微信公众号添加智能体对话功能-Coze

原创 已于 2025-11-21 09:36:05 修改 · 468 阅读 · 2 ·
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于 2025-10-16 20:26:00 首次发布

        下面使用扣子添加微信公众号智能体的方法。

一.工具说明

使用工具：扣子

链接：扣子

二.基本功能使用

完成用户注册，如下图所示：

翻译需要使用“工作流”完成，下面介绍工作流的具体情况。

三.工作流

在编排项，点击“工作流”对应的“+”

移动添加的“大模型”，将其连接到一起

点击“开始”，对输入进行编辑，如下：

大模型的编辑如下：输入与开始框的配置对应。用户提示示例需要键入变量时，可以用“shift+{”组合键。

结束框。与大模型的输出对应，回答内容可以使用“shift+{”快捷键选入。

四.测试发布

点击发布后，可配置开场白。

通过电脑到自己的微信公众号后台，拷贝AppID，填入上面的输入框保存

填入后显示如下：

保姆级教程：公众号接入扣子Coze智能体，用DeepSeek打造聊天机器人
一个喜欢诗和远方的程序媛
02-08 9979
deepseek+coze 好用的智能体
第3篇：COZE爆款拆解 【使用COZE批量读取微信公众号文章】深入分析
AI解说-深耕AI领域老菜鸟！
05-31 3139
"公众号文章链接批量提取助手"是一款基于COZE平台开发的新媒体数据采集工具，核心功能是通过关键词或公众号名称批量获取历史文章链接，支持按时间、阅读量等条件筛选。系统包含公众号搜索、链接抓取、数据清洗和结果交付四大模块，采用模拟登录、分页爬取技术实现数据采集，并通过结构化表格和文件导出方式交付结果。工具严格遵守微信平台合规要求，采用反爬机制和IP代理技术，强调用户授权与数据隐私保护。未来可扩展增量更新、智能筛选及多平台适配功能，适用于竞品分析、学术研究等合规场景。
Kimi 进阶探索：解锁微信公众号 AI 智能机器人新玩法，轻松打造个性化服务！
yxd179的博客
05-30 1940
基于扣子 Coze 零代码平台，我们从零到一轻松实现了专属 Bot 机器人的搭建。通过Kimi 进行功能增强，使得我们的 Bot 具备一键生成图片、PPT 编写、PDF 制作... ...同时，我们也详解了一篇指南：打造一款出色的垂类应用领域智能助手专家【译点架构圈AI智能助手】。通过 Kimi 指定工作流的方式进行【系统架构论文辅助写作】，在写作过程中可以调整内容的生成，并以 Markdown 格式输出内容。那么，如何打造一款通用型 AI 智能助手并将其发布应用在我们的公众号后台？
Coze搭建微信公众号内容生成工作流指南
Made In SQL
10-04 717
通过以上完整方案，可实现从基础问题排查到高阶运营的全链路优化。建议每月进行一次系统评估，根据实际数据调整节点参数，例如将爆款文章的生成模型设置为默认选项。同时保持对微信平台规则的定期检查Garantizar，确保工作流持续合规运行。-AIGC提示词示例："请生成一篇关于春季养生的原创文章，要求确保内容与以下历史文章不重复：[插入知识库节点]"
使用 Coze 搭建智能体并发布到微信公众号以及公众号的服务器配置
m0_68407935的博客
03-22 2738
在本教程中，我们将介绍如何使用 Coze 搭建一个智能体，并将其发布到微信公众号。插件可以扩展智能体的能力，例如调用 API、连接外部数据源等。至此，你已成功使用 Coze 搭建智能体，并将其发布到微信公众号！，填写智能体的基本信息，如名称、描述等。并注册登录，进入「控制台」，点击。如果还没有公众号，可以在。
Coze微信公众号AI智能客服搭建全攻略
yeshefeng的博客
02-25 2483
在开始之前，我们先简单了解一下什么是 AI Agent (智能体)。Agent，本意是“代理人”。之所以被翻译成“智能体”，是因为它可以。
扣子智能体发布到微信公号的步骤及效果
夏天又到了的专栏
10-20 443
点击右上角的发布按钮，页面上讲提示“发布已提交，正在审核中”以及“审核过程需要一定时间，请耐心等待，审核结果可在智能体编辑页面右上角发布历史处查看。微信公众平台“设置与开发” > “基本配置” > “公众号开发信息”，复制”开发者ID(AppID)”信息。其中大模型节点配置如下图所示，读者也可以使用自己简单的工作流做测试。现在访问自己的微信公号，我的是“智能碎片”，访问效果下面各图所示。点击微信订阅号右边的“配置”，进入如下图所示的配置窗口。创建一个智能体，命名为“扣子开发专家”。
