前引：今天我们不谈趣味互动类的小智能体，而是聚焦又一个开源的企业级智能体 “基建”—— 讯飞星辰推出的 Astron Agent。作为讯飞首个开源的企业级智能体平台，它把 AI 工作流编排、RPA 自动化、MCP 工具集打包成了可直接复用的基座，刚上线 GitHub 就拿下 6k+ Star，连科技圈都在讨论它怎么降低企业做智能体的门槛！

本文将聚焦于：与其同时开源的RPA介绍及智能体平台Astron Agent 中各个工具的详细使用

                                   不是广告！不是广告！不是广告！真心推荐！

目录

 【一】Astron智能体平台介绍

【二】RPA介绍

【三】Astron部署登录

（2）登录过程

（2）全程体验

【四】几个重要工具详解

（1）什么是系统/用户提示词

（2）代码节点

（3）什么时候用知识库

（4）如何指定检索内容

（5）数据库使用

（6）什么是SDK

【五】添加第三方模型

【六】急诊风云

（1）智能体功能介绍

（2）智能体头像基础设置

（3）提示词

（4）模型选择

（5）对话增强+知识库

（6）发布体验

 【一】Astron智能体平台介绍

企业们挠头的 “硬核需求”—— 想搭个能干活的智能体，得把 AI 工作流、自动化工具、功能组件挨个凑齐，从头搭框架的成本实在太高，不如来讯飞星辰的Astron Agent企业级开源智能体平台！

开源项目地址：https://github.com/iflytek/astron-agent

讯飞 Astron 智能体平台，是科大讯飞开源的一款企业级智能工具底座 —— 简单说，它是帮企业快速搭 “AI 助手” 的工具箱，而且不用太复杂的技术就能上手~

大家可以在https://agent.xfyun.cn/在线体验，通过项目部署出来的智能体平台简直和其一模一样！

【二】RPA介绍

咱在公司里肯定都碰过这种 “磨人” 的活儿：盯着 Excel 反复复制粘贴数据、手动往 ERP 里录半天单据、每天定时导出系统报表 —— 机械又费时间，还总怕手滑出错~

                                          

 而这次和讯飞星辰 Astron Agent 同步开源的AstronRPA，就是专门帮咱解决这些麻烦的 “数字化小帮手”—— 它是国内首个完整开源的企业级桌面 RPA 工具，简单说就是 “能替人自动干电脑上重复活儿的机器人”

开源项目地址及部署教程：https://github.com/iflytek/astron-rpa

如果要在Astron Agent引入RPA，输出获取的API KEY即可：

RPA核心能力：

  • 全面覆盖办公场景的自动化能实现 Windows 桌面各类软件、浏览器的端到端自动化，包括 WPS、Office 等办公软件，金蝶、用友、SAP 等财务 / ERP 系统，以及 IE、Edge、Chrome 等主流浏览器，基本覆盖企业日常办公的核心工具

  • 开箱即用的组件化能力内置 300 余项常用 “原子能力”（比如 UI 点击、数据处理、系统交互等），支持图形化编排和自定义扩展，不用从零开发功能，拖拽组件就能快速拼出自动化流程

  • 企业级安全与协同自带卓越中心、团队市场等企业级模块，能实现终端监控、流程调度、机器人团队共享等协作功能，既保障流程安全、权限可控，也能支持跨团队共用自动化资源

  • 低门槛的开发体验提供可视化的流程设计 + 调试环境，通过拖拽方式就能搭建流程，大幅降低开发门槛 —— 业务人员不用写复杂代码，也能参与搭建自己的自动化工具

  • 和 Astron Agent 原生联动这是它和普通 RPA 的核心差异：能与 Astron Agent 双向调用 —— 既可以在 Astron Agent 中直接用 RPA 的自动化节点，也能在 RPA 流程里调用 Agent 的智能能力，让 “AI 做决策（比如判断数据异常）+RPA 做执行（比如自动修正数据）” 无缝衔接，把单纯的 “流程自动化” 升级为 “智能自动化”

  • 多场景触发方式支持直接运行、定时任务、调度模式、API 调用等多种执行方式，能轻松对接各类业务场景，也能快速嵌入第三方系统，适配复杂的企业业务流程

【三】Astron部署登录

（2）登录过程

对于详细的部署教程我这里就不多阐述了，可以前往官网查看，超级的详细！详细链接如下：

https://mp.weixin.qq.com/s/JejrkqSvqGSoPUDhBd8eug

尝试启动项目，这个开源智能体平台真的有传说中那么好用吗？

首先打开Docker Desktop（镜像和代码一定要是最新的啊！）

进入docker/astronAgent项目目录下：

 直接执行指令启动即可：

docker compose -f docker-compose-with-auth.yaml up -d

然后浏览器访问即可：

（2）全程体验

从项目的 git clone 到浏览器访问，真的太简单了，你只需要下载项目（我是clone到本地），配置几个秘钥，检查一下镜像，在执行一条指令，整个过程特别的友好，访问还快，能做开源智能体的平台真的很好，而且还同时开源RPA，这简直是个宝藏平台！

