《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》课件全套

AI智能体搭建与应用(基于COZE)目录目录AI智能体概述1智能体的核心模块2智能体搭建全流程3创作提效：内容生成智能体4智能服务：电商客服智能体5创意升级：视觉设计智能体6全域运营：新媒体运营智能体7场景拓展：智能体的其他应用8协作增效：多智能体协同运作

91项目一AI智能体概述AI智能体概述任务一认识智能体智能体的基本概念及工作原理1智能体是指能够自主感知环境、做出决策并执行行动的系统。智能体的工作原理：通过感知单元获取环境信息→通过决策单元分析信息并制订行动计划→通过执行单元实施具体操作，如图1-1所示。图1-1智能体的工作原理任务一认识智能体1自主性5社会性2反应性4持续性前瞻性能够主动采取行动以达成目标，而不是被动等待指令。3AIGC的特点在没有人类干预的情况下自主决策和行动。具有与其他智能体或人类进行交流和合作的能力。能够对外界刺激做出及时反应。具有长期记忆能力，能够记住用户偏好、历史操作和交互内容。

智能体的特点2任务一认识智能体工具调用功能能够调用外部工具来扩展自身能力。4多模态交互功能支持文本、语音、图像、视频等多种交互方式，能够理解和生成不同形式的内容。

6记忆学习功能能够记住用户偏好、历史交互内容和任务执行情况。5智能体的功能2环境感知功能能够通过传感器获取环境信息，包括文本、图像、音频、视频等多种形式的数据。1任务执行功能能够将决策转化为具体的行动，通过调用各种工具和服务来完成任务。3决策规划功能具有强大的决策规划功能，能够分析复杂问题并制订详细的行动计划。2任务一认识智能体智能体的发展现状与发展趋势3发展现状1多种智能体开发框架相继出现，为用户提供了标准化的开发工具和方法。具备强大的语言理解和生成能力，能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种形式的信息。①基础技术②应用框架多个商业平台和开源平台提供可视化的开发界面、丰富的组件库、完善的文档和示例。③开发平台需在多个领域（包括教育培训、客户服务、医疗健康、金融服务等）得到应用。④应用场景出现安全性问题、可靠性问题、伦理问题。⑤技术挑战发展趋势2②应用场景扩展①技术融合深化④服务个性化③智能化水平提升⑥社会影响深化⑤标准化程度提高任务三了解智能体的前沿技术MCP和工具调用的联系与区别3联系1MCP的底层实现依赖于工具调用机制。模型通过工具调用接口与MCP服务器进行通信，而MCP服务器则负责管理和协调各种数据源和工具。区别2①抽象层次不同。工具调用是一种具体的技术实现，而MCP是一套完整的架构协议。②标准化程度不同。工具调用缺乏统一标准，不同模型可能有不同的实现方式，而MCP提供了统一的接口标准③功能范围不同。工具调用主要关注函数的调用和返回，而MCP涵盖资源管理、权限控制、错误处理等完整的系统功能④生态定位不同。工具调用是模型的一种能力，而MCP是连接模型与外部生态的“桥梁”。任务三了解智能体的前沿技术MCP配置示例4下面以CherryStudio平台的Windows版为例，简单介绍MCP的常用配置方法。打开CherryStudio，单击主界面左下角的设置按钮

，在展开的设置菜单中选择“MCP”，即可进入MCP服务器配置界面。单击界面右上角的

按钮，在弹出的列表中选择添加方式，此处选择“从JSON导入”，如图1-18所示。图1-18

任务三了解智能体的前沿技术MCP配置示例4图1-19最后，在MCP服务器配置界面中找到新添加的MCP服务器，并打开其功能开关，如图1-20所示，完成MCP服务器的配置图1-20接着，只需在“从JSON导入”界面中输入MCP服务开发方提供的JSON代码并单击

按钮，即可完成JSON代码导入操作。此处配置一个支持车票管理的“12306-mcp”服务器，如图1-19所示。基础技术具备强大的语言理解和生成能力，能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种形式的信息12应用框架多种智能体开发框架相继出现，为用户提供了标准化的开发工具和方法3开发平台多个商业平台和开源平台提供可视化的开发界面、丰富的组件库、完善的文档和示例5技术挑战出现安全性问题、可靠性问题、伦理问题4应用场景在多个领域（包括教育培训、客户服务、医疗健康、金融服务等）得到应用智能体的发展现状任务一认识智能体-智能体的发展现状任务一认识智能体-智能体的发展趋势技术融合深化12应用场景扩展3智能化水平提升4服务个性化智能体的发展趋势6社会影响深化5标准化程度提高任务二熟悉智能体开发平台-低代码平台字节跳动公司推出的智能体开发平台扣子的定义1扣子的AI项目形式2基于对话的AI项目，通过文本框输入信息，智能体会调用各种技能完成任务。特点是具备完整业务逻辑和可视化用户交互界面。扣子智能体①扣子应用②任务二熟悉智能体开发平台-低代码平台扣子的AI项目形式2扣子智能体③通用智能体，只需直接下命令，系统会自动调用工具完成任务扣子的主要优势3项目形式丰富AI功能完善发布渠道丰富任务二熟悉智能体开发平台-低代码平台扣子的更新42025年12月，“扣子编程”的内测开启。扣子编程是一个AI驱动的应用开发平台。开发者只需清晰描述开发需求，“扣子编程”便可以快速构建智能体、工作流及网页应用内测期间，单击扣子开放平台主页顶部的“立即前往体验”，即可进入“扣子编程”主界面扣子的发展5扣子编程“一键开发”虽提升效率，却不利于初级开发者与AI爱好者掌握开发基本原理。为培养自主开发能力、理解底层逻辑，本书后续将重点介绍扣子平台的低代码开发功能。任务二熟悉智能体开发平台-低代码平台一个一站式大模型服务平台，致力于为企业和用户提供完整的大模型应用开发解决方案阿里云百炼定义1阿里云百炼的主要功能21.调用API只需简单调整调用代码，即可将原有OpenAI代码迁移至阿里云百炼2.构建智能应用支持可视化应用构建3.编排流程支持可视化的流程编排4.微调模型支持可视化的模型微调页面简介3顶部导航栏中有“模型服务”“应用开发”“体验中心”“MCP”“文档”“API参考”等导航按钮。任务二熟悉智能体开发平台-低代码平台单击顶部导航栏中的“模型服务”，即可进入模型服务页面此页面中可体验阿里系的大模型，还可以进行模型训练、模型部署单击顶部导航栏中的“体验中心”，即可进入体验中心页面，此页面中可以体验前沿模型和AI技术阿里云百炼的3个常用板块1模型服务①应用开发②体验中心③单击顶部导航栏中的“应用开发”，即可进入应用开发页面，此页面中可创建智能应用，也可在体验其他用户搭建好的应用任务二熟悉智能体开发平台-低代码平台智谱AI开放平台1提供了丰富的大模型API服务，支持大模型精调、推理、评测还支持智能体开发在控制台页面左侧依次单击“智能体中心”→“我的智能体”，即可进入我的智能体页面在顶部的导航栏中，用户可快速找到功能区。单击主页顶部右侧的“控制台”，可进入控制台页面在此页面中，可以看到已创建的智能体，也可以单击页面右上方的按钮，新建智能体任务二熟悉智能体开发平台-低代码平台腾讯公司推出的零代码智能体创建与分发平台腾讯元器1腾讯元器特点2支持快速授权，能将微信公众号文章快速转为智能体的知识库支持将智能体发布至腾讯全域流量入口腾讯元器主页3左侧导航栏中有“我的智能体”“知识库”“新建智能体”“智能体广场”“插件广场”等功能入口任务二熟悉智能体开发平台-本地工具本地工具1CherryStudio2此处的“本地工具”特指在用户个人计算机上运行的智能体开发软件是一个集多模型对话、知识库管理、图片生成、翻译等功能于一体的AI平台PC端主界面3任务二熟悉智能体开发平台-本地工具CherryStudio的主要功能功能说明基础对话一问多答支持多模型同时生成回复，便于对比自动分组自动归类对话记录，方便查找对话导出支持多格式导出，便于存储分享自定义参数支持基础＋自定义参数，满足个性化需求助手市场内置千余行业助手，支持自定义多格式渲染支持Markdown渲染、公式渲染、HTML实时预览等功能，可提升内容展示效果任务二熟悉智能体开发平台-本地工具CherryStudio的主要功能功能说明图片生成提供专用绘画面板，用户可通过自然语言描述生成高质量图像AI小程序集成多种免费Web端AI工具，用户无须切换浏览器即可直接使用翻译支持专用翻译面板、对话翻译、提示词（Prompt）翻译等多种翻译场景文件管理对对话、绘画和知识库中的文件统一分类管理多服务商模型管理支持统一调用主流服务商的模型，一键获取完整模型列表，无须手动配置高度自定义界面和布局支持全局样式自定义，从而允许打造专属界面风格；支持自定义对话布局、头像、侧边栏菜单等任务二熟悉智能体开发平台-本地工具CherryStudio的主要功能功能说明本地知识库系统多格式支持支持导入PDF、DOCX、PPTX等多种格式的文件多数据源支持支持将本地文件、网址、站点地图、手动输入的内容作为知识库源知识库导出支持将处理好的知识库导出并分享给他人使用支持搜错检查知识库导入后，用户可实时检索测试，查看处理结果任务二熟悉智能体开发平台-本地工具其界面设计简洁、直观，具备强大的本地化处理能力，适用于学术研究、内容创作、开发编程、商业分析等场景ChatboxAI定义1Windows端主界面2阿里云百炼的主要功能2功能说明智能对话系统多模型对比支持同时连接多个先进模型，使用户可体验不同AI的风格上下文记忆自动保存完整对话历史，支持以多种格式导出个性化设置可自定义温度、最大Token等参数，以便精准控制AI输出风格与质量生产力增强套件文件理解支持直接解析文件和图片中的内容代码专家提供实时代码预览功能实时联网支持一键获取最新网络数据，使AI回复内容始终与时俱进创意可视化工具图片生成支持通过自然语言描述生成高质量图片图表生成支持将数据转换为可视化图表，并支持LaTeX公式渲染多格式渲染支持呈现Markdown、HTML、数学公式等专业内容任务二熟悉智能体开发平台-开源平台开源平台概念1将源代码向公众开放，允许用户在遵守特定许可协议的前提下，自由查看、修改、分发和部署的软件平台Dify概念2一个用于构建AI工作流的开源平台Dify3种方式3模型中立与接入管理①RAG流水线②可视化功能编排③Dify

