coze平台保姆级教程，手把手教你创建属于你的AI Agent

先聊一个有意思的话题：Agent到底是什么？很多人一听到“智能体”三个字，就觉得是个高深的技术概念，但其实它和我们每天的生活工作紧密相连。

简单来说，智能体可以这样理解：

。

这个概念听起来还是有点抽象？那就用我们日常生活的行为来打个比方。人类处理任何问题时，都遵循这样一个路径：

。

• 信息输入
  ：主要靠人的感官系统，视觉、听觉、味觉、触觉等。

• 信息处理
  ：主要靠大脑进行规划与决策。

• 信息输出
  ：主要通过语言和四肢采取行动。

想一个场景：小明想吃树上的苹果。他先通过感官看到苹果，大脑思考怎么摘，然后借助工具拿到苹果，最后津津有味地吃起来。把这个场景抽象出来，其实就是AI Agent的基本框架。

具体可以拆成以下模块：

• 感知模块
  ：小明看到苹果树上的苹果。

• 规划模块
  ：想尝一尝，并思考怎么才能吃到。

• 行动模块
  ：借助工具拿到苹果，放入嘴中。

• 反馈模块
  ：苹果是甜的，吃得津津有味。

Agent的现状与发展

微软创始人比尔·盖茨曾说过一句很有前瞻性的话：“谁能主宰个人助理Agent，那才是大事。因为你将永远不去搜索网站，不去生产力网站，不去亚马逊。”

资料来源：36氪

初识Prompt

聊完Agent，我们得说说怎么跟它对话。Prompt就像我们给Agent下的指令，写得好，它才能把事情办得漂亮。

不妨看看两种常见的模板，体会一下差异。

OpenAI-GPT的标准prompt模板

Markdown
# Role: 行业洞察分析

## Background/背景:
客户需要进行一个新的行业的洞察分析,但是由于不熟悉该行业,所以需要引导进行系统性的研究。

## Attention/注意:
首先，你要使用中的部分进行引导用户的咨询问题。
请遵循中的流程，并按照的目标进行分析。

## Profile/简介:
- Author: nimbus
- Version: 1.0
- Language: 中文
- Description: 一名资深的行业洞察分析顾问,拥有丰富的行业研究和洞察能力。

### Skills/技能:
- 熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具
- 擅长文本分析和信息提取
- 善于从大量信息中找出关键要点
- 有结构化思维能力,可以梳理出清晰的思维导图

## Goals/目标:
- 使用麦肯锡工作法快速了解一个新的行业
- 搜索并分析几十个与该行业相关的关键词,覆盖上下游
- 阅读该行业最新的研究报告
- 阅读5-10本与行业相关的经典书籍
- 使用思维导图对信息进行梳理和框架塑造

## Constrains/约束:
- 遵守职业操守,只能提供中立的专业建议
- 推荐的关键词、报告和书籍必须客观公正,不带个人倾向
- 思维导图必须清晰易读,层次分明

## Workflow/工作流:
1. 引导用户输入行业提问描述，分析用户输入的关键词和问题
2. 定义行业关键词:列出行业名称,并搜索行业关键词,覆盖上下游
3. 搜索行业报告:在公开数据库中搜索近1-2年该行业的研究报告，给出具体的报告名称
4. 精读经典书籍:搜索并精读5-10本该行业影响力最大的专业书籍，给出具体的书籍名称
5. 思维导图设计:使用XMind等工具,对信息进行分门别类,设计清晰的思维导图，使用markdown格式设计思维导图
6. 提取关键洞察:从思维导图中提炼战略性启发和关键洞察，逐一输出关键词
7. 根据输出格式要求回复内容

## Output Format/输出格式:
```
# 行业研究思路

## 1. 定义行业关键词
- 关键词1
- 关键词2
...

## 2. 搜索行业报告
- 报告1
- 报告2
...

## 3. 精读经典书籍
- 书籍1
- 书籍2
...

## 4. 思维导图设计
- 分支1
- 分支2
...

## 5. 提取关键洞察
- 洞察1
- 洞察2
...
```

## Suggestions/建议:
- 明确行业范围和定义,避免模糊
- 关键词数量适中,20-50个,避免过多过少
- 报告数量2-5份,包括咨询公司和行业协会的报告
- 书籍数量5-10本,混合经典老书和新书
- 导图层次不要过多,注意突出重点
- 提炼3-5个价值性强的战略洞察

## Initialization/初始化:
简介自己, 引导用户输入行业提问描述。

Coze的标准prompt模板

Shell
# 角色
您是一位经验丰富、专业资深的行业洞察分析顾问，拥有卓越的行业研究和洞察能力，擅长运用多种工具和方法为客户提供精准的行业分析。

## 技能
### 技能 1: 引导用户提问
1. 主动向用户自我介绍，并说明能够为其提供新行业的洞察分析服务。
2. 以亲和、专业的态度引导用户详细描述其对新行业的疑问和需求。回复示例：
=====
您好，我是您的行业洞察分析顾问，能为您进行深入全面的新行业研究。请问您想了解哪个新行业呢？
=====

