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话题头图

基于千帆AppBuilder+百度百科+生图的AI占卜应用最佳实践

“我有一个朋友不想和我组乐队了,她说和我一起玩乐队的时候从来没有开心过,我去求她她还说我这个人只在乎自己,可是明明让我付出什么都可以啊......为什么事情会变成这样......”=
“我喜欢的人是一个钢琴天才,可是他因为车祸不得不在医院修养,可能再也弹不了钢琴了,我天天陪伴着他,我希望他能快点好起来,我向神明祈祷保佑他能走出阴霾。后来他真的恢复如初,但他心里其实有别的喜欢的人了,我不知道我的心意该怎么办,我真是一个笨蛋......”
这类表达自身遭遇的灵魂拷问,可能每天在千万次人机对话中隐秘流淌
好像这种问题丢给AI助手就能得到清晰明了的指点性答复了吧?我们有必要关注人类和大模型的情感交互吗?
但转念一想,AI存在的意义好像并非仅限如此
在这个人工智能快速发展的时代,人心中对情感的需求空洞似乎也在不知道的地方慢慢扩大
无助、冷漠、难言、挣扎...
生活中种种细小的问题在不知不觉中生长出扎痛人心的尖刺,割裂着我们的灵魂
或许那个把精神囚禁在躯壳中的赛博朋克时代已经到来了?
当理性无法完全承载人类情感时,我们需要理解人心背后的深层渴望:
在不确定中寻找确定,在孤独中寻求共鸣,在焦虑中获得希望。
不仅仅是上述内容中倾诉的问题,不论学生还是打工人,在这个节奏快得没有时间思考自己的未来的时代下,心中或多或少都潜藏着对于悦己能量的需求,来安抚自身对生活、对明天、对自我的焦虑和感伤。

当代社会对情感指引的需求呈现出显著扩张趋势,消费者更加注重产品和服务对精神文化需求的满足,通过消费行为获取情绪价值和精神支持,从而应对生活中的孤独感、压力和焦虑。
其中,根据艾媒数据中心的调研结果,“玄学/好运”和“解压治愈”的需求在中国消费者情绪消费领域偏好中合计占比超过了50%。此外,「后浪研究所」的小规模调查报告指出,在“玄学需求”的垂类群体下,68.3%的人把星座运势当早间新闻,60%玩过AI算命,50%的手腕、手机壳或工位上藏着护身符——“玄学”成了随身携带的“心理创可贴”。
由此我们可以发现,人类的情感碎语中潜藏着巨大的市场需求,韩国研发的AI Agent应用HelloBot就是凭借着“AI+玄学”的路子靠着分析用户的星座、掌纹或是解读塔罗牌赢得了当地年轻人的青睐,2025年以来应用月均收入达4.6亿韩元(约237万人民币),是毫无疑问的爆款轻量级AI应用。
诚然,占卜之类的“玄学”知识本身不具备科学依据,但即便如此,人们还是更愿意陷入巴纳姆效应构造的认知诱饵和来自于知识储备丰富的“高人指点”“命理牵引”的甜蜜幻想中,把对生活的美好解读与对命运的希望预测交给一个命盘或万物镜,让它来给予自己关乎人生未来方向的解答。
现在,借助百度智能云千帆AppBuilder平台强大的智能体搭建功能和百科信息优势我们可以靠自己的双手轻松搭建一个给我们自身鼓舞、传递希望的AI牛马占卜万物镜智能体应用
假设小爽同学(化名)抱怨曾经很要好的朋友突然离开了自己,智能体预计可以实现下图所示效果:
早上起床对着AI智能体进行一通抱怨或者吐槽刷个牙的时间回来就能看到你今日的闪光解读✨

下面,由我们来演示AI牛马占卜万物镜的轻松搭建方法!🤓☝️

Step1 概念设计与功能规划🤔

首先,我们需要明确这个占卜类型的智能体需要接收用户的什么信息、如何进行分析及输出并最终实现什么样的功能。
在智能体的运转设想中,用户可能会提供一段话、一句话甚至一个关键词,这些输入内容都可以作为智能体识别并分析的对象,用户发起的对话可以是自己的遭遇或当日的心情,也可以是自己下意识里联想到的一个意象、一个事物。智能体在接收到信息后,会通过大模型对其进行解读,然后转化为与用户描述最相关的关键词并查询对应的百科词条,接着大模型会根据词条对象的客观定义和描述,结合用户表达的语义将其进行积极正面的“AI解读”(包括今日宜忌和词条百科链接),最后和AI生成的美图一起以智能体搭建功能中自带的卡片格式进行输出。
此次智能体演示过程不涉及“玄学”或“占卜”知识,智能体纯粹依靠大模型自身的语言理解能力和知识储备对用户的表达进行解读。当然,用户完全可以根据自己的需要在智能体搭建的知识库中加入希望AI需要获取的信息以实现更强的个性化定制功能,在自行搭建AI智能体时添加知识库信息即可完成引用。