平台支持接入全球主流的模型，用户可以在平台内统一配置，并且可以在不同的模型之间无缝切换Dify平台内置完整的知识库处理引擎，能够对用户上传的多种格式的文档进行自动化清洗。使得智能体能够基于私有数据进行回复，有效减少了大模型的“幻觉”问题Dify平台提供类似IDE的可视化提示词编辑界面，支持左栏编写、右栏实时预览多模型输出效果；可设置变量嵌入动态内容，大幅提升调试效率任务二熟悉智能体开发平台-开源平台n8n概念1是采用公平代码许可、源代码可用的节点式工作流自动化工具，尤其适配AI智能体融入复杂业务流程的全链路自动化场景N8n的特点2可定制①适合开发者使用②注重隐私③n8n支持用高度灵活的方式构建工作流，进而构建个性化应用n8n支持使用NPM（NodePackageManager）命令或Docker（一种用于构建、发布及运行应用程序的开源项目）命令进行调用与配置，适合开发者使用n8n支持自托管，可以最大限度地保护用户数据的安全任务二熟悉智能体开发平台-开源平台扣子开源版概念1扣子于2025年7月宣布开源，推出了CozeStudio（低代码开发平台）和CozeLoop（调试工具）两款产品CozeStudio概念2源自扣子开发平台的一站式AI智能体开发工具，提供最新大模型、工具与多元开发模式框架；官方开放其核心引擎，旨在降低AI智能体开发应用门槛，鼓励社区共建分享，助力用户在AI领域深度探索实践CozeStudio的主要功能3功能说明模型服务管理模型列表，可接入OpenAI、火山方舟等在线或离线模型服务搭建智能体编排、发布、管理智能体；支持配置工作流、知识库等资源搭建应用创建、发布扣子应用；通过工作流搭建业务逻辑搭建工作流创建、修改、发布、删除工作流开发资源支持创建并管理插件、知识库、数据库、提示词等资源API与SDK创建会话、发起对话等OpenAPI；通过ChatSDK将智能体或应用集成到自己的应用任务二熟悉智能体开发平台-开源平台CozeLoop概念1面向开发者、专注AI智能体开发与运维的平台级解决方案，提供开发、调试、评估、监控全生命周期管理功能，覆盖提示词工程、智能体评测、上线后监控调优等全场景CozeLoop的功能2提示词开发①评测②观测③提供提示词编写、调试、优化、版本管理支持，通过可视化实时交互测试，开发者可直观对比不同大语言模型的输出效果可对提示词与智能体的输出效果，开展多维度自动化检测提供执行过程可视化能力，完整记录从用户输入到AI输出的全处理环节，自动捕获中间结果与异常状态任务三了解智能体的前沿技术-工具调用工具调用的概念1赋予大模型行动能力的核心机制，大模型可通过调用外部工具实现能力增强工具调用的流程2计算机程序是确定性的而大模型是概率性的。工具调用则是连接这两者的“桥梁”。模型经过微调训练，学会了将模糊的自然语言映射为结构化对象任务三了解智能体的前沿技术-工具调用工具调用的流程定义工具提前明确工具的关键信息12识别意图分析用户需求，判断要不要用工具、用哪个工具3生成参数结合用户需求和工具定义，从请求里提取关键信息或结合上下文推理，生成符合要求的参数5处理结果接收工具返回的结果，经解释、总结或进一步推理后，整合到最终回复里4执行工具把生成的调用请求发给执行引擎，由它调用实际的工具API并获取结果任务三了解智能体的前沿技术-工具调用突破时空限制大模型的固有知识停留在训练截止日，有了工具调用，就能通过API，实时解答时效性问题12弥补逻辑短板大模型以文本生成为核心，处理数学计算、复杂逻辑时极易出现幻觉，工具调用可将这类任务交给外部工具，大幅提升结果准确率3实现外部交互原本大模型只能输出内容，有了工具调用，就能通过API完成操作，实现从“咨询顾问”到“执行助理”的转变4赋能传统行业转型工具调用为大模型对接各类外部系统提供了标准化接口，推动智能体生态成型与发展工具调用的作用任务三了解智能体的前沿技术GUI智能体3GUI智能体的概念GUI（GraphicalUserInterface，图形用户界面）智能体，是能像人类一样通过视觉感知计算机屏幕界面、借助虚拟鼠标和键盘操作电脑的AI系统。GUI智能体的作用（1）打破API孤岛GUI智能体可直接操作软件的图形界面，彻底突破API的限制，让智能体能够覆盖更广泛的应用场景。（2）端到端任务自动化GUI智能体可实现跨应用的复杂工作流自动化，全程端到端自动化。（3）人机协作新范式GUI智能体可作为用户的专属操作助手，用户只需下达自然语言指令，它就能接管屏幕完成具体操作。（4）应对非标准化场景针对软件使用中高频出现的弹窗、错误提示、验证码输入等非标准场景，GUI智能体能通过视觉感知和智能决策灵活应对。任务三了解智能体的前沿技术GUI智能体与计算机视觉技术的联系计算机视觉为智能体提供了“看”的能力，是GUI智能体与图形界面交互的基础，其主要帮助在以下几个方面。（1）屏幕解析（2）视觉定位（3）多模态融合（4）光学字符识别（1）打破API孤岛GUI智能体可直接操作软件的图形界面，彻底突破API的限制，让智能体能够覆盖更广泛的应用场景。（2）端到端任务自动化计算机视觉技术能帮助GUI智能体分析各类UI元素，识别出不同类型的元素及其状态。（3）人机协作新范式GUI智能体需要将自然语言指令中的操作描述，映射到屏幕的对应位置，计算机视觉技术为精准操作提供核心支撑。（4）应对非标准化场景GUI智能体需结合视觉信息和其他类型数据来提高操作的准确性，计算机视觉技术进一步提升其元素定位与操作的准确率。

