智能体

1. 创建智能体

1.1 管理智能体

1. 进入智能体管理界面访问“我的智能体”页面：

2. 1. 登录您的 AgentWeave 账户后，导航至“我的智能体”页面。这里列出了您创建的所有智能体。
   2. 选择智能体：从列表中找到您需要管理的智能体，点击它以进入智能体的详情页面。
   3. 点击“管理”选项：在智能体详情页面，找到并点击“管理”选项。这将引导您进入智能体的管理界面，您可以在这里进行各种管理操作。

3. 在管理界面，您可以通过左侧导航栏访问不同的管理功能：

4. 1. 仪表盘：查看智能体的性能指标和用户互动情况。
   2. 文件：管理与智能体相关的文件和知识库内容。
   3. 历史记录：查看智能体的操作历史和用户互动记录。
   4. 设置：调整智能体的配置，如权限、可见性和功能设置。
   5. API Key：管理智能体的 API 访问密钥，用于集成和自动化。

通过这些步骤，您可以有效地管理和编辑您的智能体，确保它们能够满足您的业务需求并提供最佳的用户体验。

1.2 编写提示词

配置更切合的智能体需要编写提示词，即智能体的“人格与提示词”（Personal & Prompt）。智能体的人格与提示词定义了其基本角色设定，并将在所有对话中持续影响其回应风格。建议在提示词中明确模型的角色、设计回应的语言风格，并限制模型的回应范围，以使聊天更符合用户的期望。

1. 提示词的重要性

2. 1. 提示词是引导智能体行为和输出的关键。一个精心编写的提示词能够确保智能体在与用户交互时，始终保持预期的角色、风格和内容范围。这不仅能提升用户体验，还能有效避免智能体产生不相关或不准确的回应。

3. 提示词的组成部分

4. 1. 角色设定 (Personal Definition)：明确智能体的身份和职责。例如，智能体可以是“问题解答专家”、“创意写作助手”或“数据分析师”。
   2. 任务指令 (Task Instructions)：详细说明智能体需要完成的具体任务。这包括如何处理输入、如何进行思考以及如何生成输出。
   3. 输出格式要求 (Output Format Requirements)：规定智能体回应的结构和格式。例如，是否需要分点列出、是否需要总结、是否需要特定标记等。
   4. 限制与约束 (Constraints and Limitations)：明确智能体在回应时需要遵守的规则，例如只能使用搜索结果中的信息、需要标记冲突信息等。

5. 编写提示词的建议与最佳实践

6. 1. 明确性与具体性：避免模糊不清的表述，尽量使用具体、明确的语言。例如，与其说“回答问题”，不如说“使用搜索结果中的信息回答用户的问题”。
   2. 角色先行：在提示词的开头明确智能体的角色，这有助于智能体快速进入状态。
   3. 逐步引导：将复杂的任务分解为简单的步骤，并按照逻辑顺序排列，引导智能体逐步完成任务。
   4. 限制回应范围：通过明确禁止某些类型的内容或行为，进一步限制智能体的回应范围，确保其符合预期。
   5. 迭代与优化：提示词的编写是一个迭代的过程。在实际使用中，您可能需要根据智能体的表现不断调整和优化提示词，以达到最佳效果。

通过清晰定义角色、规则，配合测试迭代，就能让 AgentWeave 智能体的 “人格与提示词” 精准服务场景，让对话既 “有身份” 又 “合需求”，持续提升用户交互体验 。

1.3 用户向知识库提交内容（知识与检索-RAG模版）

在 AgentWeave 平台搭建智能体时，支持开放 “用户向知识库提交内容” 功能，助力丰富知识储备、优化交互体验，以下为配置与使用说明：

1. 功能启用路径

2. 1. 进入新建智能体 - 配置环节，找到 “允许用户向知识库提交内容” 模块：
   2. 点击右侧 “添加” 按钮，即可唤起配置弹窗（如 “允许用户向知识库提交内容” 弹窗所示 ），开启内容收集流程搭建。

3. 配置项详解

4. 1. 表单名称：填写简洁名称（如 “知识反馈表”“内容补充单” ），用于用户端识别提交场景，清晰告知 “这是向知识库贡献内容的入口” 。
   2. 收集用户名：勾选后，需用户提交姓名 / 昵称，便于追溯内容来源、后续互动（如 “感谢用户 xxx 补充的行业案例” ），也可按需取消，匿名收集。
   3. 字段名称：明确填写项（如 “知识主题”“案例描述”“参考文献” ），让用户清楚 “要填什么” 。
   4. 描述：补充说明（如 “案例描述需包含时间、场景、解决结果” ），规范内容格式，提升提交质量。
   5. 必填设置：勾选 “必填” 后，用户需完整填写该项目才能提交，保障核心信息不缺失（如 “知识主题” 设为必填，避免无明确方向的内容入库 ）。
   6. 项目删除：点击项目右侧 “-”，可移除无需的提交项，精简表单，贴合实际需求。