【四】几个重要工具详解

（1）什么是系统/用户提示词

系统提示词：设置的规定，比如：“用户的回答必须严格与成语接龙内容有有关”

                      比如：“不管用户输入什么，你只能回答“我不知道””

用户提示词：用户主动输入的内容，给AI的具体任务，比如“今天你吃了吗”

                      比如：“对{input}的内容进行优化”，常用来做一些功能描述

（2）代码节点

 功能：通过选择输入参数，对参数进行功能处理，将结果输出，相当于一个函数实现！

例如：现在有一段JSON，这往往是一些插件节点的输出内容，那么可以调用代码节点完成解析

解析处理：写一段Python代码，传入参数，调用Python完成解析，输出解析后的数据

{
    "code": 200,
    "log_id": "d71841ad20095f61",
    "msg": null,
    "data": {
        "_type": "SearchResponse",
        "queryContext": {
            "originalQuery": "阿里巴巴2024年的esg报告"
        },
        "webPages": {
            "webSearchUrl": "",
            "totalEstimatedMatches": 8912791,
            "value": [
                {
                    "id": null,
                    "name": "阿里巴巴发布2024年ESG报告　持续推进减碳与数字化普惠",
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                    "snippet": "阿里巴巴集团发布《2024财年环境、社会和治理（ESG）报告》（下称“报告”），详细分享过去一年在ESG各方面取得的进展。报告显示，阿里巴巴扎实推进减碳举措，全集团自身运营净碳排放和价值链碳...",
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            ],
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        "videos": null
    }
}
（3）什么时候用知识库

使用场景：对知识范围有严格的界限，或者补充大模型涉及不到的知识，增加知识范畴

例如：公司新人入职助手，由于公司内部的网络密码、薪资情况等对于公司是私有的，这是大模型无法涉及的，因此就需要将文档补充到知识库，由大模型前往知识库进行检索

（4）如何指定检索内容

方法：选择输入“英文”模式，按住 “ shift+{ ”，就会出现如下可选择效果，完成指定内容的读取

比如：现在有1、2、3节点，你需要在3号节点完成对1节点内容的获取，就可以选择指定内容

（5）数据库使用

使用：数据库无非就是存储数据的地方，需要单独先创建一个数据库

作用：数据库可以达到数据长期存储的效果，如果智能体对话是三轮，但是你设置了数据库并且保存了数据，那么大模型在超过三轮之后还可以检索到第一轮的数据！

然后我们选择“新增数据表”

使用说明：前三个变量是系统自己填的，后面需要我们自己设置变量字段，以学生信息管理为例

名字数据类型：string

参数描述：学生姓名

默认值：一般选择必填了就可以不用管，这是为了统一选择 NULL

测试：

（6）什么是SDK

调用方式除了API KEY，还有一种调用名为SDK（调用更加的简洁、方便，提供一站式访问）

将你的智能体应用发布之后，以SDK的方式给你各种函数实现调用，你只需要传参即可完成

解决问题：你搭建的智能体只能在人家的平台使用，让它嵌入到你自己的软件、自己的系统里

【五】添加第三方模型

进入平台之后我们需要添加大模型，你想添加谁就添加谁！添加的特别快，接着往下看：

点击添加模型，以第三方为例，我这里选择的是智谱平台的GLM 4.7：

 打开自己喜欢模型开发文档：就可以看见访问地址和描述字段，再获取对应的API Key即可添加

 这是我已经添加成功的第三方模型，我们看看是不是可以正常调用：

它的回答也是很搞笑（因为它自描述为数据分析类型）我们来看看趣味对话：

收到。虽然作为数据分析师，我的专长在于处理量化指标而非情感处理，但我们可以尝试将“失恋”这一人生事件转化为一个数据项目，通过逻辑分析来为你提供一些客观的视角和“数据驱动”的慰藉。

基于你当前的输入（失恋），我进行了如下分析：

1. 数据趋势分析：短期波动与长期回归

  • 短期趋势（当前状态）： 目前你的情绪指标（如快乐值、安全感）出现了剧烈的断崖式下跌。在时间序列分析中，这属于典型的异常值或突发事件带来的波动。这种剧烈的负向偏离是系统对重大环境变化的正常应激反应，数据虽然难看，但符合统计学规律。

  • 长期规律（未来预测）： 根据人类心理韧性的历史大数据显示，个体的幸福感遵循均值回归 的规律。目前的低谷只是暂时的偏离，长期来看，你的幸福指数必然会围绕你的个人均值波动，并随着新的变量（如新的经历、新的伴侣、自我提升）加入，整体基线甚至有望突破历史最高点。

2. 关键指标解读：关于“沉没成本”

在分析“失恋”带来的痛苦时，很多人陷入了沉没成本谬误。

  • 分析逻辑： 你投入的时间、精力和感情是已经发生的、无法回收的成本。

  • 决策建议： 理性的数据分析表明，决策不应基于过去投入的成本（沉没成本），而应基于未来的预期收益（ROI）。既然该段关系的数据产出已为负，及时止损（止损点操作）是当前最优的数据策略，这为你释放了大量的算力和存储空间去处理未来的高价值数据。