计算机视觉技术能帮助GUI智能体分析各类UI元素，识别出不同类型的元素及其状态。GUI智能体需要将自然语言指令中的操作描述，映射到屏幕的对应位置，计算机视觉技术为精准操作提供核心支撑。GUI智能体需结合视觉信息和其他类型数据来提高操作的准确性，计算机视觉技术进一步提升其元素定位与操作的准确率。光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）技术能将屏幕上的文字转换为可编辑文本，是智能体理解界面内容、执行文本相关操作的关键。2项目二智能体的核心模块智能体的核心模块任务一认识智能体中的大模型大模型的概念1大模型（LargeModel）是人工智能技术突破与应用创新的核心驱动力，本质是经海量数据训练而成的深度神经网络模型。其核心特征为“大”：不仅体现在千亿乃至万亿级的参数规模，更涵盖了海量的训练数据与复杂的计算结构。任务一认识智能体中的大模型大模型的类型类型核心概念代表模型大语言模型处理、生成人类语言，是聊天、创作、问答、翻译等应用的核心底座DeepSeek系列（深度求索）视觉大模型处理、理解图像、视频等视觉信息豆包视觉理解模型（字节跳动）图像生成大模型视觉大模型分支，根据文本描述生成全新高清图像Seedream系列（字节跳动）音频大模型处理声音信号，覆盖语音识别、合成、音乐生成等SunoAI内置大模型视频生成大模型根据文本/图像生成连贯、逼真视频Seedance系列（字节跳动）、Sora（OpenAI）代码类大模型理解、生成编程语言代码，面向软件开发领域Qwen-coder系列（阿里）多模态大模型可同时理解、处理文本、图像、音频、视频等多类型数据Qwen-VL系列（阿里）任务一认识智能体中的大模型大模型与智能体的关系3理解与感知中心解析外部信息与指令，精准把握任务目标。12知识与记忆中枢自带海量世界知识，可联动外部记忆模块为决策提供事实支撑3规划与推理引擎拆解复杂任务，制定并动态调整执行计划4决策与生成单元：生成行动指令，驱动智能体完成具体动作。大模型在智能体中承担四大关键角色二者核心关系为：大模型是智能体的核心引擎与“大脑”，提供智能能力；智能体是大模型的承载者，除核心大脑外，还配套执行的“手脚”与协同规则，推动人工智能从被动的“问答机器”向主动的“问题解决者”前进。任务一认识智能体中的大模型大模型中的关键参数4Token一般被翻译为“令牌”或“词元”。AI领域中，Token是模型处理自然语言的最小单位，其数量直接决定模型的输入长度与计算成本。Token模型温度上下文长度流式输出深度思考模型温度（Temperature）作用是控制模型输出的随机性与创造性。Token一般被翻译为“令牌”或“词元”。AI领域中，Token是模型处理自然语言的最小单位，其数量直接决定模型的输入长度与计算成本。流式输出（StreamingOutput）是一种允许模型边生成边以数据流分段返回结果的输出模式，可大幅缩短用户等待时长。深度思考“深度思考”（DeepThinking）是大模型的进阶功能，启用后模型先完成分步推理、展示完整思考过程，再输出最终答案。任务二理解智能体的规划能力提示词工程1提示词工程的概念1提示词工程是设计、构建与优化输入提示词的系统性方法论，核心目标是引导大模型生成符合用户预期的高质量输出。大模型是基于什么进行思考和规划，从而引导智能体完成复杂任务的？想要知道这个答案，理解智能体的规划能力至关重要。提示词的核心要素2提示词的核心与规划起点，明确模型需执行的具体任务，界定“要做什么”。①指令提供任务所需的背景信息与约束条件，帮助模型适配任务场景，让规划更具针对性。②上下文需在多个领域（包括教育培训、客户服务、医疗健康、金融服务等）得到应用。③输入数据明确模型输出的格式、风格与结构，确保最终成果符合用户预期。④输出指示任务二理解智能体的规划能力以下是一些常用的提示词编写技巧，以供参考。常用的提示词编写技巧3①简单使用简洁直白的语言，规避复杂、模棱两可的词汇，确保模型直接捕捉指令的核心意图。②具体任务描述越具象，模型理解越精准。③准确提供无误的信息与背景，避免事实性错误导致智能体在规划初期就出现方向偏差。④给出示例在提示词中提供一个或多个输入输出示例，能够极大地帮助模型理解任务要求和输出格式。任务二理解智能体的规划能力概念：结构化提示词，就是按照预设的清晰模板组织内容，让和模型的每一次交互都遵循统一的逻辑框架。公式：“角色+任务+要求”提示词工程在智能体规划中起到的作用5结构化提示词4①角色（Role）给模型设定专属身份，引导它以对应领域的专业视角思考和表达。②任务（Task）清晰说明模型需要完成的具体工作。③要求（Requirements）明确任务的约束条件、输出格式、风格偏好等核心规则。提示词工程在智能体规划中起着基础性的指导作用，是其行动的依据。它为智能体设定目标，明确边界，水平高低影响智能体规划能力的上限。任务二理解智能体的规划能力上下文工程2上下文工程（ContextEngineering）是一门设计和构建动态系统的学问，其唯一目标是：在正确的时间以正确的格式，向大模型精准“投喂”完成任务所需的一切信息和工具。一个完整的上下文通常包括的要素如表2-2所示。名称说明系统指令定义模型对话初始规则，含角色设定、对话规范、任务示例等，划定响应框架用户查询用户的即时需求，是触发模型响应的直接信号与单次交互核心诉求短期记忆当前对话的完整记录，用于衔接逻辑、避免重复、保证回复连贯长期记忆多轮对话沉淀的知识库，存储用户偏好、项目总结、关键留存信息检索信息解答问题所需外部资源，含实时知识、文档、数据库/API返回数据等可用工具模型具备调用权限的各类功能与内置工具结构化输出要求规范模型回复格式，如JSON、表格、指定模板等，保证输出规范表2-2上下文工程的概念1任务二理解智能体的规划能力区别点上下文工程提示词工程组成方式将上下文视为多个片段动态组装的结果，更像是搭建一个信息“场景”将模型上下文视为静态字符串，重点在于编写巧妙的提示词优化目标追求系统性优化，通过设计检索、过滤、格式化等函数来整体提升模型在某一方面的性能靠手工调试提示词来最大化某次输出的效果，追求单次交互的最佳表现信息含量强调在模型上下文长度限制内最大化与任务相关的信息量，可以动态引入实时数据、知识库内容等内容固定且往往简短，无法增添额外知识状态和记忆有状态交互，引入短期对话历史记录和长期记忆、环境状态等，使模型具有记忆和场景感知能力通常假定模型无状态，每次交互独立扩展性通过模块化组合和分层组织来管理复杂性，具有更好的可扩展性当任务变复杂或提示词变长时，纯粹靠手工调试的提示词会变得脆弱且难以维护开发与调试提供了细粒度的评估与调优手段，可以分别分析和改进检索、过滤、摘要等各个环节更多靠反复试错来打磨提示词，缺乏系统性的评估方法表2-3上下文工程与提示词工程的区别上下文工程与提示词工程的区别2任务二理解智能体的规划能力上下文工程在智能体规划中的作用3①为智能体的规划提供记忆功能②使智能体能够主动获取和处理信息③提高了智能体规划的效率和准确性④为智能体的规划提供持续优化和学习的机制处理复杂任务时，上下文工程能搭建起稳定的记忆体系，让智能体全程留存任务状态信息，不会出现走一步忘一步的流程断层。上下文工程会引导智能体调用工具补全信息，再对拿到的原始数据做过滤、提炼和结构化整合，形成模型能用的有效上下文，让智能体足以应对信息不全、环境动态变化的复杂任务。GUI智能体需结合视觉信息和其他类型数据来提高操作的准确性，计算机视觉技术进一步提升其元素定位与操作的准确率。上下文工程通过建立评估指标、收集使用反馈、持续优化，能让智能体的规划能力跟着经验积累不断提升，足以应对不同的任务类型与场景，持续优化规划的质量与效率。任务二理解智能体的规划能力思维链3思维链（ChainofThought，CoT）也是一种提示词技术，它通过引导大模型在给出最终答案之前，输出一系列连贯的推理步骤，显著提升其在复杂问题上的逻辑推理能力。思维链的主要优势1（1）提升大模型处理复杂任务的准确性（2）增强大模型的可解释性（3）激发大模型的潜力通过将一个大问题分解为多个小步骤，大模型可以更专注于每一步的计算和推理，从而有效降低错误率。思维链将大模型的内部推理过程以明确的步骤形式展示出来，使得用户可以清晰地看到大模型是如何一步步得出结论的。对足够强大的大模型而言，思维链能够解锁其深层次的推理能力，使其能够解决那些仅凭直觉式回答无法应对的复杂问题。任务二理解智能体的规划能力思维链的深度思考2思维链深度思考一种提示词技术，是用户用来引导大模型的方法。大模型本身具备的一种高级能力。对于简单任务，思维链作为一种显式提示词技巧的必要性确实在降低。对于更加复杂的任务，思维链则从一个可选的提示技巧，演变成了复杂问题求解范式的基石。任务二理解智能体的规划能力使用思维链的提示词示例3下面是一组简单的对比示例未使用思维链的提示词示例如下：小华有10个苹果，吃了1个，分给朋友3个，又有一个朋友给他1个，小华现在有几个苹果？使用思维链的提示词示例如下===提示===让我们一步步来思考。首先，我们知道小华原来有10个苹果，然后，他吃了1个。所以我们需要用原来的数量减去吃掉的数量，也就是10-1，计算结果是9⋯⋯任务二理解智能体的规划能力思维链在智能体规划中起到的作用4思维链在智能体规划中起到了将复杂任务分解为有序步骤的作用。面对一个需要依赖逻辑推理才能完成的复杂任务时，智能体可以通过思维链技术，将整个任务拆解成一个有序的行动计划。例如，要规划“三天两夜的北京家庭游”，智能体不会直接输出行程单，而是会先进行如下规划思考。第一步，确认出行人数和预算。第二步，根据预算和偏好选择交通方式和住宿标准。