5. 应用场景与价值

6. 1. 知识共建：若智能体聚焦 “行业问答”（如法律、医疗 ），开放此功能后，用户可补充 “最新法规解读”“罕见病例处理” ，持续拓宽知识库深度与广度，让智能体回答更鲜活、专业。
   2. 问题反馈：搭配 “问题描述”“补充建议” 类提交项，用户能反馈知识库不足（如 “未覆盖 xx 知识点” ），助力运营者精准迭代知识体系，优化智能体服务能力。

通过合理配置 “用户向知识库提交内容” 功能，能打造 “智能体 + 用户” 协同共建知识生态的模式，让知识库随业务场景动态生长，持续强化智能体价值 。

2. 对话与互动（Open Chat）

1. 模板选择 在 AgentWeave 平台的智能体模板的“对话与互动”中，找到 “LLM - Powered Chat Builder” 模板。该模板专为智能问答、对话交互类智能体设计，非常适合快速搭建聊天机器人的场景。

2. 基础信息配置

3. 1. 智能体名称：建议名称中包含 “对话”“聊天” 等字眼，例如 “旅游问答小助手”，让用户能直观了解其功能。
   2. 可见范围：根据需求设置谁可以看到该智能体。
   3. 介绍：详细描述对话场景，如 “专注旅游咨询，7×24 小时解答行程、景点问题”，让用户清楚如何使用该智能体。

4. 模型与版本选择

5. 1. Open Chat 模板也涉及选择模型（如 OpenAi、Google 等）和版本，注重对话能力的适配。
   2. 例如，选择 GPT - 4.5（Preview）时，适合处理复杂对话逻辑；
   3. 需根据期望的聊天体验进行选择。可以选择是否需要定时触发。
   4. 可以自定义是否需要查看对话，开启后可以查看其他使用者使用自己创建并发布的智能体对话内容。

6. 工具与提示词配置

7. 1. 工具：在工具栏中，如配置 get_news_summary 等工具，在 Open Chat 场景中可结合对话实时调用。例如制作 “科技新闻聊天机器人” 时，搭配 get_news_summary 工具，当用户询问科技动态时，智能体可在聊天过程中查询新闻总结并回复。
   2. 提示词：提示词需围绕对话设计，例如 “保持亲切语气，遇到不确定的用‘我帮你查查最新信息’引导工具调用”，使聊天更自然流畅。

3. 个性化AI（AI Personal）

1. 模板选择 在 AgentWeave 平台的智能体模板的“个性化AI”中，找到 “AI Personal” 模板。适合构建个性化的智能助手或专属 Agent。可以围绕用户的个人需求、兴趣或工作任务进行定制，用于效率提升、习惯养成、学习指导或生活管理。

2. 基础信息配置

3. 1. 智能体名称：建议名称使用实际人物姓名等，例如 “Jack”，让用户能直观了解对话人物。
   2. 什么类型的AI角色：根据需求设置你想要的对话角色身份。
   3. 性格特征：可以选择自带的标签也可以自定义自己想要的或喜欢的角色性格，如“开朗，聪慧，单纯”。
   4. 兴趣爱好：可以选择自带的标签也可以针对角色自定义喜好，如“足球，绘画，阅读”。
   5. 人工智能形象：选择创建的人物不同的神态，聊天界面左边可以根据聊天内容AI Personal体现的情绪更改上传后的AI Personal形象。
   6. 可以自定义是否需要查看对话，开启后可以查看其他使用者使用自己创建并发布的智能体对话内容。

4. 工具与提示词配置

5. 1. 提示词：提示词需围绕对话智能体性格设计，例如 “语气柔和富有爱心”，使聊天更自然流畅。
   2. 声音设置：可以选择自带的声音类型，也支持上传自己录制的声音播放。

4 .构建智能组合体

4.1 使用工作流

在 AgentWeave 平台，工作流是串联智能体和结束条件组件，实现复杂任务自动化协作的核心能力。以下从工作流构建、组件配置到运行调试，为你完整解析使用流程：

1. 工作流构建入口与基础形态

2. 1. 在平台操作中，通过 “创建智能组合体 - 配置”环节，开启工作流可视化搭建（如 “创建智能组合体” 配置页所示 ）。点击“设置” 进入工作流编辑器，左侧为可用组件库 ，包含智能体（公开 / 自建 /共享订阅等 ）、结束条件等，右侧为画布区，用于拖拽组件、连线编排逻辑。

