在信息爆炸的時代，整理和管理知識成為了一項艱巨的任務。本文將介紹如何利用AI技術，讓知識庫能夠自動“覓食”，實現(xiàn)關鍵詞自動檢索、資料歸檔和整理匯報。

之前分享過產(chǎn)品經(jīng)理怎么用AI搭建你的專屬知識庫？（保姆級教程） 的文章，當時搭建Agent比較“呆”，需要我叫一下，才動一下。用職場黑話形容這個“AI員工不夠自驅(qū)”。所以有了這篇2.0版本的教程，怎么讓你的“AI小秘書”自動干活。

引入：實用效果

先來看下最終實現(xiàn)的效果，我把這個Agent部署在了我個人飛書賬戶中，它每天早上9點都會幫我在人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的網(wǎng)站上，檢索收集“AI”相關的最熱門優(yōu)質(zhì)的文章，幫我整理進我的飛書知識庫中。當我給它發(fā)送文章的鏈接時，它也會幫我分析鏈接內(nèi)容，整理進知識庫。每次整理好，它都會自動匯報，整理了哪些文章，文章大概是什么內(nèi)容。

上述截圖是我實際使用的效果截圖，不是為了流量的或者變現(xiàn)的噱頭，是非常實用性的攻略。如果感興趣，也想自己復刻一個同類Agent，請有一些耐心閱讀下去吧。下面我將從方案的設計到具體的落地實操，最后也會有我的總結經(jīng)驗，原創(chuàng)內(nèi)容不易，請不要吝嗇你的點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論~

一、方案的設計

這里我是從我自己平常的習慣，以交互為起點，梳理的腦圖，來理清楚Agent的工作任務。

梳理完腦圖，會很直觀地感受到，看似是三個任務，實際上很多步驟是相同的，如歸類整理、寫入知識庫、整理匯報。為了避免重復工作，所以在腦圖的基礎上，重新整理了下圖的工作流的主要節(jié)點：

二、詳細設計步驟

步驟1：創(chuàng)建知識庫表單

在飛書云文檔中，選擇新建多維表格。

表格可以參考我的設置，這里需要注意每一列的類型要設置正確。標題、文章概述列可以設置文本類型；關鍵詞列可以選擇單選或者多選類型；閱讀狀態(tài)列可選擇單選類型；收集時間列，可以設置為時間類型，并且勾選“新紀錄自動填寫創(chuàng)建時間”。

步驟2：創(chuàng)建鏈接解析工作流

首先我們需要建一條解析文章鏈接，進行內(nèi)容整理的工作流。先看一下這條工作流的全貌。

第一個節(jié)點，需要添加一個[插件]節(jié)點，在插件庫中檢索“鏈接讀取”等關鍵詞，找到符合使用場景的插件。將插件與開始節(jié)點鏈接，然后輸入變量直接引用開始菜單的輸入?yún)?shù)。

可以看到節(jié)點1的插件會提煉輸出很多的字段信息，這里是無法直接使用的，需要進行內(nèi)容的整理，整理成符合我們要求的格式，所以添加[大模型]節(jié)點，因為這個節(jié)點主要是文案的整理歸納，所以選擇豆包和KIMI的大模型就可以滿足使用。

鏈接大模型節(jié)點與上一鏈接解析的插件節(jié)點，將大模型的輸入變量，引用為上一節(jié)點插件輸出date這個字段合集。

然后寫上大模型的提示詞（可以參考下面截圖中我的提示詞）。這里提示詞沒有唯一答案，要結合你實際的使用需求。但是需要一定寫明要大模型整理哪些字段的信息，要它提煉文案的規(guī)則。這里輸出的內(nèi)容需要對應我們一開始創(chuàng)建的知識庫表單中對應寫入的字段。

然后這里大模型輸出的字段需要注意輸出的格式，對應字段的類型一定不能選錯，通常都是string，但是如果標簽之類的有多個的，需要選擇Array-string的格式。

資料大模型已經(jīng)整理好了，接下來需要寫入飛書文檔，這里要添加飛書文檔的插件，并且按照插件要求的傳輸格式把字段傳入。這里我不會代碼，所以我用大模型幫我進行整理。

飛書插件輸入的參數(shù)，app_token欄輸入文檔的鏈接，records直接引用大模型整理好輸出的參數(shù)即可。

這里鏈接好之后，可以試運行一下，如果msg顯示success代表傳輸成功，如果其他的代碼，可以對照飛書開放平臺中的操作文檔，進行對應的檢查。

因為這里我需要傳輸成功之后，需要給我匯報工作完成情況，所以我又添加了一個[大模型]節(jié)點，讓它專門負責工作匯報。

工作流配置完成后，點擊試運行，測試成功之后，點擊右上角發(fā)布工作流即可。

步驟3：創(chuàng)建關鍵詞檢索工作流

完成步驟2，就完成了下列圖片中標綠的節(jié)點。

接下來需要再重新創(chuàng)建一條根據(jù)關鍵詞檢索的工作流，照例先看下最后配置好的全貌。

節(jié)點1這里我配置了一個從人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的網(wǎng)站獲取推薦文章的插件。插件庫里面也有從CSDN獲取熱門文章的插件，這里依照實際習慣和需求，添加即可。

