在腾讯元器平台，我搭建了一个“全能写作专家”智能体。它专为写作困难户设计——用户只需提供一个简单的主题词，智能体便能通过结构化引导、动态规划与专属指令生成，输出一篇符合深度需求的完整文章。核心解决了“想法模糊无从下笔” 和“缺乏灵感与素材” 的普遍痛点，尤其适合新媒体运营、学生、文案工作者等需要快速成文的场景。

背景和功能价值

你是否也经历过这些？

• “有个主题，但不知从何写起…”
• “想写得好一点，但不知道怎么提要求…”
• “自己搜资料、搭框架、打磨文笔，半小时过去了，开头还没写完…”

写作的门槛，往往不在“写”，而在“想清楚怎么写”。大多数写作工具直接生成内容，却忽略了前期关键的需求梳理与规划环节。

这正是我打造这个智能体的初衷。在腾讯元器上，我设计了一个引导式、模块化的写作伙伴「全能写作专家」。它的核心价值不是替代你思考，而是帮你把模糊的想法变得清晰可执行，最终低门槛地获得一篇高质量定制文章。

这个智能体的核心价值在于：

• 深度需求挖掘：不止步于表面指令，通过启发式问卷帮你挖掘写作背景、目的、受众等隐性需求。
• 动态任务规划：智能判断是否需要联网搜最新素材、是否需要先搭建大纲，逻辑清晰。
• 强交互确认机制：关键节点（如大纲）设置选择卡，让你随时介入、调整，保证内容不跑偏。
• 专属专家生成：根据你的具体需求，动态生成一个最匹配的“写作专家”指令来执笔，而非千篇一律。

简单说：它像一个专业的写作教练，先和你一起头脑风暴定方案（需求挖掘），再帮你找资料、画蓝图（规划与大纲），最后请来一位最适合的“笔杆子”（动态专家）把蓝图变成文章。

搭建思路

我的核心设计思路是：将写作过程工程化、分阶段，并在每个阶段设置“检查点”确保方向正确。

关于这个智能体的体验链接放在文章的最后，感兴趣的朋友可以先去体验看看～

下面开始详细讲解，我这个「全能写作专家」智能体是如何搭建的：

智能体的搭建

我在创建智能体的时候，选用的是「单工作流模式」，用户的每次对话都会直接调用工作流，进行回复，所以这个智能体的重点在于工作流的设计。

工作流搭建详情图如下

工作流前半部分：包括需求收集阶段的节点内容和内容规划阶段的部分节点内容

工作流后半部分：内容规划阶段的部分节点内容和内容创作阶段的节点内容

工作流的功能时序图如下

从图中可以看出，智能体的工作流设计主要分为3个阶段：需求收集阶段-内容规划阶段-内容创作阶段，接下来我根据阶段内容进行节点拆解：

一、需求收集阶段

目标

引导用户梳理写作需求，并生成启发式问卷，给予用户写作灵感。

功能流程

由【需求挖掘大模型节点】接收用户的每轮输出（对话历史），按以下规则进行顺序判断：

• 若写作主题缺失：询问用户写作主题；
• 若有主题、写作类型缺失：发送【写作类型选项卡】，收集写作类型；
• 若写作主题和类型完整：生成启发式问卷，引导用户梳理写作背景需求。
• 当用户回复问卷问题后：直接进入内容规划阶段。

功能流程图如下：

节点拆解

1. 需求挖掘大模型节点

功能说明：负责用户输入的需求澄清、行为决策，并生成启发式问卷，挖掘用户的写作需求。

输入内容

• 本轮对话内容：引用开始节点的”UserQuery”
• 对话历史：引用开始节点的”ChatHistory”

处理流程

1. 提取和识别用户写作需求：从对话记录中提取写作主题、写作类型、背景信息，如果有缺失则直接引导提问。
2. 生成启发式问卷：当用户的写作主题和类型完备则按问卷要求生成启发式问卷，引导用户梳理写作背景信息。
3. 决策是否可以进入内容规划阶段：当历史对话中发送过启发式问卷且被用户回复，则可以进入内容规划阶段。