第三步，规划每日的景点路线，考虑老人和孩子的体力。第四步，汇总信息，生成详细的行程单。这种基于思维链的规划能力，使得智能体能够独立分析问题、制订并执行复杂的行动计划。任务三理解智能体的记忆能力记忆能力是智能体实现智能化交互的基础，它使智能体能够记住用户信息、学习用户偏好、保持对话连贯性，并提供个性化服务。变量1变量的概念1概念：变量用来存储动态变化的信息，使智能体能够根据不同情况灵活调整，满足用户的特定需求。核心要点：一是变量可以手动设置；二是变量会被长期记忆；三是变量可以更新。变量的作用2①存储与管理②个性化服务支持③流程控制与逻辑判断④状态维护与上下文管理可快速记录、调取用户基础信息、偏好设置、历史选择等关键数据。通过留存的用户信息与使用偏好，提供适配的个性化服务。变量作为条件判断的核心依据，管控智能体的执行流程。多轮对话中，通过记录交互关键信息，帮助智能体维持对话状态，保障上下文连贯。⑤数据传递与共享能在不同组件间传递数据、共享信息，支撑多模块协同完成复杂任务。任务三理解智能体的记忆能力数据库2数据库为智能体提供了存储和管理结构化数据的能力，能够存储更加复杂的结构化信息，支持高效的数据查询和管理操作。数据库的概念1数据库类型适配数据典型适用场景与示例关系数据库结构化数据存储用户信息、订单数据等规整的结构化信息非关系数据库海量非结构化数据存储文本内容、系统日志等非结构化数据向量数据库语义化向量信息专门用于语义信息的存储与检索，适配知识问答、语义搜索等场景任务三理解智能体的记忆能力数据库的作用2①结构化数据存储②数据持久化③复杂查询支持④多用户数据隔离数据库可承载用户信息、产品数据、订单记录等规整的结构化信息，支撑智能体对数据的高效管理与调取。数据库可长期留存数据，不受会话结束影响，帮智能体稳定记住用户偏好与历史信息。数据库兼容条件筛选、排序、分组等各类复杂查询操作，让智能体快速定位所需信息。数据库支持多用户模式，能够为不同用户存储和管理数据，确保数据的安全性和隐私性。⑤数据分析能力通过数据库，智能体能够对大量数据进行统计分析，生成报表和图表，为用户提供数据洞察和决策支持。⑥业务逻辑实现数据库是实现复杂业务逻辑的基础，支撑智能体处理更加复杂的业务场景。任务三理解智能体的记忆能力长期记忆的作用2（1）个性化服务（2）对话连贯性（3）智能学习能力（4）情感联结使智能体能够记住用户的个人偏好、习惯等信息，提供真正个性化的服务。通过记住历史对话内容和用户信息，长期记忆确保了多轮对话的连贯性和一致性。使智能体能够从与用户的交互中学习，从而不断完善对用户的理解。智能体可以记住用户的重要信息和偏好，从而能够与用户建立更深层次的情感联结。（5）跨会话记忆长期记忆能够跨会话保存用户信息，即使用户关闭会话，智能体仍然能够记住之前的交互内容。（6）智能决策支持基于长期记忆中的用户信息，智能体能够做出更加智能的决策。长期记忆的概念1长期记忆不是简单存储原始对话内容，而是通过智能分析，提取用户偏好、使用习惯等关键信息，以结构化方式留存。任务四熟悉智能体的技能技能是智能体实现与外部世界的交互、扩展能力边界的核心组件，常用的智能体技能有插件、工作流和知识库等。插件1插件的概念1插件是一种预先封装好的功能模块，它允许智能体调用外部API以执行特定任务，每一个插件都对应着一项具体的功能。插件以“工具”的形式实现功能；智能体调用插件时，实际上是调用插件中的某个工具，也就是调用某个API。例如，DocMaker插件（文档生成插件）可能包含多个具体工具，如图2-1所示。图2-1任务四熟悉智能体的技能插件的核心作用2插件的核心作用在于扩展智能体的能力边界，具体如下。插件可以让智能体通过调用API，获取最新的信息，从而保证回答的时效性。①获取实时信息智能体可以通过插件与第三方服务进行交互，完成具体的任务。②执行外部操作通过调用专业的计算工具、数据可视化工具和代码执行环境等插件，智能体可以利用这些外部“专家”的能力来解决特定领域的问题。③利用专业能力任务四熟悉智能体的技能工作流2工作流的概念1工作流是一种通过可视化界面设计的、用于定义和执行一系列自动化任务的流程图，由多个功能不同的“节点”连接而成，每个节点代表一个操作步骤。工作流是一种通过可视化界面设计的、用于定义和执行一系列自动化任务的流程图，由多个功能不同的“节点”连接而成，每个节点代表一个操作步骤。（1）提升任务处理的稳定性（2）实现复杂的业务逻辑（3）整合多种能力针对有固定流程的任务，工作流能确保每一步都按既定规则执行，规避纯靠大模型自由发挥带来的结果不确定性。工作流通过条件分支、循环等结构实现精细化的业务逻辑判断。工作流是一个强大的“调度中心”，它能整合大模型的理解能力、插件的外部交互能力、代码的计算能力与数据库的读写能力，协同完成单一工具无法实现的综合性任务。工作流的主要作用2任务四熟悉智能体的技能知识库3知识库的概念1知识库是用户为智能体提供的专属的文档集合。当用户向智能体提问时，它会优先在这个知识库中检索相关信息，并结合检索到的内容来生成回复。这项技术背后的原理是名为RAG的技术。RAG技术的工作原理大致为：首先，在知识库中进行语义检索，找到与用户的提问最相关的信息片段；然后，将这些检索到的信息片段作为上下文，与用户的原始提问一起“喂给”大模型；最后，大模型基于这些精准的上下文信息，生成最终的回复。任务四熟悉智能体的技能知识库3知识库的概念1知识库是用户为智能体提供的专属的文档集合。当用户向智能体提问时，它会优先在这个知识库中检索相关信息，并结合检索到的内容来生成回复。这项技术背后的原理是名为RAG的技术。RAG技术的工作原理大致为：首先，在知识库中进行语义检索，找到与用户的提问最相关的信息片段；然后，将这些检索到的信息片段作为上下文，与用户的原始提问一起“喂给”大模型；最后，大模型基于这些精准的上下文信息，生成最终的回复。任务四熟悉智能体的技能知识库3知识库的核心作用2（1）减少“幻觉”现象（2）实现知识的实时更新（3）打造领域专家通过RAG技术，智能体的回复被“锚定”在知识库提供的真实语料上，从而极大地减少了“幻觉”现象。用户只需更新知识库中的文档，智能体便能立刻掌握最新的知识。为知识库配置特定领域的文档，用户可以轻松地将一个通用智能体转变为能够精准回答专业问题的特型智能体。（4）实现知识的积累和传承知识库可以积累和传承各种专业知识与经验，以避免知识的流失。3项目三智能体搭建全流程智能体搭建全流程任务一确认搭建需求确认搭建需求是智能体搭建的起点，需理清四大问题，即输入需求、功能需求、交互需求、输出需求，以此形成清晰的搭建目标框架。输入需求1输入需求分类1用户需提供规范格式的数据，要求数据可无缝对接后台流程。（1）结构化数据输入半结构化数据是指结构化字段与自然语言相结合的数据，需平衡格式约束与表达灵活性。（2）半结构化数据输入输入需求量化标准2仅保留实现功能所必需的数据，剔除冗余信息以减轻用户操作负担。（1）拆解流程评估用户获取信息的难度，优化输入方式。（2）访谈用户任务一确认搭建需求输入需求技术规范3智能体应支持文本、语音、文件等多种输入形式，适配网页、App、微信等多终端传输；明确传输限制；多模态输入需分通道处理。任务一确认搭建需求功能需求2功能需求分类1不可替代的核心功能是用户选择的关键。（1）核心功能辅助功能是指提升体验的补充模块，需贴合潜在需求，避免冗余。（2）辅助功能功能需求量化标准2按“必需、建议、可选”三级划分。（1）分层功能级别制定可量化标准，如关键词识别正确率≥95%、消息响应时长≤2s。（2）明确衡量指标采用插件化设计，以便后期适配新业务，降低重构成本。（3）预留扩展性任务一确认搭建需求功能需求价值作用3依据核心功能选插件、按辅助功能配提示词模板，以减少搭建成本。（1）明确搭建方向量化标准有助于快速定位优化点，降低返工成本。（2）提供测试依据任务一确认搭建需求交互需求3交互需求分类1交互动作一般包含打字、语音、音视频通话及勾选、滑动等用户界面（UserInterface，UI）操作，遵循简洁、直观的原则。（1）交互操作单轮响应适配简单查询，多轮对话适配复杂需求，通知推送适配周期性需求。（2）交互模式交互需求量化标准2普通交互≤3s，复杂操作≤5s，并显示进度提示。（1）控制响应延迟商业场景用正式书面语，儿童教育场景用活泼、充满童趣的语言。（2）适配语气风格交互时应支持上下文记忆，意图模糊时主动澄清需求；优化UI布局，核心按钮需可（3）明确记忆能力任务一确认搭建需求交互需求异常处理3提示用户检查网络连接，恢复后自动续办未完成任务。（1）网络中断用通俗语言说明原因并给出建议，避免使用专业术语。（2）输入无效告知用户故障情况与预计恢复时间，提供用于刷新的便捷按钮。（3）系统错误任务一确认搭建需求输出需求3输出需求分类1基本信息输出适配查询类智能体。（1）基本信息输出数据与文件输出适配分析/生成类智能体。（2）数据与文件输出输出需求量化标准2如语法纠错智能体准确率≥90%，外部信息需标注来源以保证可追溯。（1）结果准确商业场景用正式书面语，儿童教育场景用活泼、充满童趣的语言。（2）结果完整统一排版样式，核心结论加粗，表格明确表头与单位，按要求更新信息以保证时效性。（3）结果标准任务一确认搭建需求输出需求结果约束3依据需求选择实时/非实时交付、文本/文件形式、文本/图片模态及是否开启流式输出。（1）输出方式适配设置字数限制、敏感信息过滤及内容审查等边界约束，以确保输出合规。（2）边界约束任务二搭建智能体进入扣子开发平台1扣子开发平台是一个高效、智能的工具构建平台，用户可以通过它创建和管理各种智能体。认识界面1下面从进入平台开始逐步介绍其页面和操作流程。