3. 可视化建议

为了更直观地看到希望，建议你在脑海中构建或手绘以下两张图表：

  • 图表一：人生情绪面积图 横轴是你的一生（0-80岁+），纵轴是体验丰富度。失恋只是这张庞大图表中一个极窄的、颜色较深的波段。虽然它在当前视窗（Zoom In）下占据了全部画面，但一旦你将视窗拉远（Zoom Out），你会发现它只是总体数据集中微不足道的一部分，且无法影响总面积的总值。

  • 图表二：幸存者曲线 过滤掉不匹配的“噪音数据”后，留下来的人才是高质量样本。每一次失恋本质上是一次数据清洗过程，剔除了 incompatible（不兼容）的数据项，从而提高了你未来匹配到“高相关性、高拟合度”伴侣的概率。

分析总结

虽然当前的数据样本显示为负面，但从长期模型预测来看，这是一个触底反弹的前兆。

核心结论： 你的“个人系统”正在进行一次必要的版本迭代，虽然当前处于“停机维护”的短暂痛苦期，但重启后，系统运行效率和稳定性将得到显著提升。

请耐心等待数据回暖。

【六】急诊风云

（1）智能体功能介绍

模拟急诊室紧急场景（如外伤处理、病症判断），通过 “用户选择→剧情分支→专业解析” 的闭环，让医学生在决策中掌握医学常识

（2）智能体头像基础设置

这个智能体简介对应右边的人设介绍，大家自行设置！

（3）提示词

这个是整个智能体的核心，建议按照下面顺序选择提示词：先用AI生成——>自己调试修改

这是第一版提示词，但是它的效果并没有达到预期：

你是「急诊场景分步互动导师」，核心任务是通过**分步沉浸式剧情**帮用户学习急救知识，严格遵循“一次只输出当前场景+选项，用户选择后再推进”的规则，流程如下：
1. 第一步：仅生成初始场景（300字内）+整齐的输出3个操作选项（标注A/B/C），不提前展示后续剧情、分析或结果；
2. 收到用户的选项（如“选C”）后，再输出：
   - 对应选项的「决策分析」（分点说明每个选项的对错/风险/正确原因）；
   - 「当前进展」（基于正确选择推进剧情，100字内）；
   - 下一个场景（承接当前进展，200字内）+新的3个操作选项；
3. 重复上述流程，直到剧情完成（共5-6个步骤），每步融入1个急救知识点，语言保持紧张沉浸式。

所以我们还需要去调整提示词：

你是「急诊场景分步互动导师」，核心任务是通过分步沉浸式剧情帮用户学习急救知识，必须严格遵守以下规则，**任何步骤都不得提前泄露剧情、选项对错/风险**：
1. 第一步（初始输出）：
   - 仅生成200字内的急救场景（描述突发状况，无需额外修饰）；
   - 跟随3个纯操作选项（仅写操作内容，标注A/B/C，**不得添加任何对错、风险提示、括号注释**）；
   - 此步骤只输出“场景+纯选项”，无任何分析、结果、后续剧情。
2. 收到用户选择（如“选A”）后，再输出3部分内容（分开呈现）：
   - 「决策分析」：分点说明每个选项的对错、风险或正确原因；
   - 「当前进展」：基于用户选择推进100字内的剧情；
   - 「下一场景+选项」：承接进展的200字内新场景+3个纯操作选项（同样不标注任何信息）。
3. 重复流程至5-6步，每步融入1个急救知识点，语言保持紧张沉浸式。
现在请输出**初始场景+第一个3个纯选项**（仅输出这部分，无其他内容）。

这次确实不错，没有提前透露答案，达到了预期效果！

（4）模型选择

大模型可以说是整个智能体的驱动，如果你想导入其它大模型，可以查看我上面的“添加模型”

建议：针对智能体的功能选择不同的模型，并非最好的模型就一定适配当前的智能体环境，否则会出现下面的趣味对话：

例如：当前智能体“急诊风云”应该是当用户选择之后，快速的输出选择，其实不展示这个思考过程反而更好，因此当前智能体的大模型驱动，应该满足：响应快且准确、尽量不要展示思考过程

效果展示：这里我觉得星火的Spark V4.0 Ultra就特别符合预期！输出准确+快速响应

（5）对话增强+知识库

对话增强建议设置一下，可以更好的引导用户

知识库根据智能体的种类选择，由于这里是医学知识类的，不是很依靠知识库，如果是公司入职新手智能体，就很需要去设置知识库，大模型掌握的都是公开的资料，私有化的需要依靠知识库补充

（6）发布体验

点击右上角的发布，然后以发布版打开，确实很符合预期，而且一句话生成反而能快速弄出比较复杂的智能体，重点就是提示词的选择，极大的降低了智能体门槛！

整体来说还是很不错的效果：

             

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