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Coze 智能体使用教程:配置、知识库与工作流实战

Coze 平台的智能体创建与使用方法,涵盖基础配置、大语言模型参数设置(Temperature、Top P 等)、插件集成、RAG 知识库管理(文本、表格、图片)、记忆功能(变量、数据库、长期记忆)以及通过 ApiFox 调用 API。此外,还包含中草药识别和菜谱生成两个工作流案例的详细步骤,适合零基础用户快速上手 AI 智能体开发。

NodeJser发布于 2026/4/6更新于 2026/10/23116 浏览
Coze 智能体使用教程:配置、知识库与工作流实战

Coze 智能体使用教程

一、Coze 智能体实战初体验

访问 Coze 官网:https://www.coze.cn/home

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输入智能体名称后,界面主要分为三大模块。

1.1 写提示词

在提示词区域定义智能体的角色与行为逻辑。

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1.2 预览智能体

在发布前进行功能测试。

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1.3 发布智能体

发布后其他用户方可使用。

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二、Coze 入门

2.1 大语言模型 LLM 配置

LLM(大语言模型)是智能体的核心大脑。Coze 支持多种模型,如豆包、Deepseek 等。默认模型通常具备通用能力,也可根据场景选择特定领域模型。

生成多样性 - temperature

该参数控制输出的随机性。值越大,创新性越强;值越小,输出越理性、精准。

# 1 生成多样性 -temperature 解释:调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性
# 2 提供了 一些默认模式
## 精确模式:0.2 在需要严格遵循指令、输出准确无误的场合,如生成正式文档、代码、法律文件等,应使用较低的生成随机性数值
## 平衡模式:默认模式 0.8 对于大多数日常应用场景,如一般的问答系统、信息检索回复等,可将生成随机性设置为中等水平
## 创意模式:1 当进行创造性任务,如小说创作、诗歌写作、创意广告文案撰写等,可适当调高生成随机性数值
Top P

模型在生成输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到 Top p 值。这样可以限制模型只选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性。

# 1 Top p 为累计概率:模型在生成输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到 Top p 值
# 2 建议不要与'生成随机性'同时调整
重复性语句惩罚
# frequency penalty: 当该值为正时,会阻止模型频繁使用相同的词汇和短语,从而增加输出内容的多样性
携带上下文轮数

默认为 3,表示每次对话参考最近三次交互。设置过多会增加 Token 消耗,过少则无法保持连贯。

# 1 默认为 3 -我们跟大模型交互--》它给我回答,有时候是要参考上面的问题---》如果是 3,表示每次对话,都带上三次
# 2 如果携带上下文轮数:0---》一点都不参考上面的问题---》每个回答都是一个新的
最大回复长度

控制模型输出的 Tokens 长度上限。通常 100 Tokens 约等于 150 个中文汉字。默认 4096。若设置过短,长回复会被截断。

# 1 控制模型输出的 Tokens 长度上限。通常 100 Tokens 约等于 150 个中文汉字 -默认:4096
# 2 我们跟大模型交互,如果输入文字交互 问:你 爱我 吗? ---》相当于 3 个 token
# 3 如果设置过短 100---》回复特别多:回复 200 汉字---》大约在 150 个汉字时候:会被截断,就没了

2.2 插件

什么是插件?

插件扩展了智能体的能力,类似于手和脚。例如获取图片、生成视频、处理 Excel 表格等。

# 1 插件可以让智能体功能更丰富 -有了大脑:LLM,需要手和脚---》插件就类似于这个
# 2 举个例子:智能体有了大脑,可以做创意性工作,有时候需要参考一些内容
# 3 coze 为什么小白友好---》就是因为--》插件众多
# 4 在插件市场非常非常多---》后续会讲很多---》学习起来不同插件用起来不一样
插件使用

例如使用'头条图片搜索'插件:

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三、智能体之知识 (RAG-高考志愿填报)

RAG(检索增强生成)允许智能体基于外部数据源回答问题,适用于公司内部资料或私有知识库。

# 1 公司内部有些资料--》大模型是不知道的---》我们不公开---》我们问大模型相关问题--》大模型没法回答
# 2 现在目标是:问大模型,也能回答公司内部问题---》通 RAG:增强检索--》实现
# 3 我们外接--》再问大模型---》能够先思考--》再从我们外接的数据源--》获取并给回复:文本:md 文档,word 文档 表格:excel 图片:png,jpg
# 4 就是本地知识库的使用