3. 工作流以 “节点 + 连线” 呈现

4. 1. 节点：涵盖智能体（如 critic_agent ）、工具（FunctionTool 等 ）、结束条件（TextMentionTermination 等 ），每个节点承载特定功能（智能体执行对话、工具运行函数、条件判定流程终止 ）。
   2. 连线：定义节点间数据流向与交互顺序，决定任务执行路径（如智能体 A 输出结果传递至智能体 B 处理 ）。
   3. 结束条件节点 包含 TextMentionTermination（检测特定文本触发终止 ）、MaxMessageTermination（限定最大消息交互次数 ）、OR Termination（多条件组合判定 ）。拖拽对应节点至画布，配置条件（如 MaxMessageTermination 设置 “5 次交互后终止工作流” ），管控任务执行周期，避免无限循环。

5. 工作流运行与调试

6. 1. 流程验证 完成组件编排与配置后，点击编辑器 “确认” 保存，回到 “创建智能组合体” 流程，补充 “组合体名称”“可见范围” 等基础信息，进入试运行。触发工作流（如模拟用户提问 ），观察：

   2. 1. 节点执行顺序：是否按连线逻辑，依次调用智能体、工具，触发结束条件。
      2. 数据交互：智能体与工具间参数传递是否准确（如计算器工具入参是否正确接收 ），输出结果是否符合预期（如运算结果格式、智能体基于工具结果的回应 ）。

   3. 若运行异常，可：查看 JSON 配置：通过 “查看 JSON” 功能（如 JSON 代码示例 ），校验组件 provider、config 等字段是否正确（如模型 gpt-4o-mini 名称、工具 source code 语法 ）。

7. 典型应用场景

8. 1. 多智能体协作问答：串联 “问题拆解智能体”→“专业知识智能体”→“结论整合智能体”，结合工具（如知识检索工具 ），实现复杂问题分步解决（如法律案例分析：拆解争议点→调用法规库工具→整合答辩策略 ）。
   2. 自动化内容生成：智能体 A 发起需求（如 “生成旅游攻略大纲” ）→ 工具调用（获取目的地数据 ）→ 智能体 B 输出完整攻略→ 结束条件判定（内容达标则终止 ），打造高效内容生产链路。

4.2 使用A2A Team模板

1. 功能定位 A2A Team 基于 Retrieval Augmented Generation（RAG）架构，聚焦多智能体协同检索与内容生成，适合知识问答、文档解析等场景，通过智能体分工协作，提升信息处理深度与准确性。

2. 创建流程

3. 1. 选择A2A Team模板智能体（推荐新手 / 标准化场景）

   2. 1. 操作路径：点击“功能智能体”「+ 选择」→ 浏览官方库/团队共享智能体 → 勾选目标项 → 确认添加
      2. 操作步骤：点击 “+ 选择”，弹出功能智能体列表弹窗（如 Mistral、01AI、DeepSeek 等 ），勾选需集成的功能智能体（支持多选 ），点击 “确认” 完成添加。

   3. 输入链接添加（适用于自定义开发 / 外部 API 场景）

   4. 1. 操作路径：点击「输入添加」→ 粘贴智能体地址 → 配置认证参数 → 完成校验
      2. 链接格式规范 http://{域名}/.well-known/agent.json

• 域名：智能体服务部署地址（如 rest.agentweave.ai）
• agentId：目标智能体唯一标识符（需向服务提供方获取）
• your_token:（可选）：若智能体需身份认证，需在 URL 中携带 token（建议通过 header 传递，更安全）

4.3 使用Autogen Agent模板

1. 功能定位 AutoGen Agent 模板深度适配 AutoGen 多智能体对话协作模式，通过灵活编排智能体角色、定义对话触发逻辑，实现复杂任务的 “智能体自主协作”（如代码开发、多轮决策 ），适合需模拟人类协作流程的场景（如项目规划、创意 brainstorming ）。
2. 可视化编排操作 组件拖拽与网络构建：进入模板配置页，左侧提供 全量智能体资源（公开智能体：Grok、Claude、Chat GPT 等；私有智能体：您创建的、团队共享 / 订阅 / 收藏的智能体 ）及 流程控制组件（结束条件、分支逻辑 ）。通过拖拽，将智能体添加到右侧画布，构建多智能体协作网络（如 “需求分析 → 方案生成 → 合规校验” 链路 ）。
3. 发布智能体时需确认包含的私有智能体是否已发布，否则该智能体无法发布。

