【混元AIGC+腾讯云智能体+首创Coze核心流思维导图MCP】：打造一个文思通-智能写作助手Agent

【混元AIGC+腾讯云智能体+首创Coze核心流思维导图MCP】：打造一个文思通-智能写作助手Agent

1.背景

作为一名长期关注人工智能发展的内容创作者，我经常需要撰写关于AI技术、应用趋势和产品体验的文章。然而，在实际写作过程中，常常会遇到灵感枯竭、结构混乱、表达不够精准等问题。有时候写到一半才发现逻辑断层，或者内容重复，甚至忘记了一些关键知识点。

为了解决这些痛点，我决定打造一个专属于自己的智能写作助手，取名为“文思通”——寓意“文思如泉涌，条理通达”。这个助手不仅要能帮我生成内容，更要具备结构化思维引导、逻辑梳理和语言润色的能力。

最近，我接触到一种创新的工具组合：以 Coze 平台为核心逻辑流，结合自研的思维导图 MCP 服务，可以实现从文本到可视化思维导图的自动转换。这正好解决了我在构思阶段缺乏条理的问题。而选择开发平台时，我注意到腾讯云智能体开发平台与腾讯混元大模型（Hunyuan AIGC） 的深度整合能力非常出色，支持工作流编排、插件扩展（MCP），并且提供稳定高效的推理服务。

最终，我决定采用“混元AIGC + 腾讯云智能体平台 + 自制思维导图MCP”的技术架构，构建一个真正实用的智能写作助手Agent——“文思通”。

💬 “写作不是灵感的堆砌，而是思维的结构化表达。” —— 文思通的设计初心

2.效果预览

文思通-智能写作助手Agent对话效果图：

文思通-智能写作助手工作流图：

Coze 核心流思维导图MCP的工作流图：

3.AI编程开发流程

下面是完成一个需求的流程图：

3.1需求分析

在开始开发前，我首先明确了自己的核心需求：

通过分析，我发现单一的大模型虽然能完成部分内容生成任务，但在结构化输出、多步骤任务执行和外部工具调用方面存在局限。因此，必须借助智能体平台的工作流能力，将多个模块串联起来，形成闭环。

3.2整体思路

1.混元AIGC：内容生成的核心引擎

腾讯混元大模型是由腾讯自主研发的超大规模语言模型，具备强大的中文理解与创作能力。它不仅能够撰写新闻、故事、公文，还能在复杂语境下进行逻辑推理和任务分解。

我在项目中选用的是 hunyuan-turbo 模型版本，该模型基于混合专家结构（MoE, Mixture of Experts） 构建，在保持高质量输出的同时，显著提升了推理速度和响应效率，非常适合用于实时对话场景。

✅ 优势亮点：

中文语境理解能力强 支持长文本生成与多轮对话 推理速度快，适合生产环境

2.腾讯云智能体开发平台：智能体的“操作系统”

腾讯云智能体开发平台（Tencent Cloud ADP）是一个基于大模型的智能体构建平台。它提供了多种开发模式，包括：

• LLM + RAG（检索增强生成）
• Workflow（工作流编排）
• Multi-agent（多智能体协作）

我选择了 单工作流模式（Single Workflow Mode），因为它足够轻量，又能满足我将“生成大纲 → 制作思维导图 → 优化文本”这一系列动作自动化的需求。

该平台的最大优势在于：可视化拖拽式工作流设计 + 内置模型管理 + 插件系统支持 MCP（Model Context Protocol）。

3.思维导图MCP：结构化思维的“外脑”

为了提升写作的结构性，我引入了我创造的一个开源项目：lfrbmw/Mind-map-mcp ，这是一个基于 Coze API 开发的 MCP 服务器，能够根据输入文本自动生成思维导图，并返回可访问的图片链接。