输出内容

将需求判定结果和回复用户话术等内容，以JSON格式进行输出，方便后续节点的调用。

部分提示词片段如下：

2. 写作类型选项卡节点

功能说明：在选项卡中罗列常见的写作类型，以按钮点击的方式跟用户进行交互，一方面给到用户选项参考，一方面降低用户的操作门槛。同时支持用户直接在输入框中发送其他写作类型。

设计细节：我发现选项卡节点的逻辑设计很巧妙，相当于在工作流运行的中途收集用户需求，可以实现短暂的跳出工作流，接收新的用户输入（即开始节点的系统变量”UserQuery”），又再一次进入工作流，所以在选项卡节点后边，再次增加一个和之前相同的【需求挖掘大模型节点】，实现对选项卡节点的“用户输入”进行新一轮的决策引导，相当于完成了一个小的“需求挖掘闭环”。

二、内容规划阶段

目标

根据用户写作需求规划任务，按需执行「搜集资料」和「创建大纲」任务，为后续内容创作提供资料支持。

功能流程

1. 规划写作任务：接收需求收集阶段梳理的用户写作需求，【内容规划师大模型节点】规划写作任务，判断是否需要联网和创建写作大纲
2. 执行规划任务：根据规划任务，执行搜索和大纲创建任务。如同时需要，则先调用【联网工具】搜集资料，并引入搜索资料再调用【写作大纲专家大模型节点】创建大纲；否则，按需调用工具完成任务。
3. 大纲意见调整：创建大纲后发送【大纲调整选项卡】，当用户点击「不需要调整」按钮时，直接进入内容创作阶段；当用户发送「大纲修改意见」时，由【修改大纲专家大模型节点】调整大纲后，再进入内容创作阶段。

详细功能流程图如下

节点拆解

1. 内容规划大模型节点

功能说明：接收用户写作需求，规划任务，决策下一步调用工具。

输入内容

• 用户写作需求：引用需求挖掘大模型节点的”anlysis”对象字段，包括写作类型、主题、背景信息。
• 对话历史：引用开始节点的”ChatHistory”，目的是保证上下文对话的连续性。

处理逻辑

根据用户写作需求规划任务，判断是否需要联网搜索（生成搜索指令）和创建大纲，并生成回复用户话术。

输出内容

判断结论和回复用户话术等内容，以JSON格式进行输出，方便后续节点的调用。

部分提示词片段如下

2. 联网搜索插件节点

功能说明：当内容规划师分析用户写作需求需要联网时，就会调用这个工具节点。

元器平台提供了很多插件，可以方便我们在工作流中调用外部工具，实现更丰富的玩法。这里就用到了官方提供的搜索插件。

具体使用步骤如下：

在工作流中添加“插件节点”，选择「DeepSeek 搜索」。

填写API参数的“Query”变量：引用【内容规划大模型节点】生成的“搜索指令”字段。

在工作流中调试，查看调用联网搜索插件节点的输出详情，可以看到输出结果是经过DeepSeek总结过的资料信息，方便后续模型节点的直接使用。

3. 创建大纲大模型节点

功能说明：当内容规划师分析用户写作需求，判断需要创建大纲的时候，调用该节点。

输入内容

• 用户写作需求：引用【需求挖掘大模型节点】总结的”anlysis”对象字段，包括写作类型、主题、背景信息。
• 联网搜索资料（可能有）：引用【联网搜索插件】输出的”output”变量

处理逻辑

根据用户写作需求，参考搜索资料，按照模版要求生成创作大纲，这里注意大纲的内容要保持简洁，不能喧宾夺主。

输出内容

写作大纲文案，以markdown格式进行结构化输出。

提示词片段如下：

4. 大纲调整选项卡节点

功能说明：当生成大纲后，发送大纲调整选项卡节点，向用户确认是否需要进行大纲调整，并收集用户调整需求。目的是在内容创作前确保大纲框架符合用户预期，避免后续方向偏离。

配置思路

一开始的思路是采用循环节点：实现多次跟用户进行大纲的确认与修改，直至满意为止，但发现目前循环节点仅支持数组的输入，无法直接实现我想要的动态收集调整意见的效果，所以只能另辟蹊径了。

