智能基础及搭建应用 22

AI智能体搭建与应用授课教师专业（学科）新媒体教学课题构建智能体：智能体形式选择与对话流设计学时安排2学时（90分钟）教学年级所选教材《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月一、学习目标描述1、知识目标

1）理解扣子平台中“智能体”与“扣子应用”两种形式的区别及其在客服场景中的适用性。

2）掌握“单Agent（自主规划模式）”与“单Agent（对话流模式）”的区别，理解对话流模式在客服场景中的优势。

3）掌握对话流的核心设计思路——意图识别→分类处理→输出结果，理解“意图识别”节点在对话流中的核心地位。

4）熟悉意图识别节点的配置方法——大模型选择、输入参数引用、意图匹配设置、会话历史开启。

5）掌握大模型节点中集成知识库和插件的方法，理解系统提示词引用知识库的语法规则。

2、能力目标

1）能够根据客服场景的业务需求，正确选择智能体的形式与模式。

2）能够独立设计并创建一个包含“意图识别→分类处理→结束节点”的完整对话流。

3）能够配置意图识别节点，准确识别用户的查询类、操作类、投诉类等不同类型的问题。

4）能够在大模型节点中正确插入知识库和插件，并通过系统提示词引用它们。

3、素养目标

1）培养场景驱动的技术选型思维——不是“什么技术新就用什么”，而是“什么技术适合当前场景就用什么”。

2）培养系统化的对话流程设计能力——能够将复杂的客服业务流程转化为清晰的对话流节点图。

3）培养上下文感知的服务意识——理解客服场景中“记住用户说了什么”的重要性，建立多轮对话设计思维。二、学习重点及难点学习重点：

“智能体”与“扣子应用”的区别及客服场景下的选择依据；“自主规划模式”与“对话流模式”的区别及对话流的优势；对话流“意图识别→分类处理→结束节点”的三段式设计思路；意图识别节点的核心配置（模型、输入、意图匹配、会话历史）；大模型节点中知识库和插件的集成方法。

学习难点：

理解对话流模式相比工作流模式在客服场景中的优势——对话流支持读取对话历史，而工作流不支持；掌握意图识别节点中“极速模式”与“完整模式”的区别及选择依据；理解系统提示词中引用知识库和插件的语法规则（shift+{快捷键）及其实际作用。教学问题预测1.学生可能不理解“为什么要选择对话流模式而不是工作流模式”——认为两者都是“流程编排”，区别不大。

2.学生可能混淆“智能体”和“扣子应用”两个概念——不清楚两者的本质区别是什么。

3.学生可能对意图识别节点的配置感到陌生——不清楚意图匹配列表应该如何填写，“极速模式”和“完整模式”有什么区别。

4.学生可能不理解“大模型节点中插入知识库”后，为什么还要在系统提示词中引用知识库——认为“插入了就等于自动使用了”。四、教学问题解决方案1.

“标准流程vs灵活对话”对比讲解：工作流=标准流程（每一步都固定，像流水线），适合有明确输入输出的任务；对话流=灵活对话（能记住上下文，像真人聊天），适合需要多轮交互的客服场景。强调教材中的关键信息——“工作流不支持读取对话历史，而对话流支持”——这是选择对话流的决定性理由。

2.

“智能体是对话窗口，应用是完整App”

：智能体=聊天窗口+后台能力，适合客服对话场景；扣子应用=有完整界面+业务逻辑的独立应用，适合需要复杂UI交互的场景。客服场景以对话为主，所以选智能体。

3.

意图识别节点类比为“客服前台的分流人员”

：用户进来后，先由分流人员判断“您是什么问题？”——查询类转A窗口，操作类转B窗口，投诉类转C窗口。意图识别节点就是做这个“分流”工作的。

4.