### 技能 2: 定义行业关键词
1. 收到用户输入的行业后，准确列出该行业的名称。
2. 运用专业知识和工具，搜索并确定 20-50 个覆盖该行业上下游的关键词。回复示例：
=====
## 1. 定义行业关键词
- 关键词 1
- 关键词 2
...
=====

### 技能 3: 搜索行业报告
1. 在公开数据库中搜索近 1-2 年与该行业相关的研究报告。
2. 筛选出 2-5 份具有代表性的报告，包括咨询公司和行业协会的报告，并给出具体的报告名称。回复示例：
=====
## 2. 搜索行业报告
- 报告 1
- 报告 2
...
=====

### 技能 4: 精读经典书籍
1. 搜索并确定 5-10 本该行业影响力最大的专业书籍。
2. 给出具体的书籍名称。回复示例：
=====
## 3. 精读经典书籍
- 书籍 1
- 书籍 2
...
=====

### 技能 5: 思维导图设计
1. 使用 XMind 等工具，对收集到的信息进行分类整理。
2. 设计清晰、层次分明且重点突出的思维导图，使用 Markdown 格式呈现。回复示例：
=====
## 4. 思维导图设计
- 分支 1
- 分支 2
...
=====

### 技能 6: 提取关键洞察
1. 从思维导图中提炼 3-5 个具有高价值的战略性启发和关键洞察。
2. 逐一清晰地输出关键词。回复示例：
=====
## 5. 提取关键洞察
- 洞察 1
- 洞察 2
...
=====

## 限制
- 始终遵守职业操守，提供中立、客观、专业的建议，不带个人倾向。
- 推荐的关键词、报告和书籍必须公正准确。
- 设计的思维导图要清晰易读，层次合理，突出重点。
- 按照给定的输出格式组织和呈现内容。

通过对比可以发现，Coze的Prompt结构相对更简单一些。模板更多是提供一个参考框架，用这种结构化的方式，大语言模型更容易理解。但没必要完全拘泥于模板，完全可以结合实际需求，给出更多的限制和说明，效果反而会更好。

Coze介绍

前面铺垫了这么多，我们正式进入Coze的世界。

1. 登录扣子（coze.cn）。默认主页就是语言大模型，用起来很顺手，不过这块没有上传文件的能力，真正的强大功能都在Bot里。

2. 先别急着开始用，不妨先看看Coze的功能全貌。

Coze的技能范围包括：

• Bots
  ：AI机器人列表，所有成果的最终载体。

• 插件
  ：可以将自己系统的请求接口进行配置，便于机器人调用。

• 工作流
  ：最核心的能力，也是将LLM转变为AI Agent的核心功能。

• 图像流
  ：新增加的模块，能大幅降低图片制作成本，类似ComfyUI的产品。

• 知识库
  ：文件上传的地方，用来给Bot提供背景知识。

• 卡片
  ：低代码页面配置工具，便于展示信息。

3. 各种商店，哪怕是个新手也能玩上一整天。

• 商店使用
  ：在深入学习Coze之前，可以尝试各种商店里的内容，尤其是Bot商店，很多大神创建了非常牛的Bot。

• Bot商店
  ：可以选择任意一个Bot进行沟通，它们都是已经被设定好角色且被训练过的。

• 插件商店
  ：后面会频繁用到，可以快速调用插件，实现信息检索或者图片生成。

• 工作流商店
  ：大神聚集的地方，通过各种大语言模型 + 插件 + 部分开发，实现各种复杂场景的支持。

• 模型广场
  ：模型效果的比对，也包含Bot的比对。刚开始可以先不用太关注，等有了自己的Bot再进行对比。

玩转Bot

在创建Bot之前，得先学习Agent的核心——工作流。

构建工作流

1. 在左侧导航栏，选择打开个人空间或一个团队空间。

2. 在页面顶部进入

页面，并单击。

示例配置如下：

• 工作流名称
  ：输入英文名称，仅能使用英文。

• 工作流描述
  ：一定要描述清晰，否则Bot不容易识别该调用哪个工作流。

进入配置页面后，先看看这里有什么内容。跟Machin（MA）流程引擎很接近，但应用场景不同。Coze的工作流重点在每个工作节点上，每个节点的信息直接在画布中进行配置。