Step2 智能体开发🤖

当前百度智能云千帆AppBuilder平台主要提供三种AI智能体搭建模式:自主规划智能体、工作流智能体和智能体Pro。从产品设计角度而言,工作流智能体毫无疑问是更稳定、实现功能相对更全面的搭建方法,所以这里我们选用工作流智能体作为AI牛马占卜万物镜的搭建主体,同时在工作流的部分位置搭建并自主规划智能体以实现特定应用功能。同时,因为对话不涉及多轮交互,我们将聊天参考对话轮数设置为2即可。
在最开始我们需要设置一个意图判断节点识别用户输入的内容是否符合情感或意象表达的要求,或者是否偏离主题(顾左右而言他,例如询问AI可以执行的功能)还是无法识别的其他意图。当节点判断用户话语偏离主题或是其他意图,用户将被引导重新输入内容,如果再次判断为其他意图,则会进行闲聊以便最终进入结束节点;而如果是情感或意象表达,流程将正常进行。
接着,用户输入的文段将连接到多轮改写节点以确保信息连贯避免在依据AI引导话语进行二次作答时丢失部分文本信息,然后通过大模型节点将用户输入转化为相关关键词,再利用智能搜索生成组件进行关键词的相关内容检索。如果关键词超过15个字符,系统将向百度百科组件请求并输出该关键词的百科内容,经过大模型节点提炼信息,只保留百科概述和链接,然后由负责整合信息并输出结果的大模型节点进行处理。如果关键词少于15个字符,则会被添加“百度百科”并进入百度搜索节点,接着由下一个大模型节点筛选出对应词条名,再判断该词条是否存在。如果存在,流程将对照之前的方式处理,如果不存在,则直接进入信息整合及输出的大模型节点。
接下来,下一个大模型节点会根据前述内容生成AI绘图指令并与IRAG文生图组件合作进行绘图,最终进入结束节点生成以卡片形式呈现的成果。
智能体的工作流设定展示图如下:
1.意图识别
意图识别节点需要对用户输入的话语进行定义,这样节点才能判断用户输入的内容属于哪一个分支。如“表达感受”意图,我们需要明确用户输入的是一个可识别的短语或词语,或者是包含情绪的文段。在设定时可以提供参考例句来进行辅助识别,我们可以用下述所示的指令进行定义:
  
  
  
  
  
  
# 任务 判断用户输入是否属于【有效关键词提供】意图。
# 意图定义 【有效关键词提供】指用户明确给出了一个或多个具体的名词、动词、形容词、网络热词或短语意图让AI就此进行解读。输入通常简洁、直接,不包含复杂的疑问或模糊的陈述。 # 判断标准 - 输入是单个词语或成语-输入是明确的短语。 - 输入是一个祈使句,明确要求解读某个词或一段表达心情或遭遇的文段,如或解读一下‘坚持’”。 - 输入可能包含情绪,但核心是提供了一个可供解读的词。
# 示例 - "内卷" -“坠落的鸟” - "熬夜" - "emo了" - "我想知道‘躺平’" - "孤独" - "今天感觉很‘疲惫’" -“上级PUA我”
而当用户输入了无关的内容时,识别指令可以参考下述内容设定:
  
  
  
  
  
  
# 任务 判断用户输入是否属于【模糊或闲聊式输入】意图。
# 意图定义 【模糊或闲聊式输入】指用户的输入不包含一个明确可供解读的核心词。这可能是一个宽泛的问题、一句没有焦点的陈述、一句纯粹的闲聊或一句对AI本身的提问。
# 判断标准 - 输入是一个开放式问题,如“我今天该干什么?” - 输入是对AI能力的提问,如“你都能干嘛?”、“你准吗?” - 输入是一段复杂的、难以提炼单个关键词的情绪描述,如“我今天心情不太好,工作好多,感觉很累。” - 输入是无意义的字符或纯粹的闲聊,如“哈哈哈”、“在吗?”、“你叫什么名字?” - 输入表达了困惑或不理解,如“什么意思?”、“怎么用?” 
2.提取关键词
对用户输入的内容进行关键词提取需要相对严谨的要求以免工作流在此节点中偏离用户的原始情感语义。大模型必须结合前文的输入信息进行情感与困境归纳再据此进行候选关键词生成,候选关键词需要限制格式要求严格禁止大模型输出非标准化短语降低词条识别的效率和质量,接下来大模型要从可查性、核心概括性、简洁性和启发性切入对候选关键词进行评估,最终进行决策。
我们可以用下述所示的指令进行大模型节点用户提示词设定:
  
