关键词：RAGFlow、AI Agent、智能体编排、AI写作、LLM应用、工作流自动化

阅读时间：约 12 分钟 | 难度：入门友好

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引子：当 AI 不再只是"聊天"，而是"干活"

你可能已经习惯了和 ChatGPT 对话——问一句，答一句。但如果我告诉你，现在的 AI 可以自动执行一个多步骤的复杂工作流：先构建世界观，再设计人物，然后编排大纲，接着逐章写正文，最后润色定稿——全程无需人工干预，10 分钟交付一部有完整故事线的小说呢？

这就是 AI Agent（智能体） 的威力。

本文将用 RAGFlow 的智能体编排功能，实战演示如何从零搭建一个"都市逆袭小说生成器"，最终产出一部有背景设定、人物群像、跌宕剧情的《都市穷小子逆袭成为高富帅，迎娶白富美》。

不需要写一行代码，全程拖拽 + 配置提示词。

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一、什么是 AI Agent？为什么它比"聊天"强？

1.1 从单轮对话到多步工作流

传统 LLM 交互：

你：帮我写个小说
AI：好的，这是一个关于...（一坨没有结构的文字）

AI Agent 工作流：

核心区别：Agent 把一个大任务分解为多个专精子任务，每个子任务有独立的提示词和角色设定，像流水线一样协作。

1.2 为什么分步比一次性好？

方式	问题
一次性生成	上下文混乱，人物性格前后矛盾，情节逻辑不通
Agent 分步	每一步专注做一件事，前一步的输出作为后一步的输入，质量可控

就像写小说不会上来就从第一个字写到最后一个字——专业作家也是先想世界观、再列大纲、再逐章填充。Agent 编排就是让 AI 按照专业创作流程工作。

1.3 RAGFlow 的 Agent 编排能力

RAGFlow v0.23 提供了丰富的可视化组件：

组件中文名	英文名	功能
智能体	Agent	调用 LLM 生成文本（核心组件）
知识检索	Retrieval	从知识库检索相关信息
问题分类	Categorize	根据条件走不同分支
等待输入	UserFillUp	暂停流程，等用户确认
文档生成器	PDFGenerator	将内容导出为 PDF/DOCX
循环	Loop	重复执行某段工作流
还有	DuckDuckGo、Wikipedia、GitHub、SearXNG 等	联网搜索

我们主要用 “智能体” 和 “等待输入” 两种组件。

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二、设计小说生成的工作流

2.1 整体架构

我设计了一个 6 节点线性工作流，模拟专业小说家的创作流程：

2.2 为什么这样设计？

• 节点1-3：分步构建小说的"骨架"。世界观决定了故事的土壤，人物是驱动剧情的引擎，大纲是路线图。分开处理让每一层都足够扎实。
• 节点4：人类介入点。大纲是否满意、要不要调整逆袭路线，让用户说了算。
• 节点5-6：基于确认的骨架，填充血肉（正文）和化妆（润色）。

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三、手把手搭建——在 RAGFlow 中创建智能体

3.1 创建智能体

1. 登录 RAGFlow（http://127.0.0.1:9222）
2. 点击顶部菜单 “智能体” → 点击 “+ 创建智能体”
3. 输入名称：“都市逆袭爽文生成器”
4. 进入编辑画布

图：添加完节点的样子

3.2 添加节点——提示词是灵魂

节点 1：构建都市背景（智能体组件）

点击"开始"节点的 + → 选择**“智能体”** → 配置提示词：

你是一位擅长都市现实题材的网文大神。
用户想写的小说主题是："{Begin Input}"

请构建一个真实而丰富的故事世界，包括：
1. 【城市设定】繁华 CBD vs 破旧城中村的对比（200字）
2. 【社会阶层】顶层豪门、中层白领、底层打工人的鲜明描写（200字）
3. 【核心行业】男主逆袭的主战场（如科技创业/金融投资）（150字）
4. 【故事基调】热血励志+都市情感+商战博弈（100字）
5. 【核心冲突】阶层矛盾+商业对抗+感情阻力（200字）

