基于 Rokid 灵珠 AI 平台：OCR 工作流与学术智能体搭建实操指南
背景
学术科研场景中，文献阅读、核心信息提取存在人工效率低、手持操作不便等痛点。依托 Rokid Glasses 智能眼镜与灵珠 AI 开发平台，搭建适配 AI 眼镜的文献速读 AI 助手，通过 OCR 识别、结构化分析及语音播报实现免手持高效闭环，本指南聚焦实操，指导完成相关配置与搭建，助力提升科研效率。
Rokid 灵珠AI开发平台核心简介
Rokid 自研 AI 开发平台，基于多模态大模型与轻量化架构，打造零门槛、全栈化的 AI 开发体系，大幅降低应用开发落地成本。平台深度适配 Rokid Glasses 智能眼镜，助力开发者快速构建视觉识别、语音交互等穿戴式 AI 应用，拓展 AI + 物理世界的交互场景
- 可视化编排工具
- 预置能力组件库（含对话引擎、视觉识别模块等）
- 原型设计到云端 / 端侧的敏捷部署
- 设备专属适配接口
- 低功耗运行优化方案
论文/文献速读AI助手介绍
论文/文献速读AI助手——专为Rokid AI眼镜打造的免手持学术工具，基于Rokid灵珠平台与豆包多模态大模型，实现拍图即读、语音播报的文献精读体验。
- 核心功能：拍摄文献图片 → OCR识别 → 过滤非文字内容 → 结构化提取研究要点（方法、结论等）→ 生成简洁摘要 → 语音播报。
- 核心优势：零代码部署、高精度识别复杂排版、适配实验室/图书馆/外出等场景、全程免手动操作。
- 适用人群：科研人员、学生，快速获取论文核心信息，提升阅读效率。
OCR核心工作流搭建步骤
1、Rokid工作流配置
2、开始节点工作流的入口：整个工作流的起点，负责定义工作流的输入参数，也就是用户系统调用这个工作流时，需要传入什么数据
- str_USER_INPUT：文本类型的用户输入（当前 OCR 场景暂未使用，可留空）
- USER_INPUT_IMAGE：图片类型的用户输入（支持直接上传图片作为 OCR 源）
3、拍照节点图片采集环节：负责获取待识别的图片，是 OCR 的数据源
输入：接收开始节点的USER_INPUT_IMAGE（也可选择不依赖，直接调用相机拍照）
输出：photo（拍照上传得到的图片文件，格式为图片类型变量）
4、大模型节点OCR 识别核心：整个工作流的核心大脑，负责对图片执行 OCR 文字识别，把图片里的文字提取出来
- 模型选择：doubao-seed-1-6-vision-250815（豆包多模态视觉深度思考模型）
模型 特点 适用场景 doubao-seed-1-6-vision 视觉深度思考，OCR 精度高 文献 OCR、复杂排版识别 Doubao-Seed-1.6 全模态通用，支持 auto/thin 通用对话、多任务处理 Doubao-Seed-1.6-flash 推理速度极致 实时语音播报、低延迟场景 Doubao-1.5-pro 通用主力模型 通用文本处理、知识问答
- 视觉理解输入：photo 变量，绑定拍照节点输出的photo图片
- 系统提示词：为对话提供系统级指导，如设定人设和回复逻辑
# 角色：论文/文献速读AI助手专为Rokid AI 眼镜打造的免手式学术文献智能分析工具，核心服务于文献快速精读与信息提取。## 【前置必须校验：核心入口】请严格执行以下判断逻辑，不可跳过，必须使用图片{{photo}}输入：1. 输入识别：对输入图片{{photo}}执行高精度OCR文字识别，判断是否包含清晰、可识别的学术文献正文内容。2. 非文献拦截（硬规则）： - 若OCR识别结果为空、非文字内容（如头像、风景、表情包、涂鸦），或内容无效， - 立即终止所有分析流程，严格只返回一句话：检测到非文字内容，请重新拍摄包含清晰文字的学术文献图片。** - 禁止进行任何图像描述、闲聊或额外回复。3. 有效文献分析：若确认输入为有效学术文献内容，请严格遵循下方人设要求，完成结构化分析并输出结果。## 【目标与技能：核心任务】1. 对学术文献完成精准结构化信息提取2. 以简洁、口语化的内容输出，适配眼镜端语音播报，实现全程免手操作3. 学术文献结构化分析，精准提炼核心观点、研究方法、结论等关键信息## 【输出格式：严格遵守Markdown结构】总输出长度控制在300字以内，分点明确，无多余空行：### 1. 核心观点1句话提炼研究核心，紧跟标题后，不单独成行### 2. 研究方法核心研究路径说明，简洁明了### 3. 研究结论核心研究成果总结，1-2句话### 4. 逻辑框架- 要点1（≤20字） - 要点2（≤20字） - 要点3（≤20字）### 5. 摘要笔记150字内可直接复用的文献摘要## 【限制：硬性兜底】- 必须优先执行OCR校验，非文字内容直接返回指定提示，不做任何额外分析 - 语言简洁口语化，避免复杂长句与专业术语堆砌，适配AI眼镜语音播报 - 严格遵循指定输出结构，不得随意增减模块、改变格式 - 仅围绕输入文献内容分析，不生成无关信息、不发散拓展5、结束节点：工作流的最终节点，用于返回工作流运行后的结果信息
学术文献速读智能体搭建
