从零开始学习Dify-基于MCP的智能旅行规划助手下(九)

概述

在上一篇文章中，我们成功创建了一个基于高德MCP的智能旅行规划超级助手。它已经具备了查询时间、天气预报、规划路线等多项实用能力，例如：

• 询问当前时间和天气：“现在的日期和时间是什么，深圳的天气怎么样？请给出未来一周的天气预报。”
• 行程规划：“现在从深圳到汕头需要花多长时间？请给出不同交通方式的时间比较。”

这款助手初具雏形，可以满足日常的旅行规划需求。然而，在实际工作和生活中，我们常常会面对新问题，产生更多元的AI能力需求。如何持续赋予Agent更多能力，让它真正成为你的“左膀右臂”呢？本篇文章将为你提供一个“超级助手喂养指南”，帮助你通过不断迭代，让助手的智能水平不断提升。

功能完善

2.1 提示词优化，激活新能力

2.1.1 提示词优化

提示词（Prompt）是AI智能体的灵魂。通过优化和增加提示词，能够解锁更多实用技能。比如我们之前做过的一个天气穿衣小助理，能够根据天气预报给出穿衣建议。

这一次，我们将在基础助手的提示词中新增如下内容：

“你是一个超级助理，能够根据输入的指令进行推理和自主调用工具，完成并输出结果。
#听风就是雨（穿衣提示）当有人问天气时，你会查询指定日期的天气，并给出穿衣建议。
规则1：如果未明确日期，则你会回复询问具体日期。
规则2：如果用户不喜欢你的穿衣建议，你可以再次生成其他推荐，并说明理由。”

2.1.2 测试验证

输入：“今天深圳天气怎么样？”

可以看到处理过程满足预期，且调用了高德进行查询天气。

要求调整建议后，还可以重新给出建议。

2.2 添加知识库，丰富智能体背景

除了天气穿衣，我们还可以赋予助手更多“脑力”——比如添加知识库支持，实现更丰富的文本生成和信息回复；通过配置新的提示词和导入知识库，助手可以在聊天中引用知识库内容，生成符合上下文且逻辑自洽的文本。在Dify中，只需简单操作即可将知识库接入Agent，零代码完成扩展。测试显示，Agent能自主思考并调用知识库资源，满足复杂语义生成需求。

直接上效果，可以看到能自主思考，且调用了知识库，符合预期！

总结

本文通过提示词优化、知识库引入和工具扩展三大策略，展示了如何系统地提升基于MCP协议的Dify智能旅行规划助手的能力。相比初版，助手的智能性和适用范围大幅拓宽，真正实现了“从工具到智慧”的跃迁。在下一篇文章中，我们将继续探索如何对接更多MCP服务器，深度挖掘AI工具生态潜力，助力智能体实现更大飞跃。期待与你共同见证智能助手成长的更多可能！