AI Agent (智能体)，一种基于大语言模型，能够独立思考、调用工具、处理任务的可执行计算机程序，拥有复杂的工作流程，无须人类进行驱动交互。
从技术架构看，AI Agent 由四大核心组件构成：
大模型（LLM） ：作为 “大脑”，负责语义理解、逻辑推理和任务规划；
记忆系统：存储历史交互数据和决策路径，支持上下文感知和经验复用；
工具层：集成 API、RPA 机器人、数据库等外部资源，扩展执行能力；
执行引擎：通过屏幕操作、API 调用等方式完成具体任务。
一） 什么是 Coze？
Coze（扣子）是由字节跳动推出的AI 智能体开发平台，支持用户通过零代码/低代码方式快速创建、配置和发布各类 AI 智能体（机器人）。其核心功能包括自然语言处理（NLP）、多模态交互、知识库集成等，适用于构建聊天机器人、自动化客服、智能助手、内容生成工具等场景。
二） Coze 的核心功能
一） 注册与登录
- 访问官网：打开 Coze 官网，使用邮箱或 手机注册一个账号
选择手机登录，输入手机号，并且获取验证码。
登录平台：可以看到对应coze 首页
进入控制台，点击左上角 “+ 创建智能体”。
扣子 Coze 教程
二） 创建智能体
方式一：AI创建（新手推荐）
输入需求：描述智能体用途（如“IT资讯助手”），AI 自动生成初步配置（提示词、技能、开场白）。
点击生成：根据需求修改自动生成的配置，例如调整人设或添加插件。
点击确定：创建自己的第一个智能体
完成智能体创建：一个 AI 创建的简单智能体就完成了
方式二：手动创建（高阶定制）
基础设置：填写名称、描述、头像（支持 AI 生成或本地上传）。
人设与回复逻辑： 明确智能体的职能（如“IT行业动态分析专家”），调用工具，执行步骤，定义响应条件（如“用户询问新闻时候，调用必应搜索并格式化回复”）。
模型选择：支持豆包、通义千问、智谱等模型，按需选择上下文长度（推荐 32K 处理长文本）。
三） 配置核心能力——技能
插件添加
在智能体的人设与回复逻辑区域，定义何时使用插件，然后在预览与调试区域测试插件功能是否符合预期。
配置参数
在智能体中添加插件后，可以通过参数配置灵活设置参数的默认值及可见性。
参数的默认值可有效避免大模型运行时因插件参数值缺失而导致的报错。同时，针对一些值较为稳定的参数，设置其默认值且隐藏其可见性可减少大模型的无效判断，从而提高插件调用效率。
配置工作流
点击工作流右边 “＋” 新增一个工作流。
单击创建工作流->创建工作流，并设置对话流名称和描述。
单击创建工作流节点，下面图中红色框里面的都是节点。
新建的工作流只有开始节点和结束节点,点击添加节点即可添加对应的技能或者工具。
节点包括【开始】、【插件】、【大模型】、【工作流】、【代码】、【知识库】、【选择器】、【图片】、【数据库】、【结束】
Coze 的工作流节点是构建 AI 智能体的核心组件，它们通过可视化编排方式连接，实现复杂任务处理。以下是 Coze 工作流的主要节点及其作用：
1. 开始节点（Start Node）
- 作用：工作流的入口，接收用户输入或触发条件。
功能：
- 默认包含 （用户原始输入）和 （会话记录）变量。
- 可自定义输入参数（如文本、文件、数字等），用于后续节点处理。
2. 大模型节点（LLMNode）
- 作用：调用 AI 模型（如 GPT、Kimi、通义等）进行文本生成、推理或分类。
功能：
- 支持多种大语言模型（如豆包、智谱、Kimi 等）。
- 可配置提示词（Prompt）引导模型输出。
- 适用于问答、内容创作、意图识别等任务。
3. 插件节点（Plugin Node）
作用：集成外部 API 或工具（如天气查询、数据库、新闻搜索）。
功能：
- 支持 60+ 官方及第三方插件（如必应搜索、翻译、音乐推荐）。
- 可扩展智能体的功能，如调用音乐 API 推荐歌曲。
4. 知识库节点（Knowledge Node）
- 作用：从上传的文档或数据库中检索信息。知识库分为火山知识库和扣子知识库。
功能：
- 支持 PDF、Excel 等文件格式。
- 适用于专业问答、标书解析等场景。
5. 代码节点（Code Node）
