Coze 平台完整介绍与入门：国内用户接入 AI 模型指南

2）为什么在 Coze 里配置中转 API？

主要有 4 个原因：

• 官方模型不够用，想接更多模型
• 想统一管理多个模型厂商
• 想降低接入门槛
• 想把不同模型集中到一个 Base URL

3）你需要准备什么？

一般需要这 3 个信息：

• API Key
• Base URL
• 模型名称（Model Name）

API Key: sk-xxxxxx Base URL: https://api.whatai.cc/v1/chat/completions Model: gpt-5.4

4）在 Coze 中配置模型的大致步骤

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。

路径思路（通用）

进入：

• 工作空间 / 管理后台
• 左侧菜单 - 项目开发 - 创建项目
• 创建智能体，填写名字、介绍与图标

创建工作流

添加 HTTP 请求，OpenAI 兼容格式的通用配置模板

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 的核心能力拆解

1）知识库（RAG）

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：

• 企业 FAQ
• 产品文档问答
• 课程资料答疑
• 法规条文检索
• 内部 SOP 问答

2）大模型节点（LLM Node）

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：

• 总结
• 分类
• 改写
• 提取
• 生成
• 翻译
• 审核

3）技能（Skill）

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：

• 自定义工具函数
• 接外部 API
• 复杂业务逻辑封装
• 复用组件

4）数据库（Database）

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：

• 用户记录
• 对话状态
• 表单数据
• 订单状态
• 业务配置

AI 生成式工作流教程（官方推荐玩法）

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。

1）什么是 AI 生成式工作流？

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：

• 开始节点
• 分类节点 / 判断逻辑
• LLM 节点
• 多分支节点
• 输出节点

2）AI 生成式工作流适合什么场景？

非常适合：

• 内容生产流程
• 审核流程
• 问答分流
• 客服意图识别
• 知识库问答
• 数据提取
• 批量文档处理

3）推荐的提示词写法（非常重要）

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：

模板 1：结构化描述法

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

4）AI 生成后要做的 3 件事

① 检查输入输出变量

重点看：

• 输入字段是否正确
• 类型是否正确（String / Object / Array）
• 节点输出是否被后续引用

② 检查提示词

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：

• 输出格式要求
• 风格要求
• 错误兜底逻辑
• 结构化 JSON 要求

③ 跑试运行

一定要点 试运行 / 调试，看每个节点输出是否符合预期。

【实战】Coze 官方工作流教程（低代码工作流手把手）

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。

案例：做一个'文章优化工作流'

目标

用户输入一段文章，系统自动完成：

1. 提取主题
2. 生成 3 个标题
3. 生成 100 字摘要
4. 输出优化后的正文

第一步：创建工作流

1. 登录 Coze
2. 进入工作空间
3. 打开资源库 / 项目开发
4. 点击 新建资源
5. 选择 工作流

输入：

• 名称：文章优化工作流
• 描述：用于标题优化、摘要生成和正文润色

第二步：配置开始节点（Start）

在开始节点里定义输入参数：

• article_text（String，必填）

示例：

变量名：article_text 类型：String 说明：用户输入的原始文章内容

第三步：添加'大模型节点'——提取主题

新增一个 大模型节点，命名为：提取主题

输入变量

• article_text

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

• topic

第四步：添加'大模型节点'——生成标题

新增第二个 大模型节点，命名：生成标题

输入变量

• article_text
• topic

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

• title_list

第五步：添加'大模型节点'——生成摘要

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

• summary

第六步：添加'大模型节点'——润色正文

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

• optimized_text

第七步：配置结束节点（End）

在结束节点里输出以下变量：

• topic
• title_list
• summary
• optimized_text

这样一次调用就能拿到完整结果。

第八步：试运行

输入一段文章测试：

• 看 topic 是否准确
• 看 title_list 是否符合风格
• 看 summary 是否过长
• 看 optimized_text 是否过度改写

如果不理想，就优化提示词。

Coze 学习建议：新手 7 天路线图

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：

• AI 客服
• 公众号助手
• 知识库问答机器人
• 报告生成助手

适合新手直接抄的 3 个 Coze 项目方向

1）公众号爆文助手

功能：

• 选题
• 标题生成
• 提纲生成
• 正文扩写
• 风格改写
• 摘要提取

2）知识库客服机器人

功能：

• 产品文档问答
• FAQ 自动回复
• 售前咨询
• 售后问题处理

3）简历优化助手

功能：

• 提取岗位 JD
• 匹配简历关键词
• 优化项目经历
• 生成自我介绍
• 模拟面试题

写给新手的真心建议：别一上来就做'大而全'

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：

1. 先做一个单节点任务
2. 再做一个 3 节点工作流
3. 再接知识库
4. 再接中转模型
5. 最后再做完整产品

总结：Coze 为什么值得学？

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：

• 用最小成本验证 AI 产品想法
• 用工作流把 AI 从'会聊天'变成'能做事'
• 用知识库把 AI 从'会说'变成'懂业务'
• 用中转 API 把 AI 从'能用'变成'可控、可扩展'

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'。