小shù苗报告｜关于COZE智能体工作流搭建与软件开发的调研报告

COZE智能体开发平台让零基础用户也能轻松搭建AI工作流，实现文档自动化处理，这项能力正在改变很多团队的日常效率。

核心看点：COZE平台的核心功能与优势、从零开始搭建教案工作流的完整步骤、以及智能体开发与调试的实用工具介绍。

一、COZE整体功能概述

Coze（中文名"扣子"）是字节跳动旗下Flow部门推出的AI智能体开发平台，主打零代码/低代码理念。普通人不需要编程基础，通过可视化界面拖拽组件，就能快速搭建对话式智能体、功能型应用，还能接入知识库、插件等拓展能力。一句话总结：让AI应用的开发门槛降到了历史新低。

进入平台的方式也很直接：国际版官网是www.coze.com，国内版是www.coze.cn。手机端目前没有独立的APP，但开发完成的智能体可以一键发布到微信、飞书等移动平台使用。另外，"扣子空间"移动端功能也值得留意，支持生成PPT方案、音频、网页等内容。

那么，COZE到底能做什么？核心功能可以分为三大块：

1. 零基础开启Agent专业开发

COZE提供了AI Agent开发所需的核心技术，安全可信，能满足企业级需求。更关键的是，它内置了开箱即用的AI模型，比如DeepSeek能力增强版、售后客服、智能助教等，不需要自己折腾模型部署。

2. Agent开发调优

针对专业开发者，COZE提供了调试工具"扣子罗盘"，帮助快速搭建AI Agent，高效完成观测、评测和prompt开发调试工作。

Prompt开发

Prompt功能提供了高效的调试体验，支持智能优化、多模式对比和版本管理。调试完成后，可以通过SDK链集成到业务代码中，实现开发流程的无缝对接。

测评

COZE内置了开箱即用的评测能力，内置专家评估器，支持多对象评测，并提供结果洞察分析、多实验对比及观测能力，评测过程完全透明化。

观测

应用开发流程可视化，全链路细节尽在掌握。观测功能覆盖开发调试与线上运行全流程，帮助开发者快速定位问题根因与性能瓶颈，实时掌控应用全链路状态。

3. AI Agent开源开发框架

Eino是基于Go语言的AI Agent开源开发框架，提供了丰富的原子组件、集成组件、组件编排、切面扩展等能力。对于开发者来说，可以更简单便捷地开发出架构清晰、易维护、高可用的AI Agent和各类AI应用。

二、实际操作

教程核心：以教案为例，学习用COZE搭建工作流。本教程基于COZE平台，通过搭建智能体工作流，实现从文档内容拆解、AI生成到最终文档输出的全流程自动化。

1. 前期准备：梳理文档结构

在搭建工作流前，先明确教案的组成部分。一般包括：教材分析、教学目标（知识目标、能力目标、素质目标）、教学策略、教学重点与难点、课前预习、课中活动（新课导入、知识讲授、课堂练习等）、课后巩固、教学评价与反思。这些模块将作为后续AI生成的"指令依据"。

2. 搭建步骤：从空白工作流到完整体系

创建对话流工作流

在COZE平台中，选择资源中的"工作流"，输入脚注（需英文），创建一个空白工作流作为基础。

拆分模块，逐个击破

教案内容丰富，如果用一个智能体生成很容易出现长度不足的问题。更好的方式是采用多智能体分工，将教案拆分为多个模块分别生成：

基础信息模块：包括选用教材、教材内容分析、教学目标等，通过大模型节点，输入"你是教案撰写专家，根据提供的内容撰写选用教材（50字说明）、知识目标（50字描述）等"指令，让AI生成对应内容。

学生情况模块：如知识基础、认知能力、学习特点等，同样通过大模型节点，以"用100字描述学生的认知能力"等指令驱动生成。

教学实施模块：涵盖教学策略、教学方法、教学重点难点及解决措施等，针对不同部分设置字数要求（如教学重点解决措施要求100字），确保内容详实。

课中环节模块：细化到新课导入、新课讲授、课堂练习、课堂小结等子环节，每个子环节再拆分教师活动、学生活动、设计意图，让AI生成时逻辑更清晰。

课后模块：包括课后作业、教学评价与反思等，教学反思需要分析教学效果不足及改进措施。

文件读取与内容整合

如果需要基于已有文档生成教案，可以添加"文件读取"节点，读取Word文档内容，再将内容传递给大模型，结合提示词生成对应教案模块。

输出文档：从零散内容到完整教案

各模块内容生成后，通过"文本处理"和"Doc Maker"节点，将零散内容整合到Word文档中，最终输出可直接使用的教案文件（也可以选择PDF或HTML格式）。

三、细节：让工作流更高效

1. 提示词优化

在每个大模型节点中，提示词的设计很关键。明确角色（如"你是一名资深教案撰写专家"）、任务（如"撰写课前预习内容，要求与课堂内容紧密关联"）、格式（如"分点说明"），确保AI生成的内容符合预期。

2. 资源点与Token消耗

使用COZE平台需要注意资源点和Token消耗。内容越长、模块越多，消耗的Token和资源点越多。可以根据自己账号的资源点额度（如每天500或1000资源点），合理调整生成内容的长度和复杂度。

3. 模型选择与替换

教程中使用的是"豆包1.5"模型，如果觉得效果不够理想，可以替换为"deep seek v3024"等其他模型。根据生成文档的质量反馈，调整提示词和模型参数。

四、试用已有智能体

最后，来看一个实际使用的例子——"智能客服助手"。这个智能体基于COZE对话流和知识库能力，从售前、售中、售后三个阶段提供陪练、对话、copilot等模板，帮助企业快速搭建AI智能客服应用，实现用户咨询的自动应答、问题分类、工单生成等流程。

功能体验

用户输入问题后，智能体通过语义理解识别问题类型。如果是常规问题，触发一般回答；如果是非常规问题，则转接人工客服。需要注意，COZE自带的智能客服只能回答关于自身的问题，功能相对有限。

操作流程

进入COZE平台的智能体演示环境，找到"智能客服助手"并启动。输入咨询问题"如何制作工作流？"，智能体立即返回步骤说明，并给出相应链接跳转界面。点击"工作流"，智能体就直接跳转到扣子的开发界面。

五、总结与分析

优势

- 开发效率高：低代码特性和丰富的模板组件大幅缩短智能体和软件的开发周期，非技术人员也能快速上手。

- 扩展性强：支持自定义函数和API对接，能满足复杂业务场景需求，与企业现有系统深度集成。

- 智能化程度高：内置的自然语言处理和智能决策能力，让开发的智能体和软件具备良好的交互性和自主性。

建议

- 对于开发者：可以先从模板入手，逐步尝试自定义工作流和功能模块，深入挖掘COZE的高级特性，比如多智能体协同算法、复杂逻辑编排。

- 对于企业：可以优先在客服、任务管理、数据分析等场景引入基于COZE的智能体应用，提升运营效率，后续再探索更复杂的业务流程自动化。