在浏览器中搜索“扣子”，进入其主页并进行注册登录。单击左上角的“开发平台”按钮即可进入扣子智能体的开发平台，如图3-1至图3-2所示。图3-1扣子主页图3-2扣子开发平台左侧导航区任务二搭建智能体进入智能体编排页面2单击扣子开发平台左侧的“创建”按钮，在弹出的对话框中单击“创建”按钮。输入智能体名称与功能介绍，单击“确认”按钮，进入智能体编排页面，如图3-3至图3-4所示。图3-3选择创建智能体图3-4输入智能体名称与功能介绍任务二搭建智能体智能体编排页面介绍3进入智能体编排页面后，可看到以下3个面板，如图3-5所示。左侧为“人设与回复逻辑”面板，用户可以在这里输入提示词。中间为“编排”面板，用户可通过拖曳组件、配置流程搭建智能体的功能模块。右侧为“预览与调试”面板，能实时模拟用户使用场景。图3-5智能体编排页面任务二搭建智能体设计提示词2它们构成了系统提示词——即为智能体明确人设定位、划定回复规则、引导交互行为的基础指令。与之对应的是用户提示词，指用户在对话过程中输入的具体问题、指令或诉求。二者区别如下：两大核心要素①人设即智能体的虚拟身份，需明确它的身定位与沟通风格。②回复逻辑约束智能体回复的规则，确保它的发言始终贴合人设、适配交互场景，同时满足用户的核心需求。对比维度系统提示词用户提示词定位智能体的“指令手册”，由开发者预设用户的“问题或请求”，由用户在交互中输入作用定义智能体的身份、能力边界、回复规则与格式要求，指导智能体的整体行为逻辑传递用户的具体诉求，触发智能体的响应动作可见性仅开发者可见，用户无法查看用户可自主输入，开发者可在后台查看历史记录