【AI智能体】新手教程-0 代码搭建微信智能客服
AI创变工坊，和1000万新个体创业者一起成长！愿大家都能跟上时代的洪流，不被社会淘汰，愿大家的生活工作收入都能具备竞争力！
06-24 1937
本文介绍如何将扣子平台搭建的智能客服接入微信公众号。通过三个主要步骤实现：首先创建具备产品答疑和图片识别功能的智能体，设置人设、知识库和开场白；然后在扣子平台填写公众号开发者ID完成授权；最后发布后即可在微信与智能客服对话。该方案能有效解决公众号人工客服响应慢的问题，适用于电商、教育等行业的自动咨询服务。
微信公众号添加智能体对话功能-智谱清言
cocos_yang的博客
10-16 116
深圳章阁社区AI夜校分享微信公众号智能体添加教程，重点介绍使用智谱清言工具的实现方法。通过智谱清言平台创建智能体，支持资料投喂和资料使用等级设置，与Coze工具形成差异化功能。完成测试调试后，可直接发布至微信平台。需注意若同时部署Coze智能体可能导致重复回复问题。该教程旨在帮助更多人掌握智能体接入技术。（98字）
AI智能体｜我把Coze Bot接入了微信公众号
无界生长的博客
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本文详细的介绍了如何通过Coze平台发布Bot到微信公众号并进行效果验证。如果看完还没学会的话，可以私信我。学会了的话，欢迎转发分享给你的朋友们。
AI智能体｜使用扣子Coze从0到1搭建一个信息收集助手，并接入微信公众号
无界生长的博客
05-31 9051
本文通过案例实操的方式，演示了如何使用Coze从0到1搭建一个信息收集助手，核心是利用Coze的“数据库”、“快捷指令”功能。如果看完还没学会的话，可以在文章下方评论或私信我。学会了的话，欢迎转发分享给你的朋友们。我是无界生长，如果你觉得我分享的内容对你有帮助，麻烦点个关注，带你一起玩转AI！AI学习资料在微信公众号：无界生长，个人微信：wjsz2070t=N7T8。
基于Matlab的实时运动目标跟踪与行为识别系统_运动目标检测_实时视频处理_目标跟踪算法_行为识别模型_人机交互界面拓展_Matlab编程_图像处理工具箱_计算机视觉算法_机器学.zip
12-22
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电力系统采用有源电力滤波器抑制谐波研究（Simulink仿真实现）
最新发布
12-22
【电力系统】采用有源电力滤波器抑制谐波研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕“采用有源电力滤波器抑制谐波”的主题，基于Simulink平台开展电力系统谐波治理的仿真实现研究。通过构建有源电力滤波器（APF）的仿真模型，重点分析其在补偿电流谐波、改善电能质量方面的性能，尤其关注并联型有源滤波器在降低系统总谐波畸变率（THD）方面的作用。文中可能涉及谐波检测方法（如SRF同步参考坐标法）、电流跟踪控制策略及系统整体仿真验证，旨在展示APF在实际电力系统中抑制非线性负载产生的谐波电流的有效性。; 适合人群：电气工程、电力系统及其自动化等相关专业的高校学生、研究人员及从事电能质量治理的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统课程设计或毕业设计中关于谐波治理的仿真模块搭建；②为科研项目中电能质量提升方案提供Simulink建模仿真参考；③帮助理解有源滤波器的工作原理及其在工业场景中的应用价值。; 阅读建议：建议结合Simulink软件动手实践，重点关注APF控制策略的实现细节与仿真结果分析，同时可拓展学习无功补偿、混合滤波器等关联技术以深化理解。
基于苹果公司AAPL股票过去二十年历史价格数据利用循环神经网络RNN模型进行时间序列分析与预测通过构建包含多个隐藏层的深度学习架构以过去六十个交易日的股价序列作为输入特征训.zip
