目录
- 课前引言
- 开篇全景图:本课学习路径
- 第一部分:工具 vs RAG——两种知识获取方式
- 1.1 核心区别
- 1.2 两者在系统中的位置
- 第二部分:订单查询工具开发
- 2.1 订单数据模型设计
- 2.2 模拟订单数据库
- 2.3 创建订单查询工具
- 2.4 测试订单查询工具
- 第三部分:意图识别模块
- 3.1 为什么需要意图识别?
- 3.2 意图定义
- 3.3 测试意图识别
- 第四部分:创建订单查询子Agent
- 4.1 订单查询子Agent设计
- 4.2 创建订单查询子Agent
- 4.3 更新订单子Agent的Prompt
- 4.4 测试订单查询子Agent
- 第五部分:主控Agent智能路由
- 5.1 路由架构设计
- 5.2 更新主控Agent
- 5.3 完整集成脚本
- 第六部分:端到端测试
- 6.1 测试脚本
- 6.2 预期输出
- 课后小结
课前引言
大家好,我是小马过河R,我们一起来拥抱AI。
第十二课我们构建了产品知识库,创建了产品咨询子Agent,让AI能够“翻阅”产品手册回答专业问题。但你可能已经发现了一个问题:当用户问“我的订单12345到哪了?”时,主控Agent仍然无法回答。
为什么?因为订单数据不在知识库里——它是动态的、实时的、结构化的数据,需要调用API查询,而不是从文档中检索。
这一课的目标是:为智能客服系统添加订单查询能力,并实现意图识别路由,让主控Agent能够自动判断用户意图并委派给对应的子Agent。
学完这节课,你将能够:
- 理解工具(Tool)与RAG的区别——动态数据 vs 静态知识
- 开发订单查询工具——模拟真实API调用
- 实现意图识别模块——判断用户意图类型
- 创建订单查询子Agent——封装订单查询能力
- 实现主控Agent的智能路由——根据意图委派任务
- 完成端到端测试——产品咨