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节点使用

提示

在NextConsole智能体平台的工作流管理中，节点是构建工作流逻辑的基本单元。平台提供了丰富多样的功能节点，用户可通过点击节点进行属性配置，以满足不同业务场景的需求。

Agent节点配置

节点基本结构​

每个节点都包含以下基本配置部分：

  • 输入参数：以表单形式定义节点的输入变量，可以引用上游节点变量
  • 输出设置：定义节点的输出数据结构，并支持以消息的形式输出到消息流中，实时展现给前端用户
  • 运行设置：定义节点运行的方式和失败策略
  • 专有设置：关于特定节点专用功能的特定参数配置

节点基本信息​

  • 名称：节点的标识名称
  • 描述：节点的功能描述

输入参数​

  • 以表单形式定义节点的输入变量
  • 支持通过ref引用上游节点变量
  • 使用JSON Schema定义参数结构

输出设置​

  • 使用JSON Schema定义输出格式
    • text：文本格式输出
    • json：JSON格式输出

消息设置​

支持新增消息，包含以下类型：

  • 消息流：模板渲染至用户可见区域
  • 工作流：模板渲染至工作流提示区域
  • 推荐问题：模板渲染至追加推荐问题区域
  • 自定义：用户自定义JSON格式，渲染至用户可见区域
  • 空：删除此条消息

运行方式​

  • 默认：标准执行方式
  • 并行：支持并行执行

运行超时​

定义节点执行的时间限制

失败策略​

  • 退出：直接退出执行
  • 重试：
    • 重试次数
    • 重试间隔
    • 重试后策略
  • 异常处理：使用Jinja2模板覆盖异常信息
  • 跳过：跳过节点执行

节点执行类型​

开始节点​

提示

开始节点是工作流的入口节点，负责接收外部输入数据并初始化工作流的执行环境。作为工作流的第一个节点，开始节点定义了整个工作流的输入接口和数据结构。

开始节点主要承担以下功能：

  • 接收外部输入参数
  • 初始化会话变量
  • 处理文件上传功能
  • 定义工作流的输入接口规范

开始节点支持强大的文件处理能力：

文件变量配置：

  • 支持单个文件上传和处理
  • 自动解析文件元数据（文件名、大小、类型等）
  • 提供文件内容访问接口

文件列表变量配置：

  • 支持多个文件同时上传
  • 批量文件处理能力
  • 文件列表遍历和索引访问

支持的文件类型：

  • 文档文件（doc、docx、pdf、txt等）
  • 图像文件（jpg、png、gif等）
  • 数据文件（csv、xlsx、json等）
  • 压缩文件（zip、rar等）

会话变量管理​

开始节点初始化后创建的会话变量具有以下特性：

  • 在整个工作流生命周期内保持有效
  • 可以被后续所有节点访问

Agent节点​

提示

Agent节点作为NextConsole智能体平台的核心智能处理单元，集成了先进的大语言模型能力，为工作流提供强大的自然语言理解和生成功能。 该节点通过深度理解上下文语义和进行逻辑推理，能够生成符合特定业务场景需求的高质量智能回复。

在核心功能方面，Agent节点具备出色的智能对话处理能力。它不仅支持多轮对话的上下文理解，还能准确识别用户意图，实现个性化回复生成。 通过智能问答和任务处理机制，Agent节点能够适应各种复杂的交互场景。 同时，节点支持多模型适配架构，兼容多种大语言模型，提供统一的模型调用接口，支持模型热切换和动态加载，确保系统的灵活性和可扩展性。

Agent节点的强大功能使其成为构建智能应用的核心组件，通过合理的配置和优化，能够为用户提供高质量的自然语言交互体验，推动业务流程的智能化和自动化发展。

Agent节点配置

提示词配置

提示词管理系统是Agent节点的重要组成部分。系统提示词配置允许用户明确设定AI助手的专业领域和职责范围，制定具体的回复风格、语气和内容规范，同时定义知识边界和安全策略。用户提示词模板支持动态变量插入，提供丰富的模板语法包括条件判断、循环遍历和格式控制，并能集成多轮对话历史。参考资料显示功能可以自动标注信息引用来源，支持知识库引用提示和参考文档链接生成，确保回复的可信度和透明度。

