我们常见的智能体往往都是类搜索场景，不管是知识库查询，还是客服，或者营销场景，本质都是用户给一个需求描述，然后Agent会自动查询知识库里面匹配的片段，然后结合上下文，给用户一个返回。最近有个朋友想让我做个出题官的智能体，也就是我在定义Agent的时候，要维护一个题库，然后用户开始考试的时候，Agent会随机出题，然后用户回答，Agent来做评价，包括最后评分。如果关联上数据库或者外部接口，也可以实现评分的管理。这个场景想想其实很简单，用Coze应该分分钟用就搭建出来。但实现起来发现还真的有一些坑，我分享出来，供大家参考。这种方式还是对于不想大面积重写一个智能体代码的人，借助Coze之类的无代码工具来快速实现。1、首先知识库还是要自己先做数据的清洗的，不能把大面积的文档直接丢进去，比如有的题库答案直接和题目在一起的；有的题库答案是独立的。这些确实需要自己来处理。借助大模型，处理这些也确实会节省不少时间，这里我就不赘述了。2、我们先给智能体一个简单的定义，让用户说准备好了的时候，可以随机从这个知识库中抽取一道题目。
我尝试了很多次，发现并没有召回任何知识，结果大模型就开始胡编一些题目给到我了。
我即便通过recallKnowledge这个函数，来强制调用，发现也是无法召回。原因也很简单，在非工作流模式下，搜索知识库其实是带着用户的指令，结合上下文来去搜索的。你必须有相关的搜索意图，我说个准备好了，其实它就是用“准备好了”，四个字去搜索，肯定是无法召回的。所以幻想简单的提示词，就能实现从知识库主动随机抽取内容这个方式是不行的。3、所以还是转向了工作流模式。
我大概说下设计思路，当用户发起考试需求的时候，就调用工作流，工作流会到知识库中去随机搜索一套题目，这里面也是搜索逻辑，你不能给一个空需求来搜索；另外当然要保证在一个考试内，抽取的题目不能重复，尤其是我希望题目是一道一道出，也就是调用一次工作流，返回一个题目，回答完成，再调用，再出下一题，所以就要工作流可以记录之前出过什么内容。你觉得应该怎样来实现？可能我的方法不是最优的，但确实在有限的时间里，我就想了一个取巧的方法。4、首先对题库的处理，我现给每一题做了唯一的编号，作为知识库QA对的索引，比如“题目序号1”，“题目序号2”。
5、然后添加一个代码模块，写一个随机生成id，并且拼成搜索词的代码：
当然这里面，还要把已经出过的题目的id保存在一个数组里，要确保随机生成的id，不在数组中。当重新考试的时候，就清空这个数组。这样在一个考试的问答周期内，就只会出新的题目。篇幅原因，工作流细节就不一一贴进来了，如果你感兴趣，可以添加我微信 mrp1874，我可以详细分享下，也给你加入到社群中。6、然后就是写提示词了，我把我的提示词分享出来：
因为了避免用户不参加考试，就直接让AI给他一个满分成绩，之前我做的那个红包智能体的一些安全防护经验就用上了。之前的文章：10分钟，我做了一个帮我保管红包的AI智能体，但你想领红包？得先骗过他7、我现在设计的是给返回一个安全码，其实这里可以调用接口，来把成绩写到管理系统里，或者和门禁系统打通，自动下发门禁。作为Demo，做了一个简化。
总结一下，这个智能体主要是为了实现这样一个随机抽取Agent知识库里知识片段的功能，我们不得不调用工作流，来随机一个题目编号来请求知识库。其实这个工能在非AI时代，还是挺好实现的，所以另外一个思路就是要构建一个随机找题目的程序，工作流每次都是调用这个程序的API，返回题目，然后理解题目，把题目做个改编，比如题型，或者选项都可以由AI自由发挥。好了，这算分享一个小的实践，如果你有更好的方法，也欢迎给我留言，也请先关注，点赞，转发~ 我还维护了一些社群 ~ 感兴趣可以加入，及时了解AI的动态，和知识。
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