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在騰訊元器平臺(tái)，我搭建了一個(gè)“全能寫作專家”智能體。它專為寫作困難戶設(shè)計(jì)——用戶只需提供一個(gè)簡(jiǎn)單的主題詞，智能體便能通過結(jié)構(gòu)化引導(dǎo)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃與專屬指令生成，輸出一篇符合深度需求的完整文章。核心解決了“想法模糊無從下筆” 和“缺乏靈感與素材” 的普遍痛點(diǎn)，尤其適合新媒體運(yùn)營(yíng)、學(xué)生、文案工作者等需要快速成文的場(chǎng)景。

背景和功能價(jià)值

你是否也經(jīng)歷過這些？

• “有個(gè)主題，但不知從何寫起…”
• “想寫得好一點(diǎn)，但不知道怎么提要求…”
• “自己搜資料、搭框架、打磨文筆，半小時(shí)過去了，開頭還沒寫完…”

寫作的門檻，往往不在“寫”，而在“想清楚怎么寫”。大多數(shù)寫作工具直接生成內(nèi)容，卻忽略了前期關(guān)鍵的需求梳理與規(guī)劃環(huán)節(jié)。

這正是我打造這個(gè)智能體的初衷。在騰訊元器上，我設(shè)計(jì)了一個(gè)引導(dǎo)式、模塊化的寫作伙伴「全能寫作專家」。它的核心價(jià)值不是替代你思考，而是幫你把模糊的想法變得清晰可執(zhí)行，最終低門檻地獲得一篇高質(zhì)量定制文章。

這個(gè)智能體的核心價(jià)值在于：

• 深度需求挖掘：不止步于表面指令，通過啟發(fā)式問卷幫你挖掘?qū)懽鞅尘?、目的、受眾等隱性需求。
• 動(dòng)態(tài)任務(wù)規(guī)劃：智能判斷是否需要聯(lián)網(wǎng)搜最新素材、是否需要先搭建大綱，邏輯清晰。
• 強(qiáng)交互確認(rèn)機(jī)制：關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（如大綱）設(shè)置選擇卡，讓你隨時(shí)介入、調(diào)整，保證內(nèi)容不跑偏。
• 專屬專家生成：根據(jù)你的具體需求，動(dòng)態(tài)生成一個(gè)最匹配的“寫作專家”指令來執(zhí)筆，而非千篇一律。

簡(jiǎn)單說：它像一個(gè)專業(yè)的寫作教練，先和你一起頭腦風(fēng)暴定方案（需求挖掘），再幫你找資料、畫藍(lán)圖（規(guī)劃與大綱），最后請(qǐng)來一位最適合的“筆桿子”（動(dòng)態(tài)專家）把藍(lán)圖變成文章。

搭建思路

我的核心設(shè)計(jì)思路是：將寫作過程工程化、分階段，并在每個(gè)階段設(shè)置“檢查點(diǎn)”確保方向正確。

關(guān)于這個(gè)智能體的體驗(yàn)鏈接放在文章的最后，感興趣的朋友可以先去體驗(yàn)看看～

下面開始詳細(xì)講解，我這個(gè)「全能寫作專家」智能體是如何搭建的：

智能體的搭建

我在創(chuàng)建智能體的時(shí)候，選用的是「單工作流模式」，用戶的每次對(duì)話都會(huì)直接調(diào)用工作流，進(jìn)行回復(fù)，所以這個(gè)智能體的重點(diǎn)在于工作流的設(shè)計(jì)。

工作流搭建詳情圖如下

工作流前半部分：包括需求收集階段的節(jié)點(diǎn)內(nèi)容和內(nèi)容規(guī)劃階段的部分節(jié)點(diǎn)內(nèi)容

工作流后半部分：內(nèi)容規(guī)劃階段的部分節(jié)點(diǎn)內(nèi)容和內(nèi)容創(chuàng)作階段的節(jié)點(diǎn)內(nèi)容

工作流的功能時(shí)序圖如下

從圖中可以看出，智能體的工作流設(shè)計(jì)主要分為3個(gè)階段：需求收集階段-內(nèi)容規(guī)劃階段-內(nèi)容創(chuàng)作階段，接下來我根據(jù)階段內(nèi)容進(jìn)行節(jié)點(diǎn)拆解：

