實踐：智能體掛載技能與 MCP 工具

本篇以「會議助手」智能體為例，講解 LanSphere 智能體點樣掛載藍信 MCP 工具同自訂技能：用戶用自然語言提出需求，智能體自主決策調用查詢日程、建立會議、發送私訊訊息等工具完成任務。適合已了解工作流同對話流、希望構建自主任務執行能力嘅開發人員閱讀。

場景與價值

約會議前翻日程、建會議後逐個發通知、會後整理紀要——呢啲事唔複雜但瑣碎。智能體與工作流嘅分別在於：工作流按固定流程執行，智能體就由大模型根據用戶意圖自主規劃、調用工具。將藍信嘅日程、會議、訊息能力以 MCP 工具形式掛畀智能體，再掛一個自訂「會議紀要」技能，用戶一句說話就可以完成一連串操作。

你將搭建咩

一個「會議助手」智能體：幫用戶查日程、建立會議、畀參會人發藍信通知，仲可以將會議記錄整理成結構化紀要。最終發佈到藍信 AI 助理，終端用戶喺藍信客戶端「AI 助理市場」中直接對話使用。

準備工作

第一步：建立「會議紀要」程式碼技能

技能係可重用嘅能力單元，掛載到智能體後由大模型按用戶意圖自動決策調用時機。呢度建立一個程式碼技能，將用戶貼上嘅會議記錄整理為「結論摘要 + 待辦事項」嘅結構化結果。

1. 進入「左側選單 → SKILL 管理 → 自訂技能」，點擊「建立技能」。
2. 基本資料：名稱填「會議紀要」（必填，唔超過 30 字符，同一空間內唯一），描述選填（唔超過 200 字符）。
3. 選擇類型：程式碼技能（Python 程式碼片段，定義輸入輸出 schema）。

注意：技能類型建立後唔可以修改。

4. 設定輸入參數（JSON Schema），示例：

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "meeting_title": { "type": "string", "description": "會議標題" },
    "transcript": { "type": "string", "description": "會議討論原文或要點記錄" }
  },
  "required": ["transcript"]
}

5. 設定輸出參數（JSON Schema），示例：

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "summary": { "type": "string", "description": "會議結論摘要" },
    "action_items": {
      "type": "array",
      "items": { "type": "string" },
      "description": "待辦事項列表"
    }
  }
}

6. 設定執行邏輯：編寫 Python 程式碼片段，解析輸入並返回與輸出 schema 一致嘅結構，示例：

def main(meeting_title: str = "", transcript: str = "") -> dict:
    lines = [line.strip() for line in transcript.splitlines() if line.strip()]
    action_items = [line for line in lines if "待辦" in line or "負責" in line]
    summary = lines[0] if lines else "無有效會議記錄"
    if meeting_title:
        summary = f"{meeting_title}：{summary}"
    return {"summary": summary, "action_items": action_items}

提示：程式碼寫法以頁面提供嘅程式碼範本為準，確保返回值欄位與輸出 schema 對應。

7. 調試執行並儲存：儲存前必須至少成功調試一次（調試逾時 30 秒），用一段真實會議記錄驗證輸出結構後再儲存。

第二步：建立智能體

1. 點擊「新建項目」，應用類型選擇「智能體」，填寫名稱（例如「會議助手」）。
2. 進入「應用開發」頁籤，完成模型選擇（可選用系統預設對話模型）。
3. 編寫提示詞。提示詞規範智能體嘅應答規則，僅內部使用，終端用戶唔可見：

你係一名會議助手，幫用戶處理日程、會議與會議通知相關嘅事務。

## 能力範圍
1. 查詢日程：按用戶指定嘅日期查詢日程安排。
2. 建立會議：根據用戶提供嘅主題、時間、參會人建立會議。
3. 發送通知：畀指定參會人發送藍信私訊訊息。
4. 整理紀要：根據用戶貼上嘅會議記錄生成結構化會議紀要。

## 執行規則
- 建立會議、發送通知等實際操作前，先向用戶覆述關鍵資料
  （主題、時間、參會人、訊息內容），得到確認後再執行。
- 資料唔夠嗰陣主動追問，唔好臆測日期、時間同人員。
- 用戶講「今日」「聽日」等相對日期嗰陣，先換算為具體日期再調用工具。
- 工具調用失敗嗰陣，向用戶說明失敗情況並建議重試，唔好假裝已完成。

