智能体实战 02｜会议纪要智能体搭建

1. 前言

在日常办公中，会议纪要的整理往往是一项重复且耗时的工作。无论是直接粘贴会议记录文本，还是上传 Word 文档，都需要手动提炼议题、决策、待办事项，效率极低。

为了解决这个痛点，我基于 Coze 搭建了一款会议纪要智能体，支持直接输入文本或上传 Word 文件两种方式，自动解析内容并生成结构化会议纪要。

本文将从工作流设计、节点配置、模型调优到发布使用，完整拆解整个搭建过程，新手也能一步步跟着实现。

2. 智能体核心功能

• 支持双输入模式：文本直接粘贴 / Word 文档上传
• 自动解析会议内容，提炼关键信息
• 结构化输出：会议主题、参会人员、议题讨论、决策事项、待办任务
• 支持格式自定义，适配不同团队的纪要规范
• 全程自动化处理，无需人工干预

3. 工作流设计思路

整体流程采用分支判断 + 双路径处理的方式，实现文本与文件输入的兼容：

1.开始节点：接收用户输入（文本或文件）

2.判断输入方式：根据输入类型自动分支分支

A：用户上传了 Word 文件 → 进入文件解析流程分支

B：用户直接输入了文本 → 直接进入文本处理流程

3.文件解析分支：将文档转换为 URL → 通过 read 工具读取内容 → 提取文本

4.内容聚合：将解析后的文本或用户直接输入的文本进行统一聚合

5.会议纪要整理：调用大模型生成结构化纪要

6.结果聚合：将有效结果或错误提示统一输出给用户

7.结束节点：返回最终结果

4. 分步搭建教程

4.1 创建智能体

4.2 配置工作流

4.2.1 创建工作流

4.2.2 添加节点

按顺序添加以下节点，并连接成完整流程：

4.2.3 配置开始节点

4.2.4 配置条件分支节点（判断输入方式）

配置三个分支逻辑：

4.2.5 配置文件解析分支

4.2.6 配置变量聚合节点

将解析后的文件文本或用户直接输入的文本进行聚合：

• 输入变量：str_data（文件解析结果）、meeting_text（直接输入文本）
• 输出变量：meeting_text（统一处理后的文本内容）

4.2.7 配置大模型节点（会议纪要整理）

• 模型：DeepSeek-V3.2（可根据需要替换）
• 温度：0.7
• 系统提示词：

你是专业的会议纪要整理专家。用户会提供会议录音转写的文字或会议相关的Word文档内容。

请严格按照以下结构输出会议纪要：

【会议主题】：（根据内容总结核心主题，20字内）
【会议时间】：（提取或推断会议时间，若无则写“未提及”）
【参会人员】：（列出所有出现的人名，以顿号分隔）

【讨论要点】：
– 议题1：[议题名称]
– [姓名]：[发言要点]
– [姓名]：[发言要点]
– 议题2：[议题名称]
– [姓名]：[发言要点]

【决议事项】：
1. [决议内容]
2. [决议内容]

【待办事项】：
| 任务 | 负责人 | 截止时间 |
|——|——–|———-|

**重要规则**：
1. **严格基于原文**：只整理、归纳、转述用户提供的信息，不添加原文中不存在的任何信息、推断或评论。
2. **保持客观**：以第三人称客观记录，不要使用“我认为”、“建议”等主观表述。
3. **精简提炼**：用最简洁的语言概括发言和决议，去除口语化、重复和冗余内容。
4. **格式精确**：严格按照上述标题、列表和表格格式输出，不要额外说明。
5. **缺失不编**：如果原文中未提及某项信息（如任务无截止时间），对应字段留空或写“未明确”，不自行推测。
6. **发言人处理**：如果原文未明确发言人，用“会议记录：”代替“[姓名]：”；如果原文明确发言人（如“张三说：……”），则使用发言人姓名。

请直接输出最终的会议纪要，不要有任何前缀、解释或额外说明。

• 用户提示词：

请根据以下会议内容，生成结构化会议纪要：
{{Group1}}

4.2.8 配置异常处理节点（输入内容无效）

• 系统提示词：

请友好地提示用户输入无效，需要提供会议文本或上传会议文件才能生成纪要。

4.2.9 配置结束节点

输出变量选择 str_result（来自最终的变量聚合节点）

4.3 发布智能体

5. 测试与使用

实测效果：一段 10 分钟的会议录音转写文本，处理后生成的纪要结构清晰、关键信息完整，省去了手动整理的大量时间。

6. 总结

        这款会议纪要智能体通过双输入分支设计，解决了不同场景下会议内容的自动化处理问题，将原本耗时耗力的纪要整理工作变成了一键完成。

        从技术角度看，本次搭建重点练习了条件分支判断、文件解析工具调用、多变量聚合等工作流核心技巧，对于后续搭建更复杂的办公类智能体具有很强的参考价值。