智能体设计
功能说明
百数 AI 智能体依托扣子框架进行能力实现，在设计智能体时，可以参考扣子平台的智能体设计思路来配置人设、技能与回复逻辑。
入口
百数AI模式 >> 点击右上角 智能体开发 ，进入智能体管理页。
工作空间 >> 项目开发下，展示了当前用户的智能体列表。
智能体设计页
新建或编辑智能体，点击智能体卡片，进入智能体设计页。
模式选择
目前支持模式：
-
单 Agent（自主规划模式）：用户与大模型进行对话，由一个大模型自主思考决策，适用于较为简单的业务逻辑。
-
单 Agent（对话流模式）：该智能体会严格按照对话流编排的流程进行执行，支持保留多轮历史对话记录，适用于结构化或有明确流程的任
务。
后续将支持更多模式。
人设与回复逻辑
提示词编写页面，定义智能体身份、能力、行为约束的核心配置面板，通过结构化提示词，规定智能体 “我是谁、会做什么、不能做什么”。
提示词为AI通用格式，可以自己编写，也可以通过AI生成。
通用类提示词还可以保存到提示词库，下次可以直接使用。
技能配置
大模型选择
目前支持的大模型：Doubao-Seed-2.1-pro、Doubao-Seed-2.1-Pro-thinking、deepseek-disable-thinking、doubao-seed-2.1pro
后续将支持更多模型。
技能
插件
插件能够让智能体调用外部 API，例如搜索信息、浏览网页、生成图片等，扩展智能体的能力和使用场景。
1）点击右侧+，可选择已有插件，包括系统自带插件，以及用户自己设计的插件，插件设计参考文档：MCP管理。
2）添加插件后，只是把插件资源引入智能体，不等于 AI 会自动调用。还需要在【人设与回复逻辑】提示词里声明插件能力。
在#技能部分写明：什么场景下要调用这个插件、插件作用。
输入{会显示已添加的技能弹窗，选择对应的技能确认添加。
3）配置插件入参（参数映射）
插件一般带有入参，需要定义：对话中的用户信息怎么映射给插件的参数。
点开插件设置，配置插件的输入参数，设置从变量 / 用户提问中提取内容传给插件。
工作流
工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。
1）点击右侧+，可选择目标工作流，包括系统自带工作流，以及用户自己设计的工作流，工作流设计参考文档：工作流设计。
2）添加工作流后，只是把工作流资源引入智能体，不等于 AI 会自动调用。还需要在【人设与回复逻辑】提示词里声明工作流能力。
在左侧【人设与回复逻辑】的#技能模块，新增技能描述，写明触发场景 + 调用目标工作流，告诉 AI 什么情况下要执行这个工作流。
输入{会显示已添加的技能弹窗，选择对应的技能确认添加。
知识
知识库设置
控制 知识库怎么去找资料、找多少、过滤哪些内容，直接决定智能体能不能正确使用知识库内容回答用户问题。
- 调用方式：控制什么时候触发知识库检索，有两种方式自动调用、按需调用，区别如下：
| 对比项 | 自动调用 | 按需调用 |
|---|---|---|
| 触发时机 | 每一轮用户消息都会自动执行知识库检索，不管问题跟知识库有没有关系扣子 | 不会自动检索；只有模型收到指令，才去查询知识库 |
| 控制逻辑 | 系统全权控制，无需额外写提示词约束 | 必须在【人设与回复逻辑】写提示，明确什么场景调用知识库（调用内置RecallKnowledge能力） |
| token 消耗 | 每轮对话都会消耗检索、上下文 token；无关问题也会跑知识库检索 | 只有需要的时候才检索，节省 token 开销 |
| 适合场景 | 简单问答 Bot、大部分普通知识库机器人；希望只要用户提问就优先匹配知识库内容 | 复杂 Agent / 工作流、多知识库分流；只想特定问题才查知识库，闲聊不触发检索 |
