配置问答型智能客服Agent可分为以下步骤：
1. 基础准备
- 在【模型配置】添加LLM（如GPT-3.5）和Embedding模型
- 在【向量库配置】连接知识库（如Milvus），并关联Embedding模型
2. Agent构建
- 拖拽"开始节点"设置初始状态（如messages变量）
- 添加"输入节点"接收用户问题，存入messages
- 配置"向量召回节点"：关联向量库，从知识库检索相关内容
- 添加"LLM节点"：选择预配模型，设置系统提示词（如"你是一个客服助手"），用户提示词组合原始问题和召回结果（如{{question}} + {{search_results}}）
- 用默认边连接：输入节点→向量召回→LLM节点
3. 增强功能(fakultativ)
- 添加"计数器节点"控制交互轮次
- 设置条件边实现复杂逻辑（如超过3轮转人工）
- 配置MCP工具实现工单创建等扩展功能
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLang-Agent: eine LangGraph-basierte Plattform zur Visualisierung der Konfiguration von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何在Lang-Agent中配置一个完整的问答型智能客服Agent？
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