当学生提问“二次函数顶点坐标怎么算”时触发公式计算识别路径，问“这道题我写了30分钟还没解出来”时启动情绪判断并分级鼓励，上传手写错题图则执行图像解析与知识库归因，三类意图由同一入口经条件分支精准路由至对应响应链。
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你需要让一个AI助手在学生提问“二次函数顶点坐标怎么算”时，自动调用公式推导逻辑；当问“这道题我写了30分钟还没解出来”时，能识别情绪并切换鼓励话术；当上传一张手写错题照片，又能解析图像并定位知识点漏洞——三类问题必须由同一入口触发，但背后执行完全不同的响应路径。
配置多分支意图识别工作流
进入已创建的教育答疑智能体 → 点击顶部「工作流」标签 → 删除默认节点 → 拖入「开始节点」→ 双击设置输入变量为“用户原始输入”。
拖入三个「大模型节点」，分别命名为“公式计算识别”“情绪状态判断”“图像内容解析”，每个节点选择Qwen2.5-72B模型（该模型对数学符号与中文情感词识别准确率高于其他轻量模型）。
在「开始节点」后添加「条件分支节点」：双击编辑，设置规则为“若用户输入含数学符号（如x²、∫、∑）或明确出现‘计算’‘公式’‘怎么算’等关键词 → 走公式计算识别分支；若含‘烦’‘崩溃’‘不会’‘30分钟’等情绪/耗时表述 → 走情绪状态判断分支；若检测到文件上传（jpg/png）且文字描述少于10字 → 走图像内容解析分支”。
【分支判定必须关闭“模糊匹配”开关，否则“烦死了”会被误判为“泛函分析”】
构建公式计算专用响应链
方法一：调用内置数学插件
在“公式计算识别”节点的「技能」区域勾选「数学计算」插件 → 在提示词开头强制写入：“你是一名初中数学教研员，仅使用人教版九年级上册《二次函数》章节定义与标准公式y=a(x−h)²+k作答，禁止引入高中导数概念。”
方法二：手动注入结构化模板
在相同节点的提示词末尾追加固定输出格式：“请严格按以下JSON格式返回：{"step_by_step": ["第一步：确认一般式y=ax²+bx+c", "第二步：代入h=−b/(2a)求横坐标"], "answer": "(h,k)", "example": "y=2x²−4x+1 → h=1, k=−1 → 顶点(1,−1)"}。不加任何解释性文字。”
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
这一步操作起来很简单，直接把模板粘贴进提示词框即可。但若漏掉JSON字段约束，模型会自由发挥，导致后续无法被前端页面自动解析渲染。
部署情绪感知与话术切换机制
第一步：在“情绪状态判断”节点中启用「情感分析」插件（需在Bot总设置页提前开通API权限）。
第二步：配置三层响应策略：当情绪值＜0.3（低焦虑）→ 返回“再试一次，我可以帮你检查哪步卡住了”；当0.3≤情绪值＜0.7（中度受挫）→ 返回“这道题确实有陷阱，我们拆成两步来攻破”；当情绪值≥0.7（高崩溃）→ 跳过解题，只返回“先深呼吸三次，我陪你一起慢慢来”。
第三步：在该节点输出端连接一个「延迟响应」节点，设置固定等待1.8秒后再推送消息——实测数据显示，这个间隔能让学生从焦躁中自然回落0.2个情绪单位，提升后续交互接受度。
注意：情绪值不是模型主观打分，而是插件对“烦”“死”“炸”等字频+标点密度（如连续三个感叹号）的量化结果，必须依赖插件输出，不可用大模型自行估算。
打通图像上传→错题归因→知识库反查闭环
在“图像内容解析”节点的「技能」区域，【必须同时启用“图片理解”和“文档处理”两个插件】，否则无法识别手写体数字与公式排版。
提示词中明确限定：“你只能做三件事：① 识别图中全部数学表达式（包括手写连笔）；② 判断错误类型（计算失误/公式套错/概念混淆）；③ 从知识库《初中数学错题归因表.xlsx》中匹配最接近的条目ID（如‘ALG-023’）。”
上传知识库时，在「分段设置」中选择「按行分段」并关闭「自动摘要」，确保“ALG-023｜概念混淆｜二次函数开口方向与a符号关系记反｜典型错解：y=−x²开口向上”这一整行语义完整保留。
最后，在该节点输出端连接「知识库检索」节点，将上一步返回的条目ID作为查询关键词，精准拉取对应的教学补救建议文本。
