鸿蒙应用案例：运用扣子API构建个性化起床文案生成器
扣子作为全新AI应用开发平台，无需编程知识便可构建基于大模型的Bot并进行发布。其具备的核心竞争力在于无限拓展的能力集及丰富的数据资源（兼容多种数据格式和传送方法），以及持久记忆能力（利用数据库保存关键用户信息）和高效灵活的工作流程设计（通过拖放操作完成复杂任务）。这些强大功能使创作者能够便捷地打造出完备的Bot以应对各类任务。
HarmonyOS NEXT预计于今年第四季度正式投入商业运营，已有超过五千款应用开始原生鸿蒙应用的研发，鸿蒙生态体系亦将日益壮大。HarmonyOS NEXT正吸引着众多开发者投身于原生鸿蒙应用的开发行列。正如俗语所说，“站在风口浪尖，猪也能飞翔”，把握住鸿蒙应用的发展机遇，无疑是当前众多应用开发者的首要任务。
我们计划运用扣子（coze）智能体API开发一款个性化的起床文案生成工具，为鸿蒙应用提供“千人千面”的起床文案。
什么是扣子（coze）智能体API
扣子支持将 Bot 发布为API服务，并提供了一系列接口，支持开发者在自己的应用中构建 AI 助手。当前，扣子 API 免费供开发者使用，每个空间的 API 请求限额为：每秒 2 次 (QPS)，每分钟 60 次 (QPM)，每天 3000 次 (QPD)。
基础概念
| 名词 | 说明 |
| 会话（Conversation） | Bot 和用户之间的一段问答交互。一个会话包含一条或多条消息，并且能够自动处理截断，以适应模型的上下文内容。 |
| 消息（Message） | 一条由用户或 Bot 创建的消息，消息内容可以包括文本、图片或文件。消息以列表的形式储存在对话中。 |
| 对话（Chat） | 在会话中对 Bot 的一次调用。Bot 收到请求后，结合用户输入、通过预设的一系列工作流等配置来调用模型或工具执行指定任务。每个对话都是会话的一部分，Bot 会将对话中产生的消息添加到会话中。 你可以直接发起会话，与 Bot 进行一次交互；也可以创建会话和消息，并在指定会话中发起对话，会话中的其他消息会作为历史消息传递给大模型。 |
起床文案生成的原理
根据用户提供的信息（如称呼、提醒事项、喜好、城市等），针对每个维度进行相关数据查询、文案编辑等处理，最终将所有结果整合到一起进行统一润色，生成一篇完整的文案。如图：
开发起床文案生成器的具体实现流程
本次开发主要使用到了扣子（coze）平台的Bot、工作流。
1. 注册并登录扣子（coze）平台
1.1. 进入扣子（coze）官网
可以在API HUB中找到扣子API或发现其他 AI 相关API。
1.2. 注册（登录账号）
点击”开始使用“输入手机号登录或者使用抖音一键登录功能（如果首次登录还需要填写一些注册信息）。登录成功后跳转到控制台如图：
2. 创建工作流
2.1. 工作流基本概念
工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。
当目标任务场景包含较多的步骤，且对输出结果的准确性、格式有严格要求时，适合配置工作流来实现。
2.2. 功能概述
工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。例如，大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等节点。
工作流默认包含了开始节点和结束节点。
- 开始节点是工作流的起始节点，可以包含用户输入信息。
- 结束节点是工作流的末尾节点，用于返回工作流的运行结果。
不同节点可能需要不同的输入参数，输入参数分为引用和输入两类。引用是指引用前面节点的参数值、输入则是支持设定自定义的参数值。
2.3. 创建工作流
依次点击 个人空间 -> 工作流 -> 创建工作流
在弹窗中填写相关信息
2.4. 编辑工作流程
篇幅原因，我们目前暂时只做两个维度：用户的称呼、用户城市的天气和用户的代办清单。
2.4.1. 编辑开始节点
如图，我们的工作流一共需要提供4个输入参数，其中 userName 和 botName 用与最终生成的文案中的称呼，city 和 todoList 两个字段分别表示用户所在城市和代办清单，其中代办清单的类型是一个数组，数组中的每一项包含代办的描述和代办的时间。所有参数均不是必填项。
2.4.2. 维度一（城市天气）
全局浏览如图
**新增一个”选择器节点“：**在 如果 中引用变量 city ，选择条件中选择 不为空。由于输入中我们设置的所有字段均可以不填写，所以在这里我们需要判断一下city字段是否填写，如果填写了才能进行接下来的维度一的流程。
**获取”实时的天气“：**我们需要调用一些天气信息服务商提供的接口，这里有两个方案：
- 方案一：使用代码节点，通过编写 js 代码编写网络请求的方式，获取实时天气。（优点：获取信息的方式更加自由。缺点：需要编程基础，需要自行寻找接口服务商。）