这里刚好受到设计【写作类型选项卡节点】的启发，表面上是让用户点击按钮做选择题，实际上是可以通过点击选项或发送文字，产生新的用户输入，通过这样的方式可以实现「中途收集用户修改意见」的节点功能，即用户需要在选项卡节点中发送修改意见。

这里面有2个需要注意的点：

• 由于选项卡的交互形式容易让用户倾向直接点击按钮，我们需在文案中明确引导，确保需要调整的用户直接发送修改意见而非仅点击按钮。
• 由于我们只发送一次大纲调整选项卡（调整完成后直接进入创作阶段），无法实现像循环节点那样多次确认修改的功能，所以需要跟用户强调，只有一次修改机会，防止用户误解可以多次确认修改。

配置说明

• 引导语：填写用户操作说明。强调“若无需调整，请直接点击按钮；若需调整，请直接一次性发送您的修改意见”。
• 选项内容：设置「需要调整」与「不需要调整」两个选项，并在「需要调整」按钮上特别提醒：“不要直接点击，直接发送调整意见”。

处理逻辑

• 用户点击「不需要调整」：直接进入内容创作阶段。
• 用户误点击「需要调整」或直接发送调整意见：进入【修改大纲大模型节点】进行大纲调整。

5. 修改大纲大模型节点

功能说明：当用户在大纲选项卡节点发送「大纲修改意见」后，调用该节点，进行大纲调整。

输入内容

• 用户写作需求：引用【需求挖掘大模型节点】生成的用户写作需求对象”analysis”，用于修改参考。
• 联网搜索资料：引用【联网搜索插件节点】输出的”output”变量，用于修改参考。
• 大纲初稿：引用【创建大纲大模型节点】生成的大纲内容。
• 大纲调整意见：引用用户在【大纲调整选项卡节点】发送的调整意见，实际引用的是开始节点的系统变量”UserQuery”。

处理逻辑

参考用户写作需求，根据大纲修改意见，对大纲初稿进行调整，生成最新的大纲。

输出内容

修改后的大纲终稿

提示词片段如下：

6. 变量聚合节点

功能说明：当大纲修改后，需要将初稿和终稿两个变量聚合为一个最新大纲，方便后续内容创作阶段调用。

配置说明

• 变量1：引用【大纲修改大模型节点】的大纲终稿
• 变量2：引用【创建大纲大模型节点】的大纲初稿

注意：变量1必须是修改后的大纲终稿，因为当变量1和变量2同时存在的时候，默认会选取“变量1”为输出变量，所以当大纲修改后必须取大纲终稿为最新的输出变量。

三、内容创作阶段

目标

根据写作需求和创作资料，动态生成写作专家指令，生成高质量符合用户需求的文章。

功能流程

1. 生成写作专家指令：接收用户写作需求、创作资料，由【写作专家指令生成大模型节点】生成写作专家提示词。
2. 完成内容创作：接收用户写作需求、创作资料，由【全能写作专家大模型】依据写作指令完成创作。

节点拆解

1. 写作指令生成大模型节点

输入内容

• 用户写作需求：引用【需求挖掘大模型节点】生成的用户写作需求“analysis”对象字段。
• 写作大纲：引用【最新大纲变量聚合节点】生成的写作大纲。

处理逻辑

理解用户写作需求，按照写作大纲框架生成写作指令。

输出内容

写作执行指令文案

重要提示词片段如下：

2. 全能写作专家节点

输入内容

用户写作需求、写作大纲、搜索资料、写作指令

处理逻辑

理解用户写作需求，根据写作大纲和搜索资料，遵循写作指令，完成创作。

输出内容

符合用户需求的文案写作

重要提示词片段如下：

四、其他细节处理节点

代码节点

功能说明：将【需求挖掘大模型】和【内容规划大模型】生成的“JSON格式文本内容”解析为“真正的JSON格式”，方便后续节点的变量引用。

对于非开发者用户，虽然我们不会写代码，但只要将需求背景描述清楚，就可以借助AI生成。以下是我发给DeepSeek的提问信息，大家可以参考：

然后把代码粘贴到代码编辑器中尝试运行测试，运行成功后会输出我们想要的JSON结构，点击「解析到输出变量」就自动填写好输出的JSON结构内容了。这里注意，变量名称和代码中的输入变量名称要保持一致，否则会运行出错。

