搭建智能助教工作流操作流程

前提条件

已实名认证的华为账号或IAM用户。

准备工作

• 本实践选用平台预置的“DeepSeek-V3-64K”模型。
• 搭建助教工作流前须完成语文知识库创建，详见创建语文知识库。

操作流程

创建工作流

1. 登录Versatile智能体平台，在左侧导航栏“个人空间”区域，选择进入所需空间。

   如果已选择团队空间，界面显示为实际的团队空间名称，而非“个人空间”。

   图1 选择团队空间
   

2. 单击左侧导航栏“开发中心 > 应用管理 > 工作流应用”，单击左上角“创建应用”。
3. 在“创建应用”页面，选择创建“对话型工作流”，配置工作流相关信息，具体如图2所示，参数如表1所示。
   图2 创建工作流
   

   表1 参数说明

   参数名称	示例	说明
   工作流名称	智能助教	在工作流应用界面中工作流名称不允许重复，支持中英文、数字、下划线、中划线和空格，长度2~64字符，且名称首尾不能有空格。
   英文名称	intelligent_teaching_assistant	输入内容只能包含英文字母、数字、下划线，并以字母开头，长度2~64字符，且名称不能以下划线收尾。
   描述	本应用是一款基于人工智能技术，旨在减轻教师重复性工作负担、提供个性化教学支持、并提升学生学习效率的智能化辅助工具。	描述工作流的功能，可直观呈现给用户，长度0~256。

4. 配置完成后单击“立即创建”，进入工作流编排页面。

编排工作流

在工作流编排页面，平台已预设了开始、大模型和结束节点。单击节点右上角的“”，可以对当前节点执行重命名、复制、删除操作。开始和结束节点为必选节点，不支持重命名、复制和删除。

图3 节点的重命名、复制、删除操作

1. 配置“开始”节点。单击“开始”节点，该节点已默认配置query参数，表示用户输入的内容。当前场景下无需新增参数，单击“确定”。
   图4 配置开始节点
   

2. 配置“大模型”节点，从用户输入中进行问题提取，解析出用户的问题，并用JSON格式输出。参考图5和表2完成参数配置，单击“确定”。
   图5 配置“大模型”节点
   

   表2 参数配置说明

   参数	配置示例	说明
   节点名称	单击大模型名称旁边的“”，修改节点名称为“生成问题”，并单击名称后的“”。	只允许输入字母、数字、下划线，且不能以数字开头。
   模型配置	选择模型为“DeepSeek-V3-64K”，单击模型配置区域右上角的“”可设置模型的温度、核采样等参数，本实践保持默认值。	选择模型接入模块已配置的大语言模型。
   输入参数	定义以下输入参数。 参数名称为“query”。 类型、值：选择“引用>query”。query为“开始节点”的输出变量值。	配置大模型处理需要的输入参数值， 这些值会动态添加到提示词中，默认设置的输入参数名为“query”。
   输出参数	单击输出区域右上角的“”，选择输出格式为“JSON”。单击“”，添加参数。 定义以下输出参数，其余保持默认值即可。 question，类型为“String”。 answer，类型为“String”。	用于解析大模型节点的输出，并提供给后续节点的输出参数引用。
   系统提示词	输入如下系统提示词后单击“系统提示词”区域右上角的“”，进行提示词优化。 你是问题解析专家，请从用户的对话中解析出用户的问题{question}和{answer}，用JSON格式输出。 注意，question一定有值，answer可能没值，如果answer没值，该字段输出空即可。	配置输入给大模型的提示词，系统级提示词，用于指导模型按要求进行回复。支持使用{{variable}}格式引用当前节点输入参数中已定义好的参数。最终替换后的内容会传递给模型。
   用户提示词	{{query}}	配置输入给大模型的提示词，用户级提示器，作为当前用户问题的输入。配置提示词时，支持使用{{variable}}格式引用当前节点输入参数中已定义好的参数。最终替换后的内容会传递给模型。

3. 配置“知识检索”节点，从预先上传的语文知识库中检索用户的问题，并返回匹配到的信息。
   1. 鼠标悬浮“生成问题”和“结束”节点中的连接线，单击“”，选择“知识检索”节点至编排页面，如图6所示。
      图6 连接“大模型”节点（生成问题）和“知识检索”节点

      

