最近在尝试将AI能力集成到实际业务场景时发现很多开发者都面临一个共同难题如何快速、低成本地构建一个能理解复杂指令、执行多步骤任务并对外提供服务的智能应用传统的开发流程涉及模型选型、API对接、逻辑编排、前端展示等多个环节门槛高且周期长。直到体验了“扣子”这类AI智能体开发平台才发现原来构建一个功能完整的智能体可以如此直观和高效。本文将以一个贴近生活的实战项目——“买个der啊”比价购物助手智能体为例完整拆解从零到一在扣子平台上开发、调试并发布一个智能体的全流程。无论你是想入门AI应用开发的初学者还是寻求业务自动化解决方案的开发者都能通过本文掌握智能体开发的核心方法论并收获一个可直接复用的项目案例。1. 智能体与扣子平台核心概念解析在开始动手之前我们有必要厘清几个关键概念这有助于理解我们正在构建的是什么以及平台在其中扮演的角色。1.1 什么是AI智能体AI智能体AI Agent并非一个全新的概念但在大语言模型LLM能力爆发的今天它被赋予了更强大的内涵。简单来说一个智能体是一个能够感知环境、进行决策并执行动作以达成目标的AI系统。与我们熟悉的“聊天机器人”相比智能体的核心区别在于其自主性和工具使用能力聊天机器人通常基于固定的问答对或有限的意图识别进行一问一答式的交互逻辑链条短难以处理复杂任务。AI智能体以大语言模型为“大脑”具备规划、反思和调用工具Tools的能力。它可以理解用户的模糊或复杂需求如“帮我找一款性价比高的无线耳机”然后自主规划步骤先搜索商品、再比价、最后总结推荐并调用搜索引擎、电商API等工具来完成每一步。我们本次要构建的“买个der啊”智能体就是一个典型的工具增强型智能体其核心目标是帮助用户进行商品比价和购买决策。1.2 扣子平台是什么它能做什么扣子Coze是一个集成了多种大语言模型的AI智能体开发与部署平台。你可以将它理解为一个“乐高积木”工厂提供积木基础能力平台接入了诸如GPT-4、云雀、豆包等多种LLM作为智能体的核心推理引擎。提供工具功能扩展平台内置了代码解释器、联网搜索、知识库、长文本摘要、多模态识别等丰富插件并支持通过API连接外部工具。提供组装台编排界面通过直观的图形化工作流Workflow编辑器你可以通过拖拽的方式将LLM的思考、条件判断、工具调用、数据处理等节点连接起来构建复杂的业务逻辑。提供展示窗发布渠道构建好的智能体可以一键发布为独立的聊天机器人嵌入到网站、或通过API集成到你的应用中。使用扣子开发你无需关心模型训练、服务器运维和复杂的并发处理可以专注于智能体本身的能力设计和业务逻辑实现极大降低了AI应用开发的门槛。1.3 项目“买个der啊”智能体功能定义我们的目标不是创建一个大而全的电商平台而是一个聚焦于解决用户“选择困难”和“比价需求”的垂直助手。其主要功能规划如下商品搜索与理解接收用户用自然语言描述的商品需求如“夏天穿的透气跑步鞋预算500左右”理解其核心属性品类、预算、关键特征。多平台比价模拟或调用数据接口获取主流电商平台如京东、淘宝、拼多多上符合条件商品的价格、销量、评价等信息。智能分析与推荐基于价格、销量、评价等多维度数据进行综合分析为用户提供1-3个最具性价比的购买建议并陈述理由。交互与澄清在用户需求不明确时能主动提问进行澄清例如询问具体品牌偏好或最高预算确保推荐结果更精准。2. 开发环境与平台准备由于扣子是一个云端SaaS平台我们的“开发环境”其实就是浏览器和平台账号。2.1 平台账号注册与访问访问扣子官方网站。使用手机号或邮箱完成注册和登录。通常平台会提供一定的免费额度供开发者体验和测试。登录后进入主控台你会看到“创建智能体”或类似入口。2.2 熟悉核心工作区创建或进入一个智能体后你会看到几个核心功能区域这是我们后续开发的主战场提示词Prompt与角色设定定义智能体的基础人设、核心能力和回复风格。