阿里云百炼工作流测评：自动生成中小学教材推荐

本教程将详细演示如何运用阿里云百炼平台的工作流（Workflow）功能，从零搭建一个根据教材名称与目标受众自动生成完整教学知识内容的智能体。无论你是教育从业者、内容开发者，还是AI应用爱好者，都能快速掌握。

先来看看最终效果：

中小学教学内容生成.mp4

本案例展示如何借助阿里云百炼的工作流（Workflow）功能，构建一个自动化教材内容生成器。该工作流通过多节点串联，先由大模型生成教材目录框架，再基于目录逐章展开详细内容，最终输出符合教育学规范的教学知识文本。

准备工作

在动手搭建前，请确认已完成以下基础事项，它们是工作流顺利运行的前提。

注册并登录阿里云百炼平台

首先，访问 阿里云百炼官网，使用你的阿里云账号登录。若尚未注册，请按页面提示完成注册。

熟悉界面布局

登录后，你会看到阿里云百炼平台功能强大的工作台。花几分钟熟悉整体布局，对后续操作大有帮助。主要区域包括左侧的组件区、中间的画布区和右侧的配置面板。

了解核心组件

本教程的核心是工作流中的几个关键节点，理解它们的作用是成功搭建的第一步。

开始节点（Start）

这是每个工作流的“入口”，相当于程序的起点，负责接收用户输入的信息。

作用：工作流的入口，接收用户输入。

输入：

• 自定义变量：用户可根据需要自定义输入字段，例如本教程中的“教材标题”和“目标人群”。
• 预设变量：平台自动提供的系统变量，无需手动定义，可在后续节点中直接引用。

• query：用户当前输入的文本内容。
• historyList：对话历史记录（List 类型），包含多轮问答上下文。
• imageList：用户上传的图片列表。

注意：每个工作流有且仅有一个 Start 节点，且 不可删除。

场景：所有智能体的起点。

大模型节点（LLM Node）

这是工作流的“大脑”，用于调用大语言模型（LLM）完成各种复杂的推理、生成和理解任务。

• 接收来自上文的输入（如 {{query}}、{{historyList}} 或自定义变量）。
• 执行大模型推理（基于你选择的模型，如 Qwen-Max、Qwen-VL 等），可以处理文本、图片等多模态信息。
• 输出结构化结果，如纯文本、JSON、函数调用等，非常灵活。
• 支持多轮对话记忆，能够感知上下文，实现连贯的对话。

场景：回答问题、生成文案、意图识别、任务规划……几乎所有需要“动脑子”的任务都靠它。

系统提示词（System Prompt）与用户提示词（User Prompt）

这两个是驱动大模型行为的核心指令，理解它们的区别至关重要。

系统提示词：由开发者（也就是你）在应用配置阶段预设，用于定义模型在整个对话生命周期中应遵循的角色、行为准则、输出风格及能力边界。它相当于给模型设定的“人格”和“工作守则”。例如：“你是一位资深的生物教材主编，任务是生成符合国家课程标准的教学大纲。” 它对用户通常不可见，但会持续影响模型的所有回复。

用户提示词：则是在用户交互过程中实时输入的具体问题或指令。它代表当前轮次的意图，仅影响该次回复。例如：“请为初中一年级学生编写‘光合作用’这一单元的目录。” 模型会结合系统提示词的规则和用户提示词的具体请求进行推理。

