开发简单的 Agent 助手可以参考以下内容：
基于结构化数据来 RAG 实战：以餐饮生活助手为例，它是基于结构化数据 RAG 方法的应用，能从大规模餐饮数据集中检索合适餐厅并提供信息服务。实现餐饮生活助手 RAG 的 Langchain 代码实战需完成以下步骤：定义餐饮数据源，将其转化为 Langchain 可识别和操作的形式并注册；定义 LLM 的代理，通过 Langchain 的代理根据用户问题提取信息、形成查询语句、检索数据源并生成答案。
从基础案例入门：
三分钟捏 Bot：
登录控制台：登录扣子控制台（coze.cn），使用手机号或抖音注册/登录。
在我的空间创建 Agent：在扣子主页左上角点击“创建 Bot”，选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”并确认。
编写 Prompt：填写 Prompt，即 Bot 功能说明，第一次可用简短词语作为提示词。
优化 Prompt：点击“优化”进行优化。
设置开场白及其他环节。
发布到多平台&使用。
进阶之路：
15 分钟：查看其他 Bot 获取灵感。
1 小时：找到与兴趣、工作方向结合的 Bot 深入沟通，阅读相关文章。
一周：了解基础组件，寻找不错的扣子借鉴复制，加入 Agent 共学小组，尝试在群里问第一个问题。
一个月：合理安排时间，参与 WaytoAGI Agent 共学计划，创建 Agent 并分享经历心得。
《执笔者》：基于多 Agent 模式的全能写手：
操作步骤：
多 agent 模式切换：在 bot 编排页面点选多 agent 模式，页面自动切换，相比单 agent 多了中间的 agent 连接区。
添加合适节点：有两种方式选择，用已发布的 bot 或创建新的 agent，按需选取并连接在默认总管 agent 后面，无结束节点。
添加合适的 prompt：为每个 agent 填写合适 prompt，外围人设填写主要功能，内部 bot 填写应用场景。
调试与美化：经过以上三步基本搭建完成，后续需调试，调整提示词优化交互。
2025-01-07