Coze入门教程：用coze手搓agent智能体，让你的agent高质量的处理复杂任务！

原创最新推荐文章于 2026-09-06 11:39:29 发布 3.5k 阅读 AI写同款

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Agent 进阶必修课！Coze 工作流：解锁智能体处理复杂任务的真正潜力我们可以用一个简单的日常例子来理解工作流。想象一下，你的目标是从深圳前往上海。实现这个目标有多种方式：飞机、高铁、汽车。选择哪种方式取决于你的具体需求（比如是否紧急、是否需要沿途风景等）。但无论你选择哪种方式，都需要遵循一系列固定的步骤或流程。前往机场 -> 过安检 -> 办理值机/登机 -> 飞行 -> 落地取行李 -> 出机场。这一系列的步骤，就是一个为了达成“从深圳到上海”这个目标的工作流。在这个流程中，每一个步骤（前往机场、过安检等）都可以看作是完成一个特定任务的节点。阅读详情

AI摘要

本文介绍Coze这一新一代一站式AI Bot开发平台，包括其国内外版本、功能优势，如插件拓展、知识库、长期记忆等。还阐述了基本开发流程和高级开发方法，最后分享了大模型全套学习路线、报告合集、经典书籍及商业化落地方案等学习资料。

1、认识Coze

官网文档资料: coze官网https://www.coze.com/open/docs/zh_cn/wel%20come.html

Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，你可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动

Coze 可以分为国内版和国外版：

国内版

网址： https://www.coze.cn/home
官方文档教程： https://www.coze.cn/docs/gu ides/welcome
大模型：使用的是字节自研的云雀大模型、通义千问和kimi大模型
国内网络即可以正常访问

国外版

网址： https://www.coze.com/home
官方文档教程：https://www.coze.com/docs/ guides/welcome
大模型：GPT-4、GPT-3.5 等大模型(需要一些科学上网的方法)
访问需要突破网络限制的工具

国外版的Coze比国内版的要有优势，主要原因：

GPT-4>GPT-3.5=kimi> 云雀大模型。国内版的一些功能也在不断地完善，而且不需要科学上网。因此接下来的教程就以国内版 Coze 来进行

2、认识Bot

Coze 是字节跳动推出的首款面向AI 代理 (Al Agent) 领域的产品。在Coze 这个平台里，AI 代理被称为 Bot。这些 Bot 可以执行各种任务，包括但不限于自动化服务、智能对话等，旨在通过先进的Al技术提升用户体验和效率。

3、功能与优势

3.1 插件：无限拓展的能力集

Coze 集成了丰富的插件工具，可以极大地拓展 Bot 的能力边界。

内置插件： 目前平台已经集成了近百款各类型的插件，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 Bot 中，丰富 Bot 能力。例如使用新闻插件，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： Coze 平台也支持创建自定义插件。

你可以将已有的 API 能力通过参数配置的方式快速创建一个插件让 Bot 调用。

3.2 知识库：丰富的数据源

Coze 提供了简单易用的知识库功能来管理和存储数据，支持 Bot 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， Bot 就可以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、照片格式的数据。
内容上传：知识库支持 TXT 等本地文件、在线网页数据、 Notion 页面及数据库、API JSON 等多种数据源，你也可以直接在知识库内添加自定义数据。

3.3 长期记忆：持久化的记忆能力

Coze 提供了方便 AI 交互的数据库记忆能力。通过这类功能，你可以让 Bot 持久化的记住用户对话的重要参数或内容。

数据库：将数据存储在结构化表中。例如，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， Bot 就可以通过查询数据库中的数据来提供更准确的答案。
变量：记住对话中定义的变量。例如，记住语言变量的语言偏好并使用偏好的语言与用户聊天。

3.4 定时任务：快速创建的定时任务

Coze 支持为 Bot 创建定时任务。并且定时任务的制定无需编写任何代码，你只需要直接输入任务描述， Bot 就会按时执行该任务。例如，你可以让 Bot：

每天早上 9:00 给你推荐个性化的新闻。
每天早上 7:00 提醒你查看今日天气预报和日程安排。

3.5 工作流：灵活的工作流设计

Coze 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。 Coze 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：