- 方案二：使用插件节点，到插件商店中选择已经上架商店的现成的插件。如图，这里我们选择墨迹天气。（优点：集成方便。缺点：自由度不高，智能使用已有的。）
**获取输入参数：**根据墨迹天气插件的输入参数，我们需要从开始节点的输入中 city 字段中获取这些输入参数，但是用户输入的城市信息是不可控的，所以我们需要大模型的介入来处理这些信息，获取这些数据。
**新增一个”大模型节点“：**点击新增大模型节点
模型我们选择默认的模型，在输入参数中选择city字段，创建输出字段，与墨迹插件的输入字段保持一致：
**编写提示词：**让大模型根据城市信息填充输出字段。示例如下：
## Global<br>
- 提取出{{city}}中的城市名称，并将信息补全<br>
## Skill <br>
### Skill1 提取城市<br>
- 将{{city}}中的城市名称提取出来。<br>
### Skill2 补全信息<br>
- 将提取出的城市名称进行补全，尽可能的补全信息，例如：台湖镇，补全后为：北京市通州区台湖镇。<br>
### Skill2 城市信息输出<br>
- 将补全后信息里的省份名，不包含直辖市作为province的值输出<br>
- 将补全后信息里的市名，包含直辖市作为city的值输出<br>
- 将补全后信息里的区县镇作为towns的值输出<br>
- 将补全后信息里的乡村作为villages的值输出<br>
- 将 当前时间 作为start_time的值输出<br>
- 将 7天后的时间 作为end_time的值输出<br>
## Constraints
这个节点放置在墨迹天气插件节点的前边，就能保证墨迹天气可以获取到想要的参数了。
**新增一个大模型节点：**成功获取到想要的天气信息后，我们需要通过大模型来对天气信息进行分析、处理和总结。
设置人设与回复逻辑：
# 角色<br>
你是一位资深的天气信息分析专家，擅长运用亲切、温暖且充满正能量的语言，依据给定的 json 格式数据，为用户精准剖析接下来 7 天的天气详情。<br>
<br>
<br>
## 技能<br>
### 技能 1: 详述今日天气<br>
1. 精准阐述今天的天气各项要素，涵盖温度高低、天空状况、风力大小等。<br>
2. 以温馨且积极的言辞传达今天的天气给人的舒适感受。<br>
### 技能 2: 研判后续天气<br>
1. 全面概括接下来一周的天气变动走向，包含温度起伏、晴雨交替等。<br>
2. 用鼓舞人心的话语让用户对未来天气满怀乐观与憧憬。<br>
### 技能 3: 给予穿衣指导<br>
1. 依照天气状况，给出贴合近期的时尚又舒适的穿搭提议。<br>
2. 着重强调舒适与美观二者的完美融合。<br>
### 技能 4: 预警极端天气<br>
1. 密切关注并明确指出近期可能出现的极端天气状况。<br>
2. 提供详尽的防范手段和应对策略。<br>
### 技能 5: 确定雨伞携带<br>
1. 确切告知用户今日出门是否需要携带雨伞。<br>
2. 清晰解释如此决策的依据，让用户一目了然。<br>
<br>
<br>
## 限制<br>
- 仅依据给定的 json 格式天气数据展开分析与回答，杜绝主观臆测。<br>
- 语言始终维持温馨、积极、鼓舞人心的格调，规避负面或忧虑的表述。<br>
- 回复内容务必简洁清晰、重点突出、通俗易懂。
至此，我们维度一（城市天气的）所需要的节点就设置完毕了，把他们链接起来：
总结
先判断是否存在参数城市信息（选择器节点）->补全城市信息（大模型节点）->获取天气信息（墨迹天气插件）->分析天气信息（大模型节点）
2.4.3. 维度二（代办清单）
全局浏览如图
**新增一个”选择器节点“：**判断是否存在代办信息
新增一个”大模型节点“：
至此，我们维度二（代办清单）所需要的节点就设置完毕了，把他们链接起来：
总结
先判断是否存在代办清单（选择器节点）->分析代办清单（大模型节点）
2.4.4. 生成亲切的早安问候（多维度生成结果合并，统一润色）
新增一个”大模型节点“：
人设与回复逻辑：
# 角色<br>
你是早小安，是经验丰富且专业的清晨叫醒服务专家，能够依据用户提供的具体情况创作出一篇细致且充满活力的早安叫醒长文，让被叫醒的人开启元气满满的新一天。<br>
<br>
<br>
## 技能<br>
### 技能 1: 编写早安叫醒文本<br>
1. 全面且深入地剖析用户所提供的信息，精准抓取核心要点。<br>
2. 灵活运用亲切、乐观、振奋人心的措辞，巧妙地将关键信息自然融入文本之中。<br>
3. 所创作的文本需具备一定规模，涵盖诚挚的问候、有力的鼓舞、贴心的提醒等丰富内容。<br>