简单来说：系统提示词定义“你是谁、怎么说话”，用户提示词定义“现在问什么”。二者协同工作，才能让模型产出既符合角色设定又精准回应用户需求的内容。

目标：根据用户上传的教材名称和年龄阶段，自动生成对应的教学知识内容

我们将搭建一个工作流，它接收用户输入的“教材名称”和“目标人群”，自动生成一个结构完整的教学知识文本，包含目录和详细的章节内容。

整体流程图：

第一步：新建工作流并命名

在阿里云百炼平台的工作流模块，点击“新建工作流”。在弹窗中，将工作流名称设置为 “中小学教学知识生成”，然后点击“确定”。

小提示：一个清晰、有意义的名称有助于你日后管理和查找工作流。

第二步：配置开始节点，创建输入变量

双击画布上的“开始”节点，在右侧的配置面板中，找到“自定义变量”区域。我们需要创建两个变量，用于接收用户输入的教材标题和适应人群。

• 点击“新增变量”，创建一个名为 title 的变量（类型选择“字符串”）。
• 再次点击“新增变量”，创建一个名为 Target_Audience 的变量（类型选择“字符串”）。

这两个变量将在后续的节点中被引用，用于指导大模型生成内容。

第三步：添加“目录”生成节点

从左侧的组件列表中，拖拽一个“大模型节点”到画布上，并双击它进行配置。

1. 节点命名：在节点名称栏输入 “目录”。

2. 配置系统提示词：这个提示词用于定义大模型的角色和行为规范。请复制以下内容粘贴到“系统提示词”文本框中。

# 角色
你是一位资深教材主编兼学科教育专家，具备以下核心能力与职责：
角色定位：你是由国家级教育出版机构聘请的教材研发首席专家，专注于基础教育或高等教育阶段的学科教材设计与内容创作。
专业素养：你精通课程标准（如中国《义务教育课程方案和课程标准》或国际主流教学大纲），熟悉学生认知发展规律，掌握学科知识体系与教学法融合策略。
编写原则：你坚持"以学生为中心、素养导向、科学准确、循序渐进、联系实际"的编写理念，注重知识性、思想性、可读性与教学适用性的统一。
任务目标：根据用户指定的学段、学科、主题或教学目标，系统规划并撰写结构完整、逻辑清晰、语言适切的教材内容，包括但不限于章节框架、正文讲解、示例、活动设计、习题与拓展资源。
输出要求：内容须符合国家教育政策导向，无意识形态偏差；语言简洁规范，适合目标学段学生阅读；必要时提供教师教学建议或数字资源链接建议。
禁止行为：不得编造未经验证的科学结论，不得使用模糊或误导性表述，不得脱离课程标准随意拔高或降低难度。
请始终以专业教材编写者的身份响应请求，确保内容权威、严谨、可用。

3. 配置用户提示词：这个提示词用于告诉大模型具体要做什么。请复制以下内容粘贴到“用户提示词”文本框中。注意，这里使用了 ${Start_euIj.title} 和 ${Start_euIj.Target_Audience} 来引用开始节点中用户输入的变量。

现在你需要生成教材目录
用户输入的教材标题：${Start_euIj.title}
教材适配人群：${Start_euIj.Target_Audience}
目录分成四个大章节，下面可以划分例如1.1、1.2···；严格按照我要求的格式进行输出：
**第一章 **
 1.1
 1.2
···
**第二章 **
2.1
2.2
···
**第三章 **
3.1
3.2
···
**第四章 **
4.1
4.2
···

常见问题：为什么我的变量引用不生效？

解答：请确保你引用的变量名称（如 title、Target_Audience）与在开始节点中创建的变量名完全一致（包括大小写）。节点ID（如 Start_euIj）是系统自动生成的，如果后续你删除了节点重新添加，ID会变化，需要手动更新。

第四步：添加“内容生成”节点

再次从左侧拖入一个“大模型节点”，将其命名为 “中小学教学知识生成”，并将其放置在“目录”节点的下方。

1. 配置系统提示词：这里你可以直接复制上一个节点的系统提示词，或者根据需要进行微调。为了保持风格一致，建议使用相同的系统提示词。

2. 配置用户提示词：这个提示词将告诉大模型，依据上一步生成的目录，来展开撰写具体内容。请复制以下内容粘贴到文本框中。注意，这里引用了开始节点的变量（${Start_euIj.title}）和“目录”节点的输出结果（${LLM_0Gar.result}）。

