前天我发现腾讯的WorkBuddy做了一个更新，多了个”探索”模块。

以前它已经有”专家”了——各个行业做的提示词和规范。技能是最开始就有的。探索是新出的，我浏览了一下，就是提供了很多场景、不同工作的使用案例和方法。

随便点一个看看。比如这个批量图片处理的方案，它用了几个工具，然后给出提示词、用了什么、怎么做。它给的是一个解决方案，或者叫模板也行。

探索模块里有个agent工作流，我比较感兴趣。

它做了一个规划，安排了几个agent：一个做规划，安排任务；一个处理图片；第三个做质检；第四个做汇总——就是个流水线。

看到这个分工方式，我想起一件事。

前段时间我用WorkBuddy做了一套复习课的选择题，10个题错了9个。当时我也没审核。后来想，AI生成的东西要审核，但除了事后审核，其实还有别的办法——把任务拆小，分给不同角色去做。

我就在想，我写教案能不能也这么干？

以做病句修改选择题为例。我告诉它我的目的是出10道题。第一步研究题很重要，各个地方的题不一样。我让它调用我本地知识库里的试题和考纲去找方向。

第一个agent负责这个——研究考题方向。第二个agent根据方案去编题。但编出来之后，得先过一次审核。所以第三步交给审核agent，检查题目有没有达到要求、答案对不对。最后汇总成结果。

每一步都生成中间结果，哪个环节出了问题，很好回溯，很快就能看到。

整体跑下来就是这个流程——一个做完交给下一个，串起来的。每个agent都有产出。

看了一下它生成的东西。考题研究报告会把中考题、题型总结归纳，基本按照我提的方向做的，做得很详细。出题可以加自己的限定和要求，但我还在测试阶段，要求规范都没怎么写。

出的题参考了之前的一些资料。题库够大的话——比如自己有一些比较好的试卷——不用单独拆，很多试卷它都可以去搜、做判断。

审核环节也生成了结果和日志。审核和汇总之间其实可以加一个共享日志，记录这个审核到底审了没有、审出什么问题。

这种做法比一次性让它做出来要好。

我今天就是跑个流程，后面还得试一下，做出来的题到底可不可用，自己审过才知道。但这个方式非常好，建议你去试试。就在智能体编排里，它是设计好的角色模板。

根据自己的需求，参考模板去调就行。提示词的写法，现在一个个去写还是很麻烦的。可以简单设计——直接告诉它我要做什么，让它安排角色，每个角色定什么要求。让它自己去生成，生成完再调用执行。

执行结果还是需要人工审核，没办法。但做得多了，每次效果都好的话，也可以直接拿来用。模型选择也会影响结果。我现在都自动选的，有时候用Kimi，反正现在主要跑流程。

今天就分享到这里。有兴趣的去试试，有什么心得欢迎来交流。