智能体

给 Dify 智能体编写可执行提示词：明确目标、输入、工具调用条件、输出格式和拒绝边界，并用五类失败样例逐项调试。

在 Dify 中给智能体配置联网搜索工具，限制调用条件和输出格式，并用来源 URL、发布日期与无结果样例验证可靠性。

说明 RAG 提供证据上下文、MCP 暴露受控能力，设计先检索后调用工具的智能体流程和停止条件。

设计可更新、可过滤、可引用的智能体知识库数据结构，区分文档字段与片段字段并验证权限过滤。

知识库导入前按来源、有效期、版本、权限、重复和解析质量逐项验收，减少错误资料进入智能体。

用 Ragas 分别评估检索上下文与答案忠实度，理解输入字段、结果含义和低分修复顺序。

把客服规则变成带证据的评分字段，让智能体逐条引用原对话并输出结构化结果，再用分层抽样核对误判，而不是只给一个无法解释的总分。

排查 Coze Studio 插件失败时，先区分模型未调用与工具执行失败；用固定参数插件节点对照，检查内置、自定义和商业版插件的授权及真实返回。

面向已有旧版入口的扣子存量用户，按飞书授权、企业审核和可用范围发布智能体，再用同租户第二个账号验证访问与消息闭环。

在 Coze Studio 的 Python 代码节点解析 JSON 字符串，校验问答对象数组并输出 records/count；附完整代码、输出声明和异常输入验证。