交互过程

主Agent统筹多维度协作调度，ContentAgent作为内容策展专属模块，精准调用预装的multi-search-engine多源检索能力（覆盖17个搜索引擎，含8个国内、9个国际引擎）完成技术内容检索，并依托web_fetch内置工具实现网页内容的抓取与清洗；同时联合聚焦阅读行为分析的AnalyticsAgent，开展真实内容深度处理、用户阅读模式识别及知识图谱构建工作，落地多Agent协同的AI内容策展全流程实践。

1. 向ContentAgent输入如下内容，ContentAgent使用multi-search-engine skill搜索关键词“RAG技术 2025 最新进展”，并通过web_fetch skill获取链接内容并进行文章分析。

   请使用multi-search-engine skill帮我搜索关于RAG技术的最新文章。
   搜索任务：
   1. 使用multi-search-engine搜索"RAG技术 2025 最新进展"
   2. 获取前5个搜索结果
   3. 筛选出3篇最相关的技术文章（排除广告和非技术内容）
   4. 记录每篇文章的：标题、URL、摘要、来源搜索引擎
   要求：
   - 只选择技术深度文章，排除新闻简讯
   - 优先选择包含"RAG"、"检索增强"、"向量数据库"关键词的文章
   - 记录搜索耗时和结果数量

   ContentAgent完成分析后，并将内容保存为报告。

   

2. 向ContentAgent输入如下内容，ContentAgent生成今日阅读摘要。

   基于刚才获取的3篇真实文章，为我生成今日阅读摘要。
   文章列表（真实获取）：
   - 文章1: [URL1] - [标题1]
   - 文章2: [URL2] - [标题2]  
   - 文章3: [URL3] - [标题3]
   基于我的偏好和痛点，生成今日摘要：
   1. **无需重复传输我的画像**（你应该已经从记忆中读取）
   2. 针对每篇文章：
      - 15-20分钟精华摘要
      - 关联我的技术栈（RAG、LangChain、GPT-4）
      - 关联我的痛点（长文本处理、Agent稳定性）
      - 提供项目应用思考（AI学习助手V2.0）
   3. 阅读优先级排序（基于我的兴趣权重）
   4. 标记高价值内容供AnalyticsAgent分析

   ContentAgent生成今日阅读摘要。

   

3. 向AnalyticsAgent输入如下内容，AnalyticsAgent进行阅读行为分析与画像更新。

   请基于ContentAgent的推荐记录和我的实际阅读行为：
   1. 分析阅读模式（深度vs快速浏览）
   2. 更新知识图谱（Agent稳定性节点）
   3. 更新用户画像（技术兴趣权重）
   4. 识别高优先级内容源

   AnalyticsAgent更新用户画像，并且创建知识图谱。

   

4. 向ContentAgent输入如下内容，ContentAgent根据本周阅读历史，生成本周阅读回顾报告。

   请为我生成本周学习回顾
   1. 汇总本周所有阅读内容（5篇真实文章）
   2. 构建专题演进路径：RAG基础→Agent稳定性→监控体系
   3. 展示知识图谱（Agent稳定性5+子节点）
   4. 基于真实内容生成本周学习报告
   5. 为明天（周四）推荐相关阅读（使用multi-search-engine预搜索）

   ContentAgent生成本周阅读回顾报告。