要求具体生动，让人一看就能想象出画面。

提示词设计技巧：

• 用 {Begin Input} 引用用户的原始输入（系统变量）
• 给每个部分限定字数，控制输出结构
• 明确要求"具体生动"，避免 AI 写出空泛的套话

节点 2：设计人物群像（智能体组件）

基于以下都市背景设定：
{构建都市背景}    ← 引用上一节点的输出

请设计以下角色：

【男主角 - 穷小子】
- 姓名、年龄24岁、外貌（清瘦但有不服输的眼神）
- 性格关键词：聪明隐忍、重情重义、骨子里有傲气
- 背景故事：出身贫寒的具体经历
- 逆袭资本：隐藏的天赋或优势

【女主角 - 白富美】
- 外表高冷内心善良、有主见不做花瓶
- 家族背景、与男主的初次相遇

【反派/配角】...（此处省略完整提示词）

确保角色关系能制造足够的矛盾冲突和情感张力。

关键：{构建都市背景} 必须通过 RAGFlow 的变量选择器（输入 @ 触发）来引用，不能手打文字！否则 AI 收到的是字面文字而非实际内容。

节点 3-6：类似逻辑

每个节点的提示词都引用上游节点的输出，形成信息传递链。核心原则：

• 节点 3（大纲）：给出"逆袭三段论"的节奏框架（底层挣扎→崛起打脸→王者归来）
• 节点 4（确认）：用"等待输入"组件暂停，展示大纲让用户确认
• 节点 5（正文）：强调"打脸要写详细、对话要有个性、场景要有画面感"
• 节点 6（润色）：检查爽感、优化对话、确保逻辑一致

3.3 连接节点 + 保存

将所有节点按顺序用线连接，点击右上角 “保存”。

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四、运行！见证 AI 写小说的全过程

4.1 启动生成

点击右上角 “运行” → 在弹出的聊天面板输入：

都市穷小子逆袭成为高富帅，迎娶白富美

然后就等着看 AI “干活”。

4.2 实际运行时间

我使用的模型是通义千问 qwen-plus，各节点耗时如下：

节点	耗时	生成内容
1. 构建都市背景	~30秒	1,664 字
2. 设计人物	~60秒	5,042 字
3. 生成大纲	~90秒	5,628 字
4. 确认大纲	跳过（见下方说明）	-
5. 撰写正文	~120秒	8,829 字
6. 润色定稿	~50秒	3,030 字
合计	约 6 分钟	约 24,000 字

6 分钟，24000 字，包含完整的世界观、人物设定、10 章大纲和 3 章正文。

4.3 实际生成效果展示

以下是 AI 实际生成的内容摘录（未经人工修改）：

世界观片段：

故事发生于新海市——一座被长江入海口托起的"双面之城"。东岸是玻璃幕墙刺破云层的CBD：环球金融塔昼夜不熄，私募基金在38层香槟吧谈成亿元对赌；西岸却是被地铁11号线遗忘的"锈带腹地"：棚户区雨天漏电，城中村六层楼共用两个水龙头……

男主角设定：

沈砚，24岁。清瘦修长，左眉尾一道浅疤（初中替母亲挡下醉酒债主的酒瓶划伤）。常穿洗得泛灰的纯棉衬衫，帆布包带子断过两次用黑胶布缠得整齐。最摄人的是眼睛——瞳仁极黑，看人时安静专注，偶尔抬眸一笑，眼尾微扬，竟有股未经世故的锐气。

正文第一章开头（润色后）：

暴雨砸在铁皮屋顶上，像千军万马踏过锈蚀的鼓面。城中村"梧桐巷"七号楼下，积水漫过鞋帮，泛着油污的虹彩。陈砚蹲在漏电跳闸的配电箱前，左手攥着一把被磨得发亮的十字起子，右手正用绝缘胶布缠紧最后一截裸露铜线。指尖渗血，混着雨水流进袖口，他却没松手。

打脸高潮（第三章）：

陈砚接过醒酒器，当着所有人面，将整瓶酒缓缓倾入——酒液如暗红绸缎坠落，却未触底。一只机械臂无声探出，精准接住酒流，导入内置蒸馏模块。三秒后，臂端喷出一缕清冽雾气，在空中凝成一行悬浮字迹：【深蓝·云栖联名款勃艮第雾化系统｜专利号：DL-2023-0771｜开发者：陈砚】。赵磊手机"啪嗒"掉在地上。