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C++题库复习软件，整理了800余道C++考试的常见题目，包含选择题、多选题、判断题，并具备保存历史答题记录、自动统计已答、正确、错误、未答情况、AI分析答案等功能，提高考试的复习效率和通过率
12-22
C++题库复习软件，整理了800余道C++考试的常见题目（选择题、多选题、判断题），并具备保存历史答题记录、自动统计已答、正确、错误、未答情况、AI分析答案等功能，提高考试的复习效率和通过率。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq616491978/article/details/139642075 主要功能： ①C++考试常见题目； ②支持多题库导入及选择； ③支持保存答题记录； ④支持查看历史答题记录； ⑤支持使用AI分析参考答案。
74LS138译码器在通信与网络中
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源码地址： https://pan.quark.cn/s/c89c7053b41f 是什么？ ET-Network-Module 一个从 ET 6.0 中梳理出来的多次重构了的，使用 asmdef 模块化了的网络模块 为什么？ 方便在不需要接入 ET 前端的情况下与 ET 后台对接。 方便在不喜仰或是不习惯 ET 前端的情况下与 ET 后台对接。 方便用户与自己喜欢的任意框架缝合 在无 MVC(S) 、无热重载需求的；只期望简单的、按原有直觉开发的情景下有用 学习目的：学习大型游戏网络框架，学习重构网络框架 有什么？ 一个仅供测试的、原滋原味的 ET6.0 server 保留 Google Protobuf net + TCP + RPC/非 RPC 等特性，并与 ET Server 正常通信 使用 Unity Assembly Definition File 拆分的网络模块，详见下图： 简化了的、适配 MonoBehaviour 的非 RPC 消息处理器生成、订阅工作流 提供了 .proto 转 .cs 的一键生成工具 没有什么？ 没有了 ET Entity 的概念 没有 ECS 各种跳跃式的分工程开发模式，回到了常规的 Unity 开发 如何安装？ Clone 本项目，将文件夹 ET Network Module 放置到自己的工程 如果之前有脚本调用 OuterMessage.cs 将该脚本所在文件夹改名，加上一个波浪号（方便网络模块完成编译） 删除 ET Network Module/Generated 文件夹，删除示例消息和消息处理器 与后台约定，将 outermessage.proto 中 ping 消息体置顶 （ 重要 ） 使用 Tools/.pr...
基于SpringBoot与微信小程序的垃圾分类系统设计与实现（附源码、数据库及论文）
12-22
本设计项目聚焦于一款面向城市环保领域的移动应用开发，该应用以微信小程序为载体，结合SpringBoot后端框架与MySQL数据库系统构建。项目成果涵盖完整源代码、数据库结构文档、开题报告、毕业论文及功能演示视频。在信息化进程加速的背景下，传统数据管理模式逐步向数字化、系统化方向演进。本应用旨在通过技术手段提升垃圾分类管理工作的效率，实现对海量环保数据的快速处理与整合，从而优化管理流程，增强事务执行效能。 技术上，前端界面采用VUE框架配合layui样式库进行构建，小程序端基于uni-app框架实现跨平台兼容；后端服务选用Java语言下的SpringBoot框架搭建，数据存储则依托关系型数据库MySQL。系统为管理员提供了包括用户管理、内容分类（如环保视频、知识、新闻、垃圾信息等）、论坛维护、试题与测试管理、轮播图配置等在内的综合管理功能。普通用户可通过微信小程序完成注册登录，浏览各类环保资讯、查询垃圾归类信息，并参与在线知识问答活动。 在设计与实现层面，该应用注重界面简洁性与操作逻辑的一致性，在满足基础功能需求的同时，也考虑了数据安全性与系统稳定性的解决方案。通过模块化设计与规范化数据处理，系统不仅提升了管理工作的整体效率，也推动了信息管理的结构化与自动化水平。整体而言，本项目体现了现代软件开发技术在环保领域的实际应用，为垃圾分类的推广与管理提供了可行的技术支撑。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