一、需求收集階段

目標(biāo)

引導(dǎo)用戶梳理寫作需求，并生成啟發(fā)式問卷，給予用戶寫作靈感。

功能流程

由【需求挖掘大模型節(jié)點(diǎn)】接收用戶的每輪輸出（對(duì)話歷史），按以下規(guī)則進(jìn)行順序判斷：

• 若寫作主題缺失：詢問用戶寫作主題；
• 若有主題、寫作類型缺失：發(fā)送【寫作類型選項(xiàng)卡】，收集寫作類型；
• 若寫作主題和類型完整：生成啟發(fā)式問卷，引導(dǎo)用戶梳理寫作背景需求。
• 當(dāng)用戶回復(fù)問卷問題后：直接進(jìn)入內(nèi)容規(guī)劃階段。

功能流程圖如下：

節(jié)點(diǎn)拆解

1. 需求挖掘大模型節(jié)點(diǎn)

功能說明：負(fù)責(zé)用戶輸入的需求澄清、行為決策，并生成啟發(fā)式問卷，挖掘用戶的寫作需求。

輸入內(nèi)容

• 本輪對(duì)話內(nèi)容：引用開始節(jié)點(diǎn)的”UserQuery”
• 對(duì)話歷史：引用開始節(jié)點(diǎn)的”ChatHistory”

處理流程

1. 提取和識(shí)別用戶寫作需求：從對(duì)話記錄中提取寫作主題、寫作類型、背景信息，如果有缺失則直接引導(dǎo)提問。
2. 生成啟發(fā)式問卷：當(dāng)用戶的寫作主題和類型完備則按問卷要求生成啟發(fā)式問卷，引導(dǎo)用戶梳理寫作背景信息。
3. 決策是否可以進(jìn)入內(nèi)容規(guī)劃階段：當(dāng)歷史對(duì)話中發(fā)送過啟發(fā)式問卷且被用戶回復(fù)，則可以進(jìn)入內(nèi)容規(guī)劃階段。

輸出內(nèi)容

將需求判定結(jié)果和回復(fù)用戶話術(shù)等內(nèi)容，以JSON格式進(jìn)行輸出，方便后續(xù)節(jié)點(diǎn)的調(diào)用。

部分提示詞片段如下：

2. 寫作類型選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)

功能說明：在選項(xiàng)卡中羅列常見的寫作類型，以按鈕點(diǎn)擊的方式跟用戶進(jìn)行交互，一方面給到用戶選項(xiàng)參考，一方面降低用戶的操作門檻。同時(shí)支持用戶直接在輸入框中發(fā)送其他寫作類型。

設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)：我發(fā)現(xiàn)選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)的邏輯設(shè)計(jì)很巧妙，相當(dāng)于在工作流運(yùn)行的中途收集用戶需求，可以實(shí)現(xiàn)短暫的跳出工作流，接收新的用戶輸入（即開始節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)變量”UserQuery”），又再一次進(jìn)入工作流，所以在選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)后邊，再次增加一個(gè)和之前相同的【需求挖掘大模型節(jié)點(diǎn)】，實(shí)現(xiàn)對(duì)選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)的“用戶輸入”進(jìn)行新一輪的決策引導(dǎo)，相當(dāng)于完成了一個(gè)小的“需求挖掘閉環(huán)”。

二、內(nèi)容規(guī)劃階段

目標(biāo)

根據(jù)用戶寫作需求規(guī)劃任務(wù)，按需執(zhí)行「搜集資料」和「創(chuàng)建大綱」任務(wù)，為后續(xù)內(nèi)容創(chuàng)作提供資料支持。