知识库可以上传商品数据表格、品牌手册等文档让智能体基于特定知识回答。插件Plugins与工作流Workflow这是赋予智能体“动手能力”的关键。插件是预定义的工具工作流是你自定义的逻辑编排。预览与调试右侧的聊天窗口用于实时测试智能体的交互效果。发布设置配置智能体的头像、名称、开场白以及发布渠道。2.3 思维转变从写代码到画流程对于传统开发者最大的思维转变是从“编写线性代码”变为“设计并编排节点化的工作流”。你需要将任务拆解为离散的步骤节点并定义步骤之间的数据流转关系。这更像是在绘制一个业务逻辑的流程图。3. 创建“买个der啊”智能体基础设定与角色塑造一切从创建开始。我们首先为智能体注入灵魂——设定它的角色和基础能力。3.1 创建新智能体并设定基础信息在扣子平台点击“创建智能体”。输入智能体名称“买个der啊购物小助手”。上传一个符合购物助手气质的头像例如一个卡通购物车或带有货币符号的机器人。在“描述”中简要说明这是一个帮你全网比价、挑选高性价比商品的智能助手。3.2 编写核心提示词Prompt提示词是引导大模型行为的核心指令。一个好的提示词能让智能体表现稳定、符合预期。点击“提示词”编辑区域输入以下内容你是一个专业、贴心且幽默的购物比价助手名叫“买个der啊”。你的核心任务是帮助用户在海量商品中找出真正高性价比的选择。 **你的核心能力与原则** 1. **需求澄清**当用户需求模糊时例如只说“想买手机”你必须主动、友好地追问关键信息如预算、品牌偏好、主要用途打游戏、拍照、续航、存储需求等。 2. **全网比价**在获得明确需求后你会模拟搜索京东、淘宝、拼多多等主流平台从价格、近期销量、用户好评度、平台补贴等多个维度进行对比。 3. **推荐与理由**每次推荐1-3款商品。推荐必须附上清晰的理由例如“A商品比B贵50元但采用了更新的处理器对于你的游戏需求更划算C商品价格最低但差评主要集中在续航上请注意。” 4. **风格与话术**语气活泼可以适当使用网络用语如“这款真是YYDS”、“那个有点坑咱不选”但务必保持专业和客观。绝对不要编造不存在的商品信息或价格。如果找不到完全匹配的诚实地告知用户并提供近似选项。 **交互流程示例** 用户“我想买个耳机。” 你“好嘞‘买个der啊’上线~ 为了帮你找到最合适的耳机得先问问你几个关键问题哦1. 预算大概多少 2. 主要用来干啥听歌、打游戏、运动 3. 有没有心仪的品牌” 用户回答后 你“明白啦根据你的需求预算300运动用我帮你比了一圈发现这三款值得一看【商品1】价格优势明显防水性好【商品2】佩戴更舒适但略超预算【商品3】品牌口碑好折扣力度大。详细对比如下...”提示词编写要点角色定位清晰开宗明义告诉模型“你是谁”。任务指令具体使用数字列表明确核心任务和步骤。输出格式规范指定推荐的数量和必须包含的“理由”部分。风格设定定义了语气使其更具个性化和辨识度。安全边界强调了“不要编造信息”这是AI应用可靠性的基础。4. 构建核心比价工作流仅靠提示词智能体只能进行“脑补”式推荐。要让它真正“干活”我们需要创建工作流并集成外部工具。这里我们以“联网搜索”插件模拟比价数据获取过程。4.1 创建并规划工作流在智能体编辑页面找到“工作流”或“流程编排”标签页点击“创建新工作流”。将其命名为“智能比价与推荐”。规划工作流节点我们的逻辑链条是接收用户输入 - 解析需求 - 搜索商品信息 - 分析并排序 - 生成推荐报告。4.2 配置工作流节点下面我们通过拖拽节点来构建这个流程。一个简化但完整的工作流可能包含以下节点开始 - 大语言模型需求解析 - 代码构造搜索Query - 插件联网搜索 - 大语言模型分析推荐 - 结束4.2.1 “开始”与“大语言模型需求解析”节点开始节点会自动接收整个工作流的触发输入即用户的原始问题。