場景引入
最近閒暇時看了些小短劇,主打一個輕鬆愜意——現代人穿越古代,出口成章,七步成詩,轉眼成就一代詩聖。看着看着忽然意識到,自從離開校園,我也很久沒有好好讀過一首詩詞了。那些曾經倒背如流的句子,不知何時悄悄沉進了記憶的角落。
於是我想:為什麼不做一個智能體,專幫人打撈那些散落的詩行呢?它不必嚴肅,也不必高深,就像一位隨時在線的老友,在你似曾相識時輕提一句,在你想不起下一句時悄悄補全。晨起看見朝霞,它送你“日出江花紅勝火”;夜晚抬頭望月,它陪你吟“千里共嬋娟”。走路、喝茶、等車、發呆……所有忽然被詩句叩響的瞬間,都有它輕輕接住。
我們未必都要成為詩人,但那些穿越千年的文字,依然能點亮當下的生活。這個智能體,想做的不過是在你和詩詞之間,搭一座輕輕的小橋。讓回憶成為習慣,讓詩意悄悄迴歸日常——當你突然想起某一句詩,卻記不完整時,有它在,就剛剛好。
下面我們開始開發我們的 詩詞小能手 智能體吧!
智能體是什麼
比較官方的描述是:智能體(AI Agent)是能自主感知環境、分析信息並執行行動的人工智能實體。它通過傳感器或數據輸入感知狀態,利用知識庫或模型進行推理決策,最後驅動執行器完成任務。核心特徵是自主性、反應性和目標導向性。典型智能體包括聊天機器人、自動駕駛系統、遊戲 AI 等。
簡單來説:智能體就是可以根據你的指令來返回給你想要的內容,算是一個超級助理,或者説無所不知的智者。只要你想知道,他就能告訴你。
騰訊元器
今天我們主要用的是騰訊元器智能體平台,在開始開發智能體之前,我們需要前往 騰訊元器智能體平台 ,如果沒有登錄,需要先點擊左上角的【登錄】按鈕註冊或者登錄騰訊元器智能體平台
目前騰訊元器智能體平台支持通過 微信、手機號、QQ 號 三種方式登錄,個人比較習慣微信掃碼登錄,操作簡單方便。
創建智能體
對話式智能體 支持靈活構建通用的知識庫和工作流,可以發佈到多個渠道,進行對話互動。就像是我們的聊天搭子,或者説是樹洞,只要你想聊,或者你想知道什麼,他都會告訴你。
登錄 騰訊元器智能體平台 之後,選擇【我的智能體】-【新建智能體】-【對話式智能體】
在彈出的 新建對話式智能體 窗口輸入智能體 名稱,簡介內容
輸入完智能體簡介之後,點擊【新建】按鈕開始創建智能體。
創建工作流
工作流為用户提供了直觀的可視化畫布,支持通過大模型、代碼、參數提取等多種節點來編排複雜的業務流程。旨在實現穩定且可控的業務效果,確保每個流程節點的準確性和可解釋性。
在智能體 配置頁面,選擇【工作流管理】
在打開的 工作流管理 頁面選擇【新建】-【手動錄入】
彈出 新建工作流 窗口,在新建工作流窗口中,輸入工作流名稱,工作流描述。工作流描述內容按照窗口中的模板,根據實際情況編寫即可,如果覺得不好,也可以選擇【一鍵優化】
點擊【確定】後進入工作流編輯頁面,在工作流編輯頁面,選擇右上角的【設置】按鈕可以更新工作流名稱,工作流描述等內容
這裏,我們可以對我們的工作流進行一個簡單的設計,這裏我主要選擇 大模型知識問答 節點,回覆 節點來完成整個工作流的設計,其中:
大模型知識問答節點屬於信息處理類節點,支持用户輸入問題並配置檢索範圍進行知識問答,輸出大模型生成的回覆內容。
回覆節點屬於基礎節點,用於將工作流的運行結果輸出給用户。
基本上一個簡單的工作流這兩個節點足夠了。
開始節點
開始節點屬於基礎節點,用於標識工作流的啓動,是整個工作流的入口。包括系統變量、API 參數、輸入變量等,這裏我們後續主要通過系統變量中 的 SYS.UserQuery 來獲取用户對話輸入的內容
大模型知識問答 1
開始節點之後,我們選擇 大模型知識問答 節點,這裏我們配置 大模型知識問答 節點的 輸入變量為 SYS.UserQuery ,知識問答 模型選擇 DeepSeek-R1-0528 :【DeepSeek-R1 模型最新版,在理解意圖、文案生成、編程能力和邏輯推理方面均有顯著提升。能更好地理解複雜指令中的約束條件和內在邏輯。支持長時思考,可以勝任更復雜、耗時的任務。】用户問題 引入輸入變量
