使用一客一策功能，需要先创建对应的Agent即侧写助手，根据业务需求自定义工作流（workflow）顺序和节点（node），设置好对应的数据源、知识库等模块，这是精准洞察用户，制定个性化营销策略的基础，适用于业务部门（依赖预置模板）和中台IT部门（可自定义配置），典型场景包括营销策略生成、用户画像分析、企业侧写生成等。其核心价值在于提升配置灵活性、提高策略生成效率、保护核心知识资产，本文为您介绍如何创建一客一策的侧写助手。

• 已开通客户数据平台VeCDP的功能，具体操作请参见开通CDP。
• 已提前接入数据，主要包括以下两类数据：
  • 非结构化数据：
    • 包括产品文档、产品手册等业务知识的非结构化数据，在企业知识引擎中创建知识库，并将数据导入知识库。具体操作请参见新建知识库。
    • 包括用户音频等非结构化数据，在CDP将非结构化数据经过数据清洗后，连接到数据档案中。具体操作请参见非结构化数据打标概述和数据接入。
  • 结构化数据：通过CDP数据连接接入，包括MySQL、Redis等数据库，并已进行了数据清洗后，可用于一客一策模块。具体操作，请参见数据接入和数据清洗。

1. 使用账号密码登录控制台，在导航栏选择一客一策>侧写助手。
   

2. 在侧写助手列表页面，点击新建侧写助手。
   

3. 填写相关参数，点击保存。
   

   参数	说明
   助手名称	1-50个字符
   助手功能描述	1-500个字符
   行业模板	支持默认、ToC零售、ToB直销、ToC物流。不同的模板后面系统配置workflow的流程和节点不同。 默认即内置的节点只有最基础的节点，且未内置workflow流程，您可以自行配置。 ToC零售：内置了多种ToC零售常用的节点，并配置了workflow的流程。 ToB直销：内置了多种ToB直销常用的节点，并配置了workflow的流程。 ToC物流：内置了多种ToC物流常用的节点，并配置了workflow的流程。

4. 在助手的详情页里，配置助手信息。
   

   参数	说明
   场景模板	可以修改模板场景，修改后workfolw配置的节点会对应改变。
   应用场景	填写应用场景的描述，该描述用于后续具体执行的效果。
   数据与特征	借助特征，助手能从基础数据扩展到更丰富的用户画像，充分理解用户的行为规律与消费习惯。 选择主体。 添加数据档案：该数据档案，会作为Agent的数据源。包括主体属性、明细属性、用户行为等CDP数据档案。 添加数据标签：该数据标签，会作为Agent的数据源。
   基于数据构建特征指标	将用户的原始数据通过清洗浓缩提取特征数据后，输入到Agent，提高Agent的准确度。支持接入结构化数据，包括埋点数据、行为数据，并将数据构建为特征。 填写特征指标的名称和描述。 点击基于描述生成，系统会根据描述自动生成特征指标的SQL，您可以基于生成的SQL进行优化。 点击格式化，系统会规范SQL的写法，使其便于系统录入。 点击解析，系统会测试该SQL是否可用。 点击预览，系统会展示该SQL的结果。 说明 您也可以联系火山引擎技术人员帮助您构建特征指标。

5. 配置workflow流程。已经根据您选择场景模板，自动生成了工作流。您可以根据实际情况，进行编辑。
   支持新增自定义节点（如大模型节点、代码节点）和内置节点（如长期特征画像生成、营销策略生成等），并提供节点配置能力（包括工具选择、模型选择、提示词输入、输入输出配置等）。

   • 点击添加节点，添加内置的节点，不同的应用场景模板内置的节点不一样。
     

   • 点击节点，可编辑修改该节点的信息，配置工具。
     系统集成实体元信息获取工具、实体信息获取工具、知识检索工具、clickhouse SQL执行工具、思考工具、商品信息查询工具、交叉分析SQL执行工具、深度洞察Deepresearch工具、商品检索工具等，关于工具的创建请参见MCP。
     
