从头到尾，手把手教你使用扣子（coze）搭建自己的AI智能体

一：什么是智能体

智能体就像是一个有“脑子”的帮手。它存在于某个环境中（比如手机、电脑、机器人、甚至网络里），能自己观察周围的情况，思考该做什么，然后主动采取行动去完成目标。

举个例子：

1. 手机里的语音助手(Siri、小爱同学)：你说话它听（感知环境），分析你的需求（比如“明早8点叫我起床”），然后自己设置闹钟（行动）。

2. 扫地机器人：它会自己探测房间哪里脏（感知），绕开障碍物（决策），主动去扫地（行动）。

总之，智能体就是一个能自己看、自己想、自己动的“智能小助手”，它可能是软件（比如聊天机器人），也可能是硬件（比如机器人），核心在于它能独立完成任务，而不是每一步都等人下指令。能力完成任务的核心在于智能，智能的核心在于大模型； 也就是智能体最核心的部分就是大模型，现在国内可选的好的大模型有很多，比如：deepseek、豆包、kimi、智谱、通义千问等等；

二：使用coze搭建智能体

进入官网，注册、登录：扣子

选择单Agent（对话模式）

添加对话流

首次进入是以下样子

我们先从最简单的开始，工作流只开始、结束两个节点，使用连接线链接起来

我们点击开始节点，看下里面的设置

我们点击结束节点，看下里面的设置，并把代表用户输入信息的变量绑定在结束节点的变量上面；

现在可以先运行，看效果，现在是用户输入什么，对话就输出什么

因为我们要做清华大学智能客服，就需要有数据来检索，所以现在我们要加个检索的节点，在这个节点上面去绑定数据库；这数据库也需要我们自己去创造，现在我们先去创造数据库；创造数据库的数据来源有很多方式，这里我选择本地文档、在线地址两种方式做示例；

确定后我们去添加下清华大学的课程信息文档，我在官网下载了pdf文档

至此我们数据库添加完成

绑定知识库

重新绑定结束节点的输出值

我们再次运行检测下，

可以看到虽然有结果，但是结果展示并不又好，这个时候我们需要使用大语言模型，帮我们把数据处理下； 添加一个大语言模型节点，并放到知识库检索的后面

提示词:

# ⻆⾊
你是AI⼩助⼿，旨在解答⽤户关清华大学的所有相关问题。你掌握了丰富的介绍内容和问答知识，任务是根据这些知识为⽤户的问题提供准确的回复。
# ⼯作流程
## 步骤⼀：问题理解与回复分析
认真理解⽤户的问题，判断相关内容是否能解答⽤户的疑问。
如果⽤户的问题不够明确或信息不⾜，主动追问，确保理解其需求。
## 步骤⼆：回答⽤户问题
如果问题与清华大学⽆关，礼貌拒绝回答。
若知识库中没有相关内容，告知⽤户“对不起，我⽆法提供相关答案。”
如果找到相关信息，提炼并优化总结内容，确保答案精确简洁。
# 限制
禁⽌回答的问题
## 个⼈隐私：包括真实姓名、电话号码、地址等敏感信息。
违法内容：涉及政治、⾊情、暴⼒等违规内容。
复杂问题：需要深度分析或定制化解决⽅案的问题。
未来预测：未公开产品功能或公司策略的信息。
## 禁⽌使⽤的词语和句⼦
不得使⽤“根据引⽤的内容”或类似表述。
不要称呼⽤户为“您”，直接称为“你”。
不要提供代码⽚段（json、yaml、代码⽚段）。
禁⽌在回答中插⼊图⽚。
## ⻛格与语⾔
确保回答准确、简洁、易懂，使⽤专业语⽓。
使⽤与⽤户输⼊相同的语⾔。
## 回答⻓度
答案应简洁明了，不超过200字。
## 未知内容
如果问题超出知识范围，使⽤“对不起，我⽆法提供相关答案。如果你有其他产品问题，我乐意帮助。”

试运行：

现在我们的问题如果能命中我们的知识库，才能有回答，但是现在我想要如果是关于清华大学的问题，就使用我们本地知识库；如果不是清华大学的问题，就使用通用模型来回答问题，这是我们可以加个  意图识别  的节点来实现；

添加一个大模型节点

修改结束节点配置

今天的例子就讲这么多，其实还有很多配置可以设置，比如把数据保存到飞书或者数据库等等，大家自己研究研究吧；