Coze 平台完整介绍与入门:国内用户接入 AI 模型指南
Coze 是一个面向 AI 应用开发的低代码平台,支持通过自然语言和可视化编排快速搭建智能体和工作流。 Coze 的核心能力,包括智能体、工作流、知识库及数据库等,并详细讲解了如何配置第三方中转 API 以接入更多 AI 模型。内容涵盖 AI 生成式工作流的使用、实战案例(如文章优化工作流)、新手学习路线及项目方向建议,旨在帮助用户低成本验证 AI 产品想法,从会聊天进阶到能做事。

Coze 是一个面向 AI 应用开发的低代码平台,支持通过自然语言和可视化编排快速搭建智能体和工作流。 Coze 的核心能力,包括智能体、工作流、知识库及数据库等,并详细讲解了如何配置第三方中转 API 以接入更多 AI 模型。内容涵盖 AI 生成式工作流的使用、实战案例(如文章优化工作流)、新手学习路线及项目方向建议,旨在帮助用户低成本验证 AI 产品想法,从会聊天进阶到能做事。

Coze 是什么?为什么现在很多人都在学它?
Coze(扣子编程) 是一个面向 AI 应用开发的低代码/无代码平台。
它的核心目标非常明确:让不会写代码的人,也能通过自然语言 + 可视化编排,快速搭建 AI 智能体、工作流和应用。
根据官方文档,Coze 提供的是一个 AI 驱动的应用开发平台,支持多种开发范式,帮助用户构建并交付生产级别的全栈 AI 应用;同时它也支持通过自然语言描述需求来生成工作流或项目骨架。

如果你刚接触 Coze,可以先把它理解成这 3 层能力:
适合做:
你可以给它设置:
适合做:
Coze 官方把工作流定义为:
一系列可执行指令的集合,用于实现业务逻辑或完成特定任务,并提供可视化画布,通过拖拽节点来快速搭建。
这是最近很火的一块。
官方文档提到,Coze 推出了 AI 生成式工作流功能,你只需要用自然语言描述业务需求,Coze 就能自动生成工作流骨架、节点结构和初步逻辑,大幅降低搭建门槛。
这意味着你可以直接说:
'帮我做一个文章润色工作流:先检测敏感词,再优化标题,再生成摘要,最后输出公众号版本。'
然后让 Coze 自动给你生成一套流程。
中转 API 本质上就是:
你不直接连 OpenAI / Claude / Gemini,而是先连一个中间层服务。
它通常提供:
主要有 4 个原因:
一般需要这 3 个信息:
API Key: sk-xxxxxx Base URL: https://api.whatai.cc/v1/chat/completions Model: gpt-5.4
Coze 平台里不同入口可能因版本更新略有变化,但核心逻辑一致。
进入:




点击➕,添加 HTTP 请求

中转 API 是 OpenAI 兼容,通常这样填:
基础配置示例
curl --location --request POST 'https://api.whatai.cc/v1/chat/completions'
--header 'Accept: application/json'
--header 'Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}'
--header 'Content-Type: application/json'
--data-raw '{ "model": "gpt-5.4", "messages": [ { "role": "user", "content": "给我写个中转 API 介绍" } ], "max_tokens": 1000, }'
导入 cURL,填写自己的 key

修改自己想用的模型值(模型值去中转 API 模型价格页面复制),最后试运行成功

配置时重点检查 Base URL、API Key、模型 ID 三项是否正确,超时时间设置最长,并通过单节点工作流先做连通性测试,再正式接入复杂工作流。

Coze 支持知识库存储和检索能力,官方文档说明支持上传和存储外部知识内容,并提供多种检索能力。
适合做:
官方文档说明,大模型节点依赖大语言模型的理解与生成能力,可以处理复杂 NLP 任务,并可配置提示词来定义回复风格。
适合做:
Coze 支持通过 AI 编程方式开发技能,也可以上传技能文件打包为技能。
适合做:
Coze 平台支持数据库能力,可以让你的 AI 应用具备一定的数据存储与查询能力。
适合做:
这一部分是很多人最感兴趣的。
官方文档明确表示:
你不需要手动一个个拖节点,只要用自然语言描述需求,Coze 可以帮你自动生成工作流。
简单说就是:
你负责'说需求',Coze 负责'搭框架'。
例如你输入:
帮我创建一个文章处理工作流:1. 接收用户输入文章 2. 判断文章类型(科普/营销/故事)3. 根据类型生成不同风格标题 4. 输出摘要 5. 输出优化后的正文
Coze 会尝试自动生成:

