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1.橙猫APP是一款宠物小程序，其界面以橙色为主调。
2.该APP被誉为宠物爱好者的百度百科，提供丰富的趣味科普内容。
3.用户可以在橙猫APP中获取专业的宠物健康知识。
4.平台还允许用户分享和讨论宠物照顾的相关话题。
可以免费领养猫咪的平台有多个，如宠物家、宠物市场、宠物部落以及微信小程序等。
宠物家作为一款主打宠物医疗的软件，不仅提供全方位的宠物健康服务，还设有领养板块，让流浪小猫小狗有机会找到温馨的家。该平台经过多年的发展，已经积累了丰富的领养资源和经验，能够确保领养过程的顺利进行。
宠物市场则是一个拥有高好评率的综合服务平台，它涵盖了宠物保险、洗澡、美容、寄养、医疗、托运等多项服务。其中，免费领养板块为爱心人士提供了一个便捷的领养渠道，无论是小猫还是小狗，甚至是其他宠物如鹦鹉、爬行动物等，都可以在这里找到等待被领养的毛孩子。
宠物部落则是一个宠物社区交友平台，除了交流养宠经验和发布饲养知识外，也设有免费领养板块。这里聚集了大量热爱宠物的人士，他们乐于分享自己的宠物故事，同时也积极参与领养活动，为流浪宠物寻找新家。
此外，微信小程序中也存在许多免费领养猫咪的平台。这些平台通常具有地域性特点，能够更精准地匹配领养人和待领养的猫咪。用户只需在微信中搜索相关小程序，即可浏览到附近的领养信息，并根据自己的喜好和条件选择合适的猫咪进行领养。
在选择领养平台时，建议爱心人士注意平台的正规性和可靠性，确保领养过程的透明和安全。同时，也要认真阅读领养要求和条件，确保自己能够给予猫咪一个温暖、稳定的家。
2月11日，腾讯云开发宣布能力上新，开发者能够基于最新的小程序基础库，最少仅需输入3行代码，就可以将满血版DeepSeek大模型能力接入到小程序中，快速实现智能对话、文本生成等功能。其中，云开发新用户首月套餐免费，并享有100万token。
据介绍，开发者可以通过SDK直接调用大模型，在小程序中构建文本生成、智能补全、智能翻译等应用场景；也可以通过SDK调用智能体对话能力，结合配置欢迎语、提示词、知识库等对话能力模块，打造专门的AI对话场景。云开发提供了一整套接入智能体的API接口，包括基础对话、对话历史保存、对话反馈收集、次轮问题推荐等，方便开发者快速接入。开发者也可以基于云开发提供的成熟UI组件，快速在小程序中植入AI对话能力。
据了解，云开发的AI能力不仅能接入小程序，还支持微信订阅号、服务号、小程序客服等多种微信生态能力的接入，并将在近期支持企业微信的接入。此外，云开发后续还计划推出工具调用、多Agent串联、工作流编排等AI能力，进一步方便开发者打造小程序智能应用。
云开发支持DeepSeek接入小程序教程：
l注册一个微信小程序账号，并且创建本地小程序工程项目
l小程序基础库需要在3.7.1及以上版本，具备wx.cloud.extend.AI对象
l小程序需要开通「云开发」，可在小程序开发工具中点击工具栏里的「云开发」按钮进行开通，并创建环境（PS：对于首次使用云开发的用户，第一个月套餐免费）：
在小程序中，直接调用大模型的文本生成能力，实现最简单的文本生成。
这里以一个“七言绝句”生成器的简单Demo为例：
在小程序代码中，通过以下代码进行云开发环境初始化：
wx.cloud.init({
env:"<云开发环境ID>"，
});
其中"<云开发环境ID>"需替换为实际云开发环境ID。初始化成功后，就可使用wx.cloud.extend.AI调用AI能力。
在小程序基础库3.7.1及以上，以调用DeepSeek-R1模型为例，小程序端的代码如下：
//创建模型实例，这里我们使用deepseek大模型
constmodel=wx.cloud.extend.AI.createModel("deepseek");
//我们先设定好AI的系统提示词，这里以七言绝句生成为例
constsystemPrompt="请严格按照七言绝句或七言律诗的格律要求创作，平仄需符合规则，押韵要和谐自然，韵脚字需在同一韵部。创作内容围绕用户给定的主题，七言绝句共四句，每句七个字；七言律诗共八句，每句七个字，颔联和颈联需对仗工整。同时，要融入生动的意象、丰富的情感与优美的意境，展现出古诗词的韵味与美感。"
//用户的自然语言输入，如‘帮我写一首赞美玉龙雪山的诗’
constuserInput="帮我写一首赞美玉龙雪山的诗"
//将系统提示词和用户输入，传入大模型
constres=awaitmodel.streamText({
data:{
model:"deepseek-r1"，//指定具体的模型
messages:[
{role:"system"，content:systemPrompt}，
{role:"user"，content:userInput}
]，
}，
