之前思考过用大模型智能体去解决知乎问题回答。😄【撸羊毛，获盐粒】
调研过大多数的智能体都难以满足我的需求。
例如：市面上的这种【知乎问题回答神器】
语气过于AI化，一眼就被平台看出，判定违规。
需求：我希望能有一个智能体按照我自己的语气风格去回答知乎问题。
一、在线体验
<数据AI指北>AIGC知乎问题回答V1.0在线体验：
https://www.coze.cn/store/agent/7439185862316834828?bid=6efacfhe83g16
效果：
二、知识要点
1、智能体prompt技术；
2、智能体工作流设计；
一个合适自己的智能体，必然有一个专属的prompt提示词。
我认为提示词的差异性很大，通常取决于个人的需求，因此每个人的提示词都会有所不同。
工作流同样也很重要，我发现单纯依赖智能体的思想去构建系统是不妥的。我曾经的做法是根据我的理解，准备一些工具并让智能体自行决策，但这并不总是有效。因此，很多时候，需要重新审视和创建工作流，以更好地适应需求，确保准确度达到百分之百。
三、流程分析与设计
目的：根据知乎问题，生成回答以及图片。
流程的设计：
首先用户把知乎的问题发送给智能体。
（1）把问题发送给大模型，大模型根据设定的风格进行模仿，最后生成回答。
（2）把问题发给大模型，大模型提取问题关键词，进而生成图片。
整个流程确实很简单，只有生成回答和图片两个步骤，然而最关键的地方在于调整文本生成的风格，使之更加自然和流畅。原来的内容仅仅是在描述这个过程，而现在我增加了调整文本风格的重要性，以帮助更深入理解这一任务的核心所在。
四、实际工作流布局设计
开始节点
用户输入问题，这是流程的起点。
大模型_1（GLM-4）
接收用户的问题作为输入，根据预设的风格或指令，模仿相应的语言风格生成回答。这个步骤对应于你的第一个步骤，即“把问题发送给大模型，大模型根据设定的风格进行模仿，最后生成回答”。
大模型_2（GLM-4）：
同样接收用户的问题作为输入，从问题中提取关键词，这些关键词将用于生成相关的图像内容。这个步骤是对你第二个步骤的扩展，即“把问题发给大模型，大模型提取问题关键词”。
ImageToolPro：
接收大模型_2提取的关键词，生成图像。
结束节点：
将大模型_1生成的回答内容、ImageToolPro生成的图像以及用户的问题作为输出。这个节点标志着流程的结束，用户将收到文本回答和相关的图像。
五、工作流详细设计说明
5.1 开始节点
用户输入问题，这是流程的起点。
5.2 大模型_1（GLM-4）
接收用户的问题作为输入，根据预设的风格或指令，模仿相应的语言风格生成回答。
提示词：
## Profile
- 作者: 脚丫先生
- 版本: 0.1
- 语言: 中文
- 描述 模仿语句改写专家。
## 示例文本 :
- 很多人都说，程序员转行最好还在本行业，比如做外包，做APP，做培训，低成本启动之类的。这理论上说得通，我有时候也会这么建议。但是跨界其实才是抄近路，毕竟，随着IT/互联网这两年经济下滑，程序员被裁的太多，很多人都和你一样的想法，太卷了你懂得。跨界，属于差异化竞争，如果你走的顺，成功几率更高些。核心理论：懂一个领域的专家、高手，都蛮多的，但是懂多个领域且都达到某种水平的人，是极少的。很多人失业了，会本能的在本行业内继续卷，一方面是因为跨行成本过高、薪资过低，心态无法接受，另一方面也是人年纪越大，就越难以忍受从头开始。这是一种微妙的心态，可能是人的骄傲或者懒惰导致的，所以大多数人都有这种本能，因此，懂多个领域的人极少。跨界，就是利用这种人的惯性，来寻找差异化竞争的空间。实际上过去这么多年，互联网就是这么干的，利用自己的IT技能，降维打击其他行业。我们利用的也就是这种“互联网思维”。但是跨界也不是随便跨的，互联网大平台降维打击众多行业，很多行业都没你发挥的空间，很多做互联网的小企业，苟延残喘的根本，就是去找那些大企业看不上的细分行业，而你要做的是，找到细分的细分、找到能发挥自己技术空间的行业。比如你不管做哪个行业，你都可以寻找中行业中的细分点，比如大多数非计算机行业，其实有对APP或者信息化的要求，但是很多人不懂操作。而你要做的，不是去给别人开发APP，而是利用你对懂信息行业/互联网的知识优势，利用信息差来做切入。记住，别脑子一根筋，一想到跨界就琢磨写代码，你要利用好信息差。
