简介

本文详细介绍了如何使用Coze平台开发中医问诊智能体的完整流程。智能体可模拟中医诊断，根据用户症状提问并生成诊断报告和调理建议。文章通过创建工作流、设置各种节点(变量、大模型、循环、问答等)实现智能交互，最终形成完整诊断系统。作者分享了实战经验，并提供多个Coze智能体开发案例，为AI智能体开发者提供实用参考。

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最近刷到一个中医问诊的小程序，体验了一下，觉得还挺有意思。作为一名智能体开发者，心里立马就痒痒了：既然别人能做，我是不是也能整一个？于是就花了点时间鼓捣了一下，顺手开发了一个 中医问诊智能体，能模拟中医诊断的流程。这个中医智能体不仅可以用于模拟问诊，还能扩展到推荐合适的中药方剂、养生食疗方案，甚至作为健康管理助手，在更多场景下发挥作用。今天这篇文章，就来和大家分享一下我是怎么一步步搭建这个智能体的，希望能给你一些灵感。

工作流智能体作用：

输入性别、年龄、症状，智能体会根据病人的症状，进行相关问题提问，最后工作流自动生成问诊报告和调理建议。

首先演示一下生成的效果图：

💡 温馨提示
本诊断报告仅供参考，基于 AI 智能体的分析结果。由于人工智能尚不具备专业中医师的全面辨证能力，不能作为百分之百的诊断依据。如有持续或严重症状，请及时就医，遵循专业医生的指导。

工作流：

一、创建工作流

1、首先新建一个工作流

2、开始节点设置一个变量，用来输入病人年龄、性别、症状

3、大模型节点。

大模型节点针对用户的输入信息，进行诊断，并提出 6-8 个相关问题，选择Deepseek-V3.1模型(试试新模型)

4、循环节点

循环节点用来遍历前面大模型生成的几个问题，让用户进行回答

5、循环体-大模型

该大模型主要用来，针对输入的问题，进行常见答案的生成。

6、问答节点

问答节点用来与用户进行交互，在智能体界面里输出问题和选项

7、文本处理节点

为了让大模型更好地理解，我们需要把问题和答案拼接在一起。

8、大模型节点
该大模型节点，用来将前面收集到的信息，进行问诊，形成最终的诊断报告。

9、结束节点

用来输出最终的诊断报告

10、试运行

这里我们假设输入示例为：“男，40 岁，经常肚子疼”。可以看到，系统首先会引导用户进行选项选择，最后结合用户的回答，形成最终的问诊报告。

通过这个中医智能体的实践，我们可以看到，AI 在传统中医领域也能发挥独特价值。虽然目前还不能完全替代医生，但作为辅助工具，已经足够带来很多启发。希望这篇分享能为你在智能体搭建上提供一些思路。

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