设计自定义工作流函数调用AI助手

创建一个自定义的工作流函数调用AI助手需要明确目标场景和需求。日常任务可分为信息管理、日程安排、内容生成、自动化处理等模块。工作流的核心在于将重复性任务通过API调用AI模型实现自动化。

确定需要AI助手介入的场景，例如邮件自动回复、会议纪要生成、数据汇总分析等。为每个场景编写清晰的提示词（prompt）模板，确保AI理解任务目标和输出格式。使用编程语言（如Python）封装这些提示词为可调用的函数。

选择合适的技术栈

基础技术栈包括API调用库（如OpenAI的Python库）、任务调度工具（如Apache Airflow或Windows任务计划程序）以及数据存储（如SQLite或Notion数据库）。对于轻量级需求可直接使用浏览器插件（如Zapier或Make）连接不同平台的API。

编程实现时需处理身份验证、错误重试机制和日志记录。例如调用OpenAI API需管理API密钥的安全性，避免硬编码在脚本中。推荐使用环境变量或密钥管理服务存储敏感信息。

构建模块化函数

将工作流拆分为独立函数便于维护和扩展。例如创建generate_daily_report()函数处理日报生成，schedule_meeting()函数协调日历安排。每个函数应包含参数验证和标准化返回格式。

对于内容生成类任务，函数内部需构造包含角色设定、任务说明和输出示例的提示词。多步骤任务可采用链式调用，例如先让AI提取邮件关键信息，再根据信息生成回复草稿。以下为Python示例代码片段：

def generate_response(email_text):prompt = f"""作为行政助理，请根据以下邮件内容生成专业回复：
邮件内容：{email_text}
回复要求：礼貌确认收到，归纳对方需求，给出处理时间预估。"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": prompt}])return response.choices[0].message.content

集成到日常系统

将函数部署到常用平台实现无缝衔接。Outlook插件可将邮件处理函数绑定到快捷按钮；Slack机器人可通过斜杠命令触发任务；移动端可用快捷指令（iOS Shortcuts）调用API。关键是在触发机制中加入人工确认环节，避免全自动操作导致错误。

对于定时任务（如每日早报），使用cronjob或云函数定时执行。输出结果可自动发送到邮箱、钉钉群或存入Notion数据库。建议初始化时设置手动触发模式，测试稳定后转为自动。

持续优化机制

建立反馈循环提升AI输出质量。记录每次调用的输入输出和用户评分，定期分析常见问题。可通过微调（fine-tuning）创建专用模型，或优化提示词模板增加约束条件。

性能监控应包括响应时间、API开销和准确率指标。设置异常警报处理网络故障或内容审核失败情况。重要任务建议保留人工复核流程，AI输出作为初稿供编辑修改。

安全与隐私保护

敏感数据处理需遵守GDPR等法规。本地化部署可选择开源模型（如Llama 3），或使用具有数据协议的商业API。个人日程信息建议脱敏后再发送给AI，财务数据等应避免通过外部接口传输。

API调用建议实施速率限制和用量监控，避免意外超额收费。对于团队使用场景，需建立权限管理系统，不同角色分配不同的函数调用权限。