在开始讲述怎么做之前，先来看看这个是什么东东，又有什么样的优势咧！简单介绍一下它：扣子（Coze）是字节跳动出的一个一站式AI Agent搭建平台。
你不需要懂编程，就能在扣子平台上快速搭建出基于AI大模型的各种AI Agent，而且你还能将搭建出来的智能体发布到各类社交平台，如公众号、飞书、抖音、豆包等，从而让你的AI Agent获取更多用户。
扣子的功能与优势
无限拓展的能力集
扣子内置了丰富的插件工具，同时它也支持自定义插件，在搭建的时候应用官方或自定义的插件，可以极大地拓展 Agent的能力边界。
内置插件：目前平台已经集成了超过 60 款各类型的插件，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型。你可以直接将这些插件添加到 Agent 中，丰富Agent能力。例如：你可以使用一个新闻插件，打造一个可以播报最新时事新闻的 AI 新闻播音员。
自定义插件：扣子平台也支持创建自定义插件。它能将已有的 API 能力通过参数配置的方式快速创建一个插件让 Bot 调用。
丰富的数据源
扣子提供了简单易用的知识库功能来管理和存储数据，支持Agent与你自己的数据进行交互。无论是内容量巨大的本地文件还是某个网站的实时信息，都可以上传到知识库中，这样你的AI Agent就能使用知识库中的内容回答问题了。
内容格式：知识库支持添加文本格式、表格格式的数据。
内容上传：你可以将本地 TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV 格式的文档上传至知识库，也可以基于 URL 获取在线网页内容，更是支持支持直接在知识库内添加自定义数据。
持久的记忆能力
扣子提供了方便 AI 交互的数据库记忆能力，可持久记住用户对话的重要参数或内容。打个比方：创建一个数据库来记录阅读笔记，包括书名、阅读进度和个人注释。有了数据库之后，AI Agent就可以通过查询数据库中的数据来提供更准确的答案。
灵活的工作流设计
扣子的工作流功能可以用来处理逻辑复杂，且有较高稳定性要求的任务流。扣子提供了大量灵活可组合的节点包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等，无论你是否有编程基础，都可以通过拖拉拽的方式快速搭建一个工作流。
例如：
1、创建一个搜集电影评论的工作流，快速查看一部最新电影的评论与评分。
2、创建一个撰写行业研究报告的工作流，让 AI Agent写一份 20 页的报告。
如何搭建你的第一个AI Agent
无论你是否有编程基础，你都可以在扣子平台快速搭建一个AI Agent 。本文以一个可以给你发送 AI 新闻的AI Agent 为例，给你演示如何在扣子平台搭建 Agent。后续你可以发挥自己的想象力，给自己搭建多个好玩又好用的AI Agent，给自己的工作和生活提效！
步骤 1：创建一个AI Agent
系统会默认创建一个 Personal 的个人团队，该团队内创建的资源例如 Agent、插件、知识库等无法分享给其他团队成员。当你进入团队空间后，扣子会默认打开 Agents 页面。
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在 Agents 页面，单击创建 Agent。
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输入 Agent 名称和介绍，然后单击图标旁边的生成图标，自动生成一个头像。
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单击确认。
在Agent创建完成后，你会直接进入AI Agent的编辑页面。
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你可以在左侧人设与回复逻辑面板中描述 Agent 的身份和任务，单击复制可使用模板格式添加描述，官方在编辑页面下方也有提供推荐模块，可以点击使用后根据需要进行调整。
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之后，你需要在中间技能面板为这个AI Agent 配置各种扩展能力，如工作流、触发器、配置数据库等，同时还能调整大模型，可选DeepSeek、通义千问、文心一言等大模型。
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技能配置完毕之后，可以在右侧预览与调试面板中，实时调试AI Agent，看是否满足你的使用需求。
步骤 2：编写提示词
配置 Agent 的第一步就编写提示词，这一步里面需要确定这个AI Agent 的人设与回复逻辑。
提示词是给大型语言模型（LLM）的指令，以指导其生成输出。Agent根据 LLM对提示词的理解来回答用户的问题，提示词越清晰，越符合预期。在Agent配置页面的人设与回复逻辑面板中输入内容。例如：以下内容仅供示意。
每天给我推送 AI 相关的新闻。
之后，你可以单击页面中的优化按钮，让扣子自带的大语言模型优化帮你将它优化为结构化的提示词，又或者参考我写的提示词教程进行优化，说过很多次了！没看的朋友赶紧看！（点击蓝色字可阅读）。
步骤 3：为 Agent添加技能
在设定这个AI Agent的人设与回复逻辑后，你需要为Agent配置技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。以本文中的获取AI新闻的AI Agent 为例，你需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取AI相关的新闻。
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在 Agent 编排页面的技能区域，单击插件功能对应的 + 图标。
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在添加插件页面，选择 阅读新闻 > 头条新闻 > getToutiaoNews，然后单击新增。
在优化后的提示词中，修改人设与回复逻辑，让AI Agent使用getToutiaoNews插件来搜索AI新闻，否则Agent可能不会按照你的预期预期调用该工具。
你也可以为这个AI Agent 添加开场白，让用户更好的了解 Agent的功能，但目前扣子的开场白功能仅支持豆包、微信公众号（认证后的服务号）。
步骤 4：测试你的 Agent
配置好这个AI Agent后，就可以在预览与调试区域中测试这个AI Agent 是否符合预期，测试后可单击清除图标清除对话记录。
步骤 5：发布你的 Agent
在完成测试后，你就可以将你搭建好的这个AI Agent发布到社交渠道中，让用户去使用这个AI Agent，后续也可以根据用户的使用反馈进行优化调整。
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在AI Agent 的编排页面右上角，单击发布会跳转到下图。
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可以在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道（红色框部分）。
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选择完成后，即可单击发布
当我在扣子里面，搭建了一个又一个AI Agent之后，我发现我的工作效率有质的提升！除了提效之外，我还发现一个扣子的好处！
就是扣子不仅能打通字节自家的产品，还打通了微信公众号平台，对于某些企业来说可能是件好事！因为经过认证的微信服务号，可通过接入AI Agent对用户的疑问进行回答，直接化身真·智能客服，可以大大减少了人力成本！
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、大模型项目实战
学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取
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