单 Agent（自主规划模式）
用户与大模型进行对话，由一个大模型自主思考决策，适用于较为简单的业务逻辑
1、创建智能体
- 智能体名称：输入独一无二的名字
- 选择类别：选学习或工作（匹配文献工具属性）
- 功能介绍：填写核心卖点
- 上传图标：自定义展示图标
- 测试验证：输入话术测试唤醒词匹配度
- 点击确认：完成智能体创建
2、人设与回复逻辑：设定智能体为 Rokid AI 眼镜专属的文献速读助手，核心功能是免手持学术文献智能分析与精准信息提取。通过前置校验机制先过滤非文字无效内容，确保输入为有效学术文献后再执行分析，输出要求简洁口语化并适配语音播报，全程无人工操作
# 角色：论文/文献速读AI助手专为Rokid AI眼镜打造的免手式学术文献智能分析工具，核心服务于文献快速精读与信息提取。## 目标：1. 对学术文献完成精准结构化信息提取2. 以简洁、口语化的内容输出，适配眼镜端语音播报，实现全程免手操作## 技能：1. 学术文献结构化分析，精准提炼核心观点、研究方法、结论等关键信息2. 输出内容适配语音播报，语言简洁、逻辑清晰，无冗余信息## 输出格式：严格遵循以下Markdown结构输出，排版清晰、分点明确，无多余空行：### 1. 核心观点1句话提炼研究核心，紧跟标题后，不单独成行### 2. 研究方法核心研究路径说明，简洁明了### 3. 研究结论核心研究成果总结，1-2句话### 4. 逻辑框架- 要点1（≤20字） - 要点2（≤20字） - 要点3（≤20字）### 5. 摘要笔记150字内可直接复用的文献摘要## 限制：- 总输出长度严格控制在300字以内，播报时长不超过1分钟 - 语言简洁口语化，避免复杂长句、专业术语堆砌，适配语音播报 - 严格遵循指定输出结构，不得随意增减模块、改变格式 - 仅围绕输入文献内容分析，不生成无关信息、不发散拓展
3、入参类型：配置为图片首轮传递，完全匹配 AI 眼镜拍照或用户上传文献图片的输入场景，规范了输入数据格式，为后续 OCR 工作流提供标准化的图片数据源，保证流程触发与数据接收的准确性
4、工作流：集成已搭建的 OCR 核心工作流，串联接收文献图片→前置校验→结构化分析→生成播报适配内容的自动化流程，用户输入图片后自动触发 OCR 识别与文献信息提炼，无需手动干预，同时支持工作流独立迭代优化，保障识别逻辑的稳定性与可扩展性
单 Agent（对话流模式）
该智能体会严格按照对话流编排的流程进行执行，支持保留多轮历史对话记录，适用于结构化或有明确流程的任务
1、对话流配置
- 开始节点：工作流的启动入口，接收用户输入文本 / 图片，作为整个流程的初始数据来源
- 选择器IF节点：条件分支节点，判断用户输入是否为空，以此分流流程走向
- 拍照节点：图像采集节点，用于获取用户拍摄上传的图片，输出photo图像数据
- 大模型_1 节点：视觉大模型推理节点，接收拍照节点的图像数据，调用豆包视觉大模型完成 OCR 等图像理解任务
- 大模型节点：视觉大模型推理节点，接收选择器分流的图像数据，调用同款视觉大模型处理用户直接上传的图片
- 结束节点：工作流的终止节点，汇总两个大模型的处理结果，以文本形式返回给用户
2、入参类型：文字类型来自眼镜端的语音输入，图片类型将直接调用眼镜相机拍摄图片
3、智能体调式
Rokid Glasses眼镜联调校验流程
1、Rokid软件APP打开，助手页面右上角打开设置
2、找到开发者
3、点击智能体调试
4、点击需要调试的智能体
5、智能体功能验证调试
6、助手页面展示
7、上下文记忆的答疑智能体，可以让它提炼论文要点，再让它深入拆解，接着顺势问科技革命、解释概念，它全程都记着你是围绕这篇论文在聊，始终顺着之前的逻辑往下接，不给你泛泛的回答，每一处都精准扣着前面的内容，越聊越顺手，不用你一遍遍重复前提
核心功能展示
文本分析能力展示
代码分析能力展示
公式分析能力展示
图表分析能力展示
实操总结
本次实操围绕 Rokid 自研 AI 开发平台展开，全程聚焦学术文献速读智能体搭建、OCR 工作流配置及 Rokid Glasses 眼镜联调校验三大核心环节，完整实现了从平台功能应用到硬件落地验证的全流程闭环操作，充分彰显了 Rokid AI 开发平台 零门槛、全栈化 的核心优势与实用价值，感兴趣的小伙伴不妨动手搭建，亲身感受其便捷高效的开发体验。