  • 系统提示词设置
  • 用户提示词设置
  • 显示参考资料选项

基础模型设置

高级模型配置提供了精细化的参数调节能力。用户可以通过温度系数控制生成结果的随机性，设置最大生成长度限制回复篇幅，调整Top-p采样范围概率，并应用频率惩罚和存在惩罚机制来优化输出质量。输出格式控制支持文本格式化、JSON结构化数据、Markdown富文本渲染以及自定义模板，满足不同业务场景的展示需求。停止词设置允许配置自定义终止序列和多停止词支持，确保生成内容的完整性和准确性。

  • 模型选择
  • 模型参数配置
  • 流式输出设置
  • 输出格式定义
  • 停止词配置

记忆设置

记忆管理机制为Agent节点赋予了持续学习能力。上下文记忆功能支持可配置的记忆窗口大小和动态重要性权重，具备自动记忆压缩和摘要能力。会话状态维护可以跟踪多轮对话状态，学习用户偏好，检索历史对话记录，并构建个性化上下文环境。

提示

深度记忆参数暂未支持

在实际应用场景中，Agent节点展现出广泛适用性。在智能客服场景中，它能自动理解客户问题意图，提供准确的产品咨询回复，有效处理客户投诉和建议。在内容创作领域，节点支持文章大纲生成、创意文案构思、多语言内容翻译和技术文档自动生成。对于数据分析场景，Agent节点能够进行数据报表的自然语言解读，提供趋势分析和洞察发现，生成可视化建议和决策支持。

为了更好地使用Agent节点，我们建议采用最佳实践方法。在提示词工程方面，使用清晰明确的指令结构，提供充分的上下文信息，并设置合理的约束条件。模型参数调优需要根据具体业务场景调整温度参数，平衡生成质量与响应速度，同时监控输出一致性和稳定性。

工具调用节点​

提示

工具调用节点是NextConsole智能体平台中实现外部服务集成的重要功能单元，专门用于调用各类外部工具和服务来完成特定的自动化任务。 该节点通过标准化的API调用方式，为工作流提供丰富的外部能力扩展，实现与第三方系统的无缝对接。

API配置是工具调用节点的核心功能模块。节点支持完整的HTTP请求配置，包括URL地址设置、请求方法选择（GET、POST、PUT、DELETE等）、请求头参数配置以及查询参数设置。在请求体配置方面，节点同时支持JSON格式和form-data格式的数据传输，满足不同API接口的数据格式要求。 对于复杂的API调用场景，节点还提供高级配置选项，包括超时设置、重试机制和SSL证书验证等功能。

安全性是工具调用节点的重点考虑因素。节点支持多种认证方式，包括Basic Auth、Bearer Token、API Key等常见认证机制。敏感信息如密码和密钥都采用加密存储方式，确保配置信息的安全性。同时，节点提供请求签名功能，支持HMAC、RSA等签名算法，满足高安全级别的API调用需求。

在数据处理方面，工具调用节点具备强大的数据转换能力。节点支持请求数据的动态变量替换，可以从上游节点获取数据并自动填充到请求参数中。对于API返回结果，节点提供灵活的数据提取和转换功能，支持JSONPath提取语法，能够从复杂的API响应中准确提取所需数据。

错误处理和容错机制是工具调用节点的重要特性。节点提供完善的异常处理机制，包括网络超时重试、服务不可用降级、数据校验失败回退等多种错误处理策略。用户可以自定义重试次数和重试间隔，设置熔断器参数防止服务雪崩，并配置备用服务路径确保系统可靠性。

API设置

  • URL配置
  • 请求方法选择
  • Header参数设置
  • Query参数配置
  • Body参数设置（支持JSON和form-data格式）

知识调用节点​

提示

知识调用节点是NextConsole智能体平台中实现智能知识检索与集成的核心组件，专门用于从结构化知识库中精准获取相关信息，为智能决策和问答提供可靠的知识支撑。该节点通过先进的检索和重排序技术，确保返回的知识内容既相关又准确，有效增强智能体的专业性和可信度。