创新独家基于GA-HIDMSPSO优化K近邻(KNN)分类预测(GA-HIDMSPSO-KNN)研究（Matlab代码实现）
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【创新独家】基于GA-HIDMSPSO优化K近邻(KNN)分类预测(GA-HIDMSPSO-KNN)研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）优化K近邻（KNN）分类预测模型的研究，重点在于通过GA-HIDMSPSO算法对KNN的关键参数进行智能寻优，以提升分类精度与模型性能。研究提供了完整的Matlab代码实现，涵盖了算法设计、参数优化、分类预测流程及实验验证，适用于模式识别、机器学习等领域的分类任务。该方法结合了遗传算法的全局搜索能力与改进粒子群算法的局部精细化搜索优势，有效克服传统KNN中参数选择依赖经验的问题。; 适合人群：具备一定机器学习与优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师，尤其适合关注智能优化与分类模型结合的研究者； 使用场景及目标：①用于提升KNN分类器在复杂数据集上的预测准确率；②为智能优化算法在机器学习参数调优中的应用提供实践案例；③支持科研复现、算法改进与学术论文撰写； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块理解算法实现流程，重点关注GA-HIDMSPSO的优化机制与KNN参数调优的耦合设计，可通过更换数据集进行实验验证与性能对比，进一步掌握算法的泛化能力与调参技巧。
deepseek接入微信公众号 知识库
02-27
### 将DeepSeek知识库与微信公众号集成 #### 准备阶段 为了成功将DeepSeek知识库与微信公众号集成，需先完成必要的准备工作。前往微信公众平台注册账号，并选择合适的服务号或订阅号类型[^4]。 #### API 接入准备 确保已获取DeepSeek的API访问权限。无论是采用官方API还是通过第三方中转站（如kg），都需要注意API调用可能涉及费用问题。对于稳定性考虑，建议优先选用经过验证更为稳定的API服务提供商[^3]。 #### 功能测试 在完成所有配置和集成之后，进行全面的功能测试至关重要。可以通过模拟用户与DeepSeek进行简单到复杂的对话交互来进行测试。例如： - **基础功能测试** - 发送简单的日常查询请求给DeepSeek，比如“今天天气如何？”以确认微信端能否准确接收到用户的提问并由DeepSeek给出恰当回应。 - **高级功能测试** - 提问较为复杂的内容，“请详细阐述人工智能在医疗领域的应用现状和未来发展趋势，并结合具体案例进行分析”。这一步骤旨在检验DeepSeek处理深层次语义理解和构建结构化回答的能力，同时也考察其回复内容是否能在微信界面内被完整呈现[^1]。 ```python import requests def send_message_to_deepseek(message): url = 'https://api.deepseek.com/v1/chat' headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'} response = requests.post(url, json={"message": message}, headers=headers) return response.json() # 测试消息发送函数 test_messages = ["今天天气如何？", "请详细阐述人工智能在医疗领域的应用现状和未来发展趋势"] for msg in test_messages: reply = send_message_to_deepseek(msg) print(f"User: {msg}\nBot Reply: {reply['response']}") ``` #### 自动化部署方案推荐 考虑到非技术人员的需求，可借助像扣子Coze这样的平台简化整个流程。这类工具允许即使是没有编程技能的人也能够迅速搭建起基于AI的知识问答系统，并将其无缝对接至微信环境之中，从而实现高效的客户支持和服务自动化[^5]。
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