- 作用：运行自定义代码（Python、JavaScript 等）处理数据。
功能：
- 可进行数据清洗、计算或调用特定算法。
- 例如生成随机数、过滤搜索结果。
6. 条件节点（Condition Node）
- 作用：实现 if-else 分支逻辑，控制工作流走向。
功能：
- 根据条件判断执行不同路径（如用户情绪分类后分别处理）。
- 适用于多场景决策。
7. 图像流节点（Image Flow Node）
- 作用：生成或处理图片（如文生图、风格转换）。
功能：
- 结合提示词生成 AI 绘画（如故事插图）。
- 适用于多模态内容创作。
8. 结束节点（End Node）
- 作用：返回工作流最终结果，支持两种模式：
- 返回变量（JSON 格式）：输出结构化数据，供其他系统调用。
- 返回文本（自然语言）：直接回复用户，支持流式输出（逐字显示）。
9. 连接线
作用：将节点和节点连接起来：
- 要后置节点可以使用前置节点的输出参数
- 只要是连接线连接的都可以使用
触发器配置
触发器就是当满足某一个条件的时候执行某一个任务，这个任务可以是工作流、也可以是插件、或是是机器人提示。
触发器主要分为事件触发器和定时触发器。
定时触发按固定时间计划触发（如每天 8:00）。
事件触发监听第三方系统事件（如 GitHub Push、飞书消息），当你的服务端向触发器指定的 Webhook URL 发送 HTTPS 请求时，自动执行任务。
四） 调试
在开发智能体的过程中调试必不可少的，要如何进行有效调试主要可分为：单节点调试、多节点调试。
以下教程主要以大模型节点。
1. 核心目标
✅ 功能验证：确保节点输入/输出符合设计预期
✅ 性能优化：识别响应延迟、资源占用等瓶颈
✅ 稳定性保障：排除边界条件导致的崩溃或异常
输入隔离与构造
隔离节点：Coze：单节点右上角 →「测试该节点」
2. 节点输入
设置节点输入参数大模型的节点是存在【单次】、【批处理】、【模型选择】、【参数输入】、【技能】。
选择基础模型（单次调用）
- 模型配置： 操作路径：点击「单次」→ 选择「模型」下拉菜单
✅ 新手必选：（性价比高，响应快）
- 技能：主要是对于插件工具、工作流、知识库等。
- 输入参数：点击输入参数右边 “+” 即可新增参数，大模型默认存在 input 参数。
系统提示词：是作为该大模型节点核心功能，这个大模型主要是做什么的。
可以通过四部确定结构化提示，角色定义- 任务核心 – 内容要求 – 格式输出
角色定义：你是谁？
→ “你是抖音健康领域资深科普作者”
核心任务：要做什么？
→ “文字内容将复杂的转化为通俗的60秒口播文案”
内容要求：关键内容点？
→ “包含：痛点引入+科学原理+解决方案”
格式规范：输出格式？
→ “标题<15字，正文分3段，每段带🔥表情”
用户提示词： 主要针对于输入，输入将输入内容。
通过两个{{}} 获取输入参数。
3.节点输出
输出内容可以分为JSON 格式和 Markdown 两种。
JSON 格式 主要是由一个{ } 里面存在不可以重复名称的键和值对象。每一个键值结束以 ， 结尾。
JSON 格式输出的类型可以分为
- String（字符串）
- Integer（整型）
- Number（数字，通常包括整数和浮点数）
- Boolean（布尔型）
- Time（时间）
- Object（对象）
- Array（数组）
Markdown 格式是一种轻量级标记语言，如下就是markdown 格式文本。
试运行
完成上面的一些操作后就可以点击试运行，调试当前的节点，是否能够完整输出对应的信息。
在节点上看对应的输入和输出是否符合，自己需要的内容，如果不符合就需要进行微调，直到拿到满意的结果。
发布工作流
点击右上的发布按钮，即可发布发布可以选择多平台发布。发布之前需要输入版本、描述。
五） 发布
完成工作流的编排即可发布，点击右上角的发布按钮。
发布渠道：选择目标平台（如微信公众号、扣子商店），若接入微信，需在公众号后台绑定开发者 ID 并授权。
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