LLM Agent节点

LLM Agent节点是FlowAI智能工作流中的高级组件，它不同于普通的LLM节点。LLM Agent作为一个智能体，能够自动调用工具完成复杂任务，实现更高级的自动化处理能力。

LLM Agent节点基础配置

节点属性

节点名称：可自定义的LLM Agent节点标识。修改后会影响工作流中其他节点对该节点的引用。例如，将”LLMAgent1”改为”智能助手”后，其他节点的引用将从$LLMAgent1.result变为$智能助手.result。建议使用有意义的名称，以便于理解和维护。
模型：通过下拉菜单选择要使用的语言模型。目前支持：
- GPT-4.1：最新的高性能模型，支持完整的Agent能力（现已全面支持）
- GPT-4o：性能与成本的良好平衡
- GPT-4o-mini：性能与成本的平衡
- DeepSeek：最经济、性价比最高的模型
- 其他模型：根据实际需求选择
提示词编辑区：用于编写发送给智能体的指令。您可以：
- 使用变量语法引用其他节点的输出
- 编写详细的任务描述
- 设置期望的输出格式
输出语言：设置Agent的回复语言，支持中文、英文等多种语言选项（这个的输出结果取决于LLM的智能程度）。
工具：Agent可以调用的工具集合，目前支持：
- 网页抓取：自动获取网页内容
- 计算器：执行数学计算
- HTTP请求：发送API请求获取数据
最大连代轮数：Agent执行工具调用的最大次数，范围1-50。

与LLM节点相比，LLM Agent节点的提示词更侧重于任务描述和目标定义，而非具体详细的执行步骤。

请帮我在http://xxxx.com查询"$输入.关键词"的最新信息，并提供简要总结。

请执行以下任务：
1. 查询"$输入.股票代码"的股票价格
2. 计算过去7天的平均价格
3. 如果平均价格高于$输入.阈值，则发送HTTP请求到我们的通知系统

备注：
股票的查询方式是：
1. 访问 https://xxxx.com/stock/xxxx
2. 其中 xxx 是股票代码

请分析以下数据：$输入.数据表
要求：
1. 计算每列的平均值
2. 找出异常数据点（超过两个标准差）
3. 生成分析报告，包含关键发现和建议

LLM Agent节点可以调用多种工具，每种工具有其特定的使用场景和能力：

网页抓取工具允许Agent自动获取网页内容，适用于：

示例提示词：

请抓取"$输入.网址"页面，提取所有产品名称和价格，并整理成Markdown表格输出。

计算器工具使Agent能够执行数学计算，适用于：

目前计算工具支持四则运算、三角函数、Pi、指数等基础计算语法。

示例提示词：

请计算以下数据的统计指标：$输入.数值列表
需要计算：平均值、中位数、标准差、四分位数

HTTP请求工具允许Agent与外部API交互，适用于：

示例提示词：

请将以下处理结果：$输入.处理结果
通过HTTP POST请求发送到我们的API端点：$输入.API地址
请确保使用正确的JSON格式。

最大连代轮数控制Agent可以理解为执行的工具调用次数，但是并不是一一对应，取决于AI如何判断。因为对于某些可以并行任务，有可能一轮迭代就会同时调用多个工具。

参数说明：
- 范围：1-50
- 默认值：通常为3-5
设置建议：
- 简单任务：3-5轮
- 复杂任务：10-15轮
- 特殊场景：根据需求调整
注意事项：
- 轮数过多可能增加执行时间、也可能导致LLM的上下文超过AI能支持的上下文大小
- 轮数过少可能导致任务无法完成
- 建议判断自己的任务，选择一个合理的任务轮数

LLM Agent节点的输出通过 $LLMAgent节点名称.result 访问，例如： $LLMAgent1.result

输出内容通常包括：

通过合理配置和使用LLM Agent节点，您可以实现高度自动化的智能工作流，大幅提升处理复杂任务的效率。更多关于变量语法的详细信息，请参阅变量语法指南。