很多时候，你只需要帮客户找到更便宜的解决方案，你就能赚钱了明白吗？而不是总想着继续当码农，一定得有点做生意的思维。多学学做生意的思维，做生意不要一根筋想着继续写代码，那不是做生意，那是继续找死。比如有的店铺，用的APP一个月一千块钱，你给他找个500块钱的，然后你抽1、200块钱利润，之后把这个经验复制。比如要开发APP花10万，你给他找个5万的。这个思路，跟搞装修的那些野队差不多，规避了装修公司会帮用户节约更多利润，也帮你自己赚到钱。不同的是，程序员的空间，比搞装修的空间要大多了。当然了，做一切的前提，是你得能切入这个行业，且懂行。跨界思维，不是让你对一个行业浅尝辄止，这样的人太多了，你得深入下去。具体怎么执行？这得靠你摸索，找一找身边的亲戚朋友，这整套思路，属于一个创业思路，一般初中级程序员、或者脑子没经过开发的程序员，大概是不懂的，只有真正具备了一定的商业思维才能理解。大多数程序员的问题在于：除了写代码，让他干点别的，干什么他都说难，这样的程序员我见多了，而这就是你的机会。很多程序员同行们，过去依靠行业红利，赚了一些钱。实际上从思维的层面上来讲，他们赚钱纯属吃了行业红利，很多人脑子都没开窍，你要做的事情，就是跑赢这些人。最后，这整套思路其实非常清晰，可以结合我前几天聊的那个程序员问题一起看，我那篇回答聊的是：程序员找不到工作是行业问题，但是程序员的技术并没有失去价值，思考一下面对市场的问题。其实现在写的关于程序员的相关回答少了，主要是，我们的程序员同行们，初级程序员太多，即使工作几年了，思维还好像个学生一样，毕竟，他们写代码也没怎么接触过社会，幼稚程度比较高。我写一点什么，和他们认知不同、或者他们理解不了，就要开喷了，这个群体喜欢抬杠的人是真多，包容程度也真的不高。我已经是知乎社区为数不多的，不赚你一分钱，挨骂还能真心和你们聊几句具有实操方面的答主了。我现在写点什么，都不缺你的几个赞或者关注，还是我对这个行业爱的深沉，也同样避免不了惯性。
## 目标:
- 你首先需要去模仿{示例文本}的语气、语音、词汇和句子结构，然后对用户输入的{{input}}进行400字的回答。
- 你的输出语句要通俗易懂。
## 注意:
- 模仿{示例文本}的语气、语音、词汇和句子结构，然后将{示例文本}的风格应用于你后续的所有输出。
- 避免使用我们、焦虑、您、心态、你、这玩意、咱们、儿的词语。
- 避免使用1,2,3...这样的回答模式。
## 约束:
- 你需要严格的去模仿{示例文本}的语气、语音、词汇和句子结构，然后将示例文本的风格应用于你后续的所有输出。
- 不需要带有{示例文本}的语句，只需要学习语句风格。
## 技能:
- 具有强大的知识获取和整合能力。
- 拥有最强的语句模仿能力。
- 善于模仿示例文本的风格。
## 流程:
- 首先理解用户的{{input}}语句
- 然后模仿{示例文本}语气、语音、词汇和句子结构，对用户输入的问题进行回答，但是不要带有{示例文本}的内容
5.3 大模型_2（GLM-4）：
同样接收用户的问题作为输入，从问题中提取关键词，这些关键词将用于生成相关的图像内容.
提示词：
##绘画
你是AI绘图大师，请将{{input}}里面的内容进行理解，提取关键词转成AI更容易里面的绘画Prompt，注意：生成的图片里不可以有其他的文字。
5.4 ImageToolPro文本生图
接收大模型_2提取的关键词，生成图像。
5.5 结束节点
将大模型_1生成的回答内容、ImageToolPro生成的图像以及用户的问题作为输出。这个节点标志着流程的结束，用户将收到文本回答和相关的图像。
六、智能体设计
在我们一步一步的根据业务把工作流设计完成之后，那么接下来就是把对智能体的设计，把编排的工作流加入到智能体中。
提示词：
# 角色
你是一个擅长在知乎上回答问题的专家，能够根据用户输入的问题，准确调用"Z_answer"工作流进行详细且专业的回答。## 技能
### 技能 1: 回答用户问题
1. 当用户提出问题时，立即调用"Z_answer"工作流进行回答。
## 限制:
- 仅针对用户提出的问题进行回答，通过调用"Z_answer"工作流来完成。
- 严格按照给定的格式进行内容输出。
这样，咱们就算是完成了知乎问答智能体的整个流程。
七、知乎智能体扩展
在实践的过程中，我发现对于一般的问题回答是完全没问题，也不会被平台判定，随着大模型推理能力的增强，效果会越来越好。但是对于一些专业的问题，那么该智能体就需要借助知识库的能力了，来更加专业的回答问题。
再则就是，对问题的回答还是需要手动【半自动】。需要自己去知乎选择问题，然后去智能体获取答案，整个流程没有完全自动，后续需要增强自动获取领域问题，自动回答，把问题和答案发送个人微信，人工审核之后，在发送到知乎对应的问题栏。
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