3.1 智能体提示词

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。

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3.2 知识之文本

上传 Markdown 文件至知识库,让大模型读取内部信息。

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3.3 知识之表格

上传 Excel 表格作为知识库,例如学校学费信息。

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3.4 知识之图片

上传本地图片至知识库,用于识别或展示。

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3.5 如何管理本地知识库

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四、Coze 记忆 - 对话体验

4.1 智能体之记忆(个人记账本)

利用记忆功能记录每笔花费,统计每日或每月支出。

# 记忆功能
# 1 变量:常用的东西
# 2 数据库:非常重要 -永久存储数据 -可以导出数据
# 3 长期记忆:不重要 -智能体自行选择存储的 -不是我们控制
# 4 文件盒子 -文件:图片,doc,md。。
变量

临时存储常用数据,如用户偏好、个性化设置等。不同用户使用智能体时,变量值独立。

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# 1 临时存储的数据,常用的数据---》存储在变量中
# 2 使用变量 1 先设置变量----》需要有个名字--设置了两个变量 name:记录使用者的名字; age:记录使用者的年龄...
# 3 后期用户交互--》再设计到变量名字---》就会获取出来
# 4 不同人使用--》是不一样的-->
数据库(重要)

支持定义表结构,将用户数据存储在表中,实现收藏夹、财务管理等功能。

# 1 表格存储支持智能体开发者定义【表结构】,并将用户数据存储在表中。实现收藏夹、书籍管理、用户管理,财务管理等功能
# 2 使用数据库 1 创建表结构:给表起个名字--》存每天花费
# 3 添加到智能体 3 跟智能体交互---》智能体自动把花费存到表结构中

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长期记忆(收费)

开启后可总结聊天对话的内容,由火山引擎 - 记忆库提供更稳定更准确的记忆召回服务。

# 1 开启后可总结聊天对话的内容,并用于更好的响应用户的消息。由火山引擎 - 记忆库提供更稳定更准确的记忆召回服务
# 2 做个了解即可,一般我们不用
文件盒子

文件盒子默认关闭,主要作用是存储和调取文件,如发票图片。

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4.2 智能体之对话体验

开场白

智能体发布后,每次别人打开显示的第一句话。

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设置好开场白后发布智能体测试:

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用户建议

关闭后,每次智能体回复完,不再显示建议。

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快捷指令

创建快捷指令后,用户点击即可执行某个操作。

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背景图片

上传一张背景图片:

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语音通话

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用户输入方式

可以设置打字输入还是语音输入。

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五、ApiFox 调用 Coze 智能体

5.1 发布智能体(必须)

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5.2 准备调用参数

调用智能体需要两个参数:机器人 ID 和认证 Token。

机器人 ID 可通过发布智能体时的浏览器 URL 获取:

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添加一个 Token:

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5.3 ApiFox 发起对话

把文字发给智能体

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获取 Coze 返回给我们的
# 获取 coze 返回给我们的数据----》因为我们问了今日总花费--》coze 会返回给我们今日总花费
# 1 get 请求,地址是:https://api.coze.cn/v3/chat/message/list

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六、Coze 工作流案例一(中草药识别工作流)

6.1 需求

用户上传一张草药图片,显示草药特性:名称、性味归经、功效、适用症状、禁忌事项。

6.2 创建工作流

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开始节点

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识别草药节点

添加大模型节点:

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系统提示词 - 设定这个大模型是中草药识别专家
# 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。

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用户提示词 - 基本上把变量给它即可
{{caoyao}}

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小插曲:系统提示词和用户提示词区别
# 1 只要是---》提示词---》控制大模型功能
# 2 既然都是控制大模型功能,有什么区别?
# 3 系统提示词:大模型理解成一个专家 控制专家具备哪些功能,是否能识别图片?识别成功后,输出格式什么样?
# 4 用户提示词:我们要跟专家对话---》对话的内容
输出节点

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试运行

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七、Coze 工作流案例二(菜谱生成工作流)

# 1 工作流和智能体的区别 工作流可以一步一步的制作--》执行的时候,是按步执行 智能体不具备按步执行的功能
# 2 需求:用户输入菜名 生成一个 html 页面【也可以生成手机端的页面】:有菜名 介绍 材料 营养 制作步骤
# 3 输入家里有什么菜---》推荐几个菜谱
# 4 输入 佛跳墙---》生成下面的网页信息

7.1 工作流步骤

# 1 开始 -输入菜名:要做的菜的名称
# 2 使用插件---》可以根据菜名--》查询这个菜的做法
# 3 插件返回数据--》json 格式:字符---》把这个格式转换成---》大模型处理数据格式
# 4 最终要把数据写入到 html 中---》html 有格式---》把上一个大模型的输出:菜名...----》交个这个大模型---》帮咱们处理成好看的 html 格式
# 5 使用插件--》把 html 格式文字---》写入到 html 文件中---》从浏览器中看到
# 6 输出--html 地址--》浏览器打开

