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扣子智能体平台深度解读：功能剖析与全流程工作流详解

news 来源：原创 2025/7/5 21:30:40

在上一篇文章中，我们已经带大家了解了“智能体”这一概念的内涵，并通过扣子智能体平台的各大模块做了初步介绍，同时用一个简单的示例演示了如何构建和部署第一个智能体。那篇文章打好了基础，让大家对智能体的基本组成与工作方式有了清晰认识。

然而，真正落地一个可用的智能体系统，不仅仅是写几行代码、连通几项服务那么简单。扣子智能体平台凭借其成熟的功能设计和灵活的工作流能力，能够帮助开发者在需求采集、模型训练、策略配置、在线评估等各个环节都做到可视化、可复用、可监控。

本文将聚焦于平台的核心功能模块，逐步剖析它们如何协同工作，本文会详细介绍扣子智能体的编排、插件、工作流、触发器的作用及使用方法。

一、编排

1.1 人设与回复逻辑

1.2 模型选择与参数调优

1.3 编排

二、插件功能

三、工作流

四、触发器功能

总结

一、编排

在上一篇文章中，我们没有详细的解释创建智能体过程每一步的功能要点，下面我们会逐一详细分析

1.1 人设与回复逻辑

在扣子平台上，人设与回复逻辑是特别重要的功能，它能让开发者用提示词，精准控制 AI 模型的表现和回答内容。只要给模型下达明确指令，它就能输出符合预期的优质答案。

设置人设与回复逻辑时，首先得把智能体的角色身份定清楚。比如，你可以把它设置成专业的医疗顾问、儿童教育专家，或者技术支持工程师。这里说的角色定义，不只是个身份标签，还包括它掌握的专业知识、说话风格，甚至性格特点。举个例子，如果想打造一个儿童教育助手，那它说话就得温和友善，用词尽量简单，还得一直耐心鼓励孩子。

角色定好后，还得给智能体的能力划个范围。明确它能回答哪些问题，遇到专业外的问题怎么处理，碰上敏感话题又该怎么回应。这样设置好边界，智能体就能在合适的范围内，提供专业又准确的帮助。

在回答格式这块，通过提示词工程，能精确规定输出的结构和形式。你可以要求模型固定用一种格式，比如先简单总结，再详细展开；或者每次回答都带上具体操作步骤和注意事项。统一的格式能让用户用起来更顺手，理解和使用信息也更方便。

另外，扣子平台还有个超实用的 AI 辅助优化功能。它就像个 “提示词小助手”，能自动分析你写的提示词，找出逻辑不通、意思含糊，或者结构不完整的地方，然后给出具体修改建议，帮你把提示词改得又清晰又有效。

1.2 模型选择与参数调优

扣子平台汇聚了多种主流大语言模型，每一种模型都独具特色，适用于不同的场景。恰到好处地选择模型，不仅关乎智能体的性能展现，更对运营成本与用户体验产生深远影响。

目前支持豆包、DeepSeek、智谱、kimi等模型

大模型节点支持四种模式：精确模式、平衡模式、创意模式以及自定义模式。在不同模式下，生成的随机性和TopP参数值各有不同，而自定义模式则允许用户自由设定这两个值。以下是对这两个关键参数的详细解释：

• 生成随机性（temperature）：通过调高温度，模型的输出将变得更加多样且富有创新性。反之，降低温度会使输出内容更严格地遵循指令要求，但也会相应减少多样性。建议在调整时，不要同时改变“Top p”参数。

• Top p 为累计概率：在生成输出时，模型会从概率最高的词汇开始选择，直至这些词汇的总概率累积达到Top p设定的阈值。这样可以确保模型仅选择高概率词汇，从而有效控制输出内容的多样性。建议不要与“生成随机性”参数同时调整。

精确模式：此模式严格遵循既定指令生成内容，适用于要求高度准确无误的场合，如正式文档编写和代码创作，确保输出的严谨性与规范性。

平衡模式：在创新与精确之间找到平衡点，既保持内容的严谨性，又不失趣味性，适用于日常大多数应用场景。

创意模式：致力于激发创意火花，为用户提供新颖独特的想法，适合在需要灵感和创新观点的场景中使用，如头脑风暴和创意写作等。

自定义模式：允许用户通过高级设置自定义生成方式，可根据具体需求进行精细调整，实现个性化优化，完美满足各类特定需求。

1.3 编排

扣子平台提供了三种灵活的编排模式：单Agent（LLM模式）、单Agent（对话流模式）以及多Agent模式，使您能够依据应用程序的复杂程度来挑选最适合的架构。

单Agent模式，作为最基础和常用的模式之一，在该模式下，一个智能体能够独立处理所有用户请求。其优势在于配置简便且管理高效，非常适合那些相对简单且目标集中的应用场景。例如，构建一个专门解答Python编程问题的智能助手，或是一个专注于提供健康饮食建议的顾问，单Agent模式无疑是一个理想的选择。

对话流模式，则通过预设的对话流程来处理用户的全部对话，适用于智能体技能流程相对固定的场景。如在售后服务场景中，通过指定对话流来处理咨询问题；或在长文生成场景下，根据用户的每个query分段生成内容。