4.4 使用AWS Step Function模板

1. 功能定位 AWS Step Function 模板聚焦 云工作流与智能体深度协同 ，打通 AWS 生态（如 serverless 任务、AWS Lambda 函数、复杂流程自动化 ）与 AgentWeave 智能体能力，适合需对接 AWS 资源的场景（如云端数据处理、AWS 服务编排 + AI 决策 ）。
2. 操作流程 点击组合体设置，组件拖拽与流程搭建：左侧列表整合 智能体资源（公开、私有、共享智能体 ）等组件。通过拖拽，将智能体与其他组件添加到右侧画布，构建 “AI 决策 + 云流程执行” 协作网络（如 “智能体分析 AWS 数据 → 触发 Step Function 自动化任务 → 结果回传智能体校验” ）。
3. 发布智能体时需确认包含的私有智能体是否已发布，否则该智能体无法发布。

5. 空间智能体

1. 模板选择 在 AgentWeave 平台的智能体模板的“智能体空间”中，可以选择任意已存在的空间模板或点击自定义设置。该模板专为多项智能体对单一问题进行共同会话智能问答、对话交互类智能体设计，非常适合需要多种方向及思维面对问题解决的快速搭建聊天机器人的场景。

2. 基础信息配置

3. 1. 智能体名称：建议名称中描述清楚空间智能体的地点，例如 “白宫”，让用户能直观了解其在哪种空间下进行聊天。
   2. 话题：根据空间类型可以设置话题类型，新加入的智能体会对此话题进行会话。
   3. 介绍：详细描述对话场景，如 “专注旅游咨询，7×24 小时解答行程、景点问题”，让用户清楚如何使用该智能体。
   4. 可以自定义是否需要查看对话，开启后可以查看其他使用者使用自己创建并发布的智能体对话内容。

4. 管理空间

5. 1. 在自己创建好的空间智能体点击详情页面，进入管理点击空间，可以增加完善空间智能体内容。
   2. 背景图片：根据自定义空间名称，可以上传此空间图片为聊天背景图。
   3. 音景：可以上传符合空间类型的或喜欢的背景音乐，支持mp3、m4a和wav格式，循环播放。
   4. 空间描述：会显示在空间智能体详情页，让使用者清楚了解该空间类型与环境。

6. AgentWeave 平台第三方集成

6.1 Azure AI Foundry agent

1. 功能简介 Azure AI Foundry agent 是 AgentWeave 平台专为深度整合微软 Azure 生态 AI 能力而打造的第三方智能体工具。通过它，您可以将部署在 Azure 环境中的 AI 模型（如 DeepSeek - R1 等）快速接入 AgentWeave，打破平台壁垒，实现跨平台 AI 协作。它将 Azure 的专属 AI 能力无缝融入 AgentWeave 的智能体协同体系，从而拓展业务场景的应用边界，为您的业务带来更多可能性。

2. 接入流程

3. 1. 选择模板 登录 AgentWeave 平台，进入 “第三方” 模板列表，找到 “Azure AI Foundry agent” 卡片，点击 “Select”，即可启动 Azure AI 智能体接入流程。

   2. 配置连接信息 在弹出的配置弹窗中，您需要准确填写以下关键信息：

   3. 1. URL：这是 Azure 端 AI 模型或服务的访问地址，通常为 Azure 资源部署后的 endpoint，格式如 https://[your-resource].azurewebsites.net/api/[model-path]。请确保网络畅通，AgentWeave 将通过此地址发起请求，调用 Azure AI 能力。
      2. 模型名称：默认提供已适配的模型选项（例如 “DeepSeek - R1”）。请选择您在 Azure 部署或希望调用的目标模型。如果您使用的是自定义模型，请提前确认平台的兼容性。
      3. API Key：这是 Azure 资源的身份认证密钥，您可以在 Azure 门户对应资源的 “密钥” 或 “访问策略” 模块中获取。AgentWeave 将凭借此密钥通过安全校验，访问 Azure AI 服务。