});
//接收大模型的响应
//由于大模型的返回结果是流式的，所以我们这里需要循环接收完整的响应文本。
forawait(letstrofres.textStream){
console.log(str);
}
//输出结果：
//"#咏玉龙雪山"
//"皑皑峻岭入云巅，玉骨冰肌傲九天。"
//"雪影岚光添胜景，神山圣境韵绵绵。"
可见，仅需几行小程序代码，就可以通过云开发直接调用大模型的文本生成能力。
通过调用大模型的文本生成接口，可以快速实现一问一答的场景。但对于一个完整的对话功能来说，仅仅有一个大模型的输入、输出还不够，还需要把大模型变为完整的Agent，才能更好地与用户进行对话。
云开发的AI能力不仅提供了原始的大模型接入，还提供了Agent接入的能力，开发者可以在云开发上定义自己的Agent，然后通过小程序直接调用Agent进行对话。
在小程序代码中，通过以下代码进行云开发环境初始化：
wx.cloud.init({
env:"<云开发环境ID>"，
});
其中"<云开发环境ID>"需替换为实际云开发环境ID。初始化成功后，就可使用wx.cloud.extend.AI调用AI能力。
进入云开发平台，创建一个新的Agent。
这里可以选择模板创建，也可以自行输入提示词和欢迎语，创建一个自定义的Agent。
为了简单，我们直接创建一个模板：
点击页面中上方的“复制ID”，我们会获得一个bot-id，即Agent的唯一标识，在下面的代码中会用到。
刚才创建了一个“小程序开发专家”的Agent智能体，下面来试试与它进行对话，看他能不能处理云开发常见的报错问题。
在小程序中，使用以下代码直接调用刚刚我们创建的Agent，进行对话：
//用户的输入，这里我们以某个报错信息为例
constuserInput="我的小程序这个报错是什么意思：FunctionNameparametercouldnotbefound";
constres=awaitwx.cloud.extend.AI.bot.sendMessage({
data:{
botId:"xxx-bot-id"，//第2步中获取的Agent唯一标识
msg:userInput，//用户的输入
history:[]//历史对话的内容，这里我们是第一轮对话，所以可以不传入
}，
});
forawait(letxofres.textStream){
console.log(x);
}
//输出结果：
//"###报错解释"
//"**错误信息：**`FunctionName"
//"parametercouldnotbefound`
//"这个错误通常表示在调用某个函数时，"
//"指定的函数名参数没有找到。具体来说，"
//"可能是以下几种情况之一："
//……
我们也可以把对话内容记录下来，重复调用Agent的接口，从而实现多轮对话
constres=awaitwx.cloud.extend.AI.bot.sendMessage({
data:{
botId:"xxx-bot-id"，//第2步中获取的Agent唯一标识
msg:userInput，//用户的输入
history:[
{role:"user"，message:"我这个报错是什么意思？……"}，
{role:"bot"，message:"###报错解释……"}，
{role:"user"，message:"那我要如何操作来修复呢？"}
//……
]
}，
});
云开发的Agent不仅有多轮对话的能力，我们在SDK中还提供了实现对话所需的多种能力，包含：
l获取聊天记录
l发送、获取用户反馈
l获取推荐次轮问题
下面是一些代码示例：
awaitwx.cloud.extend.AI.bot.getChatRecords({
botId:"botId-xxx"，
pageNumber:1，
pageSize:10，
sort:"asc"，
});
传入botId、分页信息和排序方式，获取指定Agent的聊天记录。
发送用户反馈：
constres=awaitwx.cloud.extend.AI.bot.sendFeedback({
userFeedback:{
botId:"botId-xxx"，
recordId:"recordId-xxx"，
comment:"非常棒"，
rating:5，
tags:["优美"]，
aiAnswer:"落英缤纷"，
input:"来个成语"，
type:"upvote"，
}，
});
constres=awaitwx.cloud.extend.AI.bot.getRecommendQuestions({
data:{
botId:"xxx-bot-id"，
msg:"介绍一下Python语言"，
}，
});
forawait(letxofres.textStream){
console.log(x);