示例“你是家庭日常食谱助手，仅解答与家常菜做法、食材替代有关的问题，回复要口语化、步骤清晰，加一句安全提示”“鸡蛋和番茄不够了，能用什么食材替代做家常菜？”“教我做最简单的蛋炒饭，步骤别超过5步”

表3-1系统提示词和用户提示词的区别任务二搭建智能体

将提示词输入“人设与回复逻辑”面板中，即完成了系统提示词的设置。单击此面板右上角的

按钮，还可利用AI自动优化提示词，优化前后效果对比如图3-6至图3-7所示。图3-6优化前的人设与回复逻辑提示词图3-7

AI优化后的人设与回复逻辑提示词任务二搭建智能体设置模型1配置能力3此处设置的模型是驱动智能体运行的系统模型。设置模型的具体操作步骤如下。（1）模型选择进入智能体编排页面后，在“编排”面板中找到“模型”，单击展开其右侧的列表，进行模型选择，如图3-8所示。图3-8模型选择任务二搭建智能体选定需要的模型后，需要对模型参数进行个性化设置，定制模型的实际能力。其中“生成随机性”用于控制输出内容的多样性；“输入及输出设置”则包括以下两个参数。“生成多样性”下的预设模式就可满足日常智能体搭建的需求，如图3-9所示。①“携带上下文轮数”用于设置模型带入上下文的对话历史轮数。②“最大回复长度”用于控制模型输出内容的长度上限。可根据智能体需要自行进行设置，如图3-10所示。图3-9模型模式设置图3-10模型的其他设置（1）模型力设置任务二搭建智能体添加技能2在扣子中，技能主要包括插件、工作流等。（1）插件插件在扣子平台中是包含一个或多个工具的工具集。能扩展智能体的基本能力范围。①打开“添加插件”对话框。在“编排”面板的“技能”栏中单击“插件”右侧的“添加插件”按钮，打开“添加插件”对话框，如图3-11和图3-12所示。图3-11单击“添加插件”按钮图3-12“添加插件”对话框任务二搭建智能体②选择合适的插件。在“添加插件”对话框中，搜索关键词查找所需的插件。还可以在工具的右下角查看工具的调用量、智能体引用量、平均耗时、成功率等信息，如图3-13所示。图3-13插件的数据信息③查看插件信息并添加插件。选择合适的插件后，单击插件右侧的 按钮（单击后变为 样式），查看插件的信息。以“头条新闻”插件为例，该插件只包含“getToutiaoNews”这一个工具，如图3-14所示。图3-14“头条新闻”插件的信息任务二搭建智能体单击工具右侧的“添加”按钮添加到智能体中。例如，此处选择“getToutiaoNews”工具，单击其右侧的“添加”按钮后，在智能体编排页面的“技能”栏中可看到添加的插件，如图3-15所示。图3-15插件添加成功示例图3-16根据你的提示词自动添加工具按钮还可单击“根据你的提示词自动添加工具”按钮

，让系统自动选择合适的插件，如图3-16所示。任务二搭建智能体（2）工作流扣子平台核心技能分为两类，配套可视化画布降低搭建门槛：工作流：平台高级技能，本质为可执行指令集，支持可视化搭建复杂任务框架，固定节点顺序执行，强任务导向，适配有明确输入输出的自动化场景。对话流：对话场景专用，可随用户回复动态调整执行路径，擅长多轮交互。任务二搭建智能体①创建工作流在智能体编排页面“技能”栏中单击“工作流”右侧按钮，打开“添加工作流”对话框，单击“创建工作流”按钮，打开“创建工作流”对话框，填写工作流名称和工作流描述。填写完成后单击“确认”按钮，进入工作流编排页面，如图3-17至图3-19所示。图3-17