非常适合:
如果你直接说:
帮我做个工作流
Coze 可能生成得很泛。
你应该这样说:
帮我创建一个工作流,用于处理用户提交的文章内容。输入:- article_text(字符串)目标:- 判断文章类型(科普/营销/故事)- 根据类型生成 3 个标题- 输出 100 字摘要- 输出润色后的正文要求:- 使用大模型节点完成分类和生成- 每一步都保留中间变量- 最终输出 title_list、summary、optimized_text
重点看:
AI 自动生成的提示词通常能用,但不一定最优。
建议你自己补充:
一定要点 试运行 / 调试,看每个节点输出是否符合预期。
更多官方教程文档:https://www.coze.cn/open/docs/guides/learning_resources
低代码工作流是可执行指令集合,可通过可视化画布拖拽节点快速搭建。
目标
用户输入一段文章,系统自动完成:
输入:
在开始节点里定义输入参数:
示例:
变量名:article_text 类型:String 说明:用户输入的原始文章内容
新增一个 大模型节点,命名为:提取主题
输入变量
提示词示例
请阅读下面的文章内容,提取文章的核心主题,并用一句话返回。文章内容:{{article_text}}要求:- 只输出一句话- 不要解释
输出变量
新增第二个 大模型节点,命名:生成标题
输入变量
提示词示例
请根据文章内容和主题,生成 3 个适合公众号传播的标题。主题:{{topic}}文章内容:{{article_text}}要求:- 输出 3 个标题- 每个标题单独一行- 风格要有传播性,但不要夸张标题党
输出变量
新增第三个 大模型节点,命名:生成摘要
提示词示例
请根据以下文章内容,生成一段 100 字以内的摘要。文章内容:{{article_text}}要求:- 100 字以内- 语言自然- 适合放在文章开头
输出变量
新增第四个 大模型节点,命名:润色正文
提示词示例
请将以下文章润色为更适合公众号发布的版本。原文:{{article_text}}要求:- 保留原意- 提升可读性- 增加段落层次- 语言自然流畅- 不要虚构事实
输出变量
在结束节点里输出以下变量:
这样一次调用就能拿到完整结果。
输入一段文章测试:
如果不理想,就优化提示词。
第 1 天:认识平台
看欢迎页、平台介绍、学习资源。
第 2 天:做一个最简单的智能体
先把 Prompt 调顺。
第 3 天:学低代码工作流
学开始节点、大模型节点、结束节点。
第 4 天:做'文章优化工作流'
把上面教程跑通。
第 5 天:学知识库
做一个资料问答助手。
第 6 天:接入中转 API
把模型换成你自己的模型源。
第 7 天:做一个完整产品
比如:
功能:
功能:
功能:
很多人学 Coze 最大的问题不是不会,而是:
一上来就想做'超级智能体'。
我的建议:
正确顺序是:
一句话总结:
Coze 是当前非常适合普通人上手 AI 应用开发的平台之一。
它的价值不只是'做个聊天机器人',而是:
官方文档已经明确展示了它在 智能体、低代码工作流、AI 生成式工作流、知识库、技能、数据库 等方面的完整能力路径。对于新手来说,完全可以从'会用'一路进阶到'会搭项目'。

微信公众号「极客日志」,在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案:极客日志 zeeklog
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具,RSA密钥对生成器在线工具,online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表,支持源码编辑与即时渲染。 在线工具,Mermaid 预览与可视化编辑在线工具,online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具,Base64 字符串编码/解码在线工具,online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具,Base64 文件转换器在线工具,online
将 Markdown(GFM)转为 HTML 片段,浏览器内 marked 解析;与 HTML 转 Markdown 互为补充。 在线工具,Markdown 转 HTML在线工具,online
将 HTML 片段转为 GitHub Flavored Markdown,支持标题、列表、链接、代码块与表格等;浏览器内处理,可链接预填。 在线工具,HTML 转 Markdown在线工具,online