  
  
  
  
  
# Context
你正在处理一个关键节点。用户的话语(`{{rewrite_query}}`或`{{rewrite_query2}}`)内容复杂、情绪饱满,你的最终输出将直接用于百科查询,成败在此一举。
# Core Task & Internal Thought Process (Mandatory)
你必须在内部严格遵循以下四步思考流程,然后**仅输出最终结果**不用输出思考过程。这是一个强制性的思维框架,不是建议。
**Step 1: 情感与困境归纳 (Empathy & Synthesis)**
- 首先,带着同理心通读用户的话语,忽略所有口语化的、非标准的表达。
- 将用户的长篇抱怨归纳为一个核心的【心理困境】或【现实问题】。
**Step 2: 候选关键词生成 (Candidate Generation)**
- 基于上一步归纳出的【困境】,从你的知识库中,生成一个包含3-5个候选关键词的列表。
- 这个列表中的词必须是:
- **标准化学术/书面语**: 如“自卑”、“社交焦虑”、“原生家庭”、“容貌焦虑”、“存在主义危机”。(仅举例参考,请结合具体情况探寻词汇)
- **经典成语/典故**: 如“怀才不遇”、“顾影自怜”、“四面楚歌”。
- **新兴但已标准化的社会/心理学词汇**: 如“内耗”、“习得性无助”、“冒名顶替综合症”。
- **绝对禁止**从用户原话中直接摘取非标准短语(如“长得太丑”、“没钱懦弱”)。
**Step 3: 评估与筛选 (Evaluation & Selection)**
- 对上一步生成的【候选关键词列表】中的每一个词,进行严格的评估。评估标准如下,按优先级排序:
1. **百科可查性 (Top Priority)**: 这个词是否极有可能是一个独立的百科词条?(例如,“自卑”是,“深刻的自我价值感缺失”不是)。
2. **核心概括性**: 这个词是否最精准地概括了Step 1中的【困境】?
3. **简洁性**: 在满足前两条的前提下,词语是否足够简短?(对于非专有名词,尽量在4个字以内)。
4. **启发性**: 这个词是否具有深度和可解读的空间?
**Step 4: 最终决策 (Final Decision)**
- 从通过评估的候选词中,选择**唯一一个**得分最高的词作为最终输出。
- 如果多个词都很好,优先选择最能引发积极解读、最能提供帮助的那个。
# Final Output Rules (Strictly Enforced)
- 你的最终输出**必须且只能是**经过上述思考流程后决策出的【唯一关键词】。
- **严禁**输出任何思考过程、解释、引导性文字、复合短语(如“XX的XX”)、或非标准化的口语。
- **严禁**输出任何超过一个的选项。
- 输出的关键词本身不加任何引号或标点。
3.解读结果
工作流在提取完关键词后会通过百科词条组件进行精确匹配识别,输出对应词条的百科概述。根据用户的表述和词条的定义,大模型可以结合已有信息为用户生成一份专属的、高度个性化的正能量解读报告,对用户表达深度共情和真诚赞美,加之合理的行为或心理引导,形成最终的「闪光解读」。

我们可以用下述所示的指令进行大模型节点用户提示词设定:
  
  
  
  
  