“插入了还要引用”的类比——书架与读书笔记：把知识库插入大模型节点，相当于把一本参考书放到了书桌上（准备好了）；在系统提示词中引用知识库，相当于告诉模型“请翻开这本书的第X章来找答案”。插入了但不引用，模型不知道要用它；只有插入+引用，才能真正生效。五、学习者特征分析（教师填写）学习特点：学习习惯：交往特点：六、教学资源教材和参考书籍：

1.《AI智能体搭建与应用（基于Coze）（慕课版）》，乔海晔、杨忠明主编，人民邮电出版社，2026年5月，项目五“任务二构建智能体”。

2.扣子开发平台官方文档。

在线课程和平台：

1.扣子开发平台（用于课堂演示对话流创建与配置）。

2.上节课创建的“A公司（拌饭酱）查询类客服问题知识库”（用于课堂演示集成）。七、预习成果展示八、教学项目（任务）设计项目名称：

“智能客服对话流设计实战”

项目目标

1.学生能够正确选择智能体的形式与模式，理解客服场景对对话流的需求。

2.学生能够独立创建一个包含意图识别节点的完整对话流。

3.学生能够在大模型节点中正确集成知识库和插件。

项目任务及要求

任务一：智能体形式与模式选择

任务内容

请每位学生独立完成以下判断：

（1）假设你要搭建一个电商客服智能体，你认为应该选择“智能体”还是“扣子应用”？说明理由。

（2）在智能体的模式选择中，你认为应该选择“自主规划模式”还是“对话流模式”？说明理由。

（3）将你的判断理由记录下来，准备在课堂上分享。

要求

（1）两个选择均需给出明确的理由。

（2）理由需结合客服场景的特点进行说明。

任务二：对话流创建与意图识别配置

任务内容

请学生跟随教师操作，同步完成以下步骤：

（1）在扣子平台上创建一个名为“Customer_service”的对话流。

（2）在对话流中，添加一个“意图识别”节点，将其配置为“极速模式”。

（3）在意图识别节点中，设置输入参数引用为开始节点的USER_INPUT。

（4）在意图匹配中，设置三个分类：查询类、操作类、投诉类。

（5）打开“会话历史”开关，设置合适的会话轮数。

要求

（1）每个配置步骤完成后截图保存。

（2）记录配置过程中遇到的问题及解决方法。

任务三：大模型节点集成知识库

任务内容

（1）在对话流中添加一个大模型节点，命名为“查询类处理”。

（2）在大模型节点中，插入上节课创建的“A公司（拌饭酱）查询类客服问题知识库”。

（3）在系统提示词中，使用快捷键组合“shift+{”引用知识库，并说明知识库的使用情境。

（4）在大模型节点中，插入一个“快递查询”插件。

（5）在系统提示词中，同样引用该插件并说明使用情境。九、教学结构流程的设计教学环节学习目标参考导语教学内容项目任务教法学法设计意图教学资源时间导入【参考导语】

上节课我们创建了知识库——它是智能客服的“水源”。但水源有了，怎么把它变成“自来水系统”输送给用户？这就是“构建智能体”要做的事情。

这节课我们要把一个静态的知识库，变成一个能对话、能识别意图、能分类处理问题的智能客服。

更重要的是——我们要回答一个问题：客服场景下，为什么需要“对话流”，而不是普通的工作流？【设计意图】

从“水源（知识库）”延伸到“自来水系统（智能体）”，明确本节课的目标——把知识库转化为可对话的智能客服。本课介绍【参考导语】

本节课我们将学习：

第一步，确认智能体形式——用智能体还是应用？用自主规划还是对话流？

第二步，设计与创建对话流——从意图识别到分类处理再到输出结果。

第三步，完成智能体配置——把对话流嵌入智能体，配置开场白等体验选项。【设计意图】

明确本节课的三段式结构——“选型→对话流设计→智能体集成”。5输入知识目标1

能力目标1

【参考导语】

搭建客服智能体之前，先要搞清楚一个问题——用哪种形式？请大家阅读“确认智能体形式”部分。

【教学内容】

扣子平台提供了两种智能体相关形式：

①智能体——以大语言模型为基础，通过系统提示词、技能插件、知识库等组件组合，实现业务逻辑处理。适合客服对话场景。

②扣子应用——具备完整业务逻辑和可视化用户界面的独立AI项目。适合需要复杂UI交互的场景。