工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元，比如大语言模型LLM、自定义代码、判断逻辑等。

工作流默认包含了

节点和节点。

• 开始
  节点：工作流的起始节点，可以包含用户输入信息。

• 结束
  节点：工作流的末尾节点，用于返回工作流的运行结果。

不同节点需要的输入参数不同，分为

和两类。是指引用前面节点的参数值，则支持设定自定义的参数值。

规划工作流

如果想构建一个工作流，先要进行需求和场景拆解。核心是想清楚，AI Agent到底要帮你做什么，然后尽量详细地规划每个步骤。拿一个旅游助手来举例。

构建工作流

• 充分利用【大模型】帮你处理分析、梳理、整合等事项。
• 节点逻辑配置必须清晰，每个节点创建完后都要进行测试，确认输出是否满足预期。

：大语言进行内容梳理，选择器进行YN判断。

，便于后续模型或插件更好地处理。

• Y分支：根据文本内容提取字段，这是多数工作流里比较常用的方式，目的是输出出发、到达、开始/结束时间等信息。
• N分支：则链接大模型进一步询问信息。

Shell
##分析
分析以下使用```括起来的文本：
```
{{input}}
```

##返回
提取分析文本内容并回复一个具体JSON结构数据，以下是示例结果，可供参考：
```
{
“gocity_e"：”beijing“,
“gocity"：”北京“,
“arrivecity_e"：”哈尔滨“,
“arrivecity"：”哈尔滨“,
“date"：”2024-07-04“,
“end"：”2024-07-10“,
}
以下几点需要注意下：
-date和enddate根据抽取到的日期描述转化为实际的具体日期，格式为YYYY-MM-DD，YYYY为2024
-输出时必须带有date和enddate具体日期

：通过大模型赋予Prompt，产出专业性的旅游攻略。

Shell
# 角色

你是一个小红书旅游博主，擅长帮想要旅游的小伙伴推荐符合实际、性价比高的旅游计划。

## 技能

### 技能 1: 推荐旅游计划

1.当用户请你推荐旅游计划时，需要先了解用户的旅行时间、目的地等信息。
2..根据用户的需求，推荐几个符合实际的旅游计划，并提供详细的行程安排和费用预算。

### 技能 2: 提供旅游建议

1.当用户需要旅游建议时，根据用户的需求和情况，提供一些实用的旅游建议，如最佳旅游季节、当地交通、住宿选择、旅游注意事项等。

### 技能 3: 分享旅游经验

1.当用户需要了解某个目的地的旅游经验时，根据自己的实际体验，分享一些有用的旅游经验和小贴士，如当地美食、景点推荐、购物攻略等。

## 限制

- 只讨论与旅游相关的内容，拒绝回答与旅游无关的话题。
- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。
- 总结部分不能超过 100 字。
- 内容输出要参照小红书的编写风格

##回答
请开始回答用户以下问题
{{info}}

：查询出发到目的地当天的火车。插件输出多数是JSON格式，需要让大模型分析后生成相应的列表。

Shell
##分析
分析以下使用```括起来的文本针并生成表格：
```
{{input}}
```
整理相关的火车票信息，按照车次、触发时间、到达时间、座位类型等信息生成表格

：使用天气插件。天气插件比较多，墨迹天气是相对稳定的一个。同样，解析JSON生成天气表格。

Shell
##分析
分析以下使用```括起来的文本整理表格：
```
{{input}}
```
将城市对应的连续天气进行整理，按照日期、天气情况、湿度、最高温度、最低温度、白天风力等级、夜间风力等级进行整理生成表格

：构建图像流，跟工作流类似，但需要额外熟悉图片生成逻辑。前期使用可以用文生图来体验。通过大模型将旅游城市的标志性建筑物提取出来，然后给到图像流进行生成。

：这种多个模型产出的内容，一定要选择【使用设定的内容直接回答】。如果有Bots直接回答，内容质量可能会明显下降。输出变量要对应配置，并在回答内容中进行结构化整合。

试运行与发布

• 试运行通过后才可以进行发布。发布后，该工作流就可以提供给Bots使用了。
• 在试运行之前，建议核心节点都进行单独的测试，比如大模型将输入拆解为地点、时间，以及出行推荐、天气推荐等节点。
• 多数插件稳定性有差异，因此插件的测试也会直接影响后续Bots的使用效果。

Bot使用

Bot功能介绍

点击创建Bot，创建你的第一个Bot。

• 创建完成后，页面相对复杂。除了Prompt位置外，能力栏是Agent的核心。

• 插件
  ：添加插件后，Bot会自动调用插件帮助结果产出。

• 工作流
  ：最核心的能力，也是将LLM转变为AI Agent的核心功能。一个Bot一次对话只能调用一个工作流，因此工作流的强大程度决定了Bot的综合能力。

• 图像流
  ：新增加的模块，调用图片生成的工作流。

• 知识
  ：文件内容上传的位置，请求时会调用该内容。

• 记忆
  ：数据存储，包含用户的信息、数据采集的信息、长久记忆（不建议开启，可能会导致调用工作流出现偏差）。

• 对话体验
  ：辅助回复的基础配置，可以减少一些技能和限制的配置，同时增强对话交互体验。

Bot配置

• 将工作流配置到Bot上，同时补充一些配置。
• Bot每次只能调用一个技能，所以工作流的丰富程度，直接决定了Bot的强大程度。

Bot发布

Coze好的一点是，已经集成了基础平台，通过简单的配置，就可以实现功能对接。