政务智能体工作流导出导入实战：以 12345 热线分拨为例

3. 分流业务处理 接收上一步 LLM 输出的科室列表，通过代码将数据转成结构化数据传到下一个节点。

def main(args: Args):
    import json
    try:
        data = json.loads(args.params['input'])
        return {'result': data['departments']}
    except ValueError:
        return {'result': ['其他部门']}

4. 部门选择器 读取分流业务处理节点输出的 department 字段，将工单导向不同的后续处理分支。

• 分支 1：如果 department 包含 "人社局" → 进入'人社业务大模型'
• 分支 2：如果 department 包含 "水务局" → 进入'水务业务大模型'
• 分支 3：其他 → 进入'人工处理队列'

5. 部门业务模型 多个并联的大语言模型节点，每个代表一个部门，可选择挂载该科室的专属知识库，确保回复的专业性和准确性。

6. 结束节点（输出结果） ⚠️ 关键技巧：变量绑定必须用'选择器' 在配置结束节点的输出内容时，千万不要手动敲 {{department}}，必须点击右侧面板的'变量选择器'，从节点输出里选中 department 字段。

• ✅ 正确操作后，变量会显示为绿色高亮背景。
• ❌ 手动敲入，会显示为纯白色代码块，导入后无法识别为变量，只会原样输出字符串。

测试与调优

在 Studio 右侧点击'运行测试'，输入几组典型市民描述确认分拨逻辑符合业务要求：

1. '小区门口有游商占道卖菜，堵路' → 输出：城管 + 办理科室 + 办理流程
2. '房产证如何办理' → 输出：住建 + 办理科室 + 办理流程
3. '公司拖欠我三个月工资' → 输出：人社 + 办理流程

导出工作流模板

点击画布右上角的「导出」按钮，选择「导出为模板 (.jiuwen_template)」。系统会生成一个 JSON 文件。这个文件就是你工作流的配置档案——里面存着每一个节点怎么连、提示词怎么写、用哪个模型、输出字段叫什么。只要有了它，就能在任何环境重建一个一模一样的工作流。

导入模板到区县环境

把这个文件通过政务邮箱发给 B 区的工作人员。B 区人员登录平台，新建测试工作流，点击「导入」，选择该文件。

导入完成后，整个工作流出现在列表中，节点、连线、提示词、分支条件、输出变量，全部与源环境一致。

验证与微调

B 区人员可以立即运行测试。如果本地部门划分不同，例如需要将'生态环境'改为'城管'，只需要修改大模型节点的系统提示词，把部门列表中的名称替换即可，其他完全不用动。整个定制过程不超过 2 分钟。

避坑指南

以下是我们在项目中遇到的最隐蔽、最容易踩坑的问题：

坑 1：变量变成了纯文字

现象：大模型收到的输入不是市民描述，而是字符串 {{citizen_desc}}。 根因：你在配置大模型的'用户提示词'时，手动打了 {{citizen_desc}}，而不是通过右侧变量选择器插入。 ✅ 解决方案：导出前养成习惯，所有变量绑定必须点击变量选择器。如果你发现输入框里的变量名是黑色字体，说明是文本；如果是绿色高亮背景，说明是变量。只认绿色。

坑 2：导入后报错 Tool not found

现象：明明没有用工具，却提示找不到某个函数。 根因：源环境使用了自定义代码节点，并且代码里硬编码了绝对路径（例如 C:/Users/admin/data.xlsx），导入后路径不存在。 ✅ 解决方案：导出前，如果用了代码节点，把所有文件路径改成相对路径，或者通过环境变量读取。导出时，将该代码依赖的文件一并打包发给接收方。

扩展应用

这套方法不仅能用于 12345 热线分拨，还能无缝应用到以下场景：

如何复用？三步完成：

1. 将现有工作流导出为模板；
2. 在新项目导入；
3. 修改两处配置：修改大模型节点的系统提示词，换成新场景的类别定义；修改分支节点的条件，匹配新类别的值。

完全不需要重新拖拽节点、重新连接线。一个熟练的业务人员，5 分钟就能'改装'出一个新场景的分拨助手。

结语

在数字政府建设迈向'智能重塑'的今天，AI 应用不再是展示品，而是提升政务服务效能的核心生产力。当每一个科室、每一个区县都能通过'导入模板'快速获得成熟业务能力时，我们才能真正摆脱'重复造轮子'的泥潭。智能体的设计、调试、交付彻底解耦，让每一个政务智能体都能'一次开发，到处运行'。