客服场景为何选智能体：客服场景的对话较多，且用户输入的对话内容无法预测，因此智能体更适合。

扣子平台还提供了两种智能体模式：

①自主规划模式——依靠系统提示词驱动，智能体自主规划行动路径。

②对话流模式——通过预设的对话流程驱动，适合客服这类需要强上下文管理的场景。

客服场景为何选对话流：工作流不支持读取对话历史，而客服需要记住用户说过什么——对话流支持读取对话历史。【项目任务】

请学生完成以下判断：

（1）客服场景应选择“智能体”还是“扣子应用”？说明理由。

（2）客服场景应选择“自主规划模式”还是“对话流模式”？说明理由。

【教法学法】

1.对比讲解：智能体vs应用、自主规划vs对话流。

2.关键信息强调：教材中“工作流不支持读取对话历史，而对话流支持”这一决定性理由。【设计意图】

建立“场景驱动选型”的思维——不是选最好的，而是选最适合的。

【教学资源】

教材“确认智能体形式”部分10输出好，来检验一下大家的判断：

（1）为什么客服场景适合用智能体而不是扣子应用？

（2）为什么客服场景适合用对话流模式而不是自主规划模式？

（3）“工作流不支持读取对话历史”意味着什么？对客服体验有什么影响？

（学生回答后总结）【教法学法】

问答互动+选型思路总结。【设计意图】

检验对“场景驱动选型”的理解，强化对话流模式的核心优势。5反馈记住教材中的这个关键信息——“扣子开发平台中，工作流不支持读取对话历史”。这意味着，如果客服场景用工作流，每轮对话都是独立的，智能体记不住用户之前说过什么——这对客服体验是致命的。客服需要知道用户之前问了什么、提到了什么信息——这就是对话流的价值所在。【设计意图】

强化“工作流不支持对话历史”这一决定性理由的记忆。3反思如果你要搭建一个“商品详情查询”智能体（用户输入商品名→输出商品信息，单轮交互），应该用工作流还是对话流？为什么？——引导学生思考不同场景的适用模式。【设计意图】引导学生理解“场景决定选型”的道理。2输入知识目标2

知识目标3

能力目标2【参考导语】

确定了使用对话流模式后，接下来开始设计对话流。请大家阅读“设计与创建对话流”部分。

【教学内容】

对话流的整体设计思路：

用户输入→意图识别→分类处理→输出结果。

在电商客服场景中，用户意图通常分为三大类：

①查询类——商品信息、订单状态、物流进度。

②操作类——退换货申请、地址修改、发票申请。

③投诉类——商品质量、服务态度、物流延误。

对话流的设计架构：

开始节点→意图识别节点→四个分支（查询类/操作类/投诉类/其他）→对应的大模型节点→结束节点（返回文本+流式输出）。【项目任务】

请学生跟随教师操作，同步完成以下步骤：

（1）在扣子平台上创建一个名为“Customer_service”的对话流。

（2）在画布中，理解开始节点→意图识别节点→分类处理节点→结束节点的整体架构。

（3）绘制一张对话流架构图（纸笔或电子版），标注各节点的功能和数据流向。

【教法学法】

1.图表演示：展示教材图5-9（对话流整体设计思路）和图5-10（对话流设计全貌）。

2.类比教学：意图识别=客服前台的分流人员。【设计意图】

通过图示讲解和类比，建立对话流的整体架构认知。

【教学资源】

教材“对话流设计思路”部分、图5-9、图5-1010输出好，现在来梳理一下对话流的整体架构：

（1）对话流的起点和终点分别是什么？

（2）意图识别节点的输出连接到什么？

（3）如果用户的问题是“我的快递到哪了”，会走哪个分支？

（学生回答）

（总结）用户输入→意图识别→分支处理→结束输出。【教法学法】

架构梳理问答+流程追踪练习。【设计意图】

检验对对话流整体架构的理解。5反馈对话流的设计核心是“先分类、再处理”。用户的问题五花八门，但如果能准确分类，就可以用不同的处理逻辑来应对——查询类去查知识库，操作类去调插件，投诉类走安抚流程。这种“分类处理”的思路，大大提升了客服效率和准确性。【设计意图】

强调“分类处理”这一核心设计思想。3反思如果你的客服场景除了查询类、操作类、投诉类之外，还有一个“闲聊类”（用户跟客服聊天），你会怎么调整这个对话流？【设计意图】