   2. 单击“知识检索”节点，参考图7和图8完成参数配置，单击“确定”。
      • 输入参数

        参数名称：默认参数名称为query。

        类型、值：选择“引用>question”。question为“生成问题-大模型节点”的输出变量值。

      • 知识库可直接选择创建语文知识库章节创建的“语文知识库”。
      图7 配置“知识检索”节点
      
      图8 设置知识库
      

4. 配置“判断”节点，判定是否从预置的题库中检索到匹配的题目。
   1. 单击“添加节点”，选择“判断”，添加“判断”节点至编排页面，连接“知识检索”节点和“判断”节点。
      图9 连接“知识检索”节点和“判断”节点

      

   2. 单击“判断”节点，参考图10完成参数配置，单击“确定”。
      第一个分支，参数是“知识检索”节点输出的“output_list”，比较条件是“长度大于”，比较对象是“输入”，值为“0”。

      图10 配置“判断”节点
      

5. 配置“大模型”节点，对知识库检索到的结果进行润色，给出一个丰富的解答输出。
   1. 单击“添加节点”，选择“大模型”，添加“大模型”节点至编排页面，连接“判断”节点的第一个分支和“大模型”节点，这表明如果知识检索的召回数大于0的时候，将运行到该大模型节点。
      图11 连接“判断”节点的第一个分支和“大模型”节点

      

6. 配置“大模型”节点。对用户的问题直接给出一份丰富的解答输出，并注明“（此回答由AI生成）”。
   1. 单击“添加节点”，选择“大模型”，将“大模型”节点至编排页面，连接“判断”节点的第二个分支和“大模型”节点，这表明如果知识检索没到召回任何答案的时候，将运行到该大模型节点。
      图12 连接“判断”节点的第二个分支和“大模型”节点

      

   2. 单击“大模型”节点，参考图13和表3完成参数配置，单击“确定”。
      图13 配置“AI输出”大模型节点
      

      表3 参数配置说明

      参数	配置示例	说明
      节点名称	单击大模型名称旁边的“”，修改节点名称为“AI输出”，并单击名称后的“”。	只允许输入字母、数字、下划线，且不能以数字开头。
      模型配置	选择模型为“DeepSeek-V3-64K”，单击模型配置区域右上角的“”可设置模型的温度、核采样等参数，本实践保持默认值。	选择模型接入模块已配置的大语言模型。
      输入参数	定义以下输出参数。 参数名称：默认参数名称为input。 类型、值：选择“引用>question”。question为“生成问题”节点的输出变量值。	配置大模型处理需要的输入参数值， 这些值会动态添加到提示词中，默认设置的输入参数名为“query”。
      输出参数	定义以下输出参数，其余保持默认值即可。 参数名称为“raw_output”，类型为“String”，描述为“模型原始输出”。	用于解析大模型节点的输出，并提供给后续节点的输出参数引用。
      系统提示词	输入如下系统提示词后单击“系统提示词”区域右上角的，进行提示词优化。 你是经验丰富的小学语文老师，请对用户提出的问题做出一份非常丰富的解答输出，并且在回复的末尾，你需要加上“（此回答由AI生成）”。 ##输出示例 问题： 解题思路： 答案：（此回答由AI生成）	配置输入给大模型的提示词，系统级提示词，用于指导模型按要求进行回复。支持使用{{variable}}格式引用当前节点输入参数中已定义好的参数。最终替换后的内容会传递给模型。
      用户提示词	{{query}}	配置输入给大模型的提示词，用户级提示器，作为当前用户问题的输入。配置提示词时，支持使用{{variable}}格式引用当前节点输入参数中已定义好的参数。最终替换后的内容会传递给模型。

7. 配置“代码”节点，对“润色输出”大模型节点和“AI输出”大模型节点的输出字符串使用代码，进行格式化处理。
   1. 单击“添加节点”，选择“代码”，添加“代码”节点至编排页面，连接“润色输出”大模型节点和“AI输出”大模型节点到代码节点。
      图14 连接“润色输出”大模型节点和“AI输出”大模型节点到代码节点
      
   2. 单击“代码”节点进行配置。编写代码，根据输入变量生成返回值，参考图15完成参数配置，单击“确定”。
      图15 配置“代码”节点
      

      表4 参数配置说明

      参数	配置示例	说明
      执行方式	安全沙箱	用于隔离程序运行的环境，以防止潜在的恶意代码对系统造成损害。
      输入参数	定义以下输入参数，单击可添加参数。 参数名称为str1，类型为引用，值为引用“润色输出”大模型节点的输出。 参数名称为str2，类型为引用，值为引用“AI输出”大模型节点的输出。	用于配置代码运行需要的输入参数。
      输出参数	定义以下输出参数。 参数名称为output，类型为String，描述为output。	配置代码运行后需要输出的参数，需要与return返回的对象保持一致。
      代码	编写python代码对输入变量进行处理。需要定义一个main函数，代码节点里面有个main函数的代码模板，在此基础上编写自己的代码。输入变量的获取需要使用arg.get方法。该工作流中，使用代码节点对上两个节点的输出进行合并和格式化。 def main(args: dict) -> dict: str1= args.get('str1','') str2= args.get('str2','') answer= str1+str2 ret = { "output": answer, } return ret	编写Python代码片段，仅支持python系统库，不支持引入依赖包。 说明： 编写代码时不要更改第一行函数定义。

