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。
你是否也经历过这些？
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：
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。
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：
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：
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。
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：
功能流程图如下：
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
处理流程
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”。
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。
详细功能流程图如下
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
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
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：
配置说明
处理逻辑
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
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
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。
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。
1. 写作指令生成大模型节点
输入内容
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：
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。
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：
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。
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。
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。
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。
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：
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。
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～
本文由 @陈一一 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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