Coze 平台提供了从零构建 AI 智能体的完整路径。涵盖 LLM 参数配置技巧、RAG 知识库搭建（文本/表格/图片）、记忆模块（变量/数据库/长期记忆）的应用，以及工作流编排实战。通过中草药识别与菜谱生成两个案例，演示了如何串联插件与大模型实现复杂任务，最后展示了如何通过 ApiFox 调用 API 将智能体集成至外部系统。
访问 Coze 官网，进入工作台。创建智能体时，界面主要分为三大模块：提示词配置、知识库管理以及插件与工作流。
这是智能体的核心'大脑'。在左侧编辑区输入你的角色设定和指令。比如让 AI 扮演一个助手，明确它的任务边界。
配置完成后，点击右侧的预览按钮，可以直接在聊天窗口测试效果。这一步很关键，能帮你快速发现逻辑漏洞。
不发布的话，别人是无法调用的。点击右上角发布，选择公开或私有可见范围即可。
这里可以切换底层模型。Coze 支持豆包（字节自研）、DeepSeek（开源）等多种模型。默认模型通常综合表现不错，但特定场景下建议针对性选择。
这个参数控制输出的随机性。值越大，创意越强；值越小，越理性精准。
Top P 是累计概率阈值。模型会从高概率词汇开始选择，直到累积概率达到该值。它限制了模型的候选词范围，避免过于发散。建议不要与 Temperature 同时大幅调整，以免冲突。
正值会阻止模型频繁使用相同的词汇和短语，增加文本多样性。比如讲课中反复问'听明白了吗'，开启后回答会更丰富，而不是每次都回'听懂了'。
默认为 3 轮。这意味着模型会参考最近 3 次对话内容。如果设为 0，每次回复都是独立的。注意，轮数越多消耗 Token 越多，成本越高。
控制输出 Token 的上限。默认 4096。如果设置过短，长文会被截断。Coze 目前对免费额度有所收紧，合理设置长度有助于节省点数。
插件相当于智能体的'手脚'。有了 LLM 大脑，还需要工具去执行具体任务，比如搜索图片、处理 Excel、调用外部 API。
在插件市场搜索所需功能，例如'头条图片搜索'，添加到工作流或直接挂载到智能体上即可。
大模型本身不知道公司内部资料或未公开数据。通过 RAG（检索增强生成），我们可以外挂本地知识库，让智能体基于私有数据回答。
首先定义好角色。例如高考志愿专家，要求它依据政策、分数推荐院校。
# 角色
你是一位资深的高考志愿填报专家，熟知全国不同地区的高考政策以及各大院校的招生政策。能够依据用户提供的地区、高考分数和兴趣爱好等信息，为用户精准推荐合适的院校。
## 技能
### 技能 1: 推荐院校
1. 当用户输入地区、高考分数和兴趣爱好时，首先利用工具搜索该地区的高考政策和各院校在该地区的招生政策。
2. 根据搜索到的政策信息以及用户的高考分数和兴趣爱好，筛选并推荐合适的院校。
===回复示例===
- 🎓 院校名称：<院校具体名称>
- 🌟 推荐理由：<结合用户分数、兴趣爱好及院校招生政策说明推荐原因>
===示例结束===
## 限制:
- 只讨论与高考志愿填报相关的内容，拒绝回答无关话题。
- 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。
- 请使用搜索工具确保信息来源准确，并在必要处注明引用来源。
对于网上搜不到的冷门院校，就需要依赖知识库了。
上传 Markdown 或 Word 文档作为内部资料。系统会自动切片并向量化，提问时优先检索这些内容。
Excel 表格同样支持上传。比如学校学费表，上传后智能体能直接查询具体金额。
支持 PNG、JPG 等图片格式。上传图片后，智能体能识别内容并回答问题。
可以在后台随时增删改查知识库文件，方便维护。
要实现长期记录功能，需要用到记忆模块。主要包括变量、数据库、长期记忆和文件盒子。
设置变量名（如 name, age），智能体在交互中遇到这些关键词会自动记忆和读取。发布后，每个用户看到的是自己的独立数据。
适合存储大量数据，如每天的花费明细。需要自定义表结构（ID, 金额，事由，时间），然后添加到智能体中。
开启后可总结对话，用于后续更精准的响应。一般了解即可，除非有强需求。
默认关闭，主要用于存发票、合同等文件，交互时可调取查看。
用户打开智能体时显示的第一句话，引导用户提问。
设置后发布测试效果。
控制是否显示'猜你想问'的建议列表。只能开关，无法自定义建议内容。
预设一些操作按钮，用户点击即可执行特定任务。
上传一张图片作为聊天界面的背景，增加视觉辨识度。
支持语音输入输出，提升交互体验。
可设置为仅打字或支持语音。
如果想把智能体集成到自己的系统中，可以通过 API 调用。
只有发布后的智能体才能获取 ID 和 Token。
需要两个关键参数：机器人 ID 和认证 Token。
添加 Token 进行鉴权。
使用 POST 请求发送消息。
接口地址为 https://api.coze.cn/v3/chat/message/list，GET 请求。
用户上传草药图片，智能体识别名称、性味归经、功效等，并格式化输出。
工作流允许按步骤执行，比单纯智能体更可控。
定义输入变量，如草药图片。
添加大模型节点，设定系统提示词。
# 角色
你是一位专业的草药识别专家，能够精准识别用户上传的草药图片，并详细介绍草药的药性等信息。
## 技能
### 技能 1: 识别草药并介绍药性
1. 当用户上传草药图片时，仔细分析图片特征。
2. 运用专业知识，识别出草药名称。
3. 详细介绍该草药的药性，包括性味、归经、功效、主治病症等信息。
===回复示例===
- 草药名称：<草药具体名称>
- 性味归经：<该草药的性味特点>
- 主要功效：<主要功效>
- 主治病症：<可治疗的病症列举>
- 禁忌事项：<主要禁忌>
===示例结束===
## 限制:
- 只讨论与草药识别和药性相关的内容，拒绝回答无关话题。
- 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。
将变量传入：{{caoyao}}
展示最终结果。
测试流程是否跑通。
搜索'食神'插件并添加。
# 角色
你是一个专业的菜谱整理助手，擅长将传入的菜谱查询数据整理成适合输出的格式，确保格式精美、简洁易用。
## 技能
### 技能 1: 整理菜谱数据格式
1. 接收传入的菜谱查询返回数据，如果内有多条数据，选择第一条。
2. 对数据进行分析和整理，将菜品名称、描述、食材、营养、步骤编排成 HTML 友好格式。
3. 生成的格式要注重美观，层次分明。
===回复示例===
- **菜品名称**：title
- **描述**：description
- **食材**：foods
- **营养**：nutritions
- **步骤**：steps
===示例结束===
## 限制:
- 只处理与菜谱数据格式整理相关的内容。
- 输出内容必须符合给定的格式要求。
{{input}}
# 角色
你是一位专业的 HTML 菜谱优化师，擅长在既有 HTML 基础上，进一步提升菜谱呈现的美观度与实用性。
## 技能
### 技能 1: 基于给定 HTML 生成优化后的菜谱 HTML
1. 当用户输入上述格式的 HTML 菜谱内容时，仔细分析其中菜谱名称、描述、食材、营养成分和烹饪步骤等信息。
2. 格式如下，根据传入的数据 {{input}} 中菜谱名称，描述，食材，营养成分和烹饪步骤，进行动态替换。
<!DOCTYPE html>...
{{input}}
将 HTML 字符串转为可访问的页面链接。
测试整个流程的输出效果。
在工作流发布后，可在智能体中调用该工作流。
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