使用FastGPT条件循环实现AI文案润色至达标输出

结论

本方案通过FastGPT条件循环节点，实现AI多轮迭代润色文案，自动评估每轮优化结果，直到评分达标后输出最终文案。该流程可自动完成迭代优化，无需手动触发多轮调整，适配需要反复修正的文案优化场景。

具体怎么做

1. 设置循环类型：选择条件循环作为循环类型。
2. 配置循环体内部流程：
   • 添加【AI 对话（文案优化）】节点，接收并优化输入文案。
   • 添加【AI 对话#2（评分评估）】节点，对优化后的文案进行评估打分。
   • 添加【判断器】节点，判断分数是否达标：
     • 若达标：连线【指定回复】节点输出最终文案，随后连接【循环终止】节点退出循环。
     • 若不达标：不触发后续连线，系统自动进入下一轮循环。
3. 配置循环输出：在循环节点的输出栏添加自定义输出final_text，将其值引用为【AI 对话（文案优化）】节点的回复内容。循环退出后，下游节点可通过该变量获取最终文案。

注意事项

• 循环类型必须选择条件循环，不可使用其他循环模式。
• 未达标时请勿触发【循环终止】节点，否则会提前结束循环，无法完成多轮优化。
• 可在调试面板的"完整响应"中查看详细执行轨迹，确认循环运行流程。
• 需确保final_text变量正确引用优化节点的回复内容，否则下游节点无法获取正确的最终文案。

来源：FastGPT 官方文档