基于 Coze 构建专属 AI 应用：从智能体开发到 Web 部署

相比智能体，应用开发增加了前端页面，主要依赖工作流驱动。操作相对简单，只需将工作流封装为应用组件，设置业务逻辑和展示样式即可。

API 与 SDK 集成

Coze 支持将智能体发布为 API 服务，通过 HTTP 交互。所有请求需在 Header 中携带 Access Token。

• Bot 调用接口：支持流式输出，适用于实时反馈场景。
• 管理 API：查询 Bot 信息、管理会话历史等。
• SDK 支持：目前主要提供 Python SDK，简化了客户端初始化、消息发送和响应处理流程。

*注意：Access Token 仅首次生成时显示，务必妥善保存。

实战案例：视频生成器

下面通过一个实战案例，演示如何结合阿里云 OSS 插件、工作流以及 Python Flask 后端，构建一个完整的 Web 应用。

工作流逻辑

在工作流中，我们需要提取 URL 并处理结果。以下是关键代码片段：

async def main(args: Args) -> Output:
    params = args.params
    ret: Output = {"key0": params['input'][0]["url"]}
    return ret

主流程中整理最终结果时，需注意清理空白字符：

async def main(args: Args) -> Output:
    params = args.params
    result = ''
    if not params.get('db') and not params.get('input'):
        result = '比特就业课'
    elif not params.get('db'):
        result = params['input']
    elif not params.get('input'):
        result = params['db'][0].get('video_url')
    
    # 核心修复：移除所有空白字符（空格、制表符、换行等）
    result = result.replace(" ", "")
    ret: Output = {"key0": result}
    return ret

*说明：阿里云 OSS 生成的 URL 可能包含换行符，因此代码中增加了清洗逻辑。

后端集成 (Python + Flask)

首先配置环境变量 .env：

COZE_API_TOKEN="填入用户令牌信息"
WORKFLOW_ID="填入需要使用的工作流 id"
USER_ID="填入用户 id"

接着编写 Flask 服务封装 SDK：

import os
import json
from dotenv import load_dotenv
from cozepy import Coze, TokenAuth, COZE_CN_BASE_URL
from flask import Flask, request, jsonify, send_file
from flask_cors import CORS

load_dotenv()
app = Flask(__name__)
CORS(app)

def create_video(animal_description):
    try:
        api_token = os.getenv('COZE_API_TOKEN')
        workflow_id = os.getenv('WORKFLOW_ID')
        coze = Coze(auth=TokenAuth(token=api_token), base_url=COZE_CN_BASE_URL)
        workflow = coze.workflows.runs.create(
            workflow_id=workflow_id,
            parameters={"input": animal_description}
        )
        video_url = json.loads(workflow.data)['output']
        return video_url
    except Exception as e:
        return None

@app.route("/generate-video", methods=['POST'])
def generate_video():
    data = request.get_json()
    animal_description = data.get('input', '').strip()
    video_url = create_video(animal_description)
    return jsonify({'success': True, 'video_url': video_url, 'description': animal_description})

@app.route('/')
def index():
    return send_file('index.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

前端页面

使用 AI 辅助生成 index.html，实现美观的交互界面。运行 Python 程序后，即可访问本地服务。前端负责接收用户描述，调用后端接口，并展示生成的视频链接。

通过这种方式，我们将 Coze 的 AI 能力成功封装为独立的 Web 服务，实现了从智能体到实际产品的闭环。