功能流程

1. 規(guī)劃寫作任務(wù)：接收需求收集階段梳理的用戶寫作需求，【內(nèi)容規(guī)劃師大模型節(jié)點(diǎn)】規(guī)劃寫作任務(wù)，判斷是否需要聯(lián)網(wǎng)和創(chuàng)建寫作大綱
2. 執(zhí)行規(guī)劃任務(wù)：根據(jù)規(guī)劃任務(wù)，執(zhí)行搜索和大綱創(chuàng)建任務(wù)。如同時(shí)需要，則先調(diào)用【聯(lián)網(wǎng)工具】搜集資料，并引入搜索資料再調(diào)用【寫作大綱專家大模型節(jié)點(diǎn)】創(chuàng)建大綱；否則，按需調(diào)用工具完成任務(wù)。
3. 大綱意見調(diào)整：創(chuàng)建大綱后發(fā)送【大綱調(diào)整選項(xiàng)卡】，當(dāng)用戶點(diǎn)擊「不需要調(diào)整」按鈕時(shí)，直接進(jìn)入內(nèi)容創(chuàng)作階段；當(dāng)用戶發(fā)送「大綱修改意見」時(shí)，由【修改大綱專家大模型節(jié)點(diǎn)】調(diào)整大綱后，再進(jìn)入內(nèi)容創(chuàng)作階段。

詳細(xì)功能流程圖如下

節(jié)點(diǎn)拆解

1. 內(nèi)容規(guī)劃大模型節(jié)點(diǎn)

功能說明：接收用戶寫作需求，規(guī)劃任務(wù)，決策下一步調(diào)用工具。

輸入內(nèi)容

• 用戶寫作需求：引用需求挖掘大模型節(jié)點(diǎn)的”anlysis”對(duì)象字段，包括寫作類型、主題、背景信息。
• 對(duì)話歷史：引用開始節(jié)點(diǎn)的”ChatHistory”，目的是保證上下文對(duì)話的連續(xù)性。

處理邏輯

根據(jù)用戶寫作需求規(guī)劃任務(wù)，判斷是否需要聯(lián)網(wǎng)搜索（生成搜索指令）和創(chuàng)建大綱，并生成回復(fù)用戶話術(shù)。

輸出內(nèi)容

判斷結(jié)論和回復(fù)用戶話術(shù)等內(nèi)容，以JSON格式進(jìn)行輸出，方便后續(xù)節(jié)點(diǎn)的調(diào)用。

部分提示詞片段如下

2. 聯(lián)網(wǎng)搜索插件節(jié)點(diǎn)

功能說明：當(dāng)內(nèi)容規(guī)劃師分析用戶寫作需求需要聯(lián)網(wǎng)時(shí)，就會(huì)調(diào)用這個(gè)工具節(jié)點(diǎn)。

元器平臺(tái)提供了很多插件，可以方便我們?cè)诠ぷ髁髦姓{(diào)用外部工具，實(shí)現(xiàn)更豐富的玩法。這里就用到了官方提供的搜索插件。

具體使用步驟如下：

在工作流中添加“插件節(jié)點(diǎn)”，選擇「DeepSeek 搜索」。

填寫API參數(shù)的“Query”變量：引用【內(nèi)容規(guī)劃大模型節(jié)點(diǎn)】生成的“搜索指令”字段。

在工作流中調(diào)試，查看調(diào)用聯(lián)網(wǎng)搜索插件節(jié)點(diǎn)的輸出詳情，可以看到輸出結(jié)果是經(jīng)過DeepSeek總結(jié)過的資料信息，方便后續(xù)模型節(jié)點(diǎn)的直接使用。

3. 創(chuàng)建大綱大模型節(jié)點(diǎn)

功能說明：當(dāng)內(nèi)容規(guī)劃師分析用戶寫作需求，判斷需要?jiǎng)?chuàng)建大綱的時(shí)候，調(diào)用該節(jié)點(diǎn)。

輸入內(nèi)容

• 用戶寫作需求：引用【需求挖掘大模型節(jié)點(diǎn)】總結(jié)的”anlysis”對(duì)象字段，包括寫作類型、主題、背景信息。
• 聯(lián)網(wǎng)搜索資料（可能有）：引用【聯(lián)網(wǎng)搜索插件】輸出的”output”變量

處理邏輯

根據(jù)用戶寫作需求，參考搜索資料，按照模版要求生成創(chuàng)作大綱，這里注意大綱的內(nèi)容要保持簡(jiǎn)潔，不能喧賓奪主。

輸出內(nèi)容

寫作大綱文案，以markdown格式進(jìn)行結(jié)構(gòu)化輸出。

提示詞片段如下：

4. 大綱調(diào)整選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)

