今天，陈工给大家继续写一下扣子 Agent 工作流搭建流程，最近大家在刷短视频的时候，是不是经常刷到如下图所示的这种古诗词类型的视频，特别是在视频号上面，特别的火爆，再加上现在是暑假期间，给小孩子做启蒙非常的不错。
然后，就有陈工学习群的粉丝，让我出一期详细的学习教程，这不，今天我就出一份详细的教程。
另外，我看有粉丝朋友给我留言，说想看成品视频，这不，我把成品视频给大家放在下面了。
因为涉及视频生成，所以工作流会比较的长，为了方便各位读者朋友查看，我将工作流进行了分批截图，这样大家看上去就更加的直观。
大家可以先看下这个工作流，然后做个梳理。
1、开始节点
开始节点我们输入两个变量名，input 和 api_token，input 就是我们想要生成的古诗词类型，比如，我们可以输入古诗词的名字或者是其中的一句名言，我这里输入的是“床前明月光”。
api_token，就是使用的剪映小助手中的 api 密钥，我们直接复制下来就可以使用。
2、生成文案及标题
（1）输入变量连接的是开始节点。
很多小伙伴，之前一直反馈，说为啥找不到变量值，是不是要手动输入，这里陈工给大家详细的做个解释，节点与节点之间，要用线给连接上。
大家不要嫌弃我啰嗦，这里是照顾一下小白和没有基础的一些人。
然后，我们再输入系统提示词，系统提示词仅供参考，大家可以按照自己需求调整。
（2）输出节点的设置
输出节点，分为 4 部分，分别是字幕、风景、语音、古诗词名字。
具体的设置，大家可以参考下图
3、文生图
输入节点这里，变量值我们选择的是上一步的 fengjing 这个值。
关于系统提示词的设置部分，大家可以参考下图。
输出节点设置，说句题外话，其实，关于变量的名字，大家可以自己随意命名，我的命名方式，是我觉着比较舒服的方式。
如果大家按照自己方式命名的话，后续代码也要修改。
4、图片生成
这里我们需要用到图像生成这个节点，具体的设置，可以参考下图
5、添加批处理体
批处理中有两个节点，分别是图像生成和意图识别。具体的设置方式，可以看下图：
图像生成，具体设置方式：
意图识别，具体设置方式：
这一步做完之后，关于文生图的部分，已经做好了。
接下来要做的就是，图生视频的部分，大家继续跟着陈工的节奏，接着往下阅读。
6、图片地址整合
具体的设置方式如下图所示，这里我们会涉及到代码节点。
7、图生视频批处理
（1）批处理体
因为涉及到了图片，所以这里我们用到的是豆包的视觉推理大模型，识别图片内容。
这里新增了一个视觉理解输入，用豆包大模型，根据图片的内容，生成视频提示词。
关于系统提示词部分：
输出变量值的设置：
（2）批处理设置
具体设置，可以看如下图所示的设置
8、保存图片
此节点的作用是，保存列表数据。
很多小伙伴，反馈找不到该节点，下面我教给大家一下，具体的设置方法。
（1）在插件商店搜索超级多维表格
（2）选择 save_list，直接添加上去即可
9、保存视频提示词
10、保存台词
11、生成视频
这里我们需要用到的插件，如下图所示：
具体的设置方法，如下图所示：
12、剪映小助手数据生成器
13、对象列表转换成字符串
14、批量记录数据
15、批量记录文案标题
16、字符转列表
17、云数据库记录
18、再次字符列表转换
19、保存记录
20、异步工具等待
21、结束节点
上面的整个搭建过程，一共是用了 21 步，步骤比较的复杂，大家可以耐心阅读，然后跟着步骤，一步一步的去进行搭建。
如果想要从 0 到 1 学习扣子智能体，学习 AI，大家可以主页添加陈工微信，更加深入的去学习 AI！
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