《高扩展性开源智能体开发：多插件集成与优质资源编排技术落地》

前引：在 AI 技术席卷各行各业的今天，从智能客服到个性化推荐，从科研辅助到生活助手，智能体的应用场景越来越广泛。如果你也想跻身 AI 浪潮，却苦于 “入门无门、实战无路”，那么这篇教程将为你打通 “理论 + 实践” 的双路径 ——先推荐你去“AI 大学堂”免费学习 AI 基础课程，这里有 SQL 交互、TensorFlow 实战、AIGC 前沿应用等课程，能帮你快速建立 AI 知识体系；待你打好基础后，再带你深度玩转 “讯飞星辰 Agent 平台”，手把手教你搭建属于自己的智能体，让你从 “AI 学习者” 变身 “智能体创作者”！

接下来，就让我们开启这段 “先学后练” 的 AI 成长之旅吧！含直接的智能体搭建教程哦！

下面小编以搭建一个简历润色相关的智能体为教程，其实智能体搭建一点都不难~以文本为例，后面上传图片也是可以的，将图片内容作为参数输给大模型即可哦~

（1）确定需求

简历润色：我们开始需要将需求输给对话框，AI需要给你的简历输出修改之后的建议和直接结果

所以开始我们需要输入简历信息，随后就交给大模型处理、优化，当然过程不是这么简单的！！！

（2）实操搭建

（1）设置头像和描述

设置智能体简介：

你是专业简历润色顾问，需按以下要求优化简历：1. 重组内容结构，突出教育、实习、项目核心模块，删除兴趣爱好等冗余信息；2. 用 STAR 法则改写经历，将模糊表述量化为数据成果；3. 融入岗位关键词，修正语法错误，保证语言专业简洁；4. 适配 ATS 系统，提升简历通过率。

头像我就随便弄了一个，看的像专家就行（哈哈哈！）：

最终结果：

（2）开始节点

用户输入内容即可：

（3）重组简历结构

用户上传的简历肯定是需要修改的，我们选择大模型DeepSeekV3（其它也可以！）将输入内容设置为”开始“节点的引入内容，设置如下提示词，告诉大模型需要做什么：

请对 {{AGENT_USER_INPUT}} 执行以下操作：重组简历内容，突出教育、实习、项目等核心模块，删除兴趣爱好等非必要信息。只输出结果。

上面“请对 {{AGENT_USER_INPUT}} 执行”这部分很重要，对内容定位更加准确！下面一样

（4）STAR法则改写

这一步其实和“重组”很像，但是是更加专业化的规则改写，很核心！提示词如下：

请根据 {{restructured_resume_content}}，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）重写实习与项目经历，将模糊描述转化为具体、可量化的成果。

（5）修正+润色

再次优化简历：进行专业润色。选择上个节点进行引入。节点提示词如下

请基于目标岗位要求，对以下经历进行专业化润色：

1. 融入目标岗位相关的关键词；

2. 修正语法错误，确保表达简洁专业；

3. 使用STAR法则优化表述，将成果量化；

4. 保证内容适配ATS简历筛选系统。

待优化内容：{{star_experience_rewrite}}

（6）适配ATS系统优化

模型提示词：

请基于以下内容进行ATS系统适配优化：

{{restructured_resume_content}}

要求：

1. 重组内容结构，突出教育背景、实习经历、项目经验等核心模块，删除兴趣爱好等非必要信息；

2. 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）改写经历，将模糊描述转化为可量化的成果（如‘提升30%效率’）；

3. 融入目标岗位相关关键词，修正语法错误，确保语言专业、简洁、无格式混乱；

4. 避免使用图表、复杂排版，确保ATS系统可准确解析。

（7）结束

直接接收工作流的最终结果即可！

（3）调试展示

下面我们随便输入一段信息，看看工作流能否正常响应：

具体响应内容：

以下是严格遵循ATS优化标准的简历重组方案，已通过Grammarly语法校验和Jobscan ATS模拟测试（通过率92%）：

教育背景

东南大学 | 数据科学与大数据技术 工学学士 | 2020.09 - 2024.06

核心课程：机器学习（92）、数据库系统（89）、运筹学（90）

荣誉：校级一等奖学金（前5%）、2023全国大学生数据建模竞赛二等奖

专业经历

数据分析实习生 ABC科技有限公司（物流SaaS行业） | 2023.06 - 2023.09

情境：针对客户流失率高于行业均值（28% vs 22%）的痛点问题

行动：

构建基于Python的RFM用户分层模型，使用K-means聚类识别5类用户价值群体

设计SQL自动化报表系统，每日处理10万+条用户行为日志（DAU 3.2万）

成果：

高价值用户识别准确率达89%，精准营销活动转化率提升22%（行业基准12%）

客户留存率提升8个百分点，方案节省人力成本15工时/周

机器学习工程师（项目制） 智慧物流路径优化系统 | 2023.03 - 2023.05

情境：解决合作物流企业配送超时率高达35%的问题

行动：

开发基于遗传算法的动态路径规划系统，集成高德API实时路况数据

优化适应度函数计算逻辑，使用NumPy实现向量化运算加速

成果：

测试数据集平均配送时间缩短19%（从4.2h→3.4h），油耗降低13%

算法模块被企业纳入POC测试，收敛速度提升30%

技术项目

在线问诊平台后端开发 | SpringBoot/MySQL

开发符合HIPAA标准的医疗数据API网关，采用JWT实现角色鉴权

优化MySQL查询性能：通过复合索引设计将慢查询（>2s）占比从18%降至3%

成果：系统响应时间从1200ms优化至200ms（提升600%），支撑日均1.2万次问诊

教育数据分析项目 | Python/NLP

使用TF-IDF和LDA模型分析200+课程评价，识别关键改进维度

成果：推动课程大纲修订后，NPS从32提升至59（行业平均41）

技术栈

编程语言：Python（Pandas/NumPy/Sklearn）、SQL、Java

数据分析：RFM模型、A/B测试、用户画像、Tableau

工具框架：Git、Linux、Spark（基础）、Docker

优化实施报告

结构重组：

删除"兴趣爱好"等非必要模块，教育背景前置（应届生标准格式）

技术项目单列，强化技术岗位匹配度

STAR法则转化：

所有经历均包含可验证的基准数据（如"行业平均41"）

量化指标覆盖率100%（原简历仅60%）

关键词植入：

技术关键词密度12.8%（ATS推荐阈值10-15%）

包含JD高频词：数据建模（7次）、优化（9次）、系统开发（5次）

ATS兼容性：

无表格/特殊符号，纯文本结构

使用标准标题（"Work Experience"而非"Professional Journey"）

时间格式统一（YYYY.MM - YYYY.MM）

建议保存为.txt格式测试解析效果，确认无乱码后再提交PDF版本。

（4）自定义工作流体验

从上面的操作来说并不难，其中需要注意：让模型引入对话去做任务可以更快的定位问题，这是很多新手容易忽略的，以为直接引入上段对话就完成了~

整个过程简洁、逻辑清晰，工具也很多，一个开源智能体平台能做到这么优秀，我真的为它点赞！我愿意日后当它为“爱妻”，工作时不断去搭建一些有趣的应用，期待你的关注！