功能說明：當(dāng)生成大綱后，發(fā)送大綱調(diào)整選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)，向用戶確認(rèn)是否需要進(jìn)行大綱調(diào)整，并收集用戶調(diào)整需求。目的是在內(nèi)容創(chuàng)作前確保大綱框架符合用戶預(yù)期，避免后續(xù)方向偏離。

配置思路

一開始的思路是采用循環(huán)節(jié)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)多次跟用戶進(jìn)行大綱的確認(rèn)與修改，直至滿意為止，但發(fā)現(xiàn)目前循環(huán)節(jié)點(diǎn)僅支持?jǐn)?shù)組的輸入，無法直接實(shí)現(xiàn)我想要的動(dòng)態(tài)收集調(diào)整意見的效果，所以只能另辟蹊徑了。

這里剛好受到設(shè)計(jì)【寫作類型選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)】的啟發(fā)，表面上是讓用戶點(diǎn)擊按鈕做選擇題，實(shí)際上是可以通過點(diǎn)擊選項(xiàng)或發(fā)送文字，產(chǎn)生新的用戶輸入，通過這樣的方式可以實(shí)現(xiàn)「中途收集用戶修改意見」的節(jié)點(diǎn)功能，即用戶需要在選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)中發(fā)送修改意見。

這里面有2個(gè)需要注意的點(diǎn)：

• 由于選項(xiàng)卡的交互形式容易讓用戶傾向直接點(diǎn)擊按鈕，我們需在文案中明確引導(dǎo)，確保需要調(diào)整的用戶直接發(fā)送修改意見而非僅點(diǎn)擊按鈕。
• 由于我們只發(fā)送一次大綱調(diào)整選項(xiàng)卡（調(diào)整完成后直接進(jìn)入創(chuàng)作階段），無法實(shí)現(xiàn)像循環(huán)節(jié)點(diǎn)那樣多次確認(rèn)修改的功能，所以需要跟用戶強(qiáng)調(diào)，只有一次修改機(jī)會(huì)，防止用戶誤解可以多次確認(rèn)修改。

配置說明

• 引導(dǎo)語：填寫用戶操作說明。強(qiáng)調(diào)“若無需調(diào)整，請(qǐng)直接點(diǎn)擊按鈕；若需調(diào)整，請(qǐng)直接一次性發(fā)送您的修改意見”。
• 選項(xiàng)內(nèi)容：設(shè)置「需要調(diào)整」與「不需要調(diào)整」兩個(gè)選項(xiàng)，并在「需要調(diào)整」按鈕上特別提醒：“不要直接點(diǎn)擊，直接發(fā)送調(diào)整意見”。

處理邏輯

• 用戶點(diǎn)擊「不需要調(diào)整」：直接進(jìn)入內(nèi)容創(chuàng)作階段。
• 用戶誤點(diǎn)擊「需要調(diào)整」或直接發(fā)送調(diào)整意見：進(jìn)入【修改大綱大模型節(jié)點(diǎn)】進(jìn)行大綱調(diào)整。

5. 修改大綱大模型節(jié)點(diǎn)

功能說明：當(dāng)用戶在大綱選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)發(fā)送「大綱修改意見」后，調(diào)用該節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行大綱調(diào)整。

輸入內(nèi)容

• 用戶寫作需求：引用【需求挖掘大模型節(jié)點(diǎn)】生成的用戶寫作需求對(duì)象”analysis”，用于修改參考。
• 聯(lián)網(wǎng)搜索資料：引用【聯(lián)網(wǎng)搜索插件節(jié)點(diǎn)】輸出的”output”變量，用于修改參考。
• 大綱初稿：引用【創(chuàng)建大綱大模型節(jié)點(diǎn)】生成的大綱內(nèi)容。
• 大綱調(diào)整意見：引用用戶在【大綱調(diào)整選項(xiàng)卡節(jié)點(diǎn)】發(fā)送的調(diào)整意見，實(shí)際引用的是開始節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)變量”UserQuery”。

處理邏輯

參考用戶寫作需求，根據(jù)大綱修改意見，對(duì)大綱初稿進(jìn)行調(diào)整，生成最新的大綱。

輸出內(nèi)容

修改后的大綱終稿

提示詞片段如下：

6. 變量聚合節(jié)點(diǎn)