提示詞內容涉及以下注意點:比如內容排序、回覆規範與限制、輸出格式要求等,增強問答準確性,這裏我配置我的提示詞內容如下
根據content
提供的詩詞部分內容,準確獲取該詩詞完整全文,並嚴格按原詩詞格式(含標點、分行等)規範輸出。
舉例:
《靜夜思》
唐·李白
牀前明月光,
疑是地上霜。
舉頭望明月,
低頭思故鄉。
知識 整體檢索範圍默認 全部知識 即可,然後點擊右上角 的 X 關閉 大模型知識問答節點即可
大模型知識問答 節點輸出變量結構如下,對於我們來説,其實我們需要的是 Output.Answer 的內容
到這裏,大模型知識問答 1 節點就算設置完成,通過大模型知識問答 1 節點,我們可以根據我們的輸入內容獲取到對應的完整詩詞內容。
大模型知識問答 2
如果只有詩詞內容,而沒有詩詞賞析,是不是總感覺少了一點內涵呢?那麼我們就可以在 大模型知識問答 1 節點後 再添加一個 大模型知識問答 2 節點,輸入變量選擇 上一個節點(大模型知識問答 1 節點)的 Output.Answer ,知識問答 模型同樣選擇 DeepSeek-R1-0528,用户問題 同樣引入我們 大模型知識問答 2 節點的 輸入變量
接下來繼續為大模型知識問答 2 節點配置提示詞,提示詞內容如下
根據輸入的詩詞內容content,調用大模型賞析詩詞並返回
其他選項默認即可,同樣點擊右上角的 X 關閉大模型知識問答 2 節點的窗口 完成配置
到這裏,從設計上,我們已經可以通過一句詩詞內容來獲取整首詩詞內容以及詩詞賞析內容了,下面我們就可以繼續配置回覆節點,來將工作流的運行結果輸出給用户。
回覆節點
回覆節點主要是將工作流的運行結果輸出給用户,此時我們的回覆節點就需要接收大模型知識問答 1 和 大模型知識問答 2 節點的輸出變量 Output.Answer 來作為 回覆節點的 輸入變量
回覆內容表示工作流運行中回覆給用户的內容,支持輸入文字、字體加粗、插入圖片(包括引用工作流中產生的鏈接顯示圖片,例如微信支付二維碼)、鏈接、上傳視頻、表情
回覆節點的輸出變量如下,後續我們在結束節點,只需要接收回復節點的輸出變量 Output 即可
結束節點
結束節點標誌着工作流運行的結束,支持在結束節點輸出變量。這裏我們的結束節點輸出變量選擇回覆節點的 Output 就可以了
調試工作流
配置完成工作流之後,就可以點擊工作流配置頁面右上角的調試 按鈕來調試了
點擊【調試】按鈕,在調試窗口 對於 API 參數,我們填不填都可以,這裏我不填了,直接點擊【去調試】
在調試頁面,我們直接輸入我們想起的詩詞內容【泉眼無聲惜細流】後發送
在點擊發送內容之後,工作流會按照我們設置的節點自動運行,我們可以點擊每個節點右上角的詳情來查看當前節點的輸入變量、輸出變量,同時也可以在調試窗口看到整體的輸出內容以及思考過程
到這裏,我們的工作流就算完整的創建成功了。
啓用工作流
工作流的發佈就比較簡單了,等待工作流調試完成沒有問題之後,點擊 工作流配置面板左上角的 <- 回到【工作流管理】頁面,找到我們創建的工作流,點擊【啓用】按鈕,完成工作流的啓用
配置智能體
回到創建智能體的頁面,選擇智能體名稱右邊的【編輯】按鈕,打開智能體信息 編輯頁面,在智能體編輯頁面,我們可以修改智能體名稱、簡介、模式,元器提供了標準模式、單工作流模式和 Multi-Agent 模式 3 類應用模式,滿足不同用户場景的應用構建需要
模式選擇
無論是對話式智能體還是公眾號智能體,均可以按需選擇這 3 類應用模式(標準模式、單工作流模式和 Multi-Agent 模式)
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模式 |
説明 |
場景舉例 |
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標準模式 默認 |
平台內置最佳實踐流程,達到更穩定和精確的知識問答效果。適用於知識服務、產品諮詢等嚴肅問答場景。 |
適用於大多數場景,AI分身、知識顧問、客服場景等。 |
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單工作流模式 |
