From a826e23015f9bdad815573b16d0355baa8bea3f9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zihanjian Date: Fri, 18 Jul 2025 14:33:44 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20=E6=9B=B4=E6=96=B0README=E4=B8=AD?= =?UTF-8?q?=E7=9A=84=E6=A1=88=E4=BE=8B=E6=BC=94=E7=A4=BA=E6=B5=81=E7=A8=8B?= =?UTF-8?q?=E8=AF=B4=E6=98=8E?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.MD | 5 +++-- 1 file changed, 3 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/README.MD b/README.MD index d67bf63..54e3f60 100644 --- a/README.MD +++ b/README.MD @@ -44,7 +44,7 @@ Bubbles 是一个功能丰富的微信机器人框架，基于 [wcferry](https:/ #### 案例演示其一：使用自然语言设置提醒（命令路由） 结构： -1. 用户输入 -> agent分析 -> agent格式化输出 -> 选择函数 -> 格式解析 -> 函数循环调用 -> 数据库持久化 -> 结果回调 +1. 用户输入 -> 击中命令 -> 调用命令函数 -> agent分析 -> agent格式化输出 -> 选择函数 -> 格式解析 -> 函数循环调用 -> 数据库持久化 -> 结果回调 2. 每分钟扫描一次数据库，判断当前时间 -> （存在超时任务） -> 访问数据库 -> 整合近期context -> 回传agent -> 输出提醒 -> 回调打印 @@ -54,7 +54,8 @@ Bubbles 是一个功能丰富的微信机器人框架，基于 [wcferry](https:/ #### 案例演示其二：使用自然语言设置提醒（AI 智能路由） 结构： -用户输入 -> agent分析 -> agent格式化输出 -> 选择函数 -> 格式解析 -> 函数调用 -> 接口访问 -> 查询数据 -> 数据库持久化 -> 结果回调 + +用户输入 -> 未击中命令 -> agent路由选择 -> 满足功能要求 -> agent格式化输出 -> 格式解析 -> 函数调用 -> 接口访问 -> 查询数据 -> 数据库持久化 -> 结果回调