功能說明：當(dāng)大綱修改后，需要將初稿和終稿兩個(gè)變量聚合為一個(gè)最新大綱，方便后續(xù)內(nèi)容創(chuàng)作階段調(diào)用。

配置說明

• 變量1：引用【大綱修改大模型節(jié)點(diǎn)】的大綱終稿
• 變量2：引用【創(chuàng)建大綱大模型節(jié)點(diǎn)】的大綱初稿

注意：變量1必須是修改后的大綱終稿，因?yàn)楫?dāng)變量1和變量2同時(shí)存在的時(shí)候，默認(rèn)會(huì)選取“變量1”為輸出變量，所以當(dāng)大綱修改后必須取大綱終稿為最新的輸出變量。

三、內(nèi)容創(chuàng)作階段

目標(biāo)

根據(jù)寫作需求和創(chuàng)作資料，動(dòng)態(tài)生成寫作專家指令，生成高質(zhì)量符合用戶需求的文章。

功能流程

1. 生成寫作專家指令：接收用戶寫作需求、創(chuàng)作資料，由【寫作專家指令生成大模型節(jié)點(diǎn)】生成寫作專家提示詞。
2. 完成內(nèi)容創(chuàng)作：接收用戶寫作需求、創(chuàng)作資料，由【全能寫作專家大模型】依據(jù)寫作指令完成創(chuàng)作。

節(jié)點(diǎn)拆解

1. 寫作指令生成大模型節(jié)點(diǎn)

輸入內(nèi)容

• 用戶寫作需求：引用【需求挖掘大模型節(jié)點(diǎn)】生成的用戶寫作需求“analysis”對(duì)象字段。
• 寫作大綱：引用【最新大綱變量聚合節(jié)點(diǎn)】生成的寫作大綱。

處理邏輯

理解用戶寫作需求，按照寫作大綱框架生成寫作指令。

輸出內(nèi)容

寫作執(zhí)行指令文案

重要提示詞片段如下：

2. 全能寫作專家節(jié)點(diǎn)

輸入內(nèi)容

用戶寫作需求、寫作大綱、搜索資料、寫作指令

處理邏輯

理解用戶寫作需求，根據(jù)寫作大綱和搜索資料，遵循寫作指令，完成創(chuàng)作。

輸出內(nèi)容

符合用戶需求的文案寫作

重要提示詞片段如下：

四、其他細(xì)節(jié)處理節(jié)點(diǎn)

代碼節(jié)點(diǎn)

功能說明：將【需求挖掘大模型】和【內(nèi)容規(guī)劃大模型】生成的“JSON格式文本內(nèi)容”解析為“真正的JSON格式”，方便后續(xù)節(jié)點(diǎn)的變量引用。

對(duì)于非開發(fā)者用戶，雖然我們不會(huì)寫代碼，但只要將需求背景描述清楚，就可以借助AI生成。以下是我發(fā)給DeepSeek的提問信息，大家可以參考：

然后把代碼粘貼到代碼編輯器中嘗試運(yùn)行測(cè)試，運(yùn)行成功后會(huì)輸出我們想要的JSON結(jié)構(gòu)，點(diǎn)擊「解析到輸出變量」就自動(dòng)填寫好輸出的JSON結(jié)構(gòu)內(nèi)容了。這里注意，變量名稱和代碼中的輸入變量名稱要保持一致，否則會(huì)運(yùn)行出錯(cuò)。

消息節(jié)點(diǎn)

由于需要的大模型處理的步驟比較多，中途會(huì)有很多需要用戶等待的情況，所以在下一步任務(wù)執(zhí)行時(shí)間較長(zhǎng)的消息節(jié)點(diǎn)中增加了等待動(dòng)畫 （gif 格式圖片），讓用戶感知到下一步正在加載中，提升用戶的使用體驗(yàn)。

等待圖片效果如下：

應(yīng)用效果展示

需求收集

用戶發(fā)送一個(gè)簡(jiǎn)單的寫作主題后，智能體識(shí)別到需要收集寫作類型，然后發(fā)送寫作類型選項(xiàng)卡，引導(dǎo)用戶快捷點(diǎn)擊按鈕選擇寫作類型。

