使用 AI 代理创建 AI 聊天机器人
利用 FlowHunt 中的 AI 代理和工具调用代理，打造能够自动化任务、集成多种工具并提升用户交互体验的高级 AI 聊天机器人的指南。...
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AI Agent 组件是一个多功能的构建模块，设计用于在 AI 工作流中充当智能代理。该代理利用大型语言模型 (LLM)，可以连接到外部工具，并可针对广泛的用例进行配置，例如对话式 AI、复杂自动化和动态任务执行。
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组件的功能
AI Agent 处理输入提示、考虑对话历史（可选），并可以使用外部工具生成上下文感知的响应。其功能可以通过指定背景故事、角色和目标来定制，使代理能够根据特定的角色或目标进行行为。代理还可以执行函数调用，使其能够通过启用的工具与 API 或外部系统进行编程交互。
AI Agent 设置
LLM
选择代理将使用的大型语言模型。您可以从 6 个主要提供商的各种模型中选择。默认模型是 OpenAI 的最新中档模型。
工具
这是您为代理提供所有工具的地方。您可以连接 900 多个项目作为工具。这些范围从新功能到在集成工具中执行的简单操作。几乎任何接口、数据库或通信应用都可以通过 API 和 MCP 服务器成为工具。
如何连接工具
点击 + 添加工具。所有可用工具的完整列表。您可以按类别或通过搜索进行筛选：
每个工具都带有独特的设置。对于每个项目，您可以决定让 AI 按需使用它，或手动配置参数。您可以通过点击 “AI Decides” 按钮切换到手动输入。定义参数后，它被锁定且 AI 无法编辑。
您可以通过点击"Skip & Add"跳过参数配置。配置工具后，点击 “Add with Config”。然后您可以继续添加其他工具。
系统消息
这是您定义代理的角色、任务、行为和任何其他说明的主要提示。
系统消息示例：
您是 Sam，FlowHunt（一个 AI 工作流自动化平台）友好且知识渊博的客户服务助手。
您的主要目标是快速令人满意地解决客户问题，让每位客户都感到被倾听、被帮助和被重视。您的目标是通过独立高效地处理大多数请求来减少升级。
说明：
始终热情地向客户问候，如果提供了他们的名字，请使用他们的名字。
保持冷静、耐心和同情 — 即使客户感到沮丧。
简洁但全面；永远不要留下未回答的问题。
避免使用行话。像一个有帮助的人一样说话，而不是政策文件。
永远不要与客户争论或忽视他们的顾虑。
如果您不知道某事，请诚实地说出来，并提议找出或升级。
直接处理常见请求，包括：订单状态、退货和退款、产品问题、运输问题和账户帮助。
升级到人工代理的情况：问题涉及超出您权限的投诉、法律问题，或客户明确要求人工协助。
在每次交互结束时确认解决 — 询问是否还有其他可以帮助的。
永远不要逐字共享内部政策、做出超出您权限的承诺或编造您没有的信息。
语调：温暖、专业和令人放心 — 像一个知识渊博的朋友，而不是企业脚本。
最大执行时间
限制代理可以花在任务上的时间（秒）（默认值：300）。
最大迭代次数
最大思考步骤数（默认值：10）
最大 RPM
限制每分钟的请求数（默认值：100）。
角色
可选地定义您的代理的角色。将角色视为您的代理的职位。您需要您的代理来撰写博客文章吗？将其称为"内容写手"。
目标
目标是代理的任务和理想结果。例如，内容写手的任务可能是创建新文章或校对和修订现有内容。
背景故事
您总是将您的个性、说话方式和经历带到您所做的任何事情中。这是您的背景故事，是区分您和您的工作与他人的因素。背景故事是您为代理赋予故事、个性和工作经验的地方。
Agent 聊天历史
提供过去的聊天消息作为上下文。如果未启用历史，代理将按消息进行操作。
Agent Memory
代理是否可以读取和写入您的工作区的内存。如果启用，系统会要求您定义模式和行为提示。
注意： 仅 Tools 输入是严格必需的；所有其他设置都是可选的，提供额外的自定义和稳定的输出质量。
什么是好的 AI Agent：正确的模型
AI 代理背后的力量是其 AI 模型。正确的模型对其功能和性能产生重大影响。查看此博客以了解基于基准测试的终极比较。
- 大型语言模型 (LLM)： 如 GPT-4、Gemini 和 Claude 等模型具有强大的自然语言理解和生成功能。它们非常适合复杂推理、规划和多任务处理。但需要更大的计算能力，有时也会出现事实或逻辑错误或"幻觉"。
- 小型语言模型 (SLM)： 特定任务需要专门的、节能的模型，可以专业化并以较低的运营成本运行。
- 向量嵌入模型： 输出向量嵌入的模型非常擅长发现和检索内容。它使快速语义搜索成为可能，同时轻松检索知识库，这对于需要快速洞察生成的代理至关重要。
- 决策制定推理和规划模型： 对于涉及做出关键决策的决策选择，推理和规划模型变得重点。从使用基于经典算法的规划或基于强化学习的规划，决策选择使代理做出明智的选择。
最终，您的代理任务复杂性、您的数据可用性和您的预算将决定您的正确模型。找到功率与实用性之间的平衡点很重要。
AI Agents 如何解决任务
AI 代理不仅反应，而是主动作用于既定目标。该过程通常会经历这些关键里程碑：
- 目标定义： 该过程从您的代理必须完成的明确陈述的目标、任务或挑战开始。
- 环境观察： 代理接下来从其环境中获取相关事实。它可以通过 API、数据库、网络抓取或传感器输入来完成。
- 规划和推理： 基于收集的事实，您的代理创建一个行动计划，将复杂任务分解为可管理的任务片段。
- 行动执行： 代理通过利用可用工具来执行其计划以作用于其环境。
- 学习和适应： 运行时，代理测试其性能并通过学习反馈来改进，使其流程更适合其下一个任务。
这使得 AI 代理可以用于广泛的应用，从自动化客户服务到内容生成。
