《告别“手动挡”：用工作流让智能体自动处理复杂业务》 掌握工作流设计，将AI从“聊天助手”升级为“自动化员工” 主讲：王占傲老师 【课程背景】 “ 智能体确实好用，但它只能一问一答。我的业务，比如客户贷款申请、农技问题诊断，根本不是一次问答就能解决的！”“我搭的 智能体，客户多问几句，它就不记得之前说过什么了，每次都要重头开始，太傻了！”这是许多企业在应用 智能体时，遇到的“天花板”。基础的问答型 智能体，就像一个 需要你一直踩油门、换挡的“手动挡”汽车——每个指令都需要你亲自下达。但真正的商业场景，往往是由 收集信息、条件判断、调用工具、串联步骤组成的完整流程。让员工手动操作，效率低下；让基础 智能体处理，它“智商”不够。 工作流（Workflow），就是解决这个痛点的“自动驾驶”系统。它允许你将复杂的业务逻辑（如“如果客户年龄>18且收入>3000，则推荐A产品；否则进入人工审核”）预先设计好，让 智能体像一位训练有素的员工，自动、有序地执行多步骤任务。 本课程正是 智能体应用的 核心进阶篇。我们不讲基础操作，只聚焦一个 目标： 教会你如何为智能体设计“大脑”和“流程”，让它能独立处理那些让你和团队加班加点的、重复又复杂的业务流程。通过大量金融、农业等领域的真实案例拆解与“手把手”搭建，我们将帮你捅破这层窗户纸，真正释放AI自动化的巨大潜力。 【课程收益】 Ø 明确场景分野：清晰区分“问答型”与“工作流型” 智能体的适用边界，能准确判断何时该用工作流解决问题。 Ø 掌握核心“积木”：精通开始、LLM、知识库、条件判断、代码、插件、结束等7类核心工作流节点的功能与配置方法。 Ø 获得设计方法论：掌握从业务需求到流程图的“五步设计法”，能够独立拆解任务、绘制逻辑清晰的流程图。 Ø 实现独立搭建：能够在主流平台（如扣子Coze）上，独立搭建出涵盖线性、分支、循环逻辑的实用工作流。 Ø 具备调试能力：掌握工作流的调试心法与优化技巧，能够快速定位并修复流程中的问题，确保工作流“跑得通、跑得稳”。 【课程对象】 已完成智能体基础工具学习，希望解决复杂业务场景的：市场技推、运营专员、 产品经理、客服主管及团队管理者。 【课程时间】 2天（6小时/天） 【课程大纲】 一、 认知破局：为什么你的智能体，一遇复杂业务就“掉链子”？ l 现实困局：客户咨询贷款，AI回答了利率，但无法自动收集客户信息、评估资质、生成方案。 l 核心短板：无状态记忆、无逻辑判断、无步骤串联、无工具调用。 l 适用场景：简单问答、知识查询、内容生成。 2.“自动挡”工作流的核心能力 l 核心特征：多步骤串联、条件分支、变量传递、工具调用、状态保持。 l 适用场景：信息收集、资质评估、方案生成、订单处理、审批流程。 l 案例对比：同一个“贷款资格评估”任务，问答型 vs 工作流型的差异。 3.你的业务，哪些正被“手动挡”拖累？（以三农金融行业为例，可以替换） l 贷款预审：收集客户信息 → 调用知识库判断资质 → 生成预审报告。 l 农技诊断：用户描述症状 → 调用知识库匹配病虫害 → 推荐防治方案。 l 客户跟进：查询客户状态 → 判断跟进时机 → 生成跟进话术 → 记录跟进结果。 l 内容 生产：选择内容类型 → 收集素材 → 调用AI生成 → 人工审核发布。 4.主流平台工作流功能对比
| | 特点 | | | 简单易用，节点丰富 | | | 更灵活，支持复杂逻辑 | | | 基础支持 | 相对简单 |
5.演练：工作流机会挖掘工坊 任务：小组内，每人列举一个自己工作中“重复、多步骤、耗人力”的任务。 讨论：如果把它交给工作流，理想中的处理流程应该是怎样的？ 分享：每组选出“最具自动化潜力”的场景，向全班描绘其自动化后的蓝图。 二、 核心基石：工作流的“乐高积木”——七大节点全解析 1.节点全景图与工作流三大件 l 起点：开始节点（接收用户输入）。 l 中间：处理节点（LLM、知识库、条件、代码、插件等）。 l 终点：结束节点（输出结果）。 2.开始节点 l 功能：定义工作流的输入变量。 l 配置：变量名称、类型（文本/数字/布尔/文件）、是否必填、默认值。 l 案例：贷款预审工作流，需要输入“年龄、收入、贷款金额、贷款用途”。 3.LLM节点 l 功能：调用 大语言模型，进行文本生成、理解、总结。 l 配置：模型选择、提示词、输入变量、输出格式。 l 案例：根据收集的客户信息，生成一段个性化的贷款方案推荐语。 4.知识库节点 l 功能：从知识库中检索相关内容。 l 配置：选择知识库、设置检索策略（相似度、最大召回数）。 l 案例：根据客户输入的“养殖类型”，从知识库中检索对应的贷款产品政策。 5.条件判断节点 l 功能：根据条件执行不同分支（if-else）。 l 配置：条件表达式（变量 > 值、变量包含某词等）、分支逻辑。 l 案例：如果客户信用分≥600，走“通过”分支；否则走“拒绝”分支。 6.代码节点 l 功能：执行自定义代码（ Python/JS），实现复杂逻辑。 l 配置：代码编写、输入输出变量。 l 案例：对客户输入的身份证号进行校验，提取出生日期和性别。 7.插件节点 l 功能：调用外部工具（搜索、天气、计算器等）。 l 配置：选择插件、设置参数。 l 案例：调用天气插件，获取客户所在地的天气信息，用于农技建议。 