《人工智能与数字化》课件-项目9 AI Agent：打造专业化化的私人助手

项目九

AIAgent：打造专业化的私人助手目录PART01项目情景PART04任务实施PART02项目分析PART03项目目标PART05项目小结01项目情景项目情景

智能体（Agent）是人工智能技术创新的前沿成果，依托扣子（Coze）平台实现高效搭建，可以为学生带来精准的AI助学体验。在构建智能体的实践过程中，学生通过探索平台功能，从基础的智能体框架搭建起步，逐步深入到添加专业知识库，再到开发复杂工作流等关键操作，全方位参与到人工智能技术在教育领域的创新应用当中。这不仅满足了学生自身个性化的学习需求，更能让学生在实践中深刻理解人工智能技术如何重塑教育形态，全面提升技术实践能力与创新思维。02项目分析项目分析了解Agent的概念与特点、分类及学习主要AIAgent开发平台，通过实操项目搭建起Agent的基础框架01创建并发布个人学习助手通过创建文本类、表格、图片知识库三个实操，为Agent注入专业知识储备，解决其回答准确性与领域专业性问题02添加知识库通过开发工作流实操，使Agent能够按照预设逻辑流程处理复杂任务，实现从知识获取到任务执行的系统化运作03开发工作流项目分析项目分析学习助手Agent开发用户根据自己在人工智能训练师学习中遇到的各类问题，向Agent提问。Agent通过检索知识库，给出答案。用户行为单Agent（LLM模式）可以实现知识问答功能。也可以设计为单Agent（工作流模式），效果基本相同工作流设计知识库是本Agent案例要重点讲解的内容。文档的预处理、分段规则、检索参数确保了Agent利用知识库回复的准确性。知识要求已经对知识库的文档内容做了切片处理。大模型只需要对检索到的关联文档片段进行理解并输出，因此32K的模型就基本上可以满足文本长度需求。模型能力0204010303项目目标项目目标知识目标掌握智能体开发平台的核心架构与基础操作原理，理解意图识别、响应策略、插件集成等基础技术逻辑了解智能体从基础开发到多端发布的全流程技术要点，包括访问权限配置、多平台嵌入的实现方式理解多Agent协作模型的设计原理，掌握工作流编排逻辑，明确不同智能体模块（知识检索、任务规划、问题解答）的协同机制熟悉知识库构建技术（如结构化知识导入、文档向量化处理）、向量数据库原理及提示词工程方法，理解RAG（检索增强生成）技术在智能体中的应用逻辑知识目标项目目标具备多Agent系统设计能力，可通过工作流可视化工具拆分复杂学习任务（如课程规划、论文写作），设计跨模块协作流程，提升智能体处理复杂场景的能力能够独立使用Coze平台完成智能体的基础搭建，包括触发规则配置、对话逻辑设计、基础功能调试及初步发布，实现知识问答、学习建议等基础功能掌握知识库与向量数据库的接入与优化方法，能针对学习场景导入专业知识（如教材、习题解析），通过提示词工程优化智能体交互策略，提升知识检索精度与回答质量能够将开发完成的智能体部署到实际学习场景（如生成独立链接、嵌入企业微信/钉钉），完成多端适配与发布，实现从技术开发到场景应用的闭环能力目标项目目标培养系统化思维与工程化能力，通过“需求分析-模块设计-迭代优化”的开发流程，建立从0到1落地技术项目的实践认知提升跨技术领域的学习能力，在智能体搭建中融合自然语言处理、知识管理、工作流设计等多学科知识，强化技术整合与创新意识增强问题解决能力与耐心，在调试智能体功能的过程中，培养逻辑排查与持续优化的工匠精神强化团队协作与用户导向思维，通过智能体发布后的实际应用反馈，理解技术开发需紧密结合用户需求，提升产品化思维与责任感04030201素质目标04任务实施任务9.1：创建并发布个人学习助手任务9.1创建并发布个人学习助手任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展构建底层架构依照Coze官方流程搭建具备基础学习辅助功能的简易Agent，涵盖解答基础知识点、生成学习建议、梳理学科框架等核心能力，构建智能体的底层架构，为后续复杂功能扩展筑牢技术根基可视化界面实现交互通过可视化界面完成触发关键词设定、回复逻辑配置等操作，可系统掌握平台模块化搭建原理，包括意图识别机制、响应策略设计及基础插件集成逻辑智能体一键发布平台一键发布功能实现多端适配，支持生成独立链接、嵌入学习平台或开放API接口，使智能体突破本地开发环境，成为可在手机、PC等终端实时响应的私人学习助手任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展基于Coze平台快速创建一个智能体，支持零代码或低代码方式01创建智能体设定智能体的基本人设与回复逻辑，此人设会持续影响智能体在所有会话中的回复效果02编写提示词03如果智能体设计的功能无法仅通过模型能力完成，则需要为智能体添加技能，拓展它的能力边界为智能体添加技能将智能体发布到各种渠道中，在终端应用中使用智能体。目前支持将智能体发布到飞书、微信、抖音、豆包等多个渠道05发布智能体通过预览与调试，测试智能体的功能是否符合预期04调试智能体任务9.1创建并发布个人学习助手任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手本课程所指的Agent，是基于大语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）的，具有一般事务及专业事务处理能力的，存在于计算机程序等虚拟环境中的虚拟“代理人”。为了更好理解Agent，现在业界一般也将“智能体”作为Agent的中文名称。在人工智能领域，Agent通常被定义为一种能够感知环境并通过自身行为影响环境的实体。