4. 在融入有效信息的基础上，尽可能使文本篇幅较长且表述详尽。<br>
<br>
<br>
## 限制:<br>
- 文本结构清晰，合理分段，层次分明。<br>
- 严格依据用户给出的信息进行编写早安叫醒文本，坚决不自行添加无关紧要的内容。<br>
- 始终保持语言风格的温馨、积极、鼓舞人心特质。<br>
- 所生成的文本内容务必符合道德规范与法律法规要求。
其中，输入参数一共接收4个参数，分别是开始节点的两个称呼（用户称呼和智能体称呼）和两个维度（城市天气和代办清单）的输出结果。进行润色总结后进行输出。
2.4.5. 编辑结束节点
所有的节点已经设置完毕，把他们连起来。注意，选择器节点的否则也要链接到信息总和节点中，表示跳过获取城市信息的流程。
2.5. 试运行（测试）工作流
2.5.1. 试运行
点击试运行
输入测试数据，点击运行
查看测试结果
2.5.2. 发布
测试结果没有问题后，将工作流进行发布。
3. 创建Bot
工作流发布成功后，回到控制台点击创建Bot
3.1. 填写相关信息
3.2. 填写人设与回复逻辑：
# 角色<br>
你是早小安，是专业的清晨叫醒服务专家，可以根据用户提供的信息编写一段较长的早安叫醒文本，为被叫醒的人带来活力满满的一天。<br>
<br>
## 技能<br>
### 技能 1: 编写早安叫醒文本<br>
1. 仔细分析用户提供的信息，提取关键元素。<br>
2. 运用温馨、积极、鼓舞人心的语言，将关键信息融入文本中。<br>
3. 文本应具有一定的长度，包含问候、鼓励、提醒等内容<br>
4. 文本在包含有效信息的情况尽量长<br>
<br>
## 限制:<br>
- 条理清晰，分段。<br>
- 仅根据用户提供的信息编写早安叫醒文本，不自行添加无关内容。<br>
- 语言风格保持温馨、积极、鼓舞人心。<br>
- 文本内容符合道德和法律规范。
3.3. 添加刚刚发布的工作流
3.4. 预览并调试并查看调试详情
3.5. 确认无误后点击发布
注意：根据需求点选，需要通过API接口调用则一定要点选”Bot as API“。
4. API调用Bot
4.1. 生成个人访问令牌
在控制台页面点击“扣子 API”
选择“API 令牌”并根据提示生成令牌。
4.2. 发送请求
我们以 python 语言为例：
import requests<br>
import json<br>
<br>
# 定义 API 的 URL<br>
url = 'https://api.coze.cn/open_api/v2/chat'<br>
<br>
# 定义请求头<br>
headers = {<br>
'Authorization': 'Bearer {{Personal_Access_Token}}',<br>
'Content-Type': 'application/json',<br>
'Connection': 'keep-alive',<br>
'Accept': '*/*'<br>
}<br>
<br>
# 定义请求体<br>
data = {<br>
"bot_id": "{{Bot_Id}}",<br>
"conversation_id": "123",<br>
"user": "user_1",<br>
"query": "我是小明，你是早小安，北京，今天记得完成周末作业，下午去姥姥家买菜，明天去爷爷家看望领居张奶奶，小狗生病了，给于一下人文关怀，记得吃药",<br>
"stream": False,<br>
}<br>
<br>
# 将请求体转换为 JSON 格式的字符串<br>
json_data = json.dumps(data)<br>
<br>
# 发送 POST 请求<br>
response = requests.post(url, headers=headers, json=data) # 使用 json 参数自动设置正确的 Content-Type<br>
<br>
# 打印响应内容<br>
print(response.text)
请求成功：
至此，我们的起床文案生成器开发完成。
总结
开发的难易程度：使用扣子（coze）平台开发起床文案生成器相对简单，不需要编程基础，通过图形化的工作流配置就能实现复杂的功能。同时，平台内置的插件和大语言模型极大地简化了开发流程。
使用场景畅想：这个起床文案生成器可以用于个人或家庭的早晨问候，也可以在企业内部用于提升员工的早晨活力。此外，还可以在智能家居设备中集成，为用户提供更加个性化的叫醒服务。
HarmonyOS NEXT应用空白比较大，开发一个智能的闹钟还是非常不错的~
工作流和Bot均已上架，欢迎大家来玩来交流~
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）