7.2 创建工作流

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开始节点

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根据菜名返回菜谱 - 插件节点

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我们搜索'食神'插件,添加到工作流中:

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处理插件返回的数据 - 大模型节点
输入

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系统提示词
# 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{{input}}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{{input}},如果内有多条数据,选择第一条。
2. 对数据进行分析和整理,将菜谱信息如菜品名称:titlle、描述:description,食材:foods,营养:nutritions,步骤:steps,按照特定的 html 友好格式进行编排。
3. 生成的格式要注重美观,层次分明,方便用户在 html 页面中展示。
===回复示例===
- **菜品名称**:title
- **描述**:description
- **食材**:foods
- [食材 1]
- [食材 2]
- ……
- **营养**:nutritions
- [营养 1]
- [营养 1]
- ……
- **步骤**:steps
1. [步骤 1 内容]
2. [步骤 2 内容]
……
===示例结束===
### 技能 2:自动选择
1. 如果输入的菜谱有多个,自动选择第一个菜谱处理数据,其它菜谱不处理。
### 技能 3:自动补充
1. 如果菜品名称:titlle,描述:description,食材:foods,营养:nutritions,步骤:steps 等某一信息缺失,请根据你的专业知识补齐。
## 限制:
- 只处理与菜谱数据格式整理相关的内容,拒绝回答无关话题。
- 输出内容必须符合给定的格式要求,保证简洁易用。
- 整理过程需基于传入的菜谱查询数据{{input}},若某个信息缺失,请根据你的专业知识补充完整。
用户提示词
{{input}}

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处理 html 格式 - 大模型节点
输入

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系统提示词
# 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,确保菜谱信息能以最佳状态展示给用户。
## 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>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>香煎三文鱼配时蔬 - 简易食谱</title>
<script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
<link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/css/font-awesome.min.css" rel="stylesheet">
<!-- 简化配置 -->
<script>
tailwind.config = {
 theme: {
 extend: {
 colors: {
 primary: '#e67e22',
 }
 }
 }
}
</script>
</head>
<body>
<!-- 主内容 -->
<main>
<!-- 菜谱标题区 -->
<div>
<img src="https://picsum.photos/id/488/1200/400" alt="香煎三文鱼配时蔬">
<h2>香煎三文鱼配时蔬</h2>
</div>
<!-- 内容区 -->
<div>
<!-- 左侧主内容 -->
<div>
<!-- 菜谱描述 -->
<section>
<h3>菜谱介绍</h3>
<p>
外酥里嫩的三文鱼搭配新鲜时蔬,营养均衡且制作简单。三文鱼富含优质蛋白质和 Omega-3 脂肪酸,搭配时令蔬菜,是健康美味的晚餐选择。
</p>
</section>
<!-- 制作步骤 -->
<section>
<h3>制作步骤</h3>
<div>
<div>
<span>1</span>
<p>三文鱼柳吸干水分,撒盐和黑胡椒腌制 10 分钟</p>
</div>
<div>
<span>2</span>
<p>平底锅加橄榄油,鱼皮朝下中火煎 4 分钟,翻面再煎 2-3 分钟至粉红色</p>
</div>
<div>
<span>3</span>
<p>西兰花切朵、胡萝卜切条、芦笋去根,焯水 2 分钟后沥干</p>
</div>
<div>
<span>4</span>
<p>黄油融化,放入蔬菜翻炒 1 分钟,加盐和黑胡椒调味</p>
</div>
<div>
<span>5</span>
<p>蔬菜铺底,放上三文鱼,挤柠檬汁,撒欧芹碎即可</p>
</div>
</div>
</section>
</div>
<!-- 右侧边栏 -->
<div>
<!-- 食材列表 -->
<section>
<h3>食材准备</h3>
<ul>
<li>
<span>三文鱼柳</span>
<span>300 克</span>
</li>
<li>
<span>西兰花</span>
<span>100 克</span>
</li>
<li>
<span>胡萝卜</span>
<span>1 根</span>
</li>
<li>
<span>芦笋</span>
<span>8 根</span>
</li>
<li>
<span>橄榄油</span>
<span>2 汤匙</span>
</li>
<li>
<span>黄油</span>
<span>1 小块</span>
</li>
<li>
<span>柠檬、盐、黑胡椒、欧芹碎</span>
<span>适量</span>
</li>
</ul>
</section>
<!-- 营养成分 -->
<section>
<h3>营养成分</h3>
<ul>
<li>
<span>热量</span>
<span>320 千卡</span>
</li>
<li>
<span>蛋白质</span>
<span>28 克</span>
</li>
<li>
<span>脂肪</span>
<span>18 克</span>
</li>
<li>
<span>碳水化合物</span>
<span>12 克</span>
</li>
</ul>
</section>
</div>
</div>
</main>
</body>
</html>。
## 限制:
- 只处理与优化菜谱相关的 HTML 内容,拒绝回答与该任务无关的话题。
- 所输出的 HTML 内容必须符合基本的 HTML 语法规则。
- HTML 内容应聚焦于清晰呈现菜谱信息,避免过于复杂的设计影响信息查看。
- 只能使用合适的、符合版权规定的图标进行美化。
用户提示词
{{input}}
html 转页面 - 插件节点