多Agent模式，则适用于更为复杂的应用场景。在此模式下，多个专门的Agent共同协作，每个Agent负责特定的任务领域。这种模式特别适用于需要跨领域知识整合的复杂任务。例如，要构建一个全面的旅游助手，可能需要一个主控Agent来理解用户需求并协调任务，同时配备专门的Agent来处理机票查询、酒店推荐、景点介绍、餐厅推荐等具体任务。

在多Agent模式中，任务的分解与协调至关重要。主控Agent需要精准理解用户需求，并将其拆解为多个子任务，分配给相应的专业Agent处理。各个Agent之间必须具备清晰的通信机制，确保信息能够顺畅流通。最终，还需要有效的结果整合机制，将各个Agent的处理结果有机组织成连贯的回复呈现给用户。

二、插件功能

插件系统是扣子平台的核心扩展机制，它显著提升了智能体的实际处理能力。利用插件，智能体能够超越纯语言模型的局限，实现与外部世界的无缝互动，并集成各种实用功能，从而拓宽了其应用范围和灵活性。

扣子平台内置了极为丰富的插件库，为智能体提供了多样化的功能扩展。

在信息获取领域，搜索引擎插件使智能体能够访问并获取实时的互联网信息，确保数据的即时性；而新闻插件则不断更新，提供全球最新的新闻资讯，让智能体紧跟时事动态。

这些强大的插件使得智能体在为用户提供信息服务时，能够保证内容的及时性和准确性。

例如，当用户对某个热点事件进行询问时，智能体可以迅速通过新闻插件获取该事件的最新进展，从而为用户提供最具时效性的回答。

下面我们简单介绍一下，如何在智能体中使用插件

我们直接在前文的例子上补充相关内容，如果你不了解扣子创建智能体流程，请回顾前面文章

这是我们创建智能体的界面

点击技能→插件右边的加号

可以在这里找到你要的插件

比如我们添加这个豆包绘图模型

然后我们直接测试，提示词与这个插件相关，模型就会自动调用这个插件

这里测试它给到是一个图片链接，点击后可以看到图片

效果还是可以的，以上就是插件的使用示例，感兴趣的朋友可以自己再去试试

三、工作流

工作流系统助力开发者设计和实现复杂的任务处理流程。通过可视化编辑器，将复杂任务分解为清晰步骤，定义关系与执行条件。

在工作流中，你可以利用多种节点类型来构建处理流程。

条件判断节点能够根据不同条件选择相应的处理路径，循环处理节点可以重复执行特定步骤，而API调用节点则可帮助与外部系统进行交互。

通过巧妙组合这些节点，您能够实现复杂的业务逻辑，灵活应对各种工作流需求。

下面简单演示一下如何在智能体中使用工作流

创建工作流

点击添加节点

以大模型为例

调整位置，连接节点

单机节点设置参数

开始节点，输入变量名 user_input、类型 String，勾选必填

大模型节点，先设置输入变量，引用开始节点的user_input变量，新变量名为input

用户提示词引用input变量，输出变量名 output

结束节点选择大模型的output变量

完成后点击下方试运行

输入问题再次点击试运行

输出结果

以上就是一个简单的工作流，最后点击右上角，填写相关信息即可发布

在智能体中添加工作流，只需要在技能中找到工作流，点击后面的加号

选择我们需要用的工作流添加

再在人设中说明直接调用某工作流回答用户问题，或者什么情况下调用这个工作流回答问题即可

四、触发器功能

触发器是扣子平台提供的一种自动化工具，它使得智能体能够依据特定的条件自动执行预定义的任务。

触发器主要可以分为两大类：基于时间的触发器和基于事件的触发器。

基于时间的触发器会在设定的时间点或时间间隔激活，而基于事件的触发器则会在特定的事件发生时启动。这一功能不仅提高了效率，还增强了智能体的响应能力，使其能够及时应对各种情况。

时间触发器是一种功能，它使您能够安排定时任务或周期性任务。比如，您可以让智能助手每天早晨向您发送天气预报，或者每周自动生成一次数据分析报告。这种自动化机制对于那些需要按时定期执行的任务尤为适用。

相比之下，事件触发器是根据特定事件来启动任务的。这些事件可能包括数据更新、用户行为，或者API调用等。例如，当某个数据指标超出预定阈值时，系统会自动发送警报；又或者在用户完成特定操作时，自动发送确认消息。

总结

这篇文章带着大家详细了解了扣子智能体平台的四个核心模块 ——“编排”“插件”“工作流” 和 “触发器”，把从设计流程到扩展功能、从执行逻辑到事件响应的整套能力都讲明白了。

读完这篇文章，你已经学会了怎么在扣子平台上，用最直观的方法设计和管理工作流，不用再操心底层那些麻烦事，可以把精力都放在业务创新上。不管是产品快速更新，还是搭建大规模在线服务，平台的可视化编排、插件扩展和灵活触发功能，都能帮开发团队轻松开发智能体，又快又省力。

光看还不够，赶紧上手试试！当然，这只是扣子智能体核心功能的一小部分，接下来的文章我们会继续深入学习，期待与你再次相见！

如果这篇文章对你有所启发，期待你的点赞关注！

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