以下是搭建工作流编排智能体的步骤：
经过上述的配置，我们现在已经得到了两个可用的工作流（整理入库、选择内容），接下来就是把他们编排成为一个完整的智能体。配置过程如下：1）创建Bot2）填写Bot介绍3）切换模型为“通义千问”：测试下来，通义对我的提示词理解、执行效果最好4）把我们刚才配置好的工作流，添加到Bot中5）新增变量{{app_token}}6）添加外层bot提示词（可以按照需求和实际效果进行优化调整）：到这一步结束，你已经能在「预览与调试」窗口，与AI稍后读智能体对话，使用全部的功能。
经过上述的配置，我们现在已经得到了两个可用的工作流（整理入库、选择内容），接下来就是把他们编排成为一个完整的智能体。配置过程如下：1）创建Bot2）填写Bot介绍3）切换模型为“通义千问”：测试下来，通义对我的提示词理解、执行效果最好4）把我们刚才配置好的工作流，添加到Bot中5）新增变量{{app_token}}6）添加外层bot提示词（可以按照需求和实际效果进行优化调整）：到这一步结束，你已经能在「预览与调试」窗口，与AI稍后读智能体对话，使用全部的功能。
我的建议是选择工作流的对话模式，这个模式有很大的空间，我说一下它的特点，首先是支持工作流编排，然后是支持携带历史对话记录，这样做出来的智能体才能稳定有空间。创建一个工作流对话模式的智能体这里要先完成创建，然后再切换一下工作流的模式为对话模式。！！！注意！！！一定要在开始调整工作流节点之前切换模式，因为切换成对话模式会将工作流清空，重置为对话模式默认节点。[heading3]确认分支情况[content]根据需求分析，我有两个特定分支（根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联），还需要一个默认分支，保证用户其他的对话也可以很好的回答。下面是工作流概览图：[heading3]用户意图识别[content]这里就是为了做分支，通过理解用户意图，然后走不同的分支。需要注意的是将意图介绍写清楚，写准确，否则你就会得到一个结论，意图识别不好用，很大程度上是自己描述有问题，需要优化。[heading3]幸运数字分支[content]先用代码分支获取用户输入的数字是什么，然后匹配知识库，再对匹配的春联做赏析。代码里做了一些容错机制，需要的朋友可以参考。至于返回时加了个".0"是为了按指定的幸运数字在知识库里匹配大师解读对联的提示词[heading3]名字写祝福[content]根据用户输入的名字和祝福信息，提示词生成对应对联并输出，这里主要是提示词调试[heading3]通用兜底回复[content]这个是在用户不符合前两个意图的时候，进行友好回复。首先匹配知识库，然后让大模型结合匹配结果、历史记录、当前输入，输出一个符合对话内容的回复。[heading3]知识库[content]知识库是使用大模型生成的100对对联，都比较好看、经典、有意义。智能体设置