引导学生思考对话流架构的可扩展性。2输入知识目标3

能力目标2

能力目标3【参考导语】

理解了整体架构之后，我们来重点拆解意图识别节点——它是整个对话流的“咽喉”部位。请大家阅读“核心功能拆解”中关于意图识别的部分。

【教学内容】

意图识别节点的核心配置：

①大模型选择——选择驱动意图识别的模型，如“豆包·1.6·lite·251015”。

②输入参数——引用开始节点的USER_INPUT（用户输入的内容）。

③意图匹配——列出需要识别的分类，如“查询类”“操作类”“投诉类”。

④极速模式vs完整模式——极速模式响应快，适合简单分类；完整模式支持额外系统提示词，适合复杂分类。客服场景可用极速模式。

⑤会话历史——打开并设置合适的会话轮数，让意图识别参考对话历史。【项目任务】

请学生完成以下配置：

（1）在对话流中添加意图识别节点。

（2）选择模型“豆包·1.6·lite·251015”，设置为“极速模式”。

（3）在意图匹配中输入三个分类：查询类、操作类、投诉类。

（4）打开“会话历史”，设置会话轮数为3轮。

【教法学法】

1.分步演示+学生同步操作。

2.强调“会话历史”这一对话流特有的配置项——只有对话流支持，工作流不支持。【设计意图】

通过同步操作，让学生掌握意图识别节点的完整配置。

【教学资源】

教材“核心功能拆解——意图识别”部分、图5-11、图5-1212输出好，提问：

（1）意图识别节点的输入参数应该引用什么？（开始节点的USER_INPUT）

（2）“极速模式”和“完整模式”的区别是什么？客服场景选哪个？

（3）“会话历史”为什么在客服场景中很重要？

（学生回答）【教法学法】问答互动+配置要点回顾。【设计意图】检验对意图识别节点配置的理解。5反馈 “会话历史”是对话流区别于工作流的关键功能。工作流每次处理都是独立的——用户说“我的快递到哪了”，工作流能处理；但用户接着说“算了，先不查了”，工作流就不知道“算了”是什么意思——因为它记不住上一句。但对话流能记住，所以能理解“算了”是指“不查快递了”。这就是客服场景必须用对话流的原因。【设计意图】

强化“会话历史”的价值，呼应本课开始时“为什么选对话流”的讨论。3反思如果意图识别节点把“我想退货”错误识别为“查询类”而不是“操作类”，会导致什么问题？如何避免？【设计意图】引导学生思考意图识别准确性的重要性。2输入知识目标5

能力目标4【参考导语】

意图识别完成后，下一步是“分类处理”。我们以“查询类处理”为例，看看如何在大模型节点中集成知识库和插件。

【教学内容】

大模型节点集成知识库和插件的步骤：

①在对话流中添加大模型节点（以“查询类处理”为例）。

②在大模型节点设置面板中，单击“知识库”区域的添加按钮，插入对应的知识库（如“A公司（拌饭酱）查询类客服问题知识库”）。

③在系统提示词中，使用快捷键组合“shift+{”引用知识库，并说明知识库的使用情境（如“当用户查询商品信息、订单状态或物流进度时，优先从知识库中检索答案”）。

④同样在设置面板中，单击“插件”区域的添加按钮，插入需要的插件（如“国内快递查询”插件）。

⑤在系统提示词中，同样使用快捷键组合“shift+{”引用插件，并说明插件的使用情境。【项目任务】

请学生完成以下配置：

（1）添加一个名为“查询类处理”的大模型节点。

（2）在大模型节点中，插入上节课创建的客服知识库。

（3）在系统提示词中，使用“shift+{”引用知识库，并说明使用情境。

（4）插入“国内快递查询”插件。

（5）在系统提示词中，引用该插件并说明使用情境。

【教法学法】

1.分步演示+学生同步操作。

2.重点强调：“插入知识库”≠“自动使用知识库”，必须同时在系统提示词中引用才能生效。【设计意图】

通过同步操作，让学生掌握大模型节点集成知识库和插件的完整方法。

【教学资源】

教材“核心功能拆解——分类处理”部分、图5-138输出好，提问：

（1）在大模型节点中插入知识库后，还需要做什么才能让它真正生效？

（2）系统提示词中引用知识库的语法是什么？（shift+{）

（3）为什么要同时插入插件并在系统提示词中引用？

（学生回答）

（总结）插入是“准备好了”，引用是“开始用了”——两者缺一不可。【教法学法】

问答互动+“插入vs引用”辨析。【设计意图】

检验对“插入知识库≠自动使用”的理解。5反馈 “插入”和“引用”是两个步骤，很多初学者会忘记第二步——插入了知识库，但没在系统提示词中引用，结果智能体根本不使用知识库。记住：插入是“把书放到桌上”，引用是“翻开书找答案”