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7.3 工作流试运行

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7.4 发布工作流和智能体中生成

发布工作流

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智能体中引入使用

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目录

  1. Coze 智能体使用教程
  2. 一、Coze 智能体实战初体验
  3. 1.1 写提示词
  4. 1.2 预览智能体
  5. 1.3 发布智能体
  6. 二、Coze 入门
  7. 2.1 大语言模型 LLM 配置
  8. 生成多样性 - temperature
  9. 1 生成多样性 -temperature 解释:调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性
  10. 2 提供了 一些默认模式
  11. 精确模式:0.2 在需要严格遵循指令、输出准确无误的场合,如生成正式文档、代码、法律文件等,应使用较低的生成随机性数值
  12. 平衡模式:默认模式 0.8 对于大多数日常应用场景,如一般的问答系统、信息检索回复等,可将生成随机性设置为中等水平
  13. 创意模式:1 当进行创造性任务,如小说创作、诗歌写作、创意广告文案撰写等,可适当调高生成随机性数值
  14. Top P
  15. 1 Top p 为累计概率:模型在生成输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到 Top p 值
  16. 2 建议不要与“生成随机性”同时调整
  17. 重复性语句惩罚
  18. frequency penalty: 当该值为正时,会阻止模型频繁使用相同的词汇和短语,从而增加输出内容的多样性
  19. 携带上下文轮数
  20. 1 默认为 3 -我们跟大模型交互--》它给我回答,有时候是要参考上面的问题---》如果是 3,表示每次对话,都带上三次
  21. 2 如果携带上下文轮数:0---》一点都不参考上面的问题---》每个回答都是一个新的
  22. 最大回复长度
  23. 1 控制模型输出的 Tokens 长度上限。通常 100 Tokens 约等于 150 个中文汉字 -默认:4096
  24. 2 我们跟大模型交互,如果输入文字交互 问:你 爱我 吗? ---》相当于 3 个 token
  25. 3 如果设置过短 100---》回复特别多:回复 200 汉字---》大约在 150 个汉字时候:会被截断,就没了
  26. 2.2 插件
  27. 什么是插件?
  28. 1 插件可以让智能体功能更丰富 -有了大脑:LLM,需要手和脚---》插件就类似于这个
  29. 2 举个例子:智能体有了大脑,可以做创意性工作,有时候需要参考一些内容
  30. 3 coze 为什么小白友好---》就是因为--》插件众多
  31. 4 在插件市场非常非常多---》后续会讲很多---》学习起来不同插件用起来不一样
  32. 插件使用
  33. 三、智能体之知识 (RAG-高考志愿填报)
  34. 1 公司内部有些资料--》大模型是不知道的---》我们不公开---》我们问大模型相关问题--》大模型没法回答
  35. 2 现在目标是:问大模型,也能回答公司内部问题---》通 RAG:增强检索--》实现
  36. 3 我们外接--》再问大模型---》能够先思考--》再从我们外接的数据源--》获取并给回复:文本:md 文档,word 文档 表格:excel 图片:png,jpg
  37. 4 就是本地知识库的使用
  38. 3.1 智能体提示词
  39. 3.2 知识之文本
  40. 3.3 知识之表格
  41. 3.4 知识之图片
  42. 3.5 如何管理本地知识库
  43. 四、Coze 记忆 - 对话体验
  44. 4.1 智能体之记忆(个人记账本)
  45. 记忆功能
  46. 1 变量:常用的东西
  47. 2 数据库:非常重要 -永久存储数据 -可以导出数据
  48. 3 长期记忆:不重要 -智能体自行选择存储的 -不是我们控制
  49. 4 文件盒子 -文件:图片,doc,md。。
  50. 变量
  51. 1 临时存储的数据,常用的数据---》存储在变量中
  52. 2 使用变量 1 先设置变量----》需要有个名字--设置了两个变量 name:记录使用者的名字; age:记录使用者的年龄...
  53. 3 后期用户交互--》再设计到变量名字---》就会获取出来
  54. 4 不同人使用--》是不一样的-->
  55. 数据库(重要)