第一个LLM节点将其重命名为“解析用户需求”。系统提示词你是一个需求分析专家。请从用户的对话中提取出关于商品购买的明确属性包括商品品类、预算范围、品牌偏好、关键特征如“防水”、“轻薄”、用途场景。以JSON格式输出例如{category: 无线耳机, budget: 200-500, brand_preference: [华为, 小米], key_features: [降噪, 长续航], scene: 运动}。用户输入连接至“开始”节点的输出变量如{{start.query}}。输出变量定义一个变量如parsed_demand来存储解析后的JSON字符串。这个节点的作用是将用户非结构化的自然语言转化为结构化的、机器可理解的数据为后续的精准搜索打下基础。4.2.2 “代码”节点构造搜索Query由于不同平台的搜索语法不同我们需要将结构化的需求转换成适合搜索引擎的查询词。添加一个“代码”节点选择Python语言。输入以下示例代码def main(parsed_demand): # 假设 parsed_demand 是上一步输出的JSON字符串 import json demand json.loads(parsed_demand) # 构建搜索关键词 keywords [] if demand.get(category): keywords.append(demand[category]) if demand.get(brand_preference): # 取第一个品牌偏好 keywords.append(demand[brand_preference][0]) if demand.get(key_features): keywords.extend(demand[key_features][:2]) # 取前两个特征 # 组合成搜索Query例如“无线耳机 华为 降噪 长续航” search_query .join(keywords) # 可以构造多个不同侧重点的Query这里返回一个 return { query_primary: search_query, budget: demand.get(budget, ), scene: demand.get(scene, ) }输入将parsed_demand变量映射到函数的parsed_demand参数。输出变量定义如search_params包含构造好的查询词、预算等信息。4.2.3 “插件”节点联网搜索这是获取实时信息的关键。我们使用扣子平台内置的“联网搜索”插件。添加“联网搜索”插件节点。查询连接上一个代码节点的输出{{search_params.query_primary}}。搜索条数设置为5-8条以获取足够多的信息进行比对。输出变量定义如search_results存储搜索到的原始网页摘要信息。注意真实的比价可能需要调用各电商平台的官方API。这里用“联网搜索”模拟在实际业务中你需要申请相应平台的API权限并在此处使用“API调用”插件节点。4.2.4 “大语言模型分析推荐”节点这是工作流的终点也是价值呈现点。它将综合所有信息生成最终推荐。添加第二个LLM节点重命名为“生成比价推荐”。系统提示词你是一个专业的购物分析师。请根据用户的需求和搜索到的商品信息进行综合比价分析。 用户需求总结{{search_params}} 网络搜索结果{{search_results}} 请遵循以下规则输出 1. 从搜索结果中筛选出最相关的3-5个商品。 2. 从价格、销量如果信息中有、评价关键词、平台保障等维度进行对比。 3. 给出1-3个最终购买建议并按优先级排序。 4. 为每个建议陈述清晰的理由和潜在不足。 5. 