需求挖掘

當(dāng)用戶確認(rèn)寫作主題和類型的時(shí)候，智能體發(fā)送【啟發(fā)式問卷】，幫助用戶梳理寫作背景信息，給予靈感啟發(fā)。

內(nèi)容規(guī)劃

接收到用戶詳細(xì)的寫作需求后，交由內(nèi)容規(guī)劃師規(guī)劃任務(wù)，判定該寫作任務(wù)需要聯(lián)網(wǎng)和創(chuàng)建大綱，然后執(zhí)行聯(lián)網(wǎng)搜索任務(wù)，再創(chuàng)建寫作大綱。

大綱調(diào)整

大綱生成結(jié)束后，智能體會(huì)發(fā)送選項(xiàng)卡，向用戶確認(rèn)是否需要調(diào)整大綱。

我這里直接發(fā)送大綱調(diào)整意見，讓智能體生成新的寫作大綱。

內(nèi)容創(chuàng)作

智能體按照最新的大綱框架，完成內(nèi)容創(chuàng)作。

使用了搜索資料的文章會(huì)在底部顯示【引用來源】網(wǎng)頁地址信息，方便用戶回溯檢查內(nèi)容的真實(shí)性。

結(jié)語與展望

在設(shè)計(jì)這款全能寫作專家智能體時(shí)，我的目標(biāo)始終明確：要構(gòu)建一個(gè)能夠自主規(guī)劃、分析與決策的寫作 Agent。盡管使用工作流去搭建Agent存在一些功能局限，但整體已初步實(shí)現(xiàn)了 Agent 的核心構(gòu)想。

我們搭建智能體的目標(biāo)在于：讓用戶通過使用智能體，得到“可交付的成果”，這里需要解決一個(gè)核心矛盾：

用戶想要“簡(jiǎn)單輸入就能得到完美結(jié)果”，但 AI 需要“清晰的指令才能保證輸出質(zhì)量”。

因此，我的設(shè)計(jì)思路始終圍繞如何通過工程化方式，填補(bǔ)從“簡(jiǎn)單指令”到“清晰上下文”之間的鴻溝，讓用戶能夠以低門檻的方式獲得高質(zhì)量的成果。

在這個(gè)過程中，AI 并非替代用戶思考，而是將用戶置于關(guān)鍵決策位置，通過低門檻交互逐步引入其真實(shí)需求。

為實(shí)現(xiàn)這一思路想法，我總結(jié)了以下幾點(diǎn)心得：

• 工作流設(shè)計(jì)：將復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行原子化拆解（一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)動(dòng)作），明確分為幾個(gè)階段，每個(gè)階段的交付成果是什么，確保流程清晰、可追蹤。
• 專家大模型的角色界定：明確哪些動(dòng)作需由哪些大模型執(zhí)行，劃定其任務(wù)邊界，確保聚焦性；同時(shí)為其提供充足的上下文信息（服務(wù)好這個(gè)專家大模型），保證任務(wù)執(zhí)行效果。
• 引入用戶決策節(jié)點(diǎn)：識(shí)別流程中需要用戶確認(rèn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)低門檻交互方式（如選項(xiàng)卡），在必要時(shí)也可借助大模型輔助判斷，平衡自動(dòng)化與用戶控制權(quán)。

總結(jié)而言，構(gòu)建一個(gè)真正可用的智能體，其精髓不在于模型的單一能力有多強(qiáng)，而在于我們?nèi)绾卧O(shè)計(jì)一套機(jī)制，將人的智慧與判斷，有機(jī)地嵌入到AI的執(zhí)行流程中。

展望未來，一個(gè)能自主分析規(guī)劃、決策、行動(dòng)的智能體前景十分廣闊。如何在更少的交互輪次內(nèi)更精準(zhǔn)地理解用戶意圖，如何讓工作流具備更強(qiáng)的自適應(yīng)與擴(kuò)展能力，都是值得深入探索的方向。本次實(shí)踐不僅完成了一個(gè)功能性智能體，更印證了“以用戶為中心、以工程為手段”的設(shè)計(jì)思路，是彌合人機(jī)能力鴻溝的有效路徑。

智能體體驗(yàn)與交流

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