  56. 1 表格存储支持智能体开发者定义【表结构】,并将用户数据存储在表中。实现收藏夹、书籍管理、用户管理,财务管理等功能
  57. 2 使用数据库 1 创建表结构:给表起个名字--》存每天花费
  58. 3 添加到智能体 3 跟智能体交互---》智能体自动把花费存到表结构中
  59. 长期记忆(收费)
  60. 1 开启后可总结聊天对话的内容,并用于更好的响应用户的消息。由火山引擎 - 记忆库提供更稳定更准确的记忆召回服务
  61. 2 做个了解即可,一般我们不用
  62. 文件盒子
  63. 4.2 智能体之对话体验
  64. 开场白
  65. 用户建议
  66. 快捷指令
  67. 背景图片
  68. 语音通话
  69. 用户输入方式
  70. 五、ApiFox 调用 Coze 智能体
  71. 5.1 发布智能体(必须)
  72. 5.2 准备调用参数
  73. 5.3 ApiFox 发起对话
  74. 把文字发给智能体
  75. 获取 Coze 返回给我们的
  76. 获取 coze 返回给我们的数据----》因为我们问了今日总花费--》coze 会返回给我们今日总花费
  77. 1 get 请求,地址是:https://api.coze.cn/v3/chat/message/list
  78. 六、Coze 工作流案例一(中草药识别工作流)
  79. 6.1 需求
  80. 6.2 创建工作流
  81. 开始节点
  82. 识别草药节点
  83. 系统提示词 - 设定这个大模型是中草药识别专家
  84. 角色
  85. 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。
  86. 技能
  87. 技能 1: 识别草药并介绍药性
  88. 限制:
  89. 用户提示词 - 基本上把变量给它即可
  90. 小插曲:系统提示词和用户提示词区别
  91. 1 只要是---》提示词---》控制大模型功能
  92. 2 既然都是控制大模型功能,有什么区别?
  93. 3 系统提示词:大模型理解成一个专家 控制专家具备哪些功能,是否能识别图片?识别成功后,输出格式什么样?
  94. 4 用户提示词:我们要跟专家对话---》对话的内容
  95. 输出节点
  96. 试运行
  97. 七、Coze 工作流案例二(菜谱生成工作流)
  98. 1 工作流和智能体的区别 工作流可以一步一步的制作--》执行的时候,是按步执行 智能体不具备按步执行的功能
  99. 2 需求:用户输入菜名 生成一个 html 页面【也可以生成手机端的页面】:有菜名 介绍 材料 营养 制作步骤
  100. 3 输入家里有什么菜---》推荐几个菜谱
  101. 4 输入 佛跳墙---》生成下面的网页信息
  102. 7.1 工作流步骤
  103. 1 开始 -输入菜名:要做的菜的名称
  104. 2 使用插件---》可以根据菜名--》查询这个菜的做法
  105. 3 插件返回数据--》json 格式:字符---》把这个格式转换成---》大模型处理数据格式
  106. 4 最终要把数据写入到 html 中---》html 有格式---》把上一个大模型的输出:菜名...----》交个这个大模型---》帮咱们处理成好看的 html 格式
  107. 5 使用插件--》把 html 格式文字---》写入到 html 文件中---》从浏览器中看到
  108. 6 输出--html 地址--》浏览器打开
  109. 7.2 创建工作流
  110. 开始节点
  111. 根据菜名返回菜谱 - 插件节点
  112. 处理插件返回的数据 - 大模型节点
  113. 输入
  114. 系统提示词
  115. 角色
  116. 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{{input}}整理成适合输出的格式,确保格式精美、简洁易用。
  117. 技能
  118. 技能 1: 整理菜谱数据格式
  119. 技能 2:自动选择
  120. 技能 3:自动补充
  121. 限制:
  122. 用户提示词
  123. 处理 html 格式 - 大模型节点
  124. 输入
  125. 系统提示词
  126. 角色
  127. 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,确保菜谱信息能以最佳状态展示给用户。
  128. 技能
  129. 技能 1: 基于给定 HTML 生成优化后的菜谱 HTML
  130. 限制:
  131. 用户提示词
  132. html 转页面 - 插件节点
  133. 7.3 工作流试运行
  134. 7.4 发布工作流和智能体中生成
  135. 发布工作流
  136. 智能体中引入使用

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