8.变量节点 l 功能：定义和传递工作流中的临时变量。 l 配置：变量名、赋值、引用。 9.结束节点 l 功能：输出最终结果。 l 配置：输出内容（可引用前面的变量）。 l 案例：输出完整的贷款预审报告。 10.演练：「节点连连看」 l 任务：给出一组业务需求，学员判断应该使用哪些节点，并画出流程图。 l 互评：小组间点评流程图是否合理。 三、 设计心法：从一团乱麻的业务，到清晰有序的流程图 1.工作流设计“五步法” l 第一步：明确任务 目标（这个工作流要解决什么问题？） l 第二步：拆解任务步骤（需要几步？每一步做什么？） l 第三步：确输入输出（需要什么信息？产出什么结果？） l 第四步：绘制流程图（节点顺序、分支逻辑、变量传递） l 第五步：标注关键点（哪些节点容易出错？需要什么资源？） 2.流程图绘制规范与变量设计 l 符号规范：椭圆=开始/结束、矩形=处理、菱形=判断、箭头=流向。 l 案例：用标准符号绘制“贷款预审”流程图。 l 变量命名规范：清晰、有意义（如customer_age而非a）。 l 变量作用域：全局变量 vs 局部变量。 l 变量传递路径：从开始节点→中间节点→结束节点。 4.避坑指南：优秀工作流 vs. 糟糕工作流 l 常见错误：输入格式错误、知识库无结果、API调用失败。 l 兜底策略：设置默认值、增加“异常”分支、输出友好提示。 案例1：完整拆解一个“农技问答+产品推荐”工作流的设计过程。 案例2：对比“好”的工作流 vs “差”的工作流（逻辑混乱、变量错误、无兜底）。 5.演练：实战流程图设计挑战：「流程图设计挑战」 n 任务：每组抽取一个业务场景卡（如“客户 投诉处理”“续贷提醒”“保险推荐”），用五步法设计工作流，画出流程图。 三、 实战搭建：手把手教你搭建三类典型工作流（从简单到复杂） 1.实战一：线性工作流 —— “智能信息收集与回访” l 场景：客户提交咨询后，自动收集信息并发送感谢语。 l 节点：开始节点 → LLM节点（生成感谢语）→ 结束节点。 l 操作演示：在扣子Coze上完整搭建。 l 学员同步操作：每人完成一个“客户信息收集”工作流。 2.实战二：分支判断工作流 —— “贷款资格自动化预审” l 场景：根据客户输入的年龄、收入、信用分，判断是否符合贷款基本条件。 l 节点：开始节点 → 条件判断节点（年龄≥18且收入≥3000且信用分≥600）→ 分支1（通过）：LLM生成通过通知 → 结束；分支2（不通过）：LLM生成拒绝理由 → 结束。 l 操作演示：配置条件表达式、分支连接、变量传递。 l 学员同步操作：每人完成一个“贷款资格预审”工作流。 3.实战三：知识库协同工作流 —— “智能农技诊断助手” l 场景：用户描述作物症状，从知识库检索匹配的病虫害，生成防治建议。 l 节点：开始节点（输入症状描述）→ 知识库节点（检索相关病虫害）→LLM节点（根据检索结果生成防治方案）→ 结束节点。 l 操作演示：知识库节点配置、检索结果引用、LLM提示词设计。 l 学员同步操作：每人完成一个“农技问答”工作流。 4.挑战任务：综合工作流搭建 l 场景：根据用户问题类型，分流到不同的处理流程。 l 节点：开始节点 → LLM节点（识别问题类型）→ 条件判断节点（类型=贷款/保险/投诉/其他）→ 4个分支分别处理 → 合并到结束节点。 l 操作演示：多分支设计、节点合并。 l 学员同步操作：根据讲师提供的模板，完成分流工作流。 5.演练：「工作流搭建马拉松」 l 任务：每组基于自己设计的流程图，在扣子Coze上搭建完整的工作流。 l 辅导：讲师和助教现场辅导，解决搭建中的问题。 五、调试上线：让你的工作流“跑得稳”、“用得好” 1.工作流调试“三板斧” l 单步调试：逐个节点测试，观察输入输出。 l 日志分析：查看工作流运行日志，定位错误节点。 l 变量监控：在关键节点输出变量值，验证逻辑。 2.常见“坑点”诊断与修复指南
| 问题 | 可能原因 | 解决方案 | | 节点卡住不执行 | | | | 输出结果不对 | | | | 条件分支走错 | | | | 知识库无结果 | | | | 运行超时 | | |
3.优化技巧：让工作流更快、更省、更强 l 减少节点数量：合并简单节点。 l 并行处理：独立节点可并行执行（扣子支持）。 l 缓存常用结果：减少重复检索。 l 设置超时时间：避免长时间等待。 l 正常用例：验证核心流程。 l 边界用例：验证极端输入。 l 异常用例：验证错误处理。 案例：现场演示一个“有问题的工作流”的完整调试过程。 l 演练：「调试大挑战」 n 任务：每组拿到一个“有bug的工作流”，用调试工具定位并修复问题。 n 竞赛：最快修复成功的小组获胜。 l 任务：每组基于自己搭建的工作流，进行5分钟 路演，包含：业务场景、流程图、搭建成果、测试结果、优化 计划。 l 评委：讲师+其他小组代表。 l 评选：“最佳设计奖”“最佳技术奖”“最佳创意奖”。 l 行动承诺：签署“工作流上线承诺书”，承诺30天内将工作流应用到实际业务。 l 后续支持：建立班级 微信群，讲师团队提供60天在线答疑。
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