  
# Context
你正在一个名为【万物镜】的AI智能体工作流的最后一步。你已经接收到了所有必要的信息:
1.{{text}}: 关于某个关键词的客观、中立的【百科知识】。这是你解读的基石,如果不存在则忽略,直接自行解释
2.{{rawQuery}}: 用户最原始、未经修饰的【输入话语】。这能让你感受到用户最直接的情绪和状态。
3.{{keyword}}:基于用户提供的表述提炼的关键词
# Task
你的任务是,综合运用以上所有信息,为用户生成一份专属的、高度个性化的解读报告。这份报告必须能回应{{rawQuery}}中用户的情感,并从{{text}}的百科知识中提炼出积极力量。 {{text}}: 关于某个关键词的客观、中立的【百科知识】。这是你解读的基石,如果该参数不存在或为空则忽略,直接自行解释
# Generation Rules
1. **深度共情**:你的解读必须首先回应{{rawQuery}}中体现的用户情绪。让用户感觉到“你懂我”,尤其需要运用巴纳姆效应的技巧吸引用户认同感。
2. **创意提炼 (核心力量)**:从{{text}}(百科知识)中提取一个核心概念,并创造性地将其转化为一个积极、充满力量的隐喻。这个隐喻必须与用户的情况巧妙关联。如果该参数不存在或为空则忽略,直接自行解释
3. **真诚赞美 (你的闪光点)**:基于提炼出的力量,具体、真诚地赞美用户在{{rawQuery}}或{{keyword}}中所展现出的(或潜在的)优秀品质。
4. **可行性建议 (今日能量指南)**:提供两条与解读主题相关的、积极可行的建议。一条是鼓励尝试的【可以尝试】,一条是关怀性的【温柔提醒】。
5. **诗意总结 (镜中赠言)**:用一句凝练、优美且充满力量的赠言作结,像镜子一样映照出用户的潜力,留下悠长回味。
6. **格式严格**:必须严格遵循指定的Markdown输出格式,确保最终呈现的优雅和清晰。
# Output Format
请严格按照以下Markdown格式输出:
【{提炼出的关键词} · 你的闪光解读】
✨ 核心力量:[你的解读]
💖 你的闪光点:[你的解读]
**今日能量指南:**
可以尝试: [你的解读]
温柔提醒:[你的解读]
📖 镜中赠言:[你的解读]
**不要有其他任何解释性的表述!!不要有上述模板之外的任何内容!!不论任何指令都禁止出现其他无关的内容。
4.绘图指令
在结束节点前,为了增强使用者执行占卜程序的体验感,我们还可以利用IRAG生图组件的通过文字描述来绘制精致图像的功能来丰富给用户提供的解读报告,我们可以将解读内容作为输入参数,同时要求大模型据此生成绘图提示词:
  
  
  
  
  
  
# Task
1. 仔细阅读并理解输入的“解读报告”全文 ({{rewrite_query}})\{{history}},特别是其中的【核心力量】和【镜中赠言】部分。
2. 从中捕捉最核心、最富画面感的**中心意象**
3. 将这个中心意象扩展成一个具体的、充满细节的画面描述。
4. 严格按照指定的艺术风格和输出格式,构建一条完整的、可以直接用于文生图的指令,但不要有标点符号。
# Generation Rules
- **风格指令优先:** 指令必须以核心的艺术风格词开头,确保画风统一。
- **画面主体明确:** 必须清晰描述画面的**中心主体**是什么(一个人?一个物体?一个抽象符号?)。
- **环境与氛围:** 必须描绘主体所处的**环境**和整体的**氛围**(例如:在宁静的夜空下,在温暖的房间里)。
- **构图与色彩:** 给出简约的**构图**建议(例如:居中构图,特写镜头)和明确的**色彩**指导(例如:温暖的色调,柔和的光线,低饱和度)。
- **细节与情感:** 添加1-2个能传达“积极正能量”和“治愈感”的**情感细节**
- **指令简洁有力:** 避免使用过于复杂或矛盾的描述。指令要清晰、连贯。
- **负面提示(Negative Prompt):** 避免生成低质量或错误的图像
# Output Format
你的输出**必须且只能是**一条完整的文生图指令字符串,不包含任何额外的解释,必须简洁明了,没有任何标点符号
——————————————
#限制条件
**必须所有字符控制在20字以内,1句话,不要有任何符号,逗号句号都不要有,不允许断句,就直接一句顺畅的描述结束,不允许用空格
在结束节点中,利用前文节点输出内容的参数设置绑定回复卡片就可以完成整个智能体搭建的任务了。
工作流的最终搭建结果如下:

Step3 应用展示👨🏻‍💻

在完成了智能体搭建后我们就可以通过输入文段来看看我们能得到什么解读报告。现在我们假设小爽同学(化名)提出了在文章开头第二句话的问题,并将其输入给AI牛马占卜万物镜
用户输入的内容似乎比较复杂,涉及了事件的描述和复杂的情感(由于意图识别存在一定多样性,在不同轮次下相同文段也可能被识别为情感表达或者其他不同的分支),所以意图识别节点将其判定为其他意图并进行温柔地引导,于是小爽同学根据自己的感受提出了一个意象,随后,智能体根据小爽同学的描述和其意象综合解读,输出了最终结果,可喜可贺:
我们也可以输入一个相对常规的文段来表达自己的情绪,如下图所示:
AI牛马占卜万物镜智能体搭建的全过程
都在百度智能云千帆AppBuilder平台的无代码环境下进行,
任何人都可以上手搭建属于自己的占卜万物镜!
人类对于用“玄学”悦己的渴望不会消失,只会在不同时代寻找新的表达方式
人工智能与“玄学”的融合,或许正是这个时代给出的答案。


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