它可以根据感知到的信息，通过一系列的决策和行动来实现特定的目标。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手01早期探索阶段20世纪50-70年代，当时主要是基于规则的系统，如MYCIN专家系统，但存在人工定义规则、缺乏学习能力等局限02知识库系统阶段20世纪80年代，以知识库和推理引擎为核心，却面临构建维护成本高、处理复杂动态环境能力有限的挑战机器学习阶段20世纪90年代-21世纪初，Agent开始具备学习和适应能力，如“深蓝”展现特定领域潜力03深度学习和强化学习阶段Agent在复杂感知、决策规划方面取得突破，如AlphaGo的成功04大语言模型驱动阶段基于LLM的Agent具备强大推理规划、环境交互、少样本学习能力，应用广泛05智能体发展历史任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展基于当前感知通过固定规则映射行动，如温控系统，结构简单、响应快，但无法应对复杂多变环境简单反射Agent增加环境模型以预测未来状态辅助决策，如智能交通信号灯，提升决策准确性但系统复杂性和计算成本较高模型驱动反射Agent明确设定目标并规划行动方案，如智能导航Agent，自主性和适应性较强但计算成本高基于目标的Agent引入效用函数评估行动优劣，如智能投资Agent，能综合多因素优化决策但效用函数定义困难基于效用的Agent通过与环境交互自主学习改进策略，如AlphaGo、智能客服、智能制造机器人等，具发展潜力且应用广泛学习型Agent任务9.1创建并发布个人学习助手智能体类型任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手常见智能体开发平台Dify是2024年推出的开源LLM应用开发平台，采用“Beehive架构”，具备可视化工作流构建、多模型兼容、全流程RAG等能力，适用于客服、文档摘要等场景腾讯元器基于混元大模型，通过低代码开发降低门槛，支持多平台发布及API集成星火智能体（科大讯飞）聚焦复杂任务处理与深度交互，整合语音交互等多元能力，支持零代码/低代码开发，应用于生产、办公等多领域Coze（扣子）支持零代码/低代码开发，可搭建智能体（对话式AI）和应用（带界面AI程序），拥有灵活工作流、丰富插件及数据源和持久化记忆能力百度千帆（文心智能体平台）基于文心大模型，以低代码开发和全流程赋能为核心，覆盖政务、医疗等30余领域，已吸引大量企业和开发者入驻魔搭（ModelScope）是国内大型AI模型开源社区，以“模型即服务”为理念，覆盖多领域模型，提供全栈开发工具链，推动AI模型落地任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手扣子（Coze平台介绍）扣子平台是一个AI聊天机器人构建平台‌，由字节跳动公司于2024年2月推出，旨在让非开发者也能快速创建、调试和优化聊天机器人。‌主要功能‌包括：快速搭建‌智能体、智能对话‌、多平台部署、可视化调试等。‌扣子平台是一个功能强大、易于使用的AI聊天机器人构建平台，适用于多种行业和场景。如个人助理、客户服务代表、电商平台助手、虚拟助教、健康咨询、智能家居控制等。用户可以根据自己的需求，在扣子平台上创建相应的聊天机器人，实现自动化执行日常任务、个性化内容推荐、数据分析与决策支持等功能。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展步骤1：创建一个智能体。登录扣子平台。在浏览器中输入扣子平台官方地址：/home，输入账号密码登入后在页面左上角单击⊕，在弹出的页面中选择“创建智能体”。任务9.1创建并发布个人学习助手任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手也可以切换到AI创建，通过自然语言描述你的智能体创建需求，扣子根据你的描述自动创建一个专属于你的智能体，单击【生成】即可完成智能体生成。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手步骤2：编写提示词。配置智能体的第一步就是编写提示词，也就是智能体的人设与回复逻辑。智能体的人设与回复逻辑定义了智能体的基本人设，此人设会持续影响智能体在所有会话中的回复效果。建议在人设与回复逻辑中指定模型的角色、设计回复的语言风格、限制模型的回答范围，让对话更符合用户预期。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手步骤3：为智能体添加技能。如果模型能力可以基本覆盖智能体的功能，则只需要为智能体编写提示词即可。但是如果你为智能体设计的功能无法仅通过模型能力完成，则需要为智能体添加技能，拓展它的能力边界。个人学习小助手，模型能力基本可以实现我们预期的效果。但如果希望为个人学习小助手机器人添加更多技能，例如遇到模型无法回答的问题时，通过搜索引擎查找答案，那么可以为智能体添加一个必应搜索插件。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手步骤3：为智能体添加技能。修改人设与回复逻辑，指示智能体使用bingWebSearch插件来回答自己不确定的问题。否则，智能体可能不会按照预期调用该工具。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手步骤4：调试智能体。配置好智能体后，就可以在右侧预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手步骤5：发布智能体。

