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更新时间：2026-07-15 gmt 08:00

反思精炼循环-j9九游会登录

介绍

反思精炼循环是一种闭环自我优化的搭建范式：工作流不满足于大模型的第一次输出，而是引入一个独立的评估环节对结果进行审查，若结果未达标则触发修订，如此循环，直到输出质量满足要求或达到最大迭代次数为止。

这种范式解决了单次大模型调用不够可靠的问题，特别适用于：

  • 输出需要满足明确可检验标准的场景（格式、字数、关键信息完整性）。
  • 对输出质量有较高要求、需要反复打磨的场景（正式文书、营销标语）。
  • 希望系统自主完成质量把关、减少人工审核的场景。

原理

[初始输入]
    ↓
[生成节点：初次生成内容] → draft（草稿）
    ↓
[循环节点（指定最大轮次）]
    ├── 中间变量：current_draft（当前草稿）、is_passed（布尔值，初始 false）
    ├── 终止条件：is_passed 为 true
    ├── 循环体：
    │     [大模型节点a：评估当前草稿]
    │             ↓ pass（boolean）  feedback（string）
    │     [判断节点：是否通过？]
    │     ├──→ 通过 → [变量赋值：is_passed = true] → 循环输出（提前终止）
    │     └──→ 不通过 → [大模型节点b：依据反馈修订] → [变量赋值：更新 current_draft] → 循环输出
    └── 输出参数：final_draft（引用中间变量 current_draft）
    ↓
[下游节点 / 结束节点]
表1 关键机制

机制

说明

循环最大次数

防止无限迭代，保证工作流必然终止。

中间变量 current_draft

每轮修订都基于上一轮的草稿，而非重新生成。

终止条件 is_passed == true

量达标后立即退出，不必跑满所有轮次。

操作示例：产品宣传语打磨工作流

场景描述：用户输入产品名称和核心卖点，工作流先生成一条宣传标语草稿，再由评估节点检查是否满足三项标准（字数在20字以内/包含核心卖点/朗朗上口），不满足则自动根据评估意见修改，最多迭代3轮，输出最终版标语。

这个示例用户只需输入产品名称和一两个卖点即可运行，每轮迭代都能看到草稿如何在评估反馈下逐步改进，直观体现了反思精炼的过程。

工作流结构：

[开始节点]
    ↓ product（产品名）、selling_points（核心卖点）
[大模型节点：初稿生成]
    ↓ draft（第一版标语）
[循环节点（指定3次，终止条件：is_passed 为 true）]
    ├── 中间变量：current_draft（当前标语），is_passed（是否通过，初始 false）
    ├── 循环体：
    │     [大模型节点a：评估标语质量] → pass   feedback
    │     [判断节点]
    │     ├──→ 通过 → [变量赋值：is_passed = true] → 循环输出
    │     └──→ 不通过 → [大模型节点b：依据反馈修订标语] → [变量赋值：更新 current_draft] → 循环输出
    └── 输出参数：final_slogan（引用 current_draft）
    ↓
[结束节点]

创建工作流：

在agentarts左侧导航栏中选择“开发中心 > 智能体管理”，在“工作流”页签，单击“创建工作流”。

图1 任务型工作流

节点配置说明：

图2 产品宣传语打磨工作流
表2 工作流各节点配置说明

节点

配置说明

开始节点

新增2个参数。

  • 参数一：
    • 参数名称：product
    • 参数类型：string
    • 描述：产品名称，例如空气净化器
    • 必填：勾选
  • 参数二：
    • 参数名称：selling_points
    • 参数类型：string
    • 描述：产品的1-3个核心卖点，例如净化效率高、静音、一键操控
    • 必填：勾选

大模型节点

用于生成初稿。

  • 模型：deepseek-v4-flash，输出格式：json，关闭流式输出
  • 输入参数：
    • product：引用开始节点的 product
    • selling_points：引用开始节点的 selling_points
  • 输出参数：draft（string，描述：生成的第一版宣传标语）
  • 系统提示词： 
    你是一位品牌文案专家。
请为产品"{{product}}"生成一条宣传标语。
产品核心卖点：{{selling_points}}
要求：字数不超过20个汉字，突出核心卖点，简洁有力，易于记忆。
仅输出原始json，示例：{"draft": "标语内容"}
  • 用户提示词：不填，删除原有内容

循环节点
  • 循环类型：指定循环次数，设置为 3次
  • 中间变量：
    • current_draft，类型string，初始值引用大模型节点（初稿生成）的 draft。
    • is_passed，类型boolean，初始值输入固定值 false。
  • 输出参数：final_slogan，引用中间变量 current_draft
  • 终止条件：is_passed 等于 true

循环体 - 大模型节点a（评估标语质量）

连接循环输入 → 此节点。

  • 模型：deepseek-v4-flash，温度设为 0
  • 输入参数：
    • current_draft：引用循环节点中间变量 current_draft
    • selling_points：引用开始节点的 selling_points
  • 输出格式：json，关闭流式输出
  • 输出参数：
    • pass，类型boolean，描述为“是否通过质量检查，true=通过，false=不通过”
    • feedback，类型string，描述为“未通过时指出具体问题，30字以内；通过时输出标语达标”
  • 系统提示词： 
    你是一位严格的广告审核专家，请按三项标准检查以下宣传标语：
1. 字数：不超过20个汉字
2. 卖点：必须体现以下卖点之一：{{selling_points}}
3. 朗朗上口：读起来顺口，有节奏感
三项全部满足：pass = true，feedback = "标语达标"
有任意一项不满足：pass = false，feedback中具体说明哪项不达标及原因（30字以内）
仅输出原始json，不包含markdown代码块。
  • 用户提示词：待评估标语：{{current_draft}}

循环体 - 判断节点

  • if 分支：大模型节点a的 pass 等于 true
  • else 分支：pass 为 false

循环体 - if 分支（通过）：变量赋值节点

  • 变量名：中间变量 is_passed
  • 类型：引用
  • 值：引用大模型节点a的 pass（此时为 true）

此节点连接到循环输出。

循环体 - else 分支（不通过）：大模型节点b（依据反馈修订）

  • 模型：deepseek-v4-flash，输出格式：json，关闭流式输出
  • 输入参数：
    • current_draft：引用循环节点中间变量 current_draft
    • feedback：引用大模型节点a的 feedback
    • selling_points：引用开始节点的 selling_points
  • 输出参数：revised（string，描述：根据反馈修订后的新版标语）
  • 系统提示词： 
    你是一位品牌文案专家，请根据评审反馈修改宣传标语。
当前标语：{{current_draft}}
评审意见：{{feedback}}
产品核心卖点：{{selling_points}}
请严格针对反馈问题进行修改，不要改变产品定位，字数控制在20字以内。
仅输出原始json，示例：{"revised": "修订后的标语"}
  • 用户提示词：不填，删除原有内容

循环体 - else 分支（不通过）：变量赋值节点，放在大模型节点b后面

  • 变量名：中间变量 current_draft
  • 类型：引用
  • 值：引用大模型节点b的 revised

此节点连接到循环输出。

结束节点
  • 输入参数：
    • product：引用开始节点的 product
    • slogan：引用循环节点的 final_slogan
  • 指定回复： 
    【{{product}}】
最终宣传标语：{{slogan}}

试运行：

在开始节点的product中输入“蓝牙耳机”，selling_points 输入“主动降噪、续航40小时、轻盈佩戴”，观察工作流如何在最多3轮迭代中将初稿标语打磨至达标。在调试视图中可以看到每轮的草稿、评估结论和修订过程。

图3 试运行
图4 查看运行结果
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