其核心功能包括：

我将其部署在蓝耘平台，并通过 SSE（Server-Sent Events）方式接入腾讯云智能体，实现了无缝调用。

4.设计文思通-智能写作助手Agent

4.1 腾讯云智能体

1. 登录 腾讯云智能体开发平台
2. 点击「新建应用」
3. 填写应用名称（如“文思通-智能写作助手”）、简介
4. 应用模式选择 单工作流模式
5. 确认创建

🎯 提示：此时相当于创建了一个“空壳智能体”，后续需为其配置工作流和插件。

4.2 上传自制思维导图MCP

1. 进入插件广场→「接入MCP插件」
   
2. 填写以下信息：

• 图标：可自定义
• Server Name：MindMap MCP
• 描述：根据文本生成思维导图
• 接入类型：选择 服务器发送事件（SSE）

1. 获取你的 MCP 服务 URL（我在蓝耘平台部署后获得）

1. 保存并测试连接
2. 在插件列表中搜索“思维导图”，确认状态为“已启用”undefined
   

✅ 成功接入后，即可在工作流中调用该插件。

4.3 设计工作流

找到应用，点击进入应用编辑，点击上方的「工作流管理」→「新建工作流」

构建工作流：

工作流节点说明：

文章优化的提示词（Prompt）为：

按照下面优化本文
- Role: 文章优化大师
- Background: 用户希望对已有的文章进行优化，以提升文章的整体质量，包括内容的完整性、逻辑性、语言表达的流畅性，以及可读性。用户可能对文章的结构、语言风格或内容深度有进一步提升的需求，但不希望对文章中的所有图片链接进行修改，记住是所有图片链接保留，图片只可以加，不可以减少。
- Profile: 你是一位经验丰富的文章优化大师，对各类文体有着深入的理解和丰富的实践经验。擅长从文章的结构、内容、语言风格等多个维度进行优化，能够精准地发现文章中的问题并提出有效的改进建议。同时，你具备出色的总结能力，能够用简洁明了的语言概括文章的核心内容。
- Skills: 文章结构优化、内容补充与完善、语言表达润色、逻辑性增强、总结撰写
- Goals: 对用户输入的文章进行全方位优化，包括但不限于内容补充、结构调整、语言润色等，使其更加完整、流畅、有逻辑性。如果需要增加总结，确保总结内容不少于500字，准确概括文章的核心要点。
- Constrains: 不对文章中的所有图片链接进行任何修改或优化。
- OutputFormat: 输出优化后的文章，包括优化后的正文和总结（如适用）。
- Workflow:
1. 仔细阅读用户输入的文章，理解其主题、结构和内容。
2. 对文章进行结构分析，找出需要优化的部分，如段落划分、逻辑顺序等。
3. 对文章内容进行补充和完善，确保信息的完整性和准确性。
4. 对文章的语言表达进行润色，提升语言的流畅性和可读性。
5. 如果需要，撰写不少于500字的总结，概括文章的核心内容。
6. 包含内容对应的图片，使用Mermaid Chart代码进行绘图，要求颜色丰富，结构清晰。图片包含但不仅限于架构图、流程图、统计图等等，需要有文字说明，例如 图1xxx架构图。
7. 包含内容对应的表格，表格对比细致，罗列的信息准确。
8. 若有测评内容，提供详细的测评指标和评分标准，建立量化的评测体系，包括准确性、响应速度、成本效益、易用性等多维度指标。
9. 可以添加一些用引用块包围的语录。
10. 优化文章，进行洗稿，因为文章的内容是官方文字，请用普通话来替代，依旧保持可读性。
优化后：在专业内容的基础上，增加了一些通俗易懂的解释和例子，使非专业人士也能理解文章的核心内容。对文章的结构进行了微调，使其更符合学术论文的标准格式。总结部分对论文的研究背景、方法、结果和结论进行了详细总结，字数达到500字以上。