完成调试后，单击发布将智能体发布到各种渠道中，在终端应用中使用智能体。目前支持将智能体发布到飞书、微信、抖音、豆包等多个渠道中，可以根据个人需求和业务场景选择合适的渠道。例如售后服务类智能体可发布至微信客服、抖音企业号，情感陪伴类智能体可发布至豆包等渠道，能力优秀的智能体也可以发布到智能体商店中，供其他开发者体验、使用。对任务实施过程进行全面评价学生从职业素养、专业能力、创新能力等方面进行自我评估。学生自评同学之间互相评价，促进相互学习和共同进步。生生互评老师根据评价标准对学生任务完成情况进行综合评定。老师评议按学生自评、生生互评、老师评议占比计算总分，评定任务表现。综合评分任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.1创建并发布个人学习助手实训工单1：Coze智能体实战——职业资格考试备考助手开发工单名称Coze平台职业资格考试知识问答智能体开发与场景化应用实施地点

计划工期

项目负责人

组员

任务说明基于Coze平台，独立完成一个聚焦“会计初级职称考试”的知识问答类智能体开发，实现考点解析、真题答疑等备考辅助功能，并通过多端发布使其成为考生的随身学习工具。任务目标知识目标：掌握垂直领域知识库构建方法，理解考试场景下智能体的意图识别与响应策略设计逻辑。能力目标：能针对特定考试场景（如会计分录、税法规则）配置专属知识库，实现“考点查询→真题解析→备考建议”的闭环服务。素质目标：培养领域化需求分析能力，理解技术开发需紧密贴合用户痛点（如碎片化时间高效利用）。步骤1创建垂直领域智能体：在Coze平台新建“初级会计备考助手”，配置“分录”“税法”“真题”等考试高频触发关键词，设计引导式欢迎语（如“备考疑问直接问，例如‘如何计算消费税？’”），完成智能体基础信息与交互逻辑初始化。步骤1解决方案或结果

