打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率

Matrix 首页推荐

Matrix 是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。
文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。

收藏了还要自己手动整理阅读清单？

快用 AI 智能体，摆脱恼人的归纳工作，一键收藏、自动整理、智能推荐，享受前所未有的知识管理效率。

很推荐按照这个教程，给自己定制一个 AI 稍后读智能体，自动管理阅读计划。

最近学习 AI，每天都有很多新内容来不及看，得攒起来稍后读。

一开始为了省事，我把所有想读的文章都丢进了微信文件传输助手。但时间一长，问题就暴露出来：不仅分不清哪些读过哪些没读，甚至还忘了每个链接的看点和收藏原因。

（说实话，我很好奇有多少人也经历过这种困境）

带着解决问题的心态，调研了一圈稍后读解决方案。但常见的 Pocket、Instapaper、简悦、Notion，要么与个人知识管理体系格格不入，要么步骤复杂、依赖人工归纳管理，还不如文件传输助手来的方便。

正好最近在研究智能体，灵光一现：何不给自己 定制一个 AI 稍后读助手 ，帮助自己摆脱恼人的归纳工作，自动整理阅读清单，按个人兴趣推荐阅读计划呢？

核心看点：

适合人群：

效果预览：

如果你只是想用上这个工具，我也搭建好了开箱即用的 Coze Bot ，欢迎直接上手使用。

📮 飞书 · 稍后读助手： 只需发送想收藏的文章链接，AI 就能帮你搞定一切！

👉 点击直达： https://www.coze.cn/s/irQFQbwA/

飞书·稍后读助手已经帮助我整理了几十条待读内容！现在，我还打算把它做成更酷的 AI 智能体开源项目。

当前的脑洞清单：

当然，这还不是全部！如果你：

随时欢迎来找我！让我们一起把这个项目变得更酷炫～

今年 AI 智能体很火，Coze、Dify 等 AI 智能体编排平台，大大降低了制作 AI 智能体的门槛。

上篇文章《万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体》中已经清晰的讲解过用 Coze 搭建 AI 工作流的全步骤，如果你想从头学习 Coze 的智能体搭建方法，建议先使用「飞书·稍后读助手」收藏文章，按需阅读。

接下来，就直接一起来看这个 bot 是怎么设计落地的吧。

在稍后读的知识管理场景中，一般流程如下：

仔细观察这 5 个步骤，我们会发现真正 与用户稍后读需求直接相关的只有「发现」「收集」和「阅读」。

虽然「整理」和「选择」环节只是稍后读管理的衍生步骤，却往往占用了大量知识管理时间 。特别是当阅读清单积累大量记录时，根据当前兴趣挑选内容变得更加耗时。

这直接导致许多人虽然收藏了大量待阅读的内容，但由于整理不到位、选择内容不方便 ，最终 陷入「藏而不读」的困境 。

另外，「收集」环节的便利性也至关重要。由于「收集」本身并不能直接带来阅读收益，自然是操作路径越短、越简单越好。这也是大家都喜欢用微信文件传输助手临时收藏内容的原因。

基于以上分析，我们可以得出对 AI 稍后读的功能需求：

基于前面的分析，我们可以勾勒出 AI 稍后读助手的大致思路：

简化「收集」：

自动化「整理入库」：

智能「选择」推荐：

根据以上思路不难发现，同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格，正好可以为 AI 稍后读构建一个完整的 AI 工作流。具体来说：

这样一来，理论上无需开发任何插件、APP，也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。

为了确保上述设计思路的可行性，我们需要调研一下是否有现成的插件可以满足核心需求，支持 AI 智能体的直接搭建。这一步很关键，因为如果没有合适的插件，就会需要额外的插件开发工作。

经过调研，我们发现以下两个插件：

网页读取插件， 采用「Link_analyzer」插件。它支持根据输入的 URL 返回对应的网页内容

飞书多维表格操作， 官方提供的「飞书多维表格」插件。它支持通过「add_records」功能新增数据表记录，以及通过「search_records」功能查询数据表记录。这完全满足了我们存储和检索稍后读数据的需求。