单击“创建工作流”按钮图3-18输入工作流名称及描述图3-19工作流编排页面任务二搭建智能体下面将重点介绍工作流中使用最多的开始节点、结束节点和大模型节点。图3-20-所示为开始节点及其配置面板、图3-21-3-22为结束节点及其配置面板。图3-20开始节点及其配置面板图3-22结束节点及其配置面板（返回文本）图3-21结束节点及其配置面板(返回变量)任务二搭建智能体在结束节点中，需要关注两种信息输出模式，分别是返回变量与返回文本。返回变量：工作流运行结束后，会以特定的格式（一般是JSON格式）输出运行结果。返回文本：工作流运行结束后，嵌入相关工作流的智能体将使用系统大模型将指定的内容作为结果输出，指定内容的形式为“{{变量名}}”。任务二搭建智能体①大模型节点是最常用的节点类型之一，它可以利用AI能力来处理文本相关的任务。单击工作流编排页面下方的“添加节点”按钮，在弹出的列表中可选择要添加的节点，如图3-23所示，图3-24和图3-25所示为大模型节点及其配置面板。图3-23添加节点图3-21大模型节点及其配置面板图3-25大模型节点的配置面板任务二搭建智能体②添加节点。这里以作用为“给出英文单词的释义”的工作流为例进行介绍。其包含开始节点、翻译节点、结束节点，如图3-26所示。图3-26工作流的节点③连接节点。节点添加完成后，连接各个节点，如图3-27所示。图3-27连接节点任务二搭建智能体④设置工作流节点的参数。开始节点只有一个输入参数，其设置如图3-28所示。图3-28开始节点的参数配置翻译节点的参数设置如表3-2所示。设置项具体设置说明模型选用“豆包・1.6・深度思考・250715”模型，开启“精准模式”输入变量引用开始节点中的“input”变量系统提示词输入“一个英文单词翻译工具，可根据用户输入的英文单词，给出相应的释义”，并启用自动优化功能优化提示词用户提示词引用输入变量，格式为“{{input}}”输出变量仅配置一个输出变量，用于承接大模型生成的英文单词释义任务二搭建智能体结束节点采用返回变量模式，如图3-29所示。图3-29结束节点采用返回变量模式对结束节点的输出变量进行设置，将大模型输出与生成结果、插件生成结果的变量添加到输出变量中，如图3-30所示。图3-28输出变量设置任务二搭建智能体⑤验证工作流效果。单击工作流编排页面下方的“试运行”按钮，如图3-31所示，打开“试运行”面板。图3-31单击“试运行”按钮在“试运行”面板中输入必填的变量“input”，单击下方的“试运行”按钮，开始试运行,等待片刻，即可看到试运行结果，如图3-32和图3-33所示。图3-32输入需求图3-33试运行结果任务二搭建智能体试运行验证通过后，进入工作流编辑界面右上角的发布设置页面，在其中输入版本描述后单击“发布”按钮，完成发布，如图3-34所示。图3-34发布工作流任务二搭建智能体③添加知识扣子开发平台中的知识库类型有文本类、表格类、照片类。此处演示在扣子开发平台中创建与添加文本类知识库。（1）打开“选择知识库”对话框单击“编排”面板“知识”栏中“文本”右侧的“添加知识库”按钮，打开“选择知识库”对话框，如图3-35和图3-36所示。图3-35单击“添加知识库”图3-36“选择知识库”对话任务二搭建智能体（2）创建与添加知识库单击对话框中的“创建知识库”按钮，打开“创建知识库”对话框，创建知识库，如图3-37所示。①创建知识库。选择创建文本格式的知识库，输入知识库的名称与描述，选择一种导入类型。以导入本地文档为例，设置好知识库名称与描述后，单击“本地文档”按钮，再单击“创建并导入”按钮，进入本地文档上传页面，如图3-38和图3-39所示。“图3-37创建知识库”对话框图3-38知识库名称与描述设置图3-35单击“添加知识库”任务二搭建智能体②进入创建设置页面。单击页面右下角的“下一步”按钮，如图3-40所示，进入创建设置页面，如图3-41所示。图3-40单击“下一步”按钮图3-41创建设置页面任务二搭建智能体③进行创建设置。创建设置如图3-42所示。图3-42创建设置④进入分段预览页面。单击页面右下角的“下一步”按钮，进入分段预览页面，如图3-43所示。图3-43分段预览页面任务二搭建智能体⑤进入数据处理页面。单击右下角的“下一步”按钮，进入数据处理页面，如图3-44所示。图3-44数据处理液⑥添加知识库。单击数据处理页面右下角的“确认”按钮，完成知识库的创建，进入知识库详情页面，如图3-45所示。图3-45知识库详情页面任务二搭建智能体单击右上角的“添加到智能体”按钮，将新创建的知识库添加到智能体，效果如图3-46所示。图3-44数据处理液任务二搭建智能体④添加记忆（1）变量变量核心功能是存储和管理智能体运行过程中动态变化的信息。扣子平台的变量分为系统变量与用户变量两类。系统变量由平台预设，涵盖多个类别。用户无法修改，可在工作流、插件中直接引用。用户变量是个性化设置的核心，个性化信息均可设置为用户变量，用于保存用户专属信息,是变量设置的主要操作项。记忆功能主要通过变量、数据库、长期记忆等核心模块实现。任务二搭建智能体①打开“编辑变量”对话框。在扣子智能体“编排”面板的“记忆”栏中单击“变量”右侧的“添加变量”按钮，打开“编辑变量”对话框，如图3-47和图3-48所示。图3-47单击“添加变量”按钮图3-48知识库详情页面任务二搭建智能体②设置并验证用户变量。设置变量名称、描述、默认值，勾选“操作”列中的复选框，并启用变量，如图3-49所示。图3-49设置用户变量图3-50验证用户变量单击“编辑变量”对话框右下角的“保存”按钮，完成变量编辑。对变量进行验证。直接在智能体中输入问题，智能体将会根据变量输出结果，如图3-50所示。任务二搭建智能体（2）数据库数据库以表格形式组织、维护数据，可满足各种信息的存储需求。①打开“选择数据库”对话框。在扣子智能体“编排”面板的“记忆”栏中单击“数据库”右侧的“添加表”按钮，打开“选择数据库”对话框，如图3-51和图3-52所示。图3-51单击“添加表”按钮图3-52“选择数据库”对话框任务二搭建智能体②创建数据库。单击“新建数据表”按钮，在弹出的列表中选择“自定义数据表”选项，打开“创建数据库”对话框，选择“创建扣子数据库”选项。图3-63创建数据库输入数据表名称与描述，完成基本设置，如图3-53所示。③新建数据表。单击“创建数据库”对话框右下角的“确认”按钮，打开“新建数据表”对话框，如图3-54所示图3-54新建数据表对话框任务二搭建智能体单击“新建数据表”对话框中的“新增”按钮，添加一个字段。设置存储字段名称、描述、数据类型，开启“是否必要”选项。用相似的方法再添加一个字段，如图3-55所示。图3-55新增存储字段任务二搭建智能体④添加数据库。完成存储字段的设置后，单击“保存”按钮，完成数据表创建，返回“选择数据库”对话框。在该对话框中单击数据库右侧的“添加”按钮，将刚创建的数据库添加到智能体中，如图3-56所示。图3-56任务二搭建智能体⑤修改数据库。数据库添加完成后，可在“预览与调试”面板中，用自然语言修改数据库中的数据，如图3-57所示。用户也能进行增添数据、删减数据、列出当前数据等操作，操作方法类似。图3-57使用自然语言修改数据库内容⑥查看当前数据库数据信息。单击“编辑表”按钮，进入数据库详情页，查看当前数据库数据信息，如图3-58和图3-59所示。图3-58单击“编辑表”按钮图3-59查看当前数据库数据信息任务二搭建智能体（3）长期记忆长期记忆功能可以让智能体“记住”用户个人信息，设置方法如下。将长期记忆状态设置为“开启”，将记忆有效期设置为“永久有效”，再打开“支持在Prompt中调用”功能，如图3-60所示。图3-60设置长期记忆任务二搭建智能体⑤配置对话体验配置选项配置方法功能配置注意事项

开场白在智能体编排页面的“对话体验”栏中展开“开场白”，然后在文本框中输入开场白文案；此外也可单击按钮，使用AI生成开场白文案作为智能体与用户的首次互动内容，开场白可以传递智能体核心功能与服务范围等信息文本需简洁明了，避免过长；语气需与智能体定位匹配用户问题建议在“对话体验”栏中将“用户问题建议”的状态设置为“开启”开启功能，智能体回复后，将自动根据对话内容提供3条针对用户提问的建议如果智能体的功能比较垂直，开启该功能后，智能体可能无法回复建议中的问题，易给用户造成困扰

快捷指令在智能体编排页面的“对话体验”栏中单击“快捷指令”右侧“添加指令”按钮打开“创建快捷指令”对话框；依次配置按钮名称、指令名称、指令描述等基本参数，完成后单击“确认”按钮即可预设快捷指令可方便用户快速触发智能体特定功能，无须输入复杂提示词描述