步骤2编辑场景化提示词并添加专属技能：围绕会计考试需求编写提示词模板（如“请分步骤解析[具体考点]的核心分录”），添加搜索等技能步骤2解决方案或结果

步骤3多场景调试优化并完成差异化发布1.模拟考生提问调试意图识别准确性（如验证“小规模纳税人”是否精准匹配税法知识库）2.选择微信小程序发布适配移动端碎片化学习，同步开放API对接打卡工具实现进度记录。步骤3解决方案或结果

任务总结与心得任务9.2：构建Agent知识库任务9.2构建Agent知识库任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展

通过本任务的实施，丰富学生对于知识库的认知。通过实施添加知识库的过程，是对知识进行分类、整理和数字化的过程，有助于培养学生良好的知识管理习惯，让学生认识到知识的有序存储和高效检索对于学习和解决问题的重要性，同时也提升学生对不同类型知识的处理能力。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库本任务为已搭建的Agent添加文本、表格、图片三种类型的知识库，丰富智能体知识储备，提升其知识处理和呈现能力。对于文本知识库，要收集各类文字学习资料，并进行筛选、整理，按照一定的主题或类别进行分类，然后将整理好的资料上传至coze平台；表格知识库方面，需先确定要整理的数据内容，设计合适的表格结构，如课程表的时间、课程安排，知识点对比表的对比项目等，制作完成后导入平台；图片知识库则要收集相关图片资料，对图片进行必要的编辑处理，如裁剪、标注，使其更符合学习需求，再上传到平台指定位置。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库知识库就是Agent在运行时可以调用的存储和组织知识的系统。它允许用户上传和管理外部数据，并通过向量搜索等技术检索最相关的内容以回答用户的问题。知识库的主要作用是为智能体（Agent）提供丰富的知识支持，帮助其更准确地理解和回答用户的问题，从而提升用户体验。知识库中的数据可以包括文本、表格、图片等多种格式，支持从本地文件、在线网页、API等多种渠道导入任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库文本知识库支持基于内容片段进行检索和召回，大模型结合召回的内容生成最终内容回复，适用于知识问答等场景01文本知识库表格知识库支持基于索引列的匹配(表格按行进行划分)，同时也支持基于NL2SQL的查询和计算02表格知识库图片知识库支持基于标注信息的匹配，适用于图像生成场景03图片知识库任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库1.步骤1：创建文本类知识库登录扣子平台,在左侧导航栏中选择工作空间，在页面顶部空间列表中选择目标工作空间，选择资源库。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库在资源库页面右上角单击【+资源】，并选择知识库。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库在创建知识库页面选择“文本格式”类型，输入知识库名称和描述。上传文本。选择本地文本文件，支持支持PDF、TXT、DOC、DOCX、MD，最多可上传300个文件，每个文件不超过100MB,PDF最多500页。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库设置文档解析、分段、存储、索引等策略。分段策略任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库设置完策略后，点击【下一步】进入分段预览界面。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库预览完毕后，点击【下一步】进入数据处理界面。数据处理会自动进行，点击【确定】不影响服务器对文件的处理。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库2.步骤2：创建表格知识库在创建知识库页面选择“表格格式”类型，输入知识库名称和描述。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库上传表格，上传方法和文本类型知识库一样。设置表结构如图所示，不同导入类型，对应的上传操作和表结构配置不同，可以参考官方说明文档完成配置。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库3.步骤3：创建图片知识库在创建知识库页面选择“表格格式”类型，输入知识库名称和描述。