信息

知识调用节点需要平台管理员先完成向量化模型的配置。

信息

知识调用节点的知识文档通过AI资源库进行上传和整理。

在结果处理方面，节点提供灵活的输出格式配置。支持将检索结果组织为文本段落、结构化列表或JSON格式，方便下游节点进一步处理。节点还具备知识去重和摘要生成能力，自动消除重复内容并生成简洁的知识摘要，提升信息传递效率。

权限管理和安全性是知识调用节点的关键考量。节点支持细粒度的知识库访问控制，确保用户只能访问授权范围内的知识内容。所有检索操作都会记录审计日志，满足企业级安全合规要求。对于敏感信息，节点还提供数据脱敏和隐私保护功能。

知识库选择

在知识库管理方面，节点支持多知识库的灵活选择与配置。用户可以从平台集成的多个知识库中按需选择，无论是产品知识库、技术文档库还是行业法规库，都能实现快速接入。查询条件设置支持动态参数引用，允许根据用户输入的问题关键词进行智能匹配，实现精准的知识检索。

  • 查询语句配置
  • 搜索知识库选择
  • 删除选中知识功能

召回设置

检索机制采用多层次的召回策略，确保检索结果的全面性和准确性。节点提供多种相似度度量方式，包括余弦相似度、欧氏距离等算法，用户可根据具体场景调整召回阈值和最大召回数量。对于复杂的查询需求，节点还支持多条件组合检索，通过布尔逻辑运算符实现更精确的查询控制。

  • 相似度度量方式
  • 召回阈值设置
  • 最大召回数配置

重排序设置

重排序功能是知识调用节点的重要特色。当开启重排序开关后，系统会对初步检索结果进行智能优化，通过调整最大块数和重叠数量参数，确保返回的知识片段既完整又避免冗余。重排序过程综合考虑语义相关性、内容新鲜度和权威性等多重因素，为用户提供最优的知识呈现。

  • 重排序开关
  • 最大块数设置
  • 重叠数量配置
  • 召回阈值调整
  • 最大召回数限制

联网搜索设置

联网搜索功能进一步扩展了知识获取的范围。开启联网搜索后，节点可以实时从互联网获取最新信息，弥补本地知识库的时效性局限。用户可自定义最大返回网页数量和搜索超时时间，平衡检索效果与性能需求。系统还会对网络搜索结果进行可信度评估和内容过滤，确保信息的可靠性和安全性。

提示

联网搜索需要平台管理员配置完成搜索供应商serper的对接配置

  • 联网搜索开关
  • 最大返回网页数量设置
  • 最大超时时间配置

典型应用场景包括智能客服系统，节点能够快速检索产品知识库解答客户问题；研究分析场景中，节点可从大量文献资料中提取关键信息；决策支持场景下，节点能整合多源知识为决策提供依据。每个场景都可以通过调整检索参数和重排序策略来优化知识获取效果。

为了更好地使用知识调用节点，建议用户首先明确知识需求，合理设置检索范围和精度要求。对于专业领域知识，建议建立领域专用的知识库以提高检索准确性。定期更新知识库内容，确保信息的时效性和准确性。在配置重排序参数时，建议通过实验找到最适合业务需求的参数组合。

知识调用节点通过其强大的知识检索和处理能力，为智能应用提供了可靠的知识底座。它不仅提升了智能体的专业水平，还通过持续的知识学习和优化，推动整个系统向更加智能和高效的方向发展

文件阅读节点​

提示

文件阅读节点是NextConsole智能体平台中专门处理各类文件内容解析与转换的核心组件，具备强大的多格式文件读取能力和智能内容处理功能。该节点能够准确识别并提取多种格式文件中的结构化信息，为下游节点提供标准化、可操作的数据内容。

在文件格式支持方面，节点支持处理的文档类型包括常见的PDF、Word、Excel、PowerPoint等办公文档，同时也支持TXT纯文本、Markdown格式文件以及HTML网页文档。