输出格式请使用Markdown使其清晰易读。例如 ### 【推荐一】XXX商品 **价格** 299元 (京东) **优势** ... **注意** ...用户输入可以简单写为“请根据以上信息进行分析推荐”。系统提示词中已通过变量插值注入了关键信息。输出变量定义final_recommendation此变量的内容将作为整个工作流的最终回复返回给用户。4.2.5 连接节点并保存将所有节点按照逻辑顺序用连接线链接起来开始-解析用户需求-构造搜索Query-联网搜索-生成比价推荐-结束。 确保每个节点的输出变量都能被下游节点正确引用。点击“保存”工作流。5. 集成工作流与智能体调试创建好的工作流需要被智能体调用并在真实对话中测试效果。5.1 将工作流添加为智能体的技能回到智能体的主编辑页面找到“技能”或“插件”区域。点击“添加技能”选择“工作流”。从列表中找到你刚创建的“智能比价与推荐”工作流并添加它。通常需要配置工作流的触发方式。选择“自动判断”或为其设置一个触发关键词如“比价”、“推荐一下”。当用户对话匹配时智能体会自动运行此工作流。5.2 在预览窗进行端到端测试现在右侧的聊天预览窗已经连接了你配置好的智能体。开始进行真实对话测试测试用例1模糊需求输入“我想买双鞋”。预期智能体应首先触发提示词中定义的“需求澄清”能力追问预算、类型等问题而不会直接运行比价工作流。测试用例2明确需求输入“帮我找一款200元以内的蓝牙运动耳机要防水”。预期智能体应识别出这是一个明确需求自动触发“智能比价与推荐”工作流。你会看到工作流执行的日志如果平台支持最终收到一个结构化的比价推荐报告。测试用例3边界测试输入一个非常小众或不存在的商品。预期智能体应诚实地告知未找到合适商品或根据搜索结果的近似商品进行说明而不是胡编乱造。5.3 调试与迭代优化测试过程中很可能发现不如预期的地方需要进行迭代调试工作流逻辑错误检查节点间的数据传递是否正确变量名是否匹配。可以查看每个节点的输入/输出日志。LLM节点效果不佳返回修改对应节点的“系统提示词”。描述更精确、给出更具体的输出示例Few-shot Learning能极大改善效果。例如在“生成比价推荐”节点中提供一个更完美的Markdown输出示例。搜索质量差调整“构造搜索Query”节点的代码生成更精准、包含更多关键词的查询词。或者尝试使用多个搜索插件节点并行搜索不同平台。响应速度慢工作流节点过多或LLM响应慢可能导致延迟。考虑优化流程将某些并行任务改为并行执行如果平台支持或精简不必要的分析步骤。6. 发布与部署你的智能体经过充分调试智能体表现稳定后就可以发布了。6.1 平台内发布在智能体编辑页面找到“发布”或“部署”选项。完善发布信息可以撰写更吸引人的简介设置开场白例如“嗨我是你的购物小帮手‘买个der啊’有什么想买的尽管问我帮你比价比质”。选择发布形式扣子平台通常支持多种形式独立聊天窗口生成一个专属链接可分享给任何人通过网页直接使用。嵌入网站提供一段JavaScript代码可嵌入到你自己的网站或博客中。API接口为开发者提供API可将智能体能力集成到自己的App、小程序或后端服务中。点击发布获取链接或代码片段。6.2 进阶集成思路对于“买个der啊”这类有潜在商业价值的智能体可以考虑更深度的集成连接真实数据API替换模拟的联网搜索接入京东、淘宝联盟等电商平台的官方商品与价格API获取实时、准确的数据。增加用户身份与历史通过API集成用户系统记录用户的浏览和查询历史实现更个性化的推荐“根据你上次看的手机这款新品在性能上有20%提升”。构建多模态入口除了文字支持用户上传商品图片进行识别比价。接入支付与导流在推荐结果中生成正规的电商联盟带货链接实现从推荐到交易的闭环需遵守平台规范。7. 