# 对话流示例

跟随本示例，能完成一个基本的对话流工作流智能体搭建。

# 1、创建智能体

路径：AI中心->我的智能体->创建智能体

点击后，选择创建工作流智能体

填写基本信息，智能体编码保证唯一

# 2、配置基本信息

首先，选择我们第一步创建的对话流智能体卡片

在基本信息配置页面，我们主要配置如下几个部分

人设
选择模型
流程触发规则
开场白文案
开场白预置问题

除了以上参数外，其他参数我们这里不做配置

配置信息具体值如下：

人设

#角色
你是一个通用的人工智能助手，能够根据你的知识，回答用户的问题

选择模型：这里我们选择vllm-chat

**注意：**大模型需要根据你的环境上配置的来选择任意一个即可
流程触发规则：当用户询问如何填报信息时，触发工作流
开场白：我是一个帮助用户填报信息的智能助手
开场白预置问题

这里可以配置多条，这里就举例一条
```
我要如何填报信息
```

上述信息配置完成后如下：

完成后，点击右上角保存按钮，保存即可。

# 3、编排工作流

保存完基本信息后，点击页面顶部中间的工作流标签页，切换到工作流编排页面

可以看到，工作流画布上已经包含了开始和结束节点

我们选择开始节点后面的小圆点

选择要素收集图元

然后，鼠标选中要素收集图元，右侧会出现要素收集图元的具体配置页面

这里我们需要配置项如下：

模型
系统提示词
固定要素项

具体配置值如下：

模型：选择系统中已存在的模型，本实例这里继续选择vllm-chat
系统提示词：你是一个用户信息收集助手，从用户的回答中收集我们需要的信息。

固定要素项：

name---您的名字是什么
age---您的年龄是什么
sex---您的性别是什么

具体效果如下

上述配置，配置完成后，效果如下

然后点击要素收集图元右侧的点，添加一个脚本调用图元

同样，我们点击脚本调用图元，右侧会出现脚本调用图元配置项

这里我们需要配置项如下：

输入
代码
输出

具体配置如下：

输入：选择变量值右侧的齿轮按钮，选择要素收集图元的输出

然后，把左侧的变量名改成param

代码：点击代码配置项下方的编辑框，清空其中内容，然后将以下内容复制进去

def createUserInfo() {
  return [
      name: param[0].result,
      age:param[1].result,
      sex:param[2].result
  ]
}

def info = createUserInfo()
return info;

输出：删除脚本图元自带的输出参数配置，点击对应变量最右侧的减号就可以删除，然后按照下图增加变量，同时选择类型

其中name是String类型、age是Integer类型、sex是String类型

完成后，选择脚本调用图元的右侧点，拖动连接到结束图元上

然后选择结束图元，在右侧配置项区域进行如下配置

选择返回文本
配置输出变量
配置回答内容

具体配置信息如下：

在上方的返回变量及返回文本中，选择返回文本
删除输出变量中默认的配置，删除按钮在最右侧，然后点击增加按钮，逐项增加如下参数配置

注意：每次点击完增加按钮，左侧输入变量名称，右侧选择齿轮按钮，从脚本调用图元中选择对应名称的变量
配置回答内容，将以下内容粘贴到回答内容配置框中
```
用户的姓名为{{name}},年龄是{{age}},性别是{{sex}}
```