     各节点介绍如下：

     节点名称	描述	截图
     DeepResearch	所有场景都内置该节点 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 输入：选择输入的内容，包括用户属性、手动输入或上游节点。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输出：输出变量名称
     上下文压缩	所有场景都内置该节点 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 输入：选择输入的内容，包括用户属性、手动输入或上游节点。 输出：输出变量名称
     大模型	所有场景都内置该节点 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 提示词：通用大模型推理节点，用于接收输入并调用LLM完成文本生成、推理或转换。可编辑修改默认的提示词提高大模型的准确度。 输入：选择输入的内容，包括用户属性、手动输入或上游节点。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输出：输出变量名称
     代码	所有场景都内置该节点 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 代码：点击配置，放大示例代码进行编辑，然后点击保存。 提示词：代码执行节点，用于执行用户自定义逻辑。可编辑修改默认的提示词提高大模型的准确度。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入：选择输入的内容，包括用户属性、手动输入或上游节点。 输出：输出变量名称
     长期特征画像生成	ToC零售应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入：默认为手动输入<下游任务目标>1. 总结用户基础信息。2. 挖掘用户长期行为习惯、消费意图、行为偏好、访问来源。一定要包括用户活跃时间。（排除近期行为特征）</下游任务目标>。 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     短期特征画像生成	ToC零售应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入：<下游任务目标>1. 分析用户短期行为（禁止分析长期行为）</下游任务目标>。 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     长期侧写生成	ToC零售应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入：<目标>1. 总结用户基础信息。2. 从多个维度分析用户的长期行为习惯。一定要包含活跃时间。3. 从多个维度挖掘用户长期的消费意图和偏好：根据用户标签，分析用户的长期消费意图和偏好，每部分都需要提供关联原因。</目标><要求>1. 请严格基于标签中的明确数据进行分析。2. 避免推测或关联标签中未明确提及的信息。3. 在思考过程中禁止假设工具调用结果。</要求><输出>输出内容需要包括以下内容：1. 用户基础信息。2. 长期行为习惯分析报告。3. 已有消费意图和偏好报告。</输出>。 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     短期侧写生成	ToC零售应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入： <目标>请根据已有的信息，生成关于该用户的短期行为报告。报告中需要包含：1. 结合用户和商品卖点、标签，从多个维度分析用户的短期行为，注意关注潜在原因。2. 生成用户意图关键词（不要包含具体产品）。3. 按照NBA的思维，从营销多个维度挖掘出用户下一步购买意图。4. 评估用户价值等级（按S、A、B、C、D）。</目标><要求>1. 在思考过程中禁止假设工具调用结果。</要求><输出>输出内容需要包括以下内容，并按意图置信度由高到低输出：1. 用户价值等级及理由。2. 短期行为分析报告。3. 用户意图关键词。4. 意图分析大纲： - 最佳下一步意图的高维总结。5. 最佳下一步购买意图： - 意图1：（意图介绍） - 具体意图； - 驱动因素； - 置信度等级及理由； - 推荐产品； - 产品卖点【如果存在时才需要输出该标题】；。 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     营销策略生成	ToC零售、ToB直销应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入： ToC零售场景模板：<目标>针对高置信度购买意图生成一个最佳的营销策略。营销策略需要包含以下内容。1. 营销方案大纲：简短的个性化营销策略大纲。2. 触达时间：基于行为习惯分析，选择最合适的触达时间，但不允许超出规定的时间段。3. 产品匹配：推荐产品。4. 权益匹配：推荐的权益。</目标> ToC零售场景模板：<要求>- 禁止在非工作时间（21:00-9:00）进行触达。- 无短期下一步意图或者全部为弱意图的情况下，不生成营销策略。- 当意图中不包含明确的产品时，推荐的产品、券，必须源于工具。必须优先了解推荐产品后，再查询可用的券。- 结果中不允许带有效果提升相关的预期。- 按照用户要求的输出格式输出。- 在思考过程中禁止假设工具调用结果。</要求> ToB直销场景模板：<目标>1. 