入门指南

打开 Sim 并在仪表板中点击“新建工作流”。将其命名为“入门指南”。

创建新工作流时，它会自动包含一个 开始块——这是接收用户输入的入口点。在本示例中，我们将通过聊天触发工作流，因此无需配置开始块。

现在从左侧的块面板中拖动一个 代理块 到画布上。

配置代理块：

• 模型：选择“OpenAI GPT-4o”
• 系统提示："你是一个人员研究代理。当给定一个人的姓名时，使用你可用的搜索工具查找关于他们的全面信息，包括他们的位置、职业、教育背景和其他相关细节。"
• 用户提示：将连接从开始块的输出拖动到此字段（这将 <start.input> 连接到用户提示）

让我们通过工具增强代理的功能。点击代理块以选择它。

在 工具 部分：

• 点击 添加工具
• 从可用工具中选择 Exa
• 从可用工具中选择 Linkup
• 添加这两个工具的 API 密钥（这允许代理搜索网络并访问其他信息）

现在让我们测试我们的工作流。转到屏幕右侧的 聊天面板。

在聊天面板中：

• 点击下拉菜单并选择 agent1.content（这将显示代理的输出）
• 输入一个测试消息，例如：“John 是一名来自旧金山的软件工程师，他在斯坦福大学学习计算机科学。”
• 点击“发送”以运行工作流

您应该会看到代理分析您文本中描述的人的响应。

现在让我们的代理返回结构化数据。点击代理块以选择它。

在 响应格式 部分：

• 点击架构字段旁边的 魔杖图标 (✨)
• 在出现的提示中输入：“创建一个名为 person 的架构，其中包含 location、profession 和 education”
• AI 将自动为您生成一个 JSON 架构

返回到 聊天面板。

由于我们添加了响应格式，现在可以使用新的输出选项：

• 点击下拉菜单并选择我们刚刚创建的新结构化输出选项（架构）
• 输入一个新的测试消息，例如：“Sarah 是一名来自纽约的市场经理，她拥有哈佛商学院的 MBA 学位。”
• 点击“发送”以再次运行工作流

您现在应该会看到结构化的 JSON 输出，其中包含按位置、职业和教育字段组织的人员信息。