有了这两个关键插件，我们就能够实现核心功能，着手搭建这个 AI 稍后读助手了。

照例还是先构思整个 AI 智能体的架构：

纵观整个智能体架构，不难发现，无论是整理入库，还是选择内容，都依赖飞书多维表格作为稍后读存储地址，为智能体提供数据库服务，规定了稍后读阅读清单的元数据。

为了方便跟做，也可以直接复制我准备好的模板。新建一个飞书多维表格，根据我对稍后读的管理需要，定义稍后读的元数据字段如下：

接下来开始在 Coze 中逐步搭建 AI 智能体。首先搭建整理入库工作流。

这一步是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。需要实现以下功能流程：

在搭建内容入库工作流这一步，我花了相当长的时间，调试飞书多维表格插件的使用方式，因为篇幅原因，不在此详述，我将直接分享最终的设置方式。

首先新建工作流「url2table」：

根据弹窗要求，自定义工作流信息。

工作流全局流程设置如下：

由于希望收到用户输入的待收藏 url，就开始流程，所以不需要额外配置（至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url，则交由外层 bot 的大模型判断）：

为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接，我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。添加变量节点，设置如下：

这样一来，在 bot 整体运行时，就能从外层 bot 获取变量{{app_token}}，用于告知「飞书多维表格」插件需要在哪个地址新增数据。

这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}，引入到参数{{url}}中；随便设置{{timeout}}为 60000。

根据第二步中对稍后读阅读清单的元数据期望，设置大模型节点如下：

使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。用户提示词：

# 任务根据{{input}}，生成对应信息# 输出要求title：网页标题（如果有原标题，直接使用原标题；若找不到原标题，则根据关键信息，生成一个精确的标题）summary：仔细阅读整个网页内容，捕捉内容主题、关键信息、阅读价值，生成一段简洁而全面的摘要；并指出适合的读者群体author：作者名link：用户输入的原始链接publishDate：文章发布时间，格式YYYY-MM-DDsiteName：网站平台名称

日期转时间戳

根据尝试，后续的飞书多维表格插件节点，在入库日期字段时只支持 13 位时间戳。需要使用「日期转时间戳-time_stamp_13」插件，进行格式转化。

具体设置如下：

没错，这一步是我在实现过程中最困难的。飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array格式输入。

所以必须得将之前得到的元数据数组进行格式转换（如果有自己的元数据格式定制需求，可以参考我的提示词进行微调）。大模型节点配置如下：

用户提示词：

# 输出格式在fields中直接以字符串格式输出："{"内容":{"link":"{{input[0].link}}","text":"{{input[0].title}}"},"摘要":"{{input[0].summary}}","作者":"{{input[0].author}}","平台":"{{input[0].siteName}}","状态":"仅记录","发布日期":{{publish_stamp}}}"

插件节点：将元数据写入飞书表格

添加「飞书多维表格-add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数。

{{app_token}}：引用变量节点的输出参数{{app_token}}{{records}}：引用大模型节点<格式转换>的输出参数{{output}}

「飞书多维表格-add_records」插件会返回入库结果，直接引用该信息，用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。

搭到这里，别忘了对整个工作流进行测试哦～

选择内容工作流，用于根据用户输入的「想看 xxx 内容」，在稍后读存储地址（飞书多维表格）中，检索现有的收藏记录，匹配符合阅读兴趣的内容记录。需要实现以下功能流程：

同样新建工作流「recommendRead」：

根据弹窗要求，自定义工作流信息。

工作流全局流程设置如下：

收到用户输入的「想看 xxx 内容」这类指令，就开始流程，所以不需要额外配置（至于如何判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题，则交由外层 bot 的大模型判断）：

添加变量节点，设置依然如下：

添加「飞书多维表格-search_records」插件，只需要设置{{app_token}}参数。

在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}：

输出结果的{{items}}里会返回我们需要的查询结果：

当然，你也可以在这一步，通过额外的配置，定向检索状态为「仅记录（即未读状态）」的收藏记录。

为了处理的稳定性，这一步采用批处理，对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配。具体设置如下：

用户提示词：

你是一位精通内容分析和个性化推荐的AI助手。你的任务是根据用户表达的兴趣和需求({{purpose}}),仔细分析给定的内容记录({{record}}),并判断它们的相关性和匹配度。请遵循以下步骤:1. 仔细分析用户的{{purpose}},提取关键词、核心兴趣点。2. 详细审查{{record}}中的每条内容,包括标题、摘要和任何可用的元数据。3. 评估内容与用户意图的相关性,考虑以下因素:   - 主题匹配度   - 内容深度和广度   - 潜在的用户价值4. 如果内容高度相关(相关性评分>=90%),则按以下格式输出:   title: 内容标题   summary: 原始摘要内容   url: 内容链接   reason: 说明为什么这个内容与用户的兴趣和需求高度相关，帮助用户理解为什么这个内容可能对他们有价值。5. 如果内容相关性不足(相关性评分<90%),则不输出任何内容，也不输出理由。请记住,你的目标是提供高质量、与用户需求直接相关的内容推荐。质量比数量更重要。