生成一个或多个营销策略。每种营销策略需要包含以下内容。 - 营销方案大纲：简短的个性化营销策略大纲。 - 触达时间：基于行为习惯分析，选择最合适的沟通时间，但不允许超出营销知识库中规定的时间段。 - 用户报告不存在活跃时间时，不允许生成触达时间。输出："无用户行为，无法分析活跃时间段。" - 产品推荐：基于推荐产品和意向等级进行选择。规则如下： - 需要通过产品之间的关联性判断适合独立推荐，或者是组合推荐。 - 若产品需要多次独立推荐，可以生成多个营销策略。 - 不要将不相关的产品强行组合进行推荐。 - 需要输出推荐理由。 - 活动推荐：针对即将推荐的产品，分别调用活动工具获取产品相关活动。 - 活动中若不包含推荐的产品则不要输出活动。</目标><要求>1. 结果中不允许带有效果提升相关的预期。2. 按照用户要求的输出格式输出3. 在思考过程中禁止假设工具调用结果。</要求> 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     企微营销文案生成	ToC零售应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入： 为推荐策略生成营销文案。如果存在最适合用户的优惠方式，必须在文案开头中优先体现。只允许输出文案，禁止输出其他内容。 必须严格遵守字数控制和行数控制的规范：- 总字符数不超过50个- 必须带换行且行数不超过3行- 每行总字符不超过10个 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     短信营销文案生成	ToC零售应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入： 为推荐策略生成营销文案。如果存在最适合用户的优惠方式，必须在文案开头中优先体现。只允许输出文案，禁止输出其他内容。 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     企业联网搜索	ToB直销应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入： 请根据用户信息，生成关于该用户的画像。 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     企业画像生成	ToB直销应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入： <下游任务目标>1. 挖掘用户行为习惯、消费意图、行为偏好，推断用户下一步购买意图。</下游任务目标>。 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     企业侧写生成	ToB直销应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入： <目标>1. 分析用户的行为习惯：从用户行为中分析行为模式。2. 挖掘用户已有的消费意图和偏好： - 根据用户行为，分析用户的实际消费意图和偏好，每部分都需要提供关联原因。</目标><要求>1. 按照用户要求的输出格式输出。2. 在思考过程中禁止假设工具调用结果。</要求><输出>输出内容需要包括以下内容：1. 行为习惯分析报告。2. 已有消费意图和偏好报告。</输出>。 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     购买意图生成	ToB直销应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入： <目标>请根据已有的信息，生成关于该用户的报告。1. 按照NBA的思维，从营销角度多维挖掘出的下一步购买意图。2. 针对每一种下一步购买意图，分别调用推荐工具获取一款用户可能购买的产品、意向强弱、及意向理由。3. 最终输出中不同的意图推荐产品必须不同。如果有相同的情况，需要删除其中一个多余的意图。</目标><输出>输出内容需要包括以下内容，并按置信度由高到低输出：标题：下一步意图分析报告。1. 意图分析大纲： - 最佳下一步意图的高维总结。2. 最佳下一步意图： - 意图1 ：（意图介绍） - 具体意图； - 驱动因素； - 置信度等级及理由； - 产品推荐： - 推荐产品名称： - 产品匹配理由；</输出><要求>1. 推荐的产品一定是工具中返回的真实的产品，不允许推断或主观臆断。2. 确保不同的意图推荐的产品不同，严禁重复。3. 在思考过程中禁止假设工具调用结果。</要求>。 输出：输出变量名称，模板自带为output。
     营销文案生成	ToB直销应用场景模板内置该节点。 模型：大语言聊天的模型，支持doubao-seed-16及其他模型。若选项中的模型无法满足您的需求，可联系火山引擎技术人员。 工具：根据您的具体场景选择系统提供的AI应用工具，提高Agent对接入数据分析的准确度。点击跳转图标，可以跳转到MCP功能模块添加工具，具体操作请参见MCP。例如您需要输出商品分析报告，可以选择商品召回工具；您需要消费者的行为习惯分析报告，可以选择实体信息查询工具、商品召回工具和商品信息检索工具。 输入： 根据用户策略生成营销文案。 输出：输出变量名称，模板自带为output。

1. 在Agent详情页，点击试运行。
   
2. 在调试与体验对话框中，可选择主体并输入用户ID，再输入相关问题，点击测试助手。
   
3. 若输出的侧写报告不满足您的需求，您可以继续修改侧写助手的workflow配置、相关工具、特征指标、提示词等内容。
4. 调试完成后，点击保存。

创建与管理用户侧写任务