通過插件獲取的推薦文章有很多，所以這里需要添加大模型節(jié)點對于內(nèi)容進行篩選和整理。

1.選擇大模型批處理模式；

2.批處理的變量引用為上一節(jié)點中插件輸出的date字段；

3.大模型輸入的變量，添加插件的date的字段和開始節(jié)點中輸入的字段；

系統(tǒng)提示詞這部分也是沒有唯一的答案，這里也可以參考截圖中的。主要寫明了讓大模型篩選文章的邏輯，讓它篩選完成之后，直接整理出滿足條件的文章url；

這里我還考慮到有時候不一定會匹配到符合檢索關鍵詞的文章，所以我額外新增了[選擇器]節(jié)點，如果檢索不到符合要求的直接輸出“抱歉，檢索不到符合條件的文章”，如果有符合的url則執(zhí)行后續(xù)的工作流。

大模型整理出的文章鏈接很多，接下來，需要把這些鏈接按照步驟2同樣的格式進行讀取——整理——寫入，所以這里我添加了一個[循環(huán)]的節(jié)點。（注意這里一定要選擇循環(huán)體，而不是批處理?？梢岳斫膺@個原理是需要文章鏈接都去執(zhí)行步驟2的工作流，但是每一次我傳輸給工作流的url都是不同的，需要它循環(huán)處理這個動作）

選中[循環(huán)]-中的[循環(huán)體]選框，然后再添加[工作流]節(jié)點，選擇步驟2中的工作流。然后需要再添加[變量]節(jié)點，把每一篇的大模型篩選出來的url設為變量。具體的配置步驟詳見下圖。

設置好循環(huán)體之后，我還需要大模型進行工作報告，針對如果檢索不到文章或者有多篇文章鏈接整理寫入了庫，給我做一個匯報。所以我又添加了一個[大模型]節(jié)點，專門整理匯報。

都完成之后，點擊試運行，測試結果正常，即可點擊右上角發(fā)布

步驟4：創(chuàng)建智能體

完成上述步驟2和步驟3的操作，即對應完成了下圖中標綠的部分。

接下來我們要完成剩余藍色的任務，這里返回工作空間，再創(chuàng)建一個智能體，完成所有工作流的串聯(lián)，還有定時任務。

1.在技能欄中添加獲取當前時間的插件；

2.在工作流中添加步驟2、步驟3中的工作流；

3.在觸發(fā)器中新建一個時間觸發(fā)任務，設定時間觸發(fā)工作流（對應步驟3中的工作流）；

4.在最左側(cè)的人設與恢復邏輯中，寫明什么情況下調(diào)用對應的工作流；

5.完成全部配置后，再右側(cè)進行測試；

6.確認無誤后點擊右上角發(fā)布；

三、經(jīng)驗筆記

1.資料來源有局限性

如微信公眾號生態(tài)的文章池，目前好像并沒有可以實現(xiàn)自動化獲取目標公眾號（這里指的是非自己的）的內(nèi)容。手動輸入公眾號鏈接時，實際應用過程有概率鏈接解析會失敗。（估計是微信做的一些限制）

2.Token消耗量較大

因為涉及到了從網(wǎng)站爬取熱門文章，目前扣子插件庫中的插件，如文中我引用的都會爬下好幾十條（這個是現(xiàn)成插件寫死的，不支持調(diào)整），這里消耗Token就會比較大了，所以在操作時候要注意。特別是免費版，很可能測試階段資源就已經(jīng)耗盡了。

3.人并不能完全偷懶

即使AI可以自動檢索錄入資料，但這不意味著人可以完全不主動檢索內(nèi)容學習記錄了，如果你不去學習，那AI整理的資料只是躺在那里吃灰，并不會轉(zhuǎn)化為對你有用的價值。同時，即使你可以寫好檢索篩選查錄的規(guī)則，但是AI不能完全判斷篩選出哪些是對你有用的。不要自己給給自己自建信息繭房。

如果每天設置了資料檢索寫入，可能一段時間后表格的內(nèi)容就會很多了，這時候調(diào)用知識庫的耗時就會比較多了。所以還是得人工及時閱讀，并且定期對于一些內(nèi)容再做歸納整理（當然這里再重新設計工作流處理也是可以）。

原創(chuàng)內(nèi)容不易，請不要吝嗇你的點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論~