目录

1. 项目背景：为什么我们需要一个“编排型”智能体？

2. 核心架构：RAG + 工作流 + 联网搜索

3. 实战 Step 1：构建“最强大脑”——知识库与自动摘要

3.1 知识库创建与上传

3.2 自动分段与摘要生成（核心评测点）

4. 实战 Step 2：提示词调优——让 AI 听懂人话

4.1 原始 Prompt

4.2 使用自动优化功能

5. 实战 Step 3：可视化工作流编排——打造业务逻辑闭环

5.1 画布布局

5.2 节点配置详情

​编辑

5.3 进阶：引入 MCP 服务与多智能体协作

6. 开发与调试：从“跑通”到“好用”的避坑指南

6.1 问题一：模型复读机

6.2 问题二：引用变量失效

6.3 调试体验

7. 深度横评：ModelEngine vs Coze vs Dify

8. 总结与展望

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摘要：

在大模型应用落地的过程中，单纯的“提示词工程”往往无法解决幻觉和实时性问题。如何利用 ModelEngine 的可视化编排能力，结合 RAG（检索增强生成）与外部工具，打造一个能读研报、能联网、能写分析报告的“超级员工”？本文将从 0 到 1 复盘“智能投研助手”的开发全流程，深度评测 ModelEngine 在知识库处理、工作流编排及调试方面的硬核能力，并附带与主流平台（Coze/Dify）的开发者视角对比。

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1. 项目背景：为什么我们需要一个“编排型”智能体？

在金融投研、竞品分析等场景下，我们通常面临两个痛点：

1. 私有数据孤岛：通用的 ChatGPT 或 DeepSeek 无法读取公司内部的历史研报和私有数据。

2. 单一模型能力有限：复杂的分析任务不能只靠“问答”，需要“搜索信息 -> 阅读资料 -> 提取数据 -> 生成报告”的一系列严密逻辑。

ModelEngine 提供的可视化应用编排（Workflow）功能，恰好能解决这两个问题。它允许我们将大模型（LLM）、知识库、插件工具像搭积木一样串联起来。今天，我们就来实操构建一个“智能投研分析助手”。

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2. 核心架构：RAG + 工作流 + 联网搜索

为了保证输出的专业性和准确性，我们的智能体设计逻辑如下：

1. 用户输入：输入需要分析的公司或行业名称。

2. 意图识别/分支判断：判断库内是否有相关资料。

3. 核心路径 A（内源）：调用 ModelEngine 知识库，检索内部研报。

4. 核心路径 B（外源）：若内部资料不足，调用联网搜索插件获取最新资讯。

5. LLM 综合分析：结合检索到的上下文，按照特定格式输出投资建议书。

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3. 实战 Step 1：构建“最强大脑”——知识库与自动摘要

ModelEngine 的知识库功能是我体验下来的一大亮点，尤其是它的数据处理自动化程度。

3.1 知识库创建与上传

首先，进入 ModelEngine 控制台，创建知识库“Tech_Report_2025”。我上传了 5 份关于“人工智能产业链”的 PDF 研报（共计 200 页）。

3.2 自动分段与摘要生成（核心评测点）

上传完成后，系统会自动进行分段清洗。这里必须点赞 ModelEngine 的**“自动摘要生成”**功能。

传统的 RAG 平台往往只是机械切片，而 ModelEngine 会为每个文档生成一段 Summary。这意味着在检索时，模型可以先通过摘要快速判断文档相关性，大大提高了召回的准确率。

• 体验反馈：在上传一份《2025算力趋势报告》后，系统自动生成的摘要准确提取了“GPU出货量”、“液冷技术”、“光模块”等核心关键词，无需人工干预。

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4. 实战 Step 2：提示词调优——让 AI 听懂人话

在进入工作流之前，我们需要先定义好 LLM 的“人设”。ModelEngine 提供了提示词自动生成与优化工具，这对不擅长写 Prompt 的开发者非常友好。

4.1 原始 Prompt

最开始，我只写了一句：

“你是一个金融分析师，根据资料帮我分析一下这家公司。”

4.2 使用自动优化功能

点击输入框下方的“自动优化”按钮，ModelEngine 结合我的简短描述，生成了如下结构化

# Role
资深金融投资研究员

# Profile
具备10年二级市场投研经验，擅长通过宏观政策、行业趋势及财务数据进行多维度分析。

# Goals
根据用户提供的上下文（Context）及查询意图，输出结构清晰、数据详实的投资价值分析报告。

# Constraints
- 必须基于提供的知识库内容回答，严禁编造数据。
- 若知识库中无相关信息，请明确告知。
- 输出格式需包含：【核心结论】、【风险提示】、【关键数据支撑】。

# Workflow
1. 分析用户查询的公司/行业。
2. 提取知识库中的关键财务指标和市场份额数据。
3. 结合行业趋势进行SWOT分析。
4. 输出最终报告。

这种结构化的 Prompt 直接将智能体的智商提升了一个台阶。

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5. 实战 Step 3：可视化工作流编排——打造业务逻辑闭环