8. 配置“结束”节点，输出最终结果。
   1. 连接“代码”节点到“结束”节点。
      图16 连接“代码”节点到“结束”节点
      
   2. 单击“结束节点”，如图17配置输入参数和回复。
      图17 配置“结束节点”
      

      表5 参数配置说明

      参数	配置示例	说明
      输入参数	定义以下输入参数。 参数名称为result，类型为引用，值为引用代码节点的输出。	输入参数支持引用和输入两种类型，输入参数需要在指定回复的文本框中以{{variable_name}}的形式进行插入才能返回。
      输出参数	-	输出参数将以变量形式返回，支持引用和输入两种类型。
      指定回复	{{result}}	可以在文本框中编辑指定的回复内容，支持在文本中以{{variable_name}}的形式插入输入参数返回或直接返回输入参数。工作流的最终运行结果将按照指定回复中的内容返回。指定回复中不能插入输出参数。

调试工作流

1. 编排工作流完成后，在工作流编排界面单击右上角“”，并在下拉框中选择“同步执行”。
2. 在对话框中直接与工作流进行交互，实时观察其执行过程和响应效果，并根据需要对配置进行优化和调整。

   检查节点设置是否有误，常见节点报错可参见《常见问题》解决。

   

   试运行界面支持文本输入、语音输入、文件输入：

   • 文本输入：在对话输入框输入对话后按Enter键或单击，查看应用响应结果。
   • 语音输入：“语音交互”开启时，用户可以通过语音进行输入。该功能支持多种语言（如中文、英文等），并提供语音识别、错误纠正和实时反馈等功能。
     • 首次使用语音输入须开通系统麦克风、扬声器权限，可在权限申请弹窗一键开通。
     • 语音输入最长为60秒，超时则取消语音输入状态，用户需重新录入。
   • 文件输入：请参考开始节点配置参数，可增加“文件”或“文件数组”类型，并在试运行界面中上传文件。
   图18 试运行
   

3. 在试运行过程中，可以单击右上角“”，查看调试结果，包括运行结果与调用详情。
   图19 运行结果
   
   图20 调用详情
   
   必要时也可以针对工作流中的某个节点单独进行调试，以保证节点的成功运行。以调试“AI输出”节点为例。

   1. 在工作流编排页面，单击“AI输出”节点的“”，进入节点的调试页面。
      图21 调试单节点
      
   2. 在节点的“配置信息”输入请求参数的值，单击“开始运行”。
      图22 配置节点调试任务
      
   3. 单节点调试成功后，将在该节点显示“运行成功”字样及其运行时间。
      图23 单节点调试结果
      

发布工作流

1. 工作流试运行成功后，在工作流编排页面，单击右上角“发布”。
2. 输入版本号与描述，如图24所示，单击“发布”。
   图24 发布工作流
   

3. 单击右上角“发布管理”按钮“”，可进入“发布管理”页面。也可通过左侧导航栏中选择“开发中心 > 应用管理 > 工作流应用”，单击“智能助教工作流”，进入应用主页面，单击右上角“发布管理”按钮“”，可进入“发布管理”页面。

   在“发布管理”页面的“操作”列单击“发布”蓝色文字按钮后将出现“立即访问”、“复制链接”、“重新生成”文字按钮。这里可以通过两种方式访问工作流应用的网页应用链接：

   图25 发布工作流
   
   • 立即访问：单击当前页面的“立即访问”按钮，可立即进入网页版应用。
     图26 立即访问网页智能体应用
     
   • 复制链接：单击当前页面的“复制链接”按钮，可直接复制网页URL嵌入或分享到其他应用场景。
     图27 复制智能体访问地址
     
   • 重新生成：重新生成工作流应用发布链接。

相关文档

• 编排工作流时，画布相关的详细操作介绍，请参见创建工作流。
• 在创建和运行工作流时，可能会遇到的常见问题，请参见《常见问题》解决。