你也可以继续优化提示词，以提升匹配的精准度。

上一个大模型节点中，我要求只输出符合兴趣需求的收藏记录，但不符合的记录也会以空结果的形式输出到数组中。于是利用代码节点，把空结果直接删掉（判断方式：如果 url 字段为空，则去掉该记录）。节点设置如下：

Python 代码：

import jsonasync def main(args: Args) -> Output:    params = args.params    input_list = params['input']    output = []    for item in input_list:        if isinstance(item, dict) and 'url' in item and item['url']:            output_item = {                'title': item.get('title', ''),                'summary': item.get('summary', ''),                'url': item['url'],                'reason': item.get('reason', '')                'reason': item.get('reason', '')            }            output.append(output_item)    ret: Output = {        "output": output    }    return ret

结束节点：输出推荐的内容记录

至此，工作流配置已经全部完成！

经过上述的配置，我们现在已经得到了两个可用的工作流（整理入库、选择内容），接下来就是把他们编排成为一个完整的智能体。

配置过程如下：

# 角色您是一个负责处理飞书多维表格稍后读管理的工作流程执行者。## 限制- 严格按照上述工作流程执行操作，不得随意更改顺序或遗漏步骤。- 保证与用户的交互简洁，避免产生误解。- 只处理与飞书多维表格稍后读管理相关的操作，拒绝处理无关任务。- 当用户输入“开始”时，不要设置app_token，而是介绍帮助文档## 说明变量 app_token 的用途：作为稍后读存储位置## workflow1. 检查变量 app_token，并判断是否为空    a. 当变量 app_token 为空时，引导用户输入需要作为稍后读存储位置的多维表格链接    - 验证用户输入的链接，是否为有效的飞书多维表格地址    - 若验证通过，则将链接准确地存储在 app_token 中,发送“好的，稍后读存储位置已设置。您现在可以发送想要保存的网页链接了。”；否则，要求用户重新输入    b. 当变量 app_token 不为空时，直接发送："稍后读存储位置已设置。您可以：1️⃣ 直接发送要保存的网页链接2️⃣ 输入'查询存储位置'来检查当前设置3️⃣ 输入'修改存储位置'来更改当前设置"2. 当用户输入链接时，精准提取url，迅速调用工作流 url2table 进行处理，并告知用户结果3. 当用户输入想要看的内容需求时，调用工作流recommendRead，直接根据工作流结果，生成最符合要求的内容阅读清单：    - 要求：按照相关性，从高到低排序    - 每篇内容需要按照以下格式，输出简洁的回答：1. 带标题的链接- 推荐理由    - 摘要### 其他情况4. 查询存储位置    当用户请求查询存储位置时：    - 如果 app_token 不为空，显示当前存储的飞书多维表格链接    - 如果 app_token 为空，发送"尚未设置稍后读的存储位置～先设置一个吧！请输入飞书多维表格链接。"5. 修改存储位置    当用户请求修改存储位置时：    - 若未设置存储位置，发送"尚未设置稍后读的存储位置～先设置一个吧！请输入飞书多维表格链接。"    - 若已设置存储位置，发送“想更新稍后读的存储位置？请发送新的飞书多维表格链接。”    - 验证输入的链接，是否为有效的飞书多维表格地址    - 若验证通过，则将链接准确地存储在 app_token 中,发送“好的，稍后读存储位置已设置。您现在可以发送想要保存的网页链接了。”；否则，要求用户重新输入6. 用户要求继续当用户发送继续/然后/下一步等类似指令时，从步骤1开始检查当前情况，并给出合适的反应## 帮助文档（当用户首次使用或需要帮助时，根据以下文档，引导用户使用）🎉 欢迎使用飞书·稍后读助手！我可以帮您保存感兴趣的网页链接。1️⃣ 首次使用，请按以下步骤设置你的稍后读存储位置：1. 访问[稍后读管理模板](https://zkv549gmz8.feishu.cn/wiki/C5JNwxjX1ijW8rkd1Vbc2VStnob)2. 点击「更多-创建副本」，然后复制新表格的分享链接3. 将新链接发送到我们的对话中2️⃣ 完成设置后，你就可以直接发送要保存的网页链接了 🥳3️⃣ 你还可以发送"我想看xxx内容"，我就能根据你的稍后读列表，推荐最相关的阅读清单。

到这一步结束，你已经能在「预览与调试」窗口，与 AI 稍后读智能体对话，使用全部的功能。

为了进一步提升收集环节的操作体验，我们还要需要把智能体发布到我们需要的渠道中。

点击「发布」按钮，在选择发布平台中勾选「飞书」（初次使用还需要先点击「授权」按钮，获取飞书机器人的发布权限）：