这是本次实战的最核心部分。相比于单一的 Chat 模式，应用编排（Workflow） 让我们能控制 AI 的思考过程。

5.1 画布布局

进入“应用编排”界面，我拖拽了以下核心节点：

1. 开始节点：定义输入变量 company_name。

2. 知识库检索节点：关联我们在 Step 1 创建的“Tech_Report_2025”，设置召回 Top 5 的片段。

3. 大模型节点（LLM）：作为“分析师大脑”。

5.2 节点配置详情

A. 知识库检索节点配置

在 Query 输入框中，我没有直接使用用户的原始输入，而是引用了开始节点的变量 {{start.company_name}}。同时开启了“混合检索”模式，以平衡语义匹配和关键词匹配。

B. 大模型节点配置

这是最关键的一步。我们需要将检索到的内容“喂”给大模型。

在 LLM 节点的 Prompt 输入框中，我引用了检索节点的输出变量 {{knowledge_retrieval.output}}：

请阅读以下参考资料：
{{knowledge_retrieval.output}}

针对目标公司 {{start.company_name}}，请撰写一份分析报告。

5.3 进阶：引入 MCP 服务与多智能体协作

为了让分析更全面，我尝试在工作流中接入了一个**“网络搜索工具”**节点（模拟 MCP 服务接入）。逻辑是：如果知识库检索结果为空，则走另一条分支调用搜索工具。

虽然目前配置相对基础，但 ModelEngine 清晰的逻辑分支（Condition Node）让这种复杂的“多源工具集成”变得非常直观。

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6. 开发与调试：从“跑通”到“好用”的避坑指南

编排完成后，点击右上角的**“调试与预览”**。这里分享几个我在调试过程中遇到的坑及解决方法：

6.1 问题一：模型复读机

• 现象：模型不断重复“根据资料...根据资料...”。

• 解决：这是因为 Prompt 中限制过死。我在 ModelEngine 的调试窗口直接修改 Prompt，降低了 Temperature 参数（设为 0.3），让输出更稳定，并移除了 Prompt 中重复的指令。

6.2 问题二：引用变量失效

• 现象：LLM 节点报错，提示找不到上下文。

• 解决：检查连线。在可视化编排中，必须确保前置节点的输出端口与后置节点的输入端口有物理连线。ModelEngine 的连线高亮显示功能帮我快速定位到了断点。

6.3 调试体验

ModelEngine 的调试面板非常专业，它会显示每一个节点的耗时、输入数据和输出数据。这对于排查是“检索没查到”还是“模型没写好”至关重要。

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7. 深度横评：ModelEngine vs Coze vs Dify

作为一个体验过市面上主流 AI 开发平台的开发者，以下是我对 ModelEngine 的客观评价：

维度	ModelEngine	Coze (字节)	Dify (开源)
知识库处理	★★★★★   自动摘要生成非常惊艳，解析速度快，对中文文档友好。	★★★★   切片能力强，但摘要生成的自动化程度略低。	★★★★   RAG配置项极多，适合极客，上手门槛高。
工作流编排	★★★★☆   节点逻辑清晰，变量引用通过{{}}实现，符合开发者直觉。	★★★★★   插件生态极丰富，C端娱乐性强。	★★★★   强在逻辑分支和代码节点，UI 偏技术流。
调试体验	★★★★★   节点级日志详尽，Debug 效率极高。	★★★★   调试过程较快，但中间变量查看不够直观。	★★★★   日志详细，但界面响应有时较慢。
企业级特性	★★★★★   权限管理、MCP 接入等设计明显偏向B端落地。	★★★   更偏向个人开发者和 C 端应用。	★★★★   支持私有化部署是优势。

核心结论：ModelEngine 在**“知识库自动化”和“可视化调试”**这两个关乎开发效率的核心点上，做得非常扎实，非常适合构建严肃的、业务逻辑复杂的企业级应用。

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8. 总结与展望

通过不到 1 小时的配置，我们成功在 ModelEngine 上搭建了一个具备RAG 能力 + 自动优化 Prompt + 可视化编排的智能投研助手。

这个过程让我深刻体会到，AI 应用开发的门槛正在通过“可视化编排”被大幅降低。ModelEngine 不仅是一个工具，更像是一个标准的 LLMOps（大模型运维） 平台。

未来展望：

希望 ModelEngine 未来能进一步增强**多智能体协作（Multi-Agent）**的交互体验，例如让“搜索智能体”和“写作智能体”能够通过以更动态的方式进行多轮辩论和自我修正，从而产出更完美的报告。

如果你也想从 0 到 1 体验大模型落地，ModelEngine 绝对是一个值得尝试的硬核平台。

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文章声明：本文为 ModelEngine·创作计划征文活动原创投稿，内容基于真实开发实践。欢迎技术交流与指正！

标签：#ModelEngine #AI智能体 #低代码开发 #RAG #工作流编排