我们已经知道了用扣子创建个人专属智能体的方法，但在实际操作中会发现，扣子提供了丰富的功能配置选项。这些配置各自有什么作用？又该如何运用它们呢？本文将讲解智能体的人设与回复逻辑、模型设置、技能这几块内容的作用与使用方法，助你更高效地打造贴合需求的智能体。

人设与回复逻辑

        人设与回复逻辑区域用于设置大模型的系统提示词，包括指定智能体的人设、核心技能及具体任务等信息。提示词是一种自然语言指令，它为大语言模型（LLM）提供任务指导。搭建智能体的第一步就是设置提示词，你可以根据业务需要直接编写提示词，也可以使用提示词模版、引用提示词资源或通过 AI 自动生成提示词。

        要是你觉得自己文采不够，不知道该怎么写提示词，完全不用发愁，扣子专门提供了“提示词优化”功能。

        你只需要用大白话大概描述清楚自己的需求，点击“自动优化”按钮，你再点击替换即可。它就能帮你生成一份逻辑清晰、表述专业的优质提示词，轻松解决你的写作困扰。

模型设置

        扣子已接入多款大模型，支持对各种大模型进行精细化的参数设置，例如生成多样性、输入及输出设置等。各个模型支持调整的参数不同。

        你可以在智能体的编排页面为智能体选择一个合适的大模型，例如对于长文生成或优化相关的智能体选择一个支持长文本的大模型、对于具有复杂业务逻辑的智能体选择一个支持 Function call 的大模型。选择模型并完成智能体的技能、知识等设置后，你也可以切换成不同的模型，测评各个模型在同一个智能体中的效果，选择最合适的模型。

生成多样性模式

        精确模式：严格遵循指令生成内容，适用于需准确无误的场合，如正式文档、代码等；

        平衡模式：在创新和精确之间寻求平衡，适用于大多数日常应用场景，生成有趣但不失严谨的内容；

        创意模式：激发创意，提供新颖独特的想法，适合需要灵感和独特观点的场景，如头脑风暴、创意写作等；

        自定义模式：通过高级设置，自定义生成方式，根据需求，进行精细调整，实现个性化优化。

输入及输出设置

        携带上下文轮数：设置带入模型上下文的对话历史轮数。轮数越多，多轮对话的相关性越高，但消耗的 Token 也越多；

        最大回复长度：控制模型输出的 Tokens 长度上限。通常 100 Tokens 约等于 150 个中文汉字。

上下文缓存

        前缀缓存：扣子的部分模型支持开启或关闭上下文缓存中的前缀缓存。开启前缀缓存后，扣子可将重复出现、内容固定的提示词片段预先存储在缓存中，后续调用时无需重复向大模型传递完整内容，仅需传递动态变化的变量部分。智能体会自动拼接缓存片段与动态变量，生成最终请求，从而加快模型的响应速度。当前扣子平台对命中缓存的 token 实行限时免费，可降低智能体的使用成本。默认为关闭前缀缓存。

模型默认指令

        当前时间：开启后，智能体在与用户对话时能实时获取并提供准确的时间信息。

        系统提示词防泄漏：开启后，当用户尝试获取或复述系统内部的规则、提示词或其他敏感内容时，智能体将礼貌地拒绝用户的请求，确保机密信息不被泄露。

插件

        插件是一个工具集，一个插件内可以包含一个或多个工具（API）。 目前，扣子集成了类型丰富的插件，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型。使用这些插件，可以帮助您拓展智能体能力边界。例如，在您的智能体内添加新闻搜索插件，那么您的智能体将拥有搜索新闻资讯的能力。

        插件可以直接在智能体内使用，拓展智能体的能力边界。

        直接添加插件：单击+图标，从个人空间、团队空间或插件商店中挑选已发布的插件。如果没有合适的插件，也可以根据页面提示创建一个新的插件。

        自动添加插件：单击自动添加图标，大模型会根据人设与回复逻辑，自动从商店中选择合适的插件添加到智能体中。

        在智能体中添加插件后，可以通过参数配置灵活设置参数的默认值及可见性。参数的默认值可有效避免大模型运行时因插件参数值缺失而导致的报错。同时，针对一些值较为稳定的参数，设置其默认值且隐藏其可见性可减少大模型的无效判断，从而提高插件调用效率。

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。当目标任务场景包含较多的步骤，且对输出结果的准确性、格式有严格要求时，适合配置工作流来实现。

        为智能体添加工作流，并在提示词中引用工作流的名称来调用工作流，智能体会按照工作流编排的流程来响应用户需求。工作流开始节点通常设置了输入参数，用户和智能体对话时的用户提示词（Query）中必须包含开始节点的必选参数，否则工作流可能不会按预期执行。

        用户通过与智能体的对话输入指令或问题，智能体首先会解析这些输入内容。例如，用户在对话框中输入“查询北京的天气”，智能体会将这段文本解析为工作流的输入参数，作为工作流的初始输入传递到开始节点。工作流的开始节点会根据预设的逻辑，将数据传递到后续节点。

触发器

        触发器（Triggers）功能是智能体的预置任务，添加触发器后，智能体会在指定的时间和指定事件发生时自动执行任务。

触发器使用限制

        开发者在每个智能体中最多可添加 10 个触发器，用户侧设置的定时任务不计入触发器数量。

        触发器功能仅对飞书渠道生效，只有将智能体发布到飞书渠道，才可以自动执行触发器的任务。

        触发器绑定的工作流或插件应在 1 分钟内运行完毕，且工作流应关闭流式输出功能，否则触发器可能不会按照预期的方式运行，例如不推送消息、推送的消息不完整。

        为智能体或应用设置触发器后，其关联工作流中插件节点的授权操作以及问答节点、输入节点将运行异常。