模式选择

  • 单文件模式
  • 文件列表模式

格式配置

  • 来源格式设置
  • 目标格式定义

处理引擎选择

  • pandoc
  • pymupdf
  • openpyxml
  • python-pptx
  • HTML2text
  • liboffice

内容提取功能是文件阅读节点的核心优势。节点采用智能解析算法，能够准确识别文档中的文字内容、表格数据、图片描述等元素。对于复杂文档，节点支持保持原始格式的提取，也可以选择仅提取文本内容。表格处理方面，节点能够将Excel或Word中的表格转换为结构化JSON数据，保持行列关系和数据类型。图像处理功能通过集成OCR技术，可以识别图片中的文字内容，支持多种语言的文字识别。

文本切分节点​

提示

文本切分节点是NextConsole智能体平台中专门负责文本内容精细化处理的核心组件，具备智能化的文本分割与重组能力。该节点通过先进的自然语言处理技术，能够将大段文本内容按照语义和结构特征进行合理切分，为下游处理环节提供规格统一、内容连贯的文本片段。

模式选择

  • 单文件模式
  • 文件列表模式

切分方法

在切分策略方面，节点提供多层次的智能分割方案。基于语义的切分方式能够识别文本中的自然段落和话题边界，确保每个切分片段保持完整的语义单元。基于长度的切分允许用户按照字符数、词数或句子数进行均匀分割，特别适合处理长度限制严格的场景。此外，节点还支持特殊标记切分，能够识别并使用自定义分隔符进行精准分割。

参数配置环节提供了精细化的控制能力。用户可以根据处理需求设置切分的最大长度和最小长度阈值，确保生成片段的合理性。重叠度参数允许相邻片段之间存在适当的内容重叠，保持上下文连贯性。对于特殊文本结构，节点支持保留标题层级、列表项等格式元素，确保切分后的内容结构完整性。

提示

布局结构切分选项暂不支持

  • 长度切分
  • 分隔符切分
  • 布局结构切分

典型应用场景包括文档预处理，为后续的文本分析提供标准化的输入片段；知识库构建，将大量文档内容切分为适合检索的知识单元；内容摘要生成，为长文本创建合适的处理单元；多轮对话场景，将历史对话内容进行合理的切分和组织。 为了更好地使用文本切分节点，建议用户首先分析待处理文本的特征，选择合适的切分策略。对于重要文档，建议先进行小规模测试以确定最佳参数配置。在处理过程中，密切关注质量评估指标，及时调整参数以获得最佳切分效果。

工作流节点​

提示

工作流节点是NextConsole智能流编排体系中的核心枢纽组件，专门实现工作流间的协同调用与能力复用。该节点通过标准化的接口协议和灵活的参数映射机制，将离散的工作流连接成有机的整体，构建出层次化的业务流程架构，显著提升复杂业务场景的编排效率和执行可靠性。

典型应用场景

  • 业务流程编排：将多个独立的工作流组合成完整的业务解决方案
  • 能力服务复用：调用已有的标准化服务流程，避免重复开发

变量转换节点​

对数据类型或格式进行转换

信息

即将发布

Python执行节点​

允许用户编写和执行Python代码

信息

即将发布

MCP调用节点​

用于调用平台扩展的插件功能

信息

即将发布

结束节点​

提示

结束节点是NextConsole智能体平台中工作流执行的最终环节，承担着流程收尾、结果输出和状态管理的核心职责。作为工作流的终点，该节点不仅确保流程的完整性和规范性，更为整个执行过程提供清晰的结果反馈和输出管理。

状态管理是结束节点的重要特性。节点会自动记录工作流的最终执行状态，包括成功、失败或有条件终止等多种状态标识。对于复杂的业务流程，节点支持定义多个终止状态，每个状态都可以配置不同的输出内容和后续处理逻辑。执行统计功能会收集整个工作流的关键指标，如处理时长、资源消耗等性能数据。

信息

结束节点定义的输出变量会成为该工作流的输出变量

通过灵活运用这些功能节点及其属性配置，用户能够在NextConsole智能体平台上构建出复杂多样、高度定制化的工作流，满足不同业务场景下的自动化处理需求。