}
在data参数中设置botId和用户消息msg，通过遍历textStream获取推荐问题。
云开发在SDK中提供了一整套接入Agent（智能体）的API接口，包括基础对话、对话历史保存、对话反馈收集、次轮问题推荐等。小程序开发者可在云开发平台中创建Agent，然后在小程序前端代码中直接调用wx.cloud.extend.AI下的各类接口直接与Agent进行交互。
为了方便开发者快速在自己的小程序里实现AI对话功能，云开发提供了一个AI对话的小程序组件供开发者直接使用，效果如下图：
组件下载地址：
https://weda.cloud.tencent.com/ai-resource/agent-ui.zip
下载组件包后，解压，然后将组件包放入小程序项目内，假设放在小程序根目录下的components/agent-ui目录下：
由于对话组件的体积较大，开发者使用小程序子包的形式来引入。在小程序项目的app.json中，我们引入组件包：
{
"lazyCodeLoading":"requiredComponents"，
"subpackages":[
{
"root":"components/agent-ui"，
"name":"agent-ui"，
"pages":[]
}
]
}
在小程序根目录，运行以下命令，安装组件依赖：
npminstall./components/agent-ui
然后点击小程序开发工具菜单栏的「工具」-「构建NPM」，等待构建成功。
接下来在小程序中使用上文里植入的对话组件。
首先实现对话组件的异步加载，以及初始化，这个流程推荐放在小程序的onLaunch生命周期中：
//app.js
App({
onLaunch:function(){
wx.cloud.init({
env:'<云开发环境ID>'，
});
require
.async('./components/agent-ui/index.js')
.then(module=>{
module.clientSDK.init({
envID:'<云开发环境ID>'，//云开发环境Id
})
})
}
});
创建一个新的小程序页面，作为对话组件的载体。
在页面的index.json配置文件中，我们声明引入对话组件：
{"usingComponents":{
"agent-ui":"/components/agent-ui/dist/Agent-UI/index"
}，
"componentPlaceholder":{
"agent-ui":"block"
}
}
随后便可以直接在页面中使用AI对话组价了：
<!--index.wxml-->
<viewclass="container">
<agent-uibot="{{bot}}"></agent-ui>
</view>
//index.js
Page({
data:{
bot:{
botId:"<填入AgentID>"
}
}
});
这篇文章一共介绍了云开发的以下三种方式接入大模型，分别适用于不同的场景：
1.通过SDK直接调用大模型：适用于非对话类的通用场景，如文本生成、智能补全、智能翻译等。
2.通过SDK调用Agent（智能体）对话能力：这种方式适合专门的AI对话场景，支持配置欢迎语、提示词、知识库等对话中需要的能力。
3.使用AI对话组件：这种方式对于专业前端开发者更友好，可以基于云开发提供的UI组件，快速在小程序中植入AI对话能力。
以上的三种小程序接入AI的方式，云开发将完整的代码示例放在了代码仓库中，供大家参考：
lGitee：https://gitee.com/TencentCloudBase/cloudbase-ai-example
lGithub：https://github.com/TencentCloudBase/cloudbase-ai-example
当然，不只是小程序，云开发的AI能力也支持通过Web应用、Node.js、HTTPAPI来对大模型进行调用，可以参考以下文档：
lWeb应用接入：
https://docs.cloudbase.net/ai/sdk-reference/init
lNode.js接入：
https://docs.cloudbase.net/ai/sdk-reference/init
lHTTPAPI接入：
https://docs.cloudbase.net/http-api/ai-bot/ai-agent-%E6%8E%A5%E5%85%A5
l腾讯云开发主页：
https://tcb.cloud.tencent.com/
l云开发官方文档：
https://docs.cloudbase.net/
—完—
量子位QbitAI·头条号签
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