   4. 完成信息填写后，点击 “下一步”，平台将自动校验配置（包括网络连通性、密钥有效性等）。校验通过后，您将进入后续的智能体集成环节。

4. 应用场景与优势

5. 1. 企业级 AI 协同 如果您的企业已经在 Azure 上构建了专属 AI 模型（例如行业定制化的数据分析模型），通过 Azure AI Foundry agent 接入 AgentWeave，可以让业务团队在熟悉的 AgentWeave 协作界面中直接调用企业私有的 AI 能力。这样，团队无需频繁切换平台，不仅提升了跨部门协同效率，还能保障数据安全与业务流程的闭环管理。
   2. 多云 AI 能力融合 在需要整合 Azure、其他云厂商以及开源 AI 资源的场景中，Azure AI Foundry agent 能够打破云平台的边界。它可以在 AgentWeave 内汇聚 Azure 模型和其他第三方智能体，构建一个 “多云 + 多源” 的 AI 协作网络。无论是跨云数据驱动的智能决策，还是多模型融合推理等复杂 AI 任务，都可以在这个统一的执行环境中完成。
   3. 专属模型复用 企业通过 Azure 训练的专属模型（例如针对特定客户画像分析的模型），可以通过 Azure AI Foundry agent 接入 AgentWeave。借助 AgentWeave 的智能体编排和协同调度能力，这些专属模型可以快速嵌入现有的业务流程（例如营销智能体组合、客户服务智能体网络等），从而释放更大的价值。

通过 Azure AI Foundry agent，AgentWeave 平台实现了与微软 Azure AI 生态的深度融合，为用户打造了跨云、专属、协同的 AI 应用新范式。无论您是企业 IT 管理者整合多云资源，还是业务团队复用专属模型，都能借助这一工具解锁更灵活、更强大的 AI 协作体验。快来平台尝试接入，让 Azure AI 能力融入您的智能体协作体系，开启智能协作的新篇章吧！

6.2 OpenAI Agent

1. 功能简介 OpenAI Agent 是 AgentWeave 平台对接 OpenAI 生态的关键桥梁。它支持您将基于 OpenAI SDK 开发或管理的智能体（例如借助 OpenAI 模型训练的专属助理）无缝接入 AgentWeave。通过 OpenAI Agent，您可以将 OpenAI 强大的语言模型能力与 AgentWeave 的智能体协同体系深度融合，让 OpenAI 驱动的 AI 服务深度参与多智能体协作，为丰富多样的业务场景赋能。

2. 接入流程

3. 1. 选择模板 登录 AgentWeave 平台，进入 “第三方” 模板列表，找到 “OpenAI Agent” 卡片，点击 “Select”，即可启动 OpenAI 智能体的接入流程。

   2. 配置 OpenAI 连接参数 在弹出的配置弹窗中，您需要准确填写以下 OpenAI 专属认证信息，以确保 AgentWeave 可以安全、正确地调用 OpenAI 端资源：

   3. 1. Assistant_ID：这是 OpenAI 平台为您创建的助理（Assistant）的唯一标识。在 OpenAI 控制台的助理管理模块中，每个创建的助理都对应一个唯一的 ID，用于精准定位需调用的 OpenAI 智能体资源。
      2. Api Key：这是 OpenAI 平台的 API 密钥，您可以在 OpenAI 账号的 API 管理页面中生成。AgentWeave 将凭借此密钥通过 OpenAI 的身份校验，发起智能体调用请求。

   4. 完成信息填写后，点击 “下一步”，平台将自动校验参数的有效性（包括 OpenAI API 密钥的正确性、Assistant_ID 的存在性、网络连通性等）。校验通过后，您将进入智能体集成环节。

4. 应用场景与优势

5. 1. 专属模型协同 如果您在 OpenAI 平台训练了专属语言模型（例如针对法律领域优化的合同分析模型），通过 OpenAI Agent 接入 AgentWeave 后，业务团队无需频繁切换平台，即可在 AgentWeave 的协作环境中直接调用该专属模型。这不仅保障了专业场景下的 AI 服务质量，还能显著提升跨部门协同效率。
   2. 多模型能力互补 OpenAI 模型在语言理解与生成方面具有显著优势。接入 AgentWeave 后，它可以与其他智能体（例如擅长数据分析的智能体、专注图像识别的智能体）协同工作。面对复杂任务（例如 “分析市场报告并生成可视化方案”），OpenAI Agent 可以负责文本解读与方案框架生成，而其他智能体则可以处理数据统计和图表绘制，实现多模型能力互补，高效完成任务。
   3. 智能体生态拓展 借助 OpenAI Agent，AgentWeave 平台进一步拓展了智能体生态的边界，融入了 OpenAI 丰富的 AI 资源。无论您是企业用户整合内部基于 OpenAI 开发的智能体，还是个人开发者探索多平台 AI 协作，都可以通过这一工具将 OpenAI 能力融入现有的智能体网络，解锁更多协作可能。

通过 OpenAI Agent，AgentWeave 平台实现了与 OpenAI 生态的深度融合，为用户打造了专属、协同、多元的 AI 应用体验。快来平台尝试接入，让 OpenAI 驱动的智能体融入您的协作体系，释放更强大的 AI 价值！