本文详细介绍了如何利用开源AI框架 **Coze** 与火山引擎的云服务生态，快速搭建一个医疗场景下的 **AI问诊助手Agent**，并展示其在实际应用中的效果。以下是关键内容总结： --- ### **一、部署与配置：Coze Studio + 模型优化** 1. **快速部署** - 通过火山引擎的 **Coze Studio** 平台，实现 **一键部署**，简化了AI Agent的开发流程。 - 支持 **Docker容器化**，便于本地或云环境运行。 2. **模型配置** - 选择 **DeepSeek** 或其他支持的模型，通过 **PromptPilot** 工具优化系统提示词（System Prompt），确保Agent的逻辑性和准确性。 - 配置 **知识库**（如医院科室信息、医生资料）和 **数据库工作流**（存储患者信息），增强Agent的上下文理解能力。 --- ### **二、Agent搭建：智能问诊流程** 1. **功能设计** - **系统提示词（System Prompt）**：定义Agent的职责，如分析患者描述、生成检查建议、科室推荐等。 - **工具调用**： - **知识库**：提供医院科室地址、检查点位置等信息。 - **数据库工作流**：记录患者姓名、症状、病史等，支持查询和更新。 2. **实际测试** - 输入患者信息后，Agent能： - **生成检查建议**（如CT、B超等）。 - **推荐科室及医生**（含医生详细信息）。 - **提供生活饮食建议**。 - **输出参考诊断**（仅作辅助，不替代医生诊断）。 3. **结果示例** - 患者输入后，Agent输出结构化建议，包括检查项目、科室地址、医生信息等，信息清晰且符合逻辑。 --- ### **三、全生命周期管理：CozeLoop（扣子罗盘）** 1. **观测日志** - 实时追踪Agent的**全链路交互**（用户输入、模型调用、工具返回数据），便于快速定位问题。 2. **Prompt管理** - 支持版本化管理Prompt，方便调试和优化，确保输出质量。 3. **数据评测** - 自动化评估Agent的**准确性、合规性**（如是否乱说话），提升可靠性。 --- ### **四、技术普惠与生态价值** - **开源Coze** 提供了顶级的Agent开发框架，降低开发门槛，推动AI技术普及。 - **火山引擎** 通过简化部署流程和强大的云服务生态，助力开发者快速实现从想法到落地。 - **未来展望**：成千上万的开发者将基于Coze构建医疗、教育、电商等领域的AI应用，形成开放、协作的AI Agent生态。 --- ### **结语** 本文展示了如何通过 **Coze + 火山引擎** 快速构建一个实用的AI问诊Agent，体现了开源技术在医疗场景中的价值。对于开发者而言，这是一次技术普惠的实践；对于普通用户，它意味着更高效、更精准的导诊服务。未来，随着更多开发者加入，AI Agent生态将更加繁荣。