| 缺点 | 闲聊、无关问题也会调用知识库，产生无效召回、浪费资源 | 提示词写不好，模型会忘记调用知识库，出现该查知识却不查的 bug |
- 搜索策略：
- 语义：向量相似度匹配，适合自然语言提问；
- 全文：关键词精确匹配；
- 混合 = 语义 + 全文两者结合。
- 最大召回数量：一次最多返回多少个知识片段。
- 最小匹配度：低于该分数的片段直接丢弃，不送入大模型。
- 结果重排（Rerank）：对召回出来的片段做二次相关性打分重排序，提升答案准确度。
添加知识库
在智能体编排页面，【知识】区域，每个分类（文本 / 表格 / 照片 / 表单）右侧的 + 加号按钮 ，用于给当前智能体绑定已建好的知识库
该加号不是新建知识库，是把已经创建完成的知识库关联到本智能体；新建知识库需要跳转到知识库管理页面。
新建知识库参考文档：新建知识库。
绑定完成后，该知识库展示在对应分类下方；可切换右上角「自动调用 / 按需调用」控制检索触发逻辑。
四类知识库能力说明：
| 类型 | 适用场景 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 文本 | 产品文档、FAQ、操作手册、markdown/PDF/word 资料 | 语义召回，文档切片检索，适合大段自然语言资料火山引擎开... |
| 表格 | 工单列表、参数表、业务台账、结构化数据 | 支持 NL2SQL，按行检索，可以做条件筛选、统计计算扣子 |
| 照片 | 截图、报错截图、示例图片 | 图片 + 文字标注检索，用户描述现象，召回对应截图素材 |
| 表单 | 表单收集的数据、标准应用表单输出数据 | 读取表单实例数据，检索表单字段内容 |
记忆
记忆模块负责存储会话 / 用户持久化数据，分为「变量」和「数据库」两部分，用来做记忆留存、状态携带，实现跨轮、跨会话记住信息，区别于知识库（RAG 检索外部文档）。
变量
适合少量字段：姓名、手机号、选择项、状态标记，不适合存大量长文本、大量业务数据。
使用示例：
- 用户说：“我叫张三”，智能体提取名字存入变量
user_name。 - 后续对话直接输出：
你好{{user_name}}，请问需要办理什么业务。 - 工作流里调用 API，把变量作为入参传给后端接口。
数据库
面向结构化持久存储，比变量存储能力更强，类似一张简易数据表。
-
存储多行结构化记录，支持增删改查；可以存多条用户记录、业务流水、工单记录。
-
支持条件查询、筛选，工作流节点可以读写数据库。
-
可以用来做用户档案、会话业务流水、问答表单收集的数据持久化。
对话体验
控制智能体前端交互表现，优化用户聊天界面，不改变底层大模型逻辑，主要用来引导用户输入、降低用户使用门槛。
开场白
用户第一次打开对话会话，智能体发送的第一条消息。
用途：做自我介绍、说明机器人能力、告诉用户可以问什么。
用户问题建议
在智能体回复后，自动根据对话内容提供 3 条用户提问建议。
区别【开场白预置问题】：预置问题是会话刚进来固定不变；用户问题建议是每一轮回答结束，AI 动态生成 3 个后续推荐问题，跟随每一轮回复动态变化。
快捷指令
自定义按钮，固定指令，常驻聊天界面。
- 和开场白预置问题不一样：不是只首次出现，整个对话全程常驻。
- 点击按钮直接执行预设好的 prompt。
示例快捷指令：清空对话、导出报告、查看帮助。
背景图片
为你的智能体在AI智能体商店增加对话背景图片，对话时更加沉浸，
调试与预览
智能体的测试工作台。完成智能体的设计后，在这里模拟用户对话，复现问题，查看内部执行日志，定位 BUG。
基础预览测试：
- 进入【预览与调试】面板，下方就是聊天输入框。
- 直接输入用户问题，像普通聊天一样和智能体对话。
- 观察输出结果是否符合预期：回答内容、是否调用知识库、是否执行工作流、变量赋值是否正确。