需保证指令实用性，每个指令对应明确需求；操作需简便，以降低用户学习成本背景图片在“背景图片”处插入图片为用户带来沉浸式对话体验图片主题要与智能体相符且不影响用户与智能体的交互音视频在“音视频”右侧单击“添加语音”按钮，选择语言与音色智能体可以通过语音回复用户，用户还可与智能体进行音视频通话语言与音色应与智能体人设一致用户输入方式在“用户输入方式”处进行选择满足不同用户的输入需求（包括打字输入和语音输入）应考虑智能体与输入方式之间的适配性，以及分析智能体受众的输入方式任务二搭建智能体预览与调试4（1）预览预览能让用户直观查看智能体的响应效果、功能完整性与整体交互表现，从而及时发现问题并调整。（2）调试（1）发起测试对话发起测试对话，以仅添加了“小学5年级数学知识大全”知识库的智能体为例。若向其发送“调用知识库，输出初中函数的知识点总结”的指令，因知识库中无初中数学相关内容，智能体将无法给出对应回答，如图3-61所示。图3-61发起测试对话任务二搭建智能体（2）打开“调试详情”面板图3-63“调试详情”面板（2）图3-62“调试详情”面板（1）单击测试对话右下角的

按钮，打开“调试详情”面板，如图3-62和图3-63所示。任务二搭建智能体“调试详情”面板中的调用树是排查问题的核心工具，可展示智能体的完整调用路径。（3）通过调用树排查问题可见，由于知识库中没有初中函数相关内容，智能体无法搜索到结果，因此无法输出结果。图3-64单击“知识库Knowledge”图3-65“调试详情”面板中的智能体输出参数（4）借助火焰图优化性能“调试详情”面板中的火焰图能查看智能体运行过程中各环节的实际耗时，如图3-66所示。图3-66火焰图任务二搭建智能体发布智能体5单击智能体编排页面右上角的“发布”按钮，进入智能体发布页面，如图3-67所示。以将智能体发布至扣子商店为例。输入版本记录，说明本次修改内容，勾选“扣子商店”复选框，单击智能体发布页面右上角的“发布”按钮；等待官方审核通过后即可完成发布，如图3-68所示。图3-67智能体发布页面图3-68成功发布智能体任务三搭建智能应用创建应用项目。登录扣子开发平台，单击“创建”按钮，然后单击“低代码搭建”按钮；选择“创建空白应用”，输入应用名称及应用介绍；单击“确认”按钮，进入应用集成开发环境（IntegratedDevelopmentEnvironment，IDE）的业务逻辑页面，如图3-69所示。图3-69业务逻辑页面业务逻辑页面左侧为资源列表，右侧为配置区域。图3-70所示为用户界面，在其中可以选择UI搭建类型，包括小程序和H5、桌面网页。图3-70用户界面任务三搭建智能应用创建业务逻辑1创建业务逻辑本质上就是编排工作流。此处只介绍创建业务逻辑最核心的内容——工作流的设置。在智能应用业务逻辑页面可通过“工作流”模块的对应按钮导入资源库中的工作流，效果如图3-71所示。图3-71任务三搭建智能应用搭建用户界面2单击业务逻辑页面上方的“用户界面”按钮，切换到用户界面。初次进入时需选择UI搭建类型，此处选择“桌面网页”，单击“开始搭建”按钮，如图3-72所示。图3-72选择UI搭建类型进入用户界面搭建页面，如图3-73所示。图3-73①选择UI搭建类型任务三搭建智能应用用户界面搭建页面各组成部分的功能如表3-4所示。组成部分功能“组件”面板提供丰富的组件，支持通过拖曳操作将组件添加到画布，以实现用户界面的快速搭建“模板”面板提供一系列预设模板，用户可在选择模板后，根据需求对模板进行个性化修改“结构”面板用于浏览和管理用户界面编辑器中的不同界面和图层“数据”面板用于设置当前应用专属的界面变量，界面变量可存储界面临时数据，实现组件与界面间的信息传递和交互联动画布支持拖曳组件，同时支持通过拉伸方式快速调整组件的大小配置面板可通过属性配置调整组件样式；通过事件绑定实现业务逻辑与界面组件的联动（如为按钮绑定工作流单击事件、用户单击时触发工作流调用）表3-4用户界面搭建页面各组成部分的功能任务三搭建智能应用（1）搭建页面整体结构图3-74容器组件Div1

①拖入并配置容器组件Div1。找到容器组件拖入画布中，在画布中选中拖入的容器组件，组件名称为Div1，如图3-74所示。进行Div1的尺寸和布局配置，如图3-75所示。图3-75尺寸和布局配置②用户界面搭建进行Div1的样式设计，如图3-76所示。图3-76Div1的样式设计任务三搭建智能应用②拖入并配置容器组件Div2、Div3、Div4。再拖入3个容器组件，用相似的方法进行配置。应用的页面整体结构搭建完成，如图3-77所示。图3-77任务三搭建智能应用图3-78文本组件配置（2）搭建页面标题区①拖入文本组件。找到文本组件，将其拖入顶部的容器组件Div1上。②配置文本组件。选中拖入的文本组件，在右侧的配置面板中输入文本内容，将预设样式设置为“标题四”，如图3-78所示。任务三搭建智能应用（3）搭建翻译内容区①拖入表单组件并删除多余组件。找到表单组件并将其拖入画布的容器组件Div3中；然后选中不需要的组件进行删除，如图3-79所示。图3-79拖入表单组件并删除多余组件任务三搭建智能应用②配置表单组件。选中表单组件，按以下步骤配置。图3-80搭建完成的翻译内容区a.设置宽度和高度，并删除边框。b.选中表单内的文本框，然后将其拉伸到合适的大小；再修改属性和宽度。c.选中表单组件中的选择组件，然后修改标签内容。d.选中表单组件中的按钮组件，修改内容。任务三搭建智能应用（4）搭建结果展示区①将Markdown组件拖入画布的容器组件Div4中。②选中新拖入的组件，进行属性配置。③找到图片组件并将其拖入Div4中，选中新拖入的图片组件，调整其大小和位置。用户可单击配置面板上方的“预览”按钮进行预览，预览效果如图3-81所示。图3-81预览效果任务三搭建智能应用绑定业务逻辑与用户界面3完成用户界面搭建后，需要将业务逻辑与用户界面绑定，以实现智能应用的交互功能。图3-821.“开始翻译”按钮组件的事件配置单击“开始翻译”按钮组件，在配置面板中选择“事件”，单击“新建”按钮，如图3-82所示。任务三搭建智能应用设置事件类型为“点击时”，执行动作为“调用工作流”，然后选择之前创建的翻译工作流，其会自动展示所选工作流配置的输入参数。单击“Workflow入参配置”下方的

按钮，打开配置面板，如图3-83所示。图3-83“开始翻译”按钮组件的事件配置（1）任务三搭建智能应用展开用户输入翻译内容的组件“Textarea①”，选择“value（表单项值）”作为工作流中“input”参数的值。配置完成后单击“确定”按钮，如图3-84所示。图3-84任务三搭建智能应用图3-85“目标语言”选择组件的事件配置2.“目标语言”选择组件的事件配置用相似的方法对“目标语言”选择组件进行配置，配置完成后单击“确定”按钮，如图3-85所示。任务三搭建智能应用3.Markdown组件的事件配置在画布中选中添加的Markdown组件，将鼠标指针移至“内容”文本框内，然后单击出现的

按钮，如图3-86所示。图3-86任务三搭建智能应用在“######翻译结果”下增加一行，然后选择“Workflow”中“data（返回数据）”下的“output”作为翻译结果展示给用户，如图3-87所示。图3-87Markdown组件的事件配置（2）任务三搭建智能应用4.图片组件的事件配置选中图片组件，在配置面板中选择“绑定数据”，在下方的文本框中单击

按钮，如图3-88所示。选择“Workflow”中“data（返回数据）”下的“picture”作为翻译结果展示给用户，如图3-89所示图3-88图3-89图片组件的内容配置（2）任务