量控制