你是否也受够了AI客服答非所问的尴尬？别担心，问题不在技术，而在于上下文工程！本文将手把手带你拆解AI Agent核心机制，从上下文窗口到指令结构，一步步打造一个真正“能听懂、会思考”的智能客服。
在上一篇文章中，我体验了AI翻译应用的制作，对扣子的工作流和低代码有了初步认识。这次，我好奇对话流如何配置，于是动手实践——创建了一个「水果店智能客服」。
效果只需向智能客服提问，它就能智能响应！点击下方查看实际互动效果。
使用工具
扣子对话流智能体
步骤
第一步：创建对话流智能体第二步：配置智能体第三步：调试第一步：创建对话流智能体
进入扣子空间，点击创建，选择「智能体」开始搭建。
第一步：创建对话流智能体
创建智能体后，将其切换为「对话流模式」。
点击添加「对话流」，开启配置流程。
为对话流命名后确认，即可进入智能体编辑界面。
第二步：配置智能体
首先添加知识库检索节点，用于处理用户输入并检索答案。
在知识库检索节点中上传本地文档（如Excel表格），定义知识范围。本例使用deepseek生成的水果店问答表，实际业务中可替换为企业文档。
这是deepseek输出的水果店客服问答表
点击「创建并导入」，按步骤上传Excel、解析结构、预览数据并处理，最终完成知识库搭建。
第一步：上传excel第二步：解析excel，配置表结构第三步：预览数据的正确性第四步：处理数据，最终使其可用
连接「开始」节点与「知识库检索」节点，配置输入为USER_INPUT，目标知识库选择刚导入的「水果店客服问答」表。
添加「大模型」节点，连接知识库检索节点，输入配置为检索结果的output，并编写系统提示词（如要求语气温柔），提升回答的自然度。
最后连接「大模型」节点与「结束」节点，输出变量设为模型output，启用流式输出优化体验。
第三步：调试（如有需要可以发布）
现在开始试运行！输入知识库内问题（如水果价格），客服精准回复；若提问超纲（如“足球”），它会引导用户详细描述。
例如询问打折政策（知识库外），客服会请求更清晰描述；但具体水果查询（知识库内）则直接解答。
复盘本次实践成功搭建对话流智能体，关键点在于上传精准知识库，约束AI回答范围。过程中，我对比了对话流与工作流的区别：
对话流：关注“怎么聊”
核心是管理对话流程，决定AI如何与用户多轮交互，注重节奏、逻辑和体验。
主要特点
对话驱动：以“一问一答”为基础单位。管理状态：记录对话历史，维护上下文。条件分支：根据用户回答引导不同流程。主动提问：通过开始节点发起结构化对话。
简言之，对话流解决如何通过对话逐步获取信息并回应。
工作流：关注“怎么做”
核心是自动化执行任务，像流水线一样处理数据、调用API，侧重动作执行与结果产出。
主要特点
动作驱动：以“执行任务”为单位。线性与并行：步骤可串行或并行。数据处理：支持计算、判断、循环等。无需频繁交互：启动后自动运行至完成。
简言之，工作流解决如何程序化完成复杂任务。
现在就去试试吧，打造你的首个智能客服！如有疑问，欢迎在评论区交流～
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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
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