标注是为了让系统能够更准确地检索和召回相关的图片数据。如果不进行图片标注，尤其是对于包含表格数据的图片，系统将无法理解图片中的数据结构和内容，导致无法有效地建立索引。目前支持两种标注方式：①智能标注：系统会深度理解图片内容，自动提供详细的内容描述信息。②人工标注：根据图片内容，手动添加图片描述信息。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库检查项目检查内容评分标准学生自评生生互评教师评价职业素养1.工作态度

2.团队合作

3.责任心分优秀（10-8分）、良好（7-5分）、一般（4-2分）、差（1-0分），分别对应不同表现描述

专业能力1.知识库开发能力

2.AI工具应用能力

3.提示词设计能力分优秀（15-13分）、良好（12-10分）、一般（9-7分）、差（6-0分），分别对应不同表现描述

创新能力1.知识库创建和设置

2.工具创新性使用分优秀（10-8分）、良好（7-5分）、一般（4-2分）、差（1-0分），分别对应不同表现描述

总分总分100100100100任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.2构建Agent知识库实训工单2：职业资格考试备考助手知识库开发工单名称职业资格考试备考助手知识库开发实施地点

计划工期

项目负责人

组员

任务说明在上一任务“职业资格考试备考助手”的基础上，为智能体补充文本、表格、图片三种类型知识库，完善其知识储备体系，使智能体能够根据用户问题类型（概念解析、数据对比、可视化理解）精准调用对应知识库，提升复杂问题的解答能力。任务目标知识目标：理解文本、表格、图片三类知识库的适用场景与构建差异，掌握结构化与非结构化知识的数字化管理方法。能力目标：能针对学习场景需求设计多类型知识库，并通过Coze平台实现知识库与智能体技能的关联匹配。素质目标：培养结构化思维与多模态知识整合能力，理解“知识分类-存储-调用”对智能体专业性的支撑作用。步骤1创建文本知识库：上传《初级会计实务核心考点解析》文档（TXT/Markdown格式），按“资产”“负债”“所有者权益”等章节分类，标注关键词（如“存货计价方法”“固定资产折旧”）。步骤1解决方案或结果

步骤2创建表格知识库：创建《会计分录对比表》（Excel/CSV），横向列“业务场景”“借方科目”“贷方科目”“易错点”，纵向录入“采购原材料”“销售商品”等典型业务分录；同步上传《税率速算表》，清晰呈现不同税种（增值税、消费税、企业所得税）的计税依据与税率区间。步骤2解决方案或结果

步骤3创建图片知识库：上传《资产负债表结构示意图》《利润表勾稽关系图》等PNG图片，标注图片标题（如“三大财务报表框架图”）与关键区域说明（如“流动资产包含项目：货币资金、应收账款……”）。步骤3解决方案或结果

