“ 一个工作流里有一个AI Agent，那它就可以叫AI工作流”
众所周知，大部分有关AI的最热新闻，多数来自国外。于是在不断地重复「搜罗国外新闻，然后翻译一遍添点自己的理解，输出到自己的站点上」这个动作几个月之后，忽然萌生一个想法，是不是也可以让AI来完成这个工作。
为什么用到扣子这个平台。不得不说，主要为了省点钱，可以免费体验。
01—规划一下工作流的步骤
不管干什么，计划总是第一步，这样才能有条不紊地干成一件事，而不是东拼西凑。
我们设想一下，把一个AI站点的英文新闻变成自己站点的资讯，要分几步。
1、首先，拿到AI新闻站的最新新闻列表，数量不限，可以是3个或者5个最新。
2、依次阅读这几篇新闻，然后提取新闻里的封面图，标题，正文
3、拿到这几个关键信息，然后就使用你认为最合理的方式，翻译也好，AI改写也罢，输出到你自己的站点。
4、这样一篇关于某个AI热点的新闻，就出来了。
事实上，天下新闻都是抄，你抄我抄大家抄。
02—用工具实现AI工作流
用人力走完了一遍路子，接下来就是靠工具来省心省力了。只需要把上面罗列的几步，都通过工作流里的某一个环节实现，再全部结合在一起，一个完整的自动化工程就出来了。
可以看到，用扣子的工作流来实现，也就是把每一步都做成了一个节点插件，每个插件相互传递必要的参数，然后一起完成这项工作。
我们来分步骤解析：
1、最开始是文章列表解析节点
这个节点的目标很明确，就是通过预设置的参数，在内部调用一段python代码，把新闻网站的内容解析出来，然后返回一个列表，其中列表里的每一项，都包含新闻标题，封面以及内容链接地址。
2、接下来是循环组件
循环的作用是干什么呢？前面提到了，一个网站的热门新闻可能不止一个，通过第一个插件，可以得到多个新闻信息。这个时候，我们就需要一个循环的组件，它可以在我们得到的新闻列表里，往复循环执行一个任务。
这个组件节点里，有个新名词，是中间变量，顾名思义，就是循环过程中再变的属性，这个变量在下一步骤的节点里会用到。
3、循环体中的操作：获取单篇新闻内容
如果有5个最新的新闻，也就是我们需要在循环体里往复5次，其中每次都需要经历获取新闻内容，AI改写，上传这三个步骤。
获取新闻内容的节点，任务也比较明确，它就是把其中某一个新闻的链接，通过节点插件里的代码读取出来，然后把这个新闻内容整体，提供给下一个AI改写插件。
任务一旦分工，就是目标明确，职责清晰，干好自己节点的那份事就行了。
4、循环体中的操作：AI改写单篇新闻
下面是这个工作流里，和AI链接最紧密的一个节点了。就是通过添加一个AI Agent，给它配置一些技能，提示词，让它能够根据输入的内容，生成一份新的新闻。
一份好的提示词，可以让一个AI代理实现意想不到的结果。这可能就是AI Agent的一个魅力所在，「 未知 」
5、循环体中的操作：上传新的新闻
在AI改写节点完成任务之后，就到了最后一个更新的环节，这个环节的插件，也不需要拥有大模型的能力，它只需要把AI节点提供的标题和正文信息，一起上传给新闻站点就可以交差了。
在这个节点完成任务之后，循环体又开始了新一轮任务，直到第一个节点获取到的所有文章都更新成功。
至此，一个工作流就结束了它的当前任务。
03—丰富的AI想象空间
这一次的工作流，仅仅只用到了一个AI Agent作为节点处理任务。而实际上，扣子平台提供的工作空间，远不仅如此。
它可以赋予一个工作流极大的想象空间，一个关于AI能力的想象空间。AI知识库，问题检索，有记忆的对话。
感谢观看，继续探索扣子平台的AI工作流
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