使用指定的工作流來響應用户所有對話。適用於有唯一且明確的業務流程的服務場景。 |
適用於無論用户問什麼都進入此工作流的場景。例如:對話遊戲智能體。 |
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Multi-Agent 模式 |
基於大模型完全自主規劃任務,或者根據用户自然語言指令來規劃任務。回覆更加靈活和廣泛,適用於生活諮詢、百科知識等非嚴肅的日常場景。 |
適用於: 需要大模型自行規劃插件使用的場景。例如:查詢天氣、規劃交通路線。分多個Agent協同的場景。例如:調度Agent進行任務分配,售前Agent進行產品介紹,售後Agent處理售後服務。 |
應用配置的區別
3 類應用模式(標準模式、單工作流模式和 Multi-Agent 模式)在應用配置上有一定的區別,切換方式都是通過 智能體名稱 右側的 【編輯】按鈕跳轉到 編輯對話智能體 頁面來切換 3 類 應用模式
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標準模式 |
單工作流模式 |
Multi-Agent 模式 |
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基礎配置 |
應用名稱、應用頭像和開場白。不同模式保持一致。 |
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應用配置 |
不同模式的應用配置保持獨立,模式切換時配置內容不繼承 |
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知識管理 |
知識庫的文檔和問答範圍和發佈狀態保持一致。 |
僅支持在工作流中的知識庫問答、知識檢索節點使用相關知識。 |
需要選擇“知識庫問答”插件啓用知識庫問答。 |
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交互方式 |
多輪對話 |
多輪對話 |
多輪對話 |
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流式結果返回 |
支持 |
支持 |
支持 |
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上下文保存 |
支持 |
支持 |
支持 |
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知識庫支持 |
支持 |
支持 |
支持 |
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插件支持 |
僅支持在工作流中添加插件節點 |
支持 |
支持 |
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工作流支持 |
支持多個 |
支持1個 |
不支持 |
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AI開場白 |
支持 |
支持 |
支持 |
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情景舉例 |
知識問答、翻譯 |
作文批改 |
教學場景 |
目前, 工作流在2種應用模式下均可使用:標準模式、單工作流模式。對於我們的場景來説,我們其實就是為了根據偶爾想起的一句詩詞來獲取完整的詩詞內容,並且可以獲取到詩詞的賞析。比較單一的且有明確目的的業務場景。因此這裏我們選擇 單工作流模式。
配置智能體
在智能體詳情頁面,我們首先需要選擇模型,在模型設置選項中,我們可以看到目前支持的模型還是比較豐富的,那麼我們可以根據我們的需要來選擇合適的模型。由於我們主要從事的是文本內容相關,這裏我就選擇 DeepSeek-R1-0528。工作流選擇我們剛才創建的 《古詩補全-工作流》,然後輸入歡迎語
