整个创作过程首先由一位“儿童文学作家”大模型生成约 1500 字的绘本故事内容，这包括五个页面的情节划分。在完成故事概要后，系统会通知用户，并由一位“AI 会话提示词专家”根据故事内容准备五页绘本的绘图提示词。随后，工作流将调用绘图模块，每次处理两页的提示词，逐步完成整本绘本的绘制。

智能体设置

这款智能体直接面向用户，其人设与回复逻辑非常简洁明了——无论用户提出何种问题，都会直接触发story_book工作流。

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人设与回复逻辑：

不论用户提出什么问题，都直接调用`story_book`工作流。

工作流： story_book工作流即中间名为story_book_1_927的工作流。接下来我们将深入探讨这个工作流的具体操作。
开场白：
- 开场白文案
- 开场白预置问题
背景图片
用户输入方式：默认为打字输入

整体创作工作流

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开始

开始节点定义了一个输入变量user_q。值得注意的是，coze 智能体添加工作流后，无需手动绑定输入变量user_q，coze 会自动完成这一操作。因此，工作流的开始节点输入变量user_q实际上就是用户的输入问题。

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告知开始主题创作

由于 coze 支持并行流程，当开始节点接收到主题后，除了立即进入【儿童文学作家故事创作】节点外，还会同步进入告知节点，及时通知用户故事创作已经开始。

儿童文学作家故事创作

在此节点，系统调用大模型【豆包工具调用】，模拟一位儿童文学作家，基于用户提供的主题生成绘本故事。输出的内容和格式大致如下：

{
    "story_title":"你创作故事的标题",
    "story_summy":"你创作故事的概要，300 字左右",
    "story_hero":"你创作的故事主角的外貌描述，用作制作绘本配图时的提示词",
    "pages":[{
        "page_1":"你创作故事的开头部分",
        "page_2":"你创作故事的发展部分",
        "page_3":"你创作故事的高潮部分",
        "page_4":"你创作故事的解决部分",
        "page_5":"你创作故事的结尾部分"
     }]
}

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告知故事概要

同样地，在故事创作完成后，系统不仅会进入【AI 插画制作提示词专家】节点，还会同步进入告知节点，及时向用户展示已创作的故事概要，让用户提前了解故事内容。

AI 插画制作提示词专家

这个节点的功能可能稍显复杂。它调用了大模型【豆包工具调用】，并通过批处理选择上一节点【儿童文学作家故事创作】的输出变量pages。批处理的设置意味着系统将遍历pages，每一页都会循环调用大模型一次。

输入变量story绑定了每次遍历pages的具体page_x数据，而变量story_hero则绑定了上一节点的story_hero变量。因此，按照上一节点的输出，我们会遍历pages，循环五次，分别将page_1至page_5作为本节点的story变量，同时将story_hero变量作为本节点的story_hero变量。经过五次调用大模型后，系统将输出插画制作 AI 提示词，输出结构如下：

{
    "pro_1":"故事开头部分的提示词",
    "pro_2":"故事发展部分的提示词",
    "pro_3":"故事高潮部分的提示词",
    "pro_4":"故事解决部分的提示词",
    "pro_5":"故事结尾部分的提示词"
}

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当然，coze 允许我们在本节点的输出中定义 JSON 数据结构，确保提示词要求的输出格式一致，方便后续节点直接使用本节点的输出变量。

告知正在插画制作

完成 AI 插画制作提示词专家节点后，系统会马上进入告知节点，及时通知用户插画制作正在进行中。

12 页故事插画制作

这个节点调用了自定义工作流（即从资源库引用）。我们只需了解该节点的输入与输出要求即可：

输入：第一页page_1文字内容与对应插画制作 AI 提示词，以及第二页page_2文字内容与对应插画制作 AI 提示词。
输出：两张插画图片，类型为 image。

具体细节将在插画制作工作流中详细介绍。

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345 页故事插画制作

这个节点同样是调用自定义工作流的节点，与 12 页故事插画制作节点的输入输出要求类似。它们的工作流基本相同，区别在于一个是制作两张插画，另一个制作三张插画。我们完全可以抽象出一个制作单张插画的工作流，并通过遍历pages循环制作五张插画。

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结束

最后一个节点负责将前面所有节点生成的文字、图片等素材按照绘本模板填充输出，作为最终的回答内容。

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插画制作工作流

输入每一页的故事文字内容，以及每一页对应的插画制作 AI 提示词。

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配图 3 节点是插画生成节点，可以设置模型配置。输入是从上一个工作流传递进来的插画制作 AI 提示词，再与节点的正向提示词合并，同时节点还设置了负项提示词的限制。

输出data是 image 类型的数据，即图片数据。

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图 3 节点不仅生成插画，还需要将每一页的故事文字内容与插画合并制作成一页绘本页，并输出绘本页图片。这就需要借助画板功能。

我们可以看到画板有元素设置，元素指的是画板要填充的数据（可以是图片、文字），元素指的就是元素的数据来源，比如card_3元素绑定了配图 3 的data，也就是配图 3 生成的插画图片；page_3元素绑定了开始节点接收的page_3变量，即第三页的故事文字内容。

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有了元素后，我们需要将其放置到画板上。双击画板打开编辑界面，上部分插入图片，下部分插入区块文本。选中上部分的图片，弹出编辑框，可以选择应用的元素，引用card_3元素，并进行样式设置，如填充、透明度、描边样式等；选择下半部分区块文本，引用page_3元素，并设置字体与大小等样式：

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最终生成绘本页图片，并输出。

流程图

用户输入一个主题或灵感
调用故事创作 - 自定义工作流
- 接收用户输入
- 告知用户开始主题创作
- 儿童文学作家故事创作 - 豆包大模型
- 告知用户故事概要
- AI 插画制作提示词专家 - 豆包大模型
- 告知用户正在插画制作
- 12 页故事插画制作 - 自定义工作流
  - 接收 1、2 页故事内容和插画提示词
  - 分支 1
    - 根据提示词生成配图 1-图像生成
    - 1 页故事内容与配图 1 组装绘本页 - 画板
  - 分支 2
    - 根据提示词生成配图 2-图像生成
    - 2 页故事内容与配图 2 组装绘本页 - 画板
  - 结束 1、2 绘本页制作，并返回 2 张绘本页
- 345 页故事插画制作 - 自定义工作流
  - 接收 3、4、5 页故事内容和插画提示词
  - 分支 3。略
  - 分支 4。略
  - 分支 5。略
  - 结束 3、4、5 绘本页制作，并返回 3 张绘本页
- 结束。输出文本或最后的 5 张绘本页。