智能体流程优化

此外，在观察这张图时，大家还可以发现一个关键点：我们在图中实现的是一个循环机制，而不是单向的流程。如果仅仅采用单向流程，那么将像工作流一样，随着对话的进行逐步跳转，直至最后一个智能体。在这种情况下，将无法从最后一个智能体跳转回初始状态。因此，在设计需要多轮协作的智能体时，我们应该在多智能体编排页面中，设计这些智能体的交互为一个闭环结构。这确保了用户在整个对话过程中能够自由地在不同智能体之间切换，克服了单向交互的限制。让我们通过一个具体的例子来更好地理解这一概念。以旅游场景为例，我们将设计三个智能体：分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排。让我们先把提示词写出来。同时，我们还应做好全局人物设定：当准备好提示词后，就可以开始在扣子上进行编排了，这里我省略了创建和填充的步骤，最终呈现的效果是这样的：这里有几个关键点需要注意，首先是跳转设置问题。扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式，其中独立识别模式是像我们在之前的流程图中看到的：每个节点都有一个独立识别模型。

此外，在观察这张图时，大家还可以发现一个关键点：我们在图中实现的是一个循环机制，而不是单向的流程。如果仅仅采用单向流程，那么将像工作流一样，随着对话的进行逐步跳转，直至最后一个智能体。在这种情况下，将无法从最后一个智能体跳转回初始状态。因此，在设计需要多轮协作的智能体时，我们应该在多智能体编排页面中，设计这些智能体的交互为一个闭环结构。这确保了用户在整个对话过程中能够自由地在不同智能体之间切换，克服了单向交互的限制。让我们通过一个具体的例子来更好地理解这一概念。以旅游场景为例，我们将设计三个智能体：分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排。让我们先把提示词写出来。同时，我们还应做好全局人物设定：当准备好提示词后，就可以开始在扣子上进行编排了，这里我省略了创建和填充的步骤，最终呈现的效果是这样的：这里有几个关键点需要注意，首先是跳转设置问题。扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式，其中独立识别模式是像我们在之前的流程图中看到的：每个节点都有一个独立识别模型。

在稍后读的知识管理场景中，一般流程如下：1.发现内容：在浏览网页、社交媒体时发现感兴趣但当前不方便阅读的文章或内容。2.收集内容：通过浏览器插件、分享到App或复制链接等方式将内容保存到稍后读服务。3.整理入库：通过内容标题、内容主题、来源平台分类等方式对阅读清单进行整理标记（一般多为人工）。4.选择内容：根据收藏时间排序、个人兴趣，在阅读清单中，自行选择下一步阅读内容。5.阅读内容：根据筛选结果，阅读内容，逐步清空阅读清单。仔细观察这5个步骤，我们会发现真正与用户稍后读需求直接相关的只有"发现"、"收集"和"阅读"。虽然"整理"和"选择"环节只是稍后读管理的衍生步骤，却往往占用了大量知识管理时间。特别是当阅读清单积累大量记录时，根据当前兴趣挑选内容变得更加耗时。这直接导致许多人虽然收藏了大量待阅读的内容，但由于整理不到位、选择内容不方便，最终陷入"藏而不读"的困境。