任务总结与心得任务9.3：开发工作流任务9.3开发工作流任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展本任务在完成简单Agent搭建的基础上，将其修改为多Agent模型以适应更复杂的逻辑任务，并开发工作流。多Agent模型能够让智能体具备处理多任务、多场景的能力，通过合理设计工作流，使各个Agent之间能够协同工作，实现更高效、更智能的学习辅助功能。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展本任务聚焦于为个人学习助手智能体设计工作流以处理复杂需求，通过多节点协同构建智能处理流程：首先利用意图识别节点解析用户自然语言输入的核心意图（如知识查询、图像生成、诗词搜索等），并为该节点设置必应搜索作为兜底策略，确保未明确识别的意图可通过全网搜索获取答案；对于明确的古诗词相关提问，直接触发古诗词搜索插件节点进行精准检索；针对本地知识库覆盖的内容，调用知识库搜索节点快速定位关联信息；继而将搜索结果接入大模型节点，通过自然语言处理能力对信息进行结构化润色与整合输出；同时配置图像生成节点，专项处理用户的可视化内容生成需求（如知识图谱、学习思维导图等）。任务9.3开发工作流任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流工作流是一系列可执行指令的集合，用于实现业务逻辑或完成特定任务。它为应用/智能体的数据流动和任务处理提供了一个结构化框架。工作流的核心在于将大模型的强大能力与特定的业务逻辑相结合，通过系统化、流程化的方法来实现高效、可扩展的AI应用开发任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流扣子提供的工作流工作流（WorkFlow）用于处理功能类的请求，可通过顺序执行一系列节点实现某个功能。适合数据的自动化处理场景，例如生成行业调研报告、生成一张海报、制作绘本等。对话流（ChatFlow）是基于对话场景的特殊工作流，更适合处理对话类请求。对话流通过对话的方式和用户交互，并完成复杂的业务逻辑。对话流适用于Chatbot等需要在响应请求时进行复杂逻辑处理的对话式应用程序，例如个人助手、智能客服、虚拟伴侣等。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流开始节点是工作流的起始节点，用于设定启动工作流需要的输入信息。开始节点只有输入参数，没有输出等其他参数。开始节点01结束节点是工作流的最终节点，用于返回工作流运行后的结果。结束节点支持两种返回方式，即返回变量和返回文本。结束节点02意图识别（IntentRecognition）指的是让智能体理解用户通过自然语言表达的意图或目的。意图识别节点03插件节点用于在工作流中调用插件运行指定工具。插件是一系列工具的集合，每个工具都是一个可调用的API。插件节点04大模型节点是扣子提供的基础节点之一，可以调用大型语言模型，根据输入参数和提示词生成回复，通常用于执行文本生成任务，例如文案制作、文本总结、文章扩写等。大模型节点05知识库是智能体的私有知识合集，知识库检索节点可以基于用户输入查询指定的知识库，召回最匹配的信息，并将匹配结果以列表形式返回。知识库检索节点06任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流步骤1：创建工作流。在资源库页面右上角单击【+资源】，并选择工作流。设置工作流的名称与描述，并单击确认。清晰明确的工作流名称和描述，有助于大语言模型更好的理解工作流的功能。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流步骤2：编排工作流。创建后页面会自动跳转至工作流的编辑页面，初始状态下工作流包含开始节点和结束节点。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流（1）开始节点设置任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流（2）意图识别节点设置（3）添加古诗词搜索节点任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流正向提示词为必选项，填入如下内容：{{input}},bestquality,masterpiece,highres,1girl,medievalarmor,hairornament,necklace,jewelry,Beautifulface,upon_body,tyndalleffect,photorealistic,darkstudio,rimlighting,twotonelighting,(highdetailedskin：1.2),8kuhd,dslr,softlighting,highquality,volumetriclighting,candid,Photograph,highresolution,4k,8k,Bokeh负向提示词为：lowquality（5）添加图像生成节点（4）添加知识库搜索节点任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流（6）添加必应搜索节点任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流（7）添加大模型节点#角色你是人工智能方面的专家。你的任务是根据输入信息生成答案。##输入1.{{input1}}这是用户询问的问题。2.{{input2}}这是从知识库中根据用户的问题{{input1}}检索出来的内容,##工作流程###第一步：理解问题-理解用户的问题{{input1}}，并识别其关键信息。###第二步：生成答案基于检索出来的信息{{input2}}，为用户生成准确、全面的答案。##约束-仅回答与人工智能方面相关的问题，不回答无关话题。-回答内容以知识库为来源，如果知识库中的信息不足以支持你生成答案，那么直接生成以下答案。'没有找到该问题的答案，请联系专人。任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流（8）设置结束节点任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流（9）工作流编排任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流3.步骤3：测试并发布工作流任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流4.步骤4：添加工作流任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流5.步骤5：设置工作流异步运行任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流任务描述任务分析任务知识任务实施任务评价任务拓展任务9.3开发工作流检查项目检查内容评分标准学生自评生生互评教师评价职业素养1.工作态度

2.团队合作

3.责任心分优秀（10-8分）、良好（7-5分）、一般（4-2分）、差（1-0分），分别对应不同表现描述