歡迎您使用《詩詞小能手》,你可以輸入你想起的一句詩詞來獲取整首詩詞,或者輸入一個場景來獲取詩詞,比如:春花秋月何時了
到這裏,我們的 詩詞小能手 智能體就算配置完成了,
測試智能體
智能體配置完成之後,我們先不着急着發佈智能體,可以現在智能體配置頁面右側的 預覽 窗口來測試一下我們智能體的效果,比如這裏我們在智能體對話框中輸入 【春花秋月何時了】,這裏我們可以看到智能體自動調用了工作流,並且按照我們想要的格式返回了 詩詞內容和詩詞賞析
這裏我把智能體返回的詩詞內容和詩詞賞析放在下面供大家感受一下 《詩詞小能手》 的魅力
全詩內容如下:
《虞美人》
南唐·李煜
春花秋月何時了?往事知多少。
小樓昨夜又東風,故國不堪回首月明中。
雕欄玉砌應猶在,只是朱顏改。
問君能有幾多愁?恰似一江春水向東流。
---
説明:
嚴格遵循原詞格式分行,標點保留問號、句號及換行結構。
作者標註為“南唐·李煜”(李煜為南唐後主,朝代歸屬南唐)。
末句“向東流”的“向”字易被誤寫為“像”,已按原詞校正。
詩詞賞析:
《虞美人》賞析
南唐·李煜
此詞為南唐後主李煜的絕命之作,以血淚凝成亡國之思,字字悽愴,句句錐心。
上闋以自然永恆反襯人生無常:
「春花秋月何時了」——花月輪迴本為美景,於詞人卻成煎熬,因其勾連「往事知多少」的沉痛追憶。「小樓東風」本應怡人,卻催生「故國不堪回首」之悲,在「月明中」的冷寂裏,故國山河如影隨形,痛徹心扉。
下闋聚焦物是人非之慟:
「雕欄玉砌應猶在」寫故國風物依舊,而「朱顏改」三字如利刃,既指容顏憔悴,更暗喻江山易主。末句以「一江春水」喻愁,將抽象悲情化為洶涌具象——「向東流」的浩蕩江水,既是愁緒的延綿無盡,亦是命運無可挽回的奔逝。
全詞以問起筆,以喻收束,白描中見深哀。兩個「問天」式詰問(「何時了」「幾多愁」),如裂帛之聲,道盡帝王到囚徒的巨慟。其愁之廣度(「一江」)、動態(「流」)與力度(「春水」之沛然),成就了穿越千年的愁緒圖騰。
發佈智能體
智能體測試完成之後,發佈智能體的操作就比較簡單了。我們可以直接選擇 右上角的 【發佈】按鈕來發布智能體
在發佈詳情頁面,我們可以輸入【發佈説明】,【發佈渠道】這裏我們按照默認的發佈渠道即可,目前默認的發佈渠道支持微信途徑的【官方小程序】以及 騰訊其他渠道途徑的【元器官網】,確定發佈渠道之後,選擇【確認】
選擇【確認】後,智能體自動進入到審核狀態
整個審核過程是比較快的,大概 2~5 分鐘左右,就可以看到我們的智能體發佈審核成功了
在線體驗
智能體發佈之後,我們可以直接點擊【立即訪問】在瀏覽器中打開我們的智能體訪問頁面,輸入你想要的詩詞就可以輕鬆獲取詩詞全文內容和詩詞賞析
當然,我們也可以選擇【掃碼體驗】通過手機端來體驗我們的《詩詞小能手》,比如這裏我們選擇【官方小程序】後面的【掃碼體驗】,在打開的手機端小程序頁面輸入【清明時節雨紛紛】,以下是我們獲取的內容了
為了方便大家更好的看到我們的 《詩詞小能手》的使用效果,這裏我通過一個小視頻來演示一下
https://cloud.tencent.com/developer/video/84664
當然,你也可以直接看我這邊《詩詞小能手》的動圖操作效果哦
最後總結
到這裏,作為穿越黨,想要作詩,想不起來那些藏在記憶角落的詩句。或者説我們常因一句詩而觸動,卻怎麼也想不起全文。這個時候。《詩詞小能手》快速上線,輕鬆拿捏,帶你在詩詞的海洋中橫着走。《詩詞小能手》就像一個隨時在線的詩詞搭子,你輸入零散的一句或一個場景,它就能立刻為你補全整首詩,並附上精要的賞析。我選擇了“單工作流模式”來保證它專注於此。核心是設計了一個簡單的工作流:第一個節點識別你的碎片化輸入,精準查出全文;第二個節點據此生成賞析;最後整合回覆給你。從調試到發佈,整個過程很順暢。現在,我們的《詩詞小能手》已上線小程序,當你思緒被某句詩突然叩響時,它能穩穩接住你的靈光一閃,讓詩意悄悄迴歸日常。
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