常见问题与排查思路在开发过程中你可能会遇到以下典型问题问题现象可能原因排查与解决思路智能体不执行工作流直接闲聊回复1. 工作流未添加到技能。2. 工作流触发条件设置不当。3. 用户输入未匹配触发词。1. 检查“技能”列表确认已添加。2. 检查工作流的触发配置改为“自动判断”或放宽关键词。3. 在预览窗测试时使用更可能触发工作流的明确指令。工作流执行失败卡在某个节点1. 节点配置错误如API密钥无效。2. 节点间数据格式不匹配。3. 代码节点存在语法或运行时错误。1. 查看工作流执行日志定位失败节点。2. 检查失败节点的输入数据格式是否符合预期。3. 调试代码节点使用简单的print语句输出中间变量如果平台支持日志输出。联网搜索的结果不相关1. 构造的搜索Query质量太差。2. 搜索引擎本身局限性。1. 优化“构造搜索Query”节点的代码加入更多筛选词如“评测”、“2024新款”。2. 尝试使用多个搜索插件或换用不同的搜索源如果平台提供。LLM生成的推荐理由空洞或格式错乱系统提示词不够具体未限定输出格式。1. 在提示词中强制要求结构化输出如必须包含价格、优势、不足三个部分。2. 在提示词中提供1-2个非常具体的输出范例Few-shot。响应速度非常慢1. 工作流链条过长。2. LLM节点处理内容过多。3. 网络或平台延迟。1. 审视工作流合并一些顺序执行的LLM节点如果逻辑允许。2. 减少单次输入LLM的文本长度对搜索结果先进行摘要再分析。3. 检查是否为平台高峰期或考虑升级到更高性能的模型套餐。8. 最佳实践与工程化思考将智能体从玩具变为真正可用的工具需要一些工程化的考量。8.1 提示词工程化模块化设计不要将所有指令堆砌在主提示词里。将角色设定、行为规范、输出格式等分离。在工作流中每个LLM节点的提示词应职责单一如专门解析、专门分析。迭代与评估建立测试用例集每次修改提示词后用固定的问题测试评估回复质量的稳定性、相关性和格式正确性。防范幻觉与安全在关键节点如最终推荐的提示词中必须加入“基于已知信息”、“不要编造”等指令。对于电商场景可加入“不推荐明显低于市场均价的可疑商品”等安全规则。8.2 工作流设计原则单一职责每个工作流应专注于完成一个特定的、完整的任务如“比价”、“生成购买报告”。鲁棒性在关键节点后添加“错误处理”或“条件判断”节点。例如如果搜索结果为空应跳转到“未找到商品”的回复分支而不是让流程崩溃。可复用性设计工作流时考虑参数化。例如“智能比价”工作流可以接受category,budget等输入参数这样它不仅可以被对话触发未来也可以被API直接调用。8.3 数据与知识管理利用知识库将稳定的信息如品牌历史、产品参数对照表、常见QA存入知识库让智能体基于这些可信知识回答减少幻觉。API数据源对于价格、库存等动态数据务必通过API获取并考虑数据的缓存策略避免频繁调用导致API限额超限或响应慢。8.4 性能与成本优化上下文长度管理LLM的令牌Token消耗与成本直接相关。在工作流中尽量避免将过长的原始文本如整个网页内容直接塞给LLM节点。先通过“文本摘要”插件或代码节点进行提取和精简。异步与缓存对于耗时的操作如调用多个外部API探索平台是否支持异步执行。对不常变的数据结果进行短期缓存。通过“买个der啊”这个项目的全程实践我们可以看到基于扣子这样的平台开发一个功能型AI智能体的核心在于清晰的场景定义、结构化的提示词设计、以及将复杂任务拆解为可编排的工作流节点。它极大地简化了AI应用的开发流程让开发者能更专注于业务逻辑和创新。下一步你可以尝试为这个智能体添加更多能力例如接入真实的比价API、增加用户偏好记忆、或者创建一个简单的Web界面将其包装成一个独立的小工具。智能体开发的魅力在于每一个小的功能点都能通过这种“搭积木”的方式快速实现并看到效果。