快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
在快马平台上快速实现一个AGENTIC RAG最小可行产品，要求：1. 处理用户产品咨询场景 2. 包含2个代理(需求理解和知识检索) 3. 对接预设的FAQ知识库 4. 输出结构化回答 5. 提供简单的聊天界面。优先实现电子产品的购买咨询场景，代码要求模块清晰便于后续扩展。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在研究如何快速验证AI创意，发现用InsCode(快马)平台搭建原型特别方便。今天就用它实现了一个AGENTIC RAG（检索增强生成）的电子产品咨询系统，从零开始只用了半小时左右，分享下具体过程。
项目构思这个原型要实现一个智能客服场景：用户咨询电子产品时，系统能理解需求并给出专业回答。核心功能包括需求理解、知识检索和结构化输出。我选择从笔记本电脑购买咨询切入，因为这个场景需求明确，知识库也容易构建。
架构设计系统采用双代理模式：
- 需求理解代理：分析用户问题中的关键信息（如预算、用途、品牌偏好）
知识检索代理：从预设FAQ库匹配最相关的产品知识 两个代理协同工作，最终生成带产品推荐和参数对比的结构化回复
知识库准备在平台直接创建了一个简易FAQ库，包含：
- 不同价位笔记本的性能特点
- 各品牌主流型号参数
- 常见使用场景的配置建议
性价比对比数据 用简单的键值对存储，后续可以升级为向量数据库
代理实现需求理解代理主要做三件事：
- 提取预算范围（如"5000左右"）
- 识别使用场景（办公/游戏/设计）
- 捕捉品牌倾向性表达
知识检索代理则负责： - 根据需求生成检索关键词 - 计算问题与知识库的匹配度 - 返回TOP3相关产品信息
- 界面集成用平台提供的Web组件快速搭建了聊天界面，包含：
- 消息展示区域
- 输入框
- 发送按钮
简单的对话历史管理
测试优化输入"想买台办公用的轻薄本，预算6000内"后：
- 需求代理正确识别出预算和用途
- 检索代理返回了3款符合要求的笔记本
- 最终回复包含型号、价格、核心参数和购买建议
整个过程最惊喜的是平台的流畅度，特别是：
在代码编辑器里写逻辑时，右侧能实时看到界面变化，调试特别直观。完成核心功能后，一键就部署成了可公开访问的演示页面：
几点实用建议： - 先聚焦最小功能闭环，再考虑扩展 - 知识库初期用简单结构，验证逻辑更重要 - 测试时多用自然语言提问，检验代理的容错能力 - 留好扩展接口（如后续接入真实数据库）
这个原型虽然简单，但完整展示了AGENTIC RAG的核心价值：将大语言模型的理解能力与专业知识检索结合。在InsCode(快马)平台上实现时，省去了环境配置、服务器部署这些麻烦事，能专注在创意验证上。对于想快速测试AI产品概念的朋友，这种低门槛的原型开发方式真的很实用。
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- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
在快马平台上快速实现一个AGENTIC RAG最小可行产品，要求：1. 处理用户产品咨询场景 2. 包含2个代理(需求理解和知识检索) 3. 对接预设的FAQ知识库 4. 输出结构化回答 5. 提供简单的聊天界面。优先实现电子产品的购买咨询场景，代码要求模块清晰便于后续扩展。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