## 輸出格式
- 日程、會議列表分條展示，包含時間與主題。
- 操作完成後簡要回執：完成咗咩、關鍵資料係咩。
- 與會議、日程無關嘅請求，禮貌說明自己嘅能力邊界。

第三步：掛載藍信 MCP 工具

喺「應用開發 → 工具設定」中，由 MCP 服務分類勾選藍信 MCP 服務嘅以下工具：

掛載後，大模型會根據用戶意圖自動決策調用邊個工具、幾時調用，唔使喺畫布中編排固定順序。

第四步：掛載「會議紀要」技能

喺工具設定區嘅「技能」分類中勾選第一步建立嘅「會議紀要」技能。如智能體掛載咗多個技能，可按需設定允許或禁止調用嘅技能，避免意圖相近嘅技能互相干擾。

第五步：表單設定（可選）

如希望用戶進入對話前先補充基本資料（例如預設參會範圍、所在部門），可喺表單設定中新增表單項。表單變數會自動替換提示詞中嘅對應變數，減少每輪對話中嘅重複說明。按頁面提示完成設定即可。

第六步：調試對話

喺調試區進行三輪對話，觀察模型點樣決策調用工具：

第一輪：查日程。 用戶：「幫我睇下今日有咩安排？」——模型識別為查詢意圖，調用「查詢日程」工具，將結果分條整理後返回。

第二輪：建會議。 用戶：「聽日下晝 3 點約一個項目評審會，參會人張三、李四。」——模型先將「聽日」換算為具體日期，覆述會議主題、時間、參會人請用戶確認；用戶回覆「確認」後，調用「建立會議」工具並回執結果。

第三輪：發通知。 用戶：「畀張三同李四發個訊息，提醒佢哋聽日評審會帶埋季度數據。」——模型調用「發送私訊訊息」工具逐個發送，完成後回執發送情況。

三輪覆蓋咗「查詢 → 確認後執行 → 批量操作」嘅典型決策路徑。調試中重點關注：模型係咪揀啱咗工具、相對日期係咪換算正確、敏感操作前係咪先徵求確認。

第七步：發佈到藍信 AI 助理

智能體支援發佈到藍信 AI 助理（需管理員及以上角色，且僅限本人建立嘅應用）：

1. 進入應用詳情頁「發佈渠道」頁籤，選擇「藍信 AI 助理」。
2. 已綁定藍信嘅帳號，確認彈出視窗後直接發佈；未綁定嘅，按彈出視窗引導跳轉藍信授權認證中心，掃碼認證通過後自動執行發佈。
3. 助理標題預設沿用應用名稱（唔超過 10 字）、描述預設沿用應用說明（唔超過 20 字）。
4. 發佈後系統自動喺藍信側建立應用同機械人實例，上架藍信客戶端「AI 助理市場」。終端用戶首次使用需完成數據授權，同意授權後先可以對話。

調優與邊界

上線後可喺「數據看板」頁籤查看執行成功率、工具調用分佈等指標，喺「對話日誌」頁籤對回答標記好評/差評並新增標註回覆，持續優化。

擴展思路

• 關聯知識庫：將會議紀要範本、會議室使用規範等文件掛畀智能體，回答更貼合單位實際；
• 工作流調用：將「每星期例會提醒」做成定時工作流，喺畫布中新增「智能體」節點調用本智能體；
• 批量通知：使用藍信 MCP 嘅「取得群組成員」工具，實現按群組批量發送通知；
• 工作流技能：已有成熟工作流嗰陣，可將其封裝為工作流技能掛畀智能體，重用既有流程。