消息节点

由于需要的大模型处理的步骤比较多，中途会有很多需要用户等待的情况，所以在下一步任务执行时间较长的消息节点中增加了等待动画 （gif 格式图片），让用户感知到下一步正在加载中，提升用户的使用体验。

等待图片效果如下：

应用效果展示

需求收集

用户发送一个简单的写作主题后，智能体识别到需要收集写作类型，然后发送写作类型选项卡，引导用户快捷点击按钮选择写作类型。

需求挖掘

当用户确认写作主题和类型的时候，智能体发送【启发式问卷】，帮助用户梳理写作背景信息，给予灵感启发。

内容规划

接收到用户详细的写作需求后，交由内容规划师规划任务，判定该写作任务需要联网和创建大纲，然后执行联网搜索任务，再创建写作大纲。

大纲调整

大纲生成结束后，智能体会发送选项卡，向用户确认是否需要调整大纲。

我这里直接发送大纲调整意见，让智能体生成新的写作大纲。

内容创作

智能体按照最新的大纲框架，完成内容创作。

使用了搜索资料的文章会在底部显示【引用来源】网页地址信息，方便用户回溯检查内容的真实性。

结语与展望

在设计这款全能写作专家智能体时，我的目标始终明确：要构建一个能够自主规划、分析与决策的写作 Agent。尽管使用工作流去搭建Agent存在一些功能局限，但整体已初步实现了 Agent 的核心构想。

我们搭建智能体的目标在于：让用户通过使用智能体，得到“可交付的成果”，这里需要解决一个核心矛盾：

用户想要“简单输入就能得到完美结果”，但 AI 需要“清晰的指令才能保证输出质量”。

因此，我的设计思路始终围绕如何通过工程化方式，填补从“简单指令”到“清晰上下文”之间的鸿沟，让用户能够以低门槛的方式获得高质量的成果。

在这个过程中，AI 并非替代用户思考，而是将用户置于关键决策位置，通过低门槛交互逐步引入其真实需求。

为实现这一思路想法，我总结了以下几点心得：

• 工作流设计：将复杂任务进行原子化拆解（一个节点对应一个动作），明确分为几个阶段，每个阶段的交付成果是什么，确保流程清晰、可追踪。
• 专家大模型的角色界定：明确哪些动作需由哪些大模型执行，划定其任务边界，确保聚焦性；同时为其提供充足的上下文信息（服务好这个专家大模型），保证任务执行效果。
• 引入用户决策节点：识别流程中需要用户确认的关键环节，设计低门槛交互方式（如选项卡），在必要时也可借助大模型辅助判断，平衡自动化与用户控制权。

总结而言，构建一个真正可用的智能体，其精髓不在于模型的单一能力有多强，而在于我们如何设计一套机制，将人的智慧与判断，有机地嵌入到AI的执行流程中。

展望未来，一个能自主分析规划、决策、行动的智能体前景十分广阔。如何在更少的交互轮次内更精准地理解用户意图，如何让工作流具备更强的自适应与扩展能力，都是值得深入探索的方向。本次实践不仅完成了一个功能性智能体，更印证了“以用户为中心、以工程为手段”的设计思路，是弥合人机能力鸿沟的有效路径。

智能体体验与交流

如果你也想搭一个能自主分析规划、决策、行动的智能体，可以到腾讯元器智能体开发平台，按照上述的搭建步骤去尝试实现！平台上手简单，生态强大，支持一键发布小程序，可以随时随地可以分享给周围人使用～

欢迎大家复制下方链接并打开网页，对话体验我搭建的「全能写作专家」智能体：

https://yuanqi.tencent.com/webim/#/chat/cwbgbk?appid=2003797029720270080&experience=true

如果你在搭建过程中有任何问题，或者对写作Agent有任何想法意见，欢迎在评论区留言～