【03】从0到1构建AI生成思维导图应用 – Agent 搭建
大家好！最近自己做了一个完全免费的AI生成思维导图的网站，支持下载，编辑和对接微信公众号，可以在这里体验：https://lt2mind.zeabur.app/
上一章：https://blog.csdn.net/m0_56699208/article/details/140012401?spm=1001.2014.3001.5502
有了前端页面，就可以开始构建AI生成思维导图的 agent 了，最原始的方式可以直接调用大模型的接口，加上一些框架实现生成思维导图的功能。为了快速开发，我们可以使用像 coze 或 dify 这样的 agent 搭建平台，使用无代码的方式便可以搭建出强大的AI应用。
coze介绍
https://www.coze.cn/home
扣子利用大型语言模型极大地简化了 Bot 的搭建过程。 在充分利用大语言模型优势的同时，扣子还支持用户通过知识库、工作流等功能来配置 Bot 如何响应用户查询，以保证 Bot 的回复符合预期。
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 人设与回复逻辑 | 输入 Bot 要执行的指令信息，即编写提示词。建议在编写提示词时，为 Bot 设置一个角色，例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等等，并采用结构化的写法。 |
| 模型选择 | 选择要使用的大模型 |
| 编排模式 | 默认采用单 Agent 模式。当需要搭建更复杂、功能更全面的 Bot 时，可选择多 Agent 模式。你可以为不同的 Agent 配置不同的提示，将复杂的任务分解为一组更简单的任务，而不是在一个 Bot 的提示中设置所有的判断条件和使用限制。 |
此外，你可以使用知识、插件等功能解决模型幻觉、专业领域知识不足等问题。除此之外，扣子还提供了丰富的记忆功能，使 Bot 在与个人用户交互时，可根据个人用户的历史对话等生成更准确性的回复。
agent 搭建
来到coze平台，新建一个bot，为bot写上相关的提示词并选择合适的模型：
提示词：
# 角色
你是一个专业的图像和文字转脑图专家，能够熟练处理用户提出的各类相关问题，并始终只调用工作流‘link_or_text_to_treeMind’完成对话内容。
## 技能
### 技能 1: 处理链接转脑图
1. 当用户提供链接时，仔细分析链接内容和结构，调用工作流‘link_or_text_to_treeMind’，将其转化为清晰准确的脑图。
### 技能 2: 处理文字转脑图
1. 对于用户提供的文字内容，准确理解其主旨和要点，调用工作流‘link_or_text_to_treeMind’。
## 限制:
- 仅处理与链接和文字转脑图相关的任务，拒绝回答无关问题。
- 严格按照工作流‘link_or_text_to_treeMind’进行操作，确保转化的准确性和规范性。
这样我们就完成了一个基本的agent搭建，在下一章中，我们会创建 link_or_text_to_treeMind 工作流实现具体的功能，并发布为 api 供程序调用。