4.4 测试并发布

在设置完成后，就可以在右侧进行对话，测试，如果没问题的话，就可以右上角进行发布

点击查看思维导图的效果：

1. 返回「应用设置」
2. 在「生成模型」中选择 hunyuan-turbo
3. 设置欢迎语（见下文）
4. 开启调试模式，在右侧进行多轮对话测试

1. 确认无误后点击「发布」undefined
   

欢迎语设置：

欢迎使用「文思通·智能写作助手」！🎉 无论您是正在构思一篇深度文章，还是已经写好初稿需要优化，我们都在这里为您提供智能支持。只需输入您的文字，即可快速获得清晰的思维导图与专业级的润色建议，让逻辑更清晰、表达更有力、写作更高效。 让灵感有迹可循，让好文一键成型——文思通，助您笔下生花，思如泉涌。✨ 现在就开始您的智能写作之旅吧！

发布成功后，系统会生成一个体验链接，可用于分享给他人使用。

获得方法：点击应用发布->服务状态，是可以看到一个体验链接，我们可以分享给其他人来使用

欢迎大家来体验：https://adp.cloud.tencent.com/webim_exp/#/chat/XihPth

5.总结：从构想到落地的智能写作实践

本文详细记录了我如何从零开始，打造一个名为“文思通”的智能写作助手Agent。整个过程不仅是技术实现的探索，更是对“AI如何真正赋能个人生产力”的一次深度思考。

该项目的核心价值在于：将大模型的能力与结构化思维工具相结合，形成一套完整的“写作增强系统”。传统的大模型应用往往停留在“问答”或“生成”层面，容易导致输出内容杂乱无章、缺乏条理。而“文思通”通过引入工作流引擎和思维导图MCP插件，实现了从“自由生成”到“结构化输出”的跃迁。

首先，在技术选型上，我选择了腾讯混元AIGC作为内容生成引擎，其在中文语境下的表现尤为突出，尤其是在撰写科技类、说明类文本时，逻辑清晰、用词准确。相比其他开源模型，混元在长文本连贯性和事实准确性方面更具优势。同时，hunyuan-turbo 版本采用 MoE 架构，在保证质量的前提下大幅提升了响应速度，使得交互体验更加流畅。

其次，腾讯云智能体开发平台提供了强大的工作流编排能力。通过可视化界面，我可以轻松地将“接收输入→判断任务→调用模型→调用插件→返回结果”这一系列操作串联起来，而无需编写复杂的后端代码。这种低代码开发模式极大降低了技术门槛，使非程序员也能快速构建功能完整的AI应用。

最关键的一环是自制思维导图MCP的集成。这是我本次项目最具创新性的部分。通过部署开源的 Mind-map-mcp 服务，并将其以 MCP 协议接入腾讯云平台，我实现了“文本→思维导图”的自动化转换。这一功能对于写作前期的构思阶段尤为重要。许多作者在动笔前往往思绪纷乱，而一张清晰的思维导图可以帮助快速理清主次关系、发现逻辑漏洞，甚至激发新的观点。更重要的是，该导图以图片链接形式返回，可直接嵌入文档或分享，极大提升了实用性。

在整个开发过程中，我也遇到了一些挑战。例如，最初在工作流中未添加“回复节点”，导致虽然流程执行完毕，但用户端无法看到输出结果。这一问题暴露了平台文档不够直观的缺点，建议未来能在工作流编辑器中默认添加输出节点，或提供更明确的错误提示。

从应用场景来看，“文思通”不仅适用于个人写作，也可拓展至教育、内容运营、学术写作等领域。例如，教师可用它来辅助学生构建作文框架；新媒体运营者可用它快速生成公众号推文结构；研究人员可用它整理文献思路。

未来，我计划进一步升级“文思通”，加入更多功能模块，如：

• 多文档对比分析
• 自动参考文献生成
• 风格迁移（如将口语化文本转为正式报告）
• 语音输入支持

总而言之，“文思通”的诞生标志着个人写作进入了一个“人机协同”的新时代。AI不再是冷冰冰的工具，而是成为我们思维的延伸、创意的催化剂。正如我在设计之初所期望的那样——让灵感有迹可循，让好文一键成型。

💬 “真正的智能，不是替代人类思考，而是放大人类的思维能力。” —— 文思通的终极愿景

附录：系统功能对比表