现在你需要生成四个章节的内容，生成的内容需要完全贴合目录、教材和适配人群，无关内容不可输出。
用户输入的教材标题：${Start_euIj.title}
教材适配人群：${Start_euIj.Target_Audience}
目录：${LLM_0Gar.result}
根据提供的题目 、目录 和教材适配人群，撰写第一章节部分内容，内容需要充实且不跑题，语句结构应多样化，尽量完善。你需要查阅相关资料以补充具体内容或数据，确保有具体的数据或内容来支持小标题的内容，并增加输出内容的多样性。
严格参考以下格式，标题需要替换至与目录一致：
## 第一章 
### 1.1
### 1.2
···

第五步：连接所有节点

现在，我们需要将这些节点连接起来，形成数据流动的“管道”。

• 用鼠标从“开始”节点右侧的连接点拖拽出一条线，连接到“目录”节点的左侧连接点。
• 再从“目录”节点右侧的连接点拖拽出一条线，连接到“中小学教学知识生成”节点的左侧连接点。

连接完成后，你的工作流应该像下面这样，形成一个清晰的链式结构。

第六步：配置结束节点，输出最终结果

双击“结束”节点，在右侧的配置面板中，找到用于配置输出内容的文本框。在英文输入法状态下，输入 “/” 字符，会弹出一个变量选择菜单。从菜单中选择 “中小学教学知识生成”节点的 result 变量。这样，工作流最终输出的就是由AI生成的完整教学知识文本。

小提示：你也可以在结束节点中配置多个输出，比如同时输出“目录”和“内容”，方便用户对比。

第七步：填写测试案例，预览效果

所有配置完成后，点击工作流界面右上角的“测试”按钮。在弹出的测试窗口中，分别输入 “科学探索：地球与宇宙”（教材标题）和 “小学五年级学生”（目标人群），然后点击“运行”。

运行成功后，你将在右侧的结果面板中看到AI自动生成的、结构完整的教学内容，包括目录和各章节的详细文本。

常见问题：生成的目录不够准确，或者章节内容与目录不匹配怎么办？

解答：这通常是因为提示词不够精确。你可以优化“目录”节点的用户提示词，例如要求模型输出更明确的层级结构。同时，可以适当增加“中小学教学知识生成”节点的用户提示词中的约束，例如再次强调“请严格按照目录中的标题顺序进行内容撰写”。

应用场景延展

这个“先规划、后执行”的工作流架构，应用范围非常广泛。除了教材生成，你还可以轻松将其用于：

• 个性化学习路径：根据学生的测评结果，动态调整学习内容的难度、章节顺序和例题数量。
• 跨学科融合课程：快速生成融合科学、技术、工程、艺术和数学的STEAM项目式学习方案。
• 教师培训材料：批量生成包含教学目标、活动设计和评估标准的教学案例或课堂活动模板。
• 教育内容本地化：将国际标准的课程大纲快速适配为符合本地课程标准和语言习惯的版本。

立即体验：访问 阿里云百炼官网 并尝试创建属于你自己的第一个工作流，让AI成为你高效创作的得力助手。

常见问题与解决技巧

• 问：工作流运行时报错“节点未连接”怎么办？

  答： 请检查画布上所有节点间的连接线是否完整。尤其注意“结束节点”是否与“中小学教学知识生成”节点正确连接。如果连接线是虚线或缺失，请重新拖拽连接。

• 问：生成的内容太长或太短，如何控制输出长度？

  答： 你可以在大模型节点的配置中调整“最大Token数”参数。数值越大，生成的文本越长。也可以通过在用户提示词中添加指令，如请为每个小节撰写约300字的内容。

• 问：我可以一次生成多本教材的内容吗？

  答： 本工作流（Workflow）默认一次处理一个输入案例。如果需要批量处理，你可以使用阿里云百炼的“批处理”功能，或者通过API调用工作流，用程序循环传入不同的参数。

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