说实话，这个质量已经超出了我的预期。

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五、踩坑实录——Agent 编排的注意事项

5.1 坑：变量引用必须用选择器

在配置提示词时，{构建都市背景} 这样的变量引用必须通过 @ 触发的选择器来插入，不能直接手打。

手打的结果：AI 收到的是字面文字 {构建都市背景} 五个汉字，而不是节点 1 的实际输出。

这导致我实际生成时，节点 4 的输出是：“请提供您提到的’{生成大纲}'内容”——AI 在抱怨它没收到大纲！

修复方法：在提示词输入框中输入 @，从下拉菜单中选择对应的上游节点。

5.2 坑：“等待输入” vs "智能体"组件搞混

“等待输入”（UserFillUp）组件的图标下面不会显示模型名称。如果你看到节点下面写着 qwen-plus，说明你选错了——选的是"智能体"组件而非"等待输入"。

后果：工作流不会暂停等你确认，直接一路跑到底。

5.3 坑：聊天面板可能不显示输出

Agent 组件的中间结果不会实时显示在聊天面板中。如果最终输出内容过长，前端也可能渲染失败，只显示"搜索中"。

解决方案：通过数据库直接提取生成内容（本文用 Python 脚本从 MySQL + Canvas DSL 中提取了全部 24000 字的内容）。

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六、成本分析——AI 写小说要花多少钱？

以通义千问 qwen-plus 为例：

项目	Token 数（估算）	费用
输入提示词（6个节点）	~8,000 tokens	~0.03 元
输出内容（24000字）	~35,000 tokens	~0.14 元
合计	~43,000 tokens	约 0.17 元

不到两毛钱，生成了 24000 字的小说内容。 如果要生成完整的 10 万字长篇，按比例估算约 0.7-1 元。

作为对比：

• 人类网文写手：千字 30-100 元，10 万字 = 3000-10000 元
• AI Agent 生成：10 万字 = 不到 1 元

当然，AI 生成的内容仍需人工审核和润色，但作为初稿和灵感素材，性价比无敌。

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七、进阶玩法

7.1 接入知识库增强真实感

上传商战案例、创业故事到 RAGFlow 知识库，在智能体节点前加一个 “知识检索” 组件。AI 写出来的商战情节会更加真实可信。

7.2 分批生成长篇

由于 LLM 单次输出有长度限制，建议用 “等待输入” 组件做分批控制：

第一轮：生成第 1-3 章 → 用户确认 → 继续
第二轮：生成第 4-6 章 → 用户确认 → 继续
第三轮：生成第 7-10 章 → 完结

7.3 用"问题分类"组件做多路线选择

让用户选择男主的逆袭路线：

• 科技创业路线（程序员逆袭）
• 金融投资路线（股市封神）
• 商业帝国路线（从摆地摊到上市）

不同路线走不同的生成分支，让每次创作都独一无二。

7.4 导出为 Word 文档

RAGFlow 内置 “文档生成器”（PDFGenerator） 组件，可以在工作流末尾自动导出 PDF/DOCX。也可以用 Python 的 python-docx 库将 Markdown 转为 Word：

from docx import Document
# ... 读取 MD 内容，按标题/正文分别写入 Word
doc.save('小说.docx')

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八、总结：AI Agent 编排的三个认知升级

认知 1：提示词工程 → 工作流工程

以前我们关注的是"怎么写好一段 Prompt"。现在需要思考的是"怎么拆解任务、怎么设计节点间的数据流、怎么在合适的位置加入人类判断"。这是从"提示词工程师"到"AI 工作流架构师"的升级。

认知 2：AI 不是替代人，而是 10x 放大器

24000 字的小说初稿，人写可能需要一周，AI 6 分钟搞定。但 AI 生成的内容仍需要人来审核逻辑、打磨细节、注入灵魂。AI 负责 80% 的体力活，人专注 20% 的创造力——这才是最佳协作模式。

认知 3：Agent 编排是 AI 应用的未来形态

聊天只是 AI 最初级的交互方式。当 AI 能够自主规划、多步执行、工具调用、人机协作时，它才真正成为了"智能体"。RAGFlow 的可视化编排降低了 Agent 开发的门槛，让普通开发者也能搭建复杂的 AI 工作流。

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关于作者：AI 技术爱好者，亲手部署 RAGFlow 并用智能体写了一部小说的"技术型小说家"。如果你也想试试，欢迎参考我的上一篇文章《告别 Docker！macOS 本地源码部署 RAGFlow 全攻略》。

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