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。
创建一个撰写行业研究报告的工作流，让 Bot 写一份 20 页的报告。

3.6 多 Agent：多任务串行

Coze 支持多 Agent 模式。该模式下，你可以添加多个 Agent 节点，每个 Agent 节点都是可以独立执行具体任务的智体。并且你可以灵活配置各个节点之间的连接关系，通过多节点之间的分工协作来处理复杂的用户任务。

4、 Coze 的基本开发流程

4.1 注册登录账号

在这里插入图片描述

4.2创建智能体

创建智能体
描述智能体

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4.3 提示词和人设回复逻辑

智能体的人设与回复逻辑是一种自然语言指令，告诉大语言模型（LLM）执行什么任务。搭建智能体的第一步就是编写人设与回复逻辑，为智能体设定身份和目标。智能体会根据大语言模型对人物设定和回复逻辑的理解，来响应用户问题。因此人设与回复逻辑编写得越清晰明确，智能体的回复也会越符合预期。

内容	描述
角色	智能体扮演的身份或职责，决定其回答的风格和角度。
技能	描述智能体能够执行的任务和使用的工具，明确它在不同场景下的工作流程。
限制	对智能体的回复内容进行约束，明确它不应回答的范围。
格式	通过提供回复示例，设定智能体按照特定的格式进行回答，确保回复符合用户的预期标准

案例

示例：

在这里插入图片描述

4.4添加知识库

添加知识库指的是向这个平台或者系统中引入一组结构化的信息集合，这些信息可以是关于特定领域的专业知识、常见问题解答、指南、文档等。知识库的目的在于为用户提供快速、准确的信息查询服务，同时也能够帮助提高客服效率、增强用户体验。

特点

提高回答准确性：通过整合最新的医学研究、临床指南和权威资料，确保提供的信息科学、可靠。
丰富服务内容：除了基本的健康管理和咨询服务外，还可以提供更广泛的健康教育材料，如预防疾病的方法、营养指导等。
优化用户体验：用户可以通过搜索或浏览的方式轻松找到所需的信息，减少等待时间，提高满意度。
支持个性化服务：根据用户的健康档案和偏好，推送相关性更高的信息和服务建议。

4.4.1 添加知识库

在这里插入图片描述

4.4.2 选择知识库

在这里插入图片描述

4.4.3 上传知识库

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4.4.4 分段与数据清洗

分段=>分段是指将大数据集划分为多个较小且具有相似特征的数据子集的过程。这种划分可以基于不同的标准，例如人口统计学特征、地理位置、行为模式等。

数据清洗=>数据清洗是指识别并纠正或删除数据集中错误、不完整、不准确或不相关的记录的过程。它是确保数据质量的重要环节。

在这里插入图片描述

处理完毕

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4.4.5 使用知识库

在这里插入图片描述

4.4.6 预览与测试

在这里插入图片描述

5、 Coze的高级开发

5.1插件的使用

自动生成插件，可以根据你的提示词自动添加对于的工具
自动添加完毕
自动生成插件之后,可以进行对应的删除

在这里插入图片描述

手动添加插件

在这里插入图片描述

当我们询问知识库中不存在的内容的时候，会自动的调用插件

在这里插入图片描述

5.2 工作流的使用

工作流是一个由多个节点构成的标准化步骤，用来完成特定的任务和达到预期的目标。通过将复杂的任务拆解成多个子任务，可以避免单个模型能力的限制，确保内容输出的品质。

5.2.1简单工作流的使用

添加工作流
创建工作流
连接节点
点击试运行
运行结果

5.2.2复杂工作流的使用

根据文字生成图片

借助图片生成模型=>添加插件即可
工作流示意图
试运行
借助大模型中文提示词转换成英文提示词
点击发布添加工作流
发布成功
发布项目

随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。