基于 Coze 构建 AI 应用及 Web 部署指南
Coze 是字节跳动开发的 AI Agent 平台,支持低代码构建应用程序。内容涵盖智能体核心概念、插件与知识库(RAG)功能、工作流开发流程,并通过 Python SDK 与 Flask 框架演示如何将智能体封装为 Web 应用。涉及环境配置到前后端联调的完整实战步骤。

Coze 是字节跳动开发的 AI Agent 平台,支持低代码构建应用程序。内容涵盖智能体核心概念、插件与知识库(RAG)功能、工作流开发流程,并通过 Python SDK 与 Flask 框架演示如何将智能体封装为 Web 应用。涉及环境配置到前后端联调的完整实战步骤。

Coze 是字节跳动开发的 AI Agent 平台,作为一款人工智能开发工具,它可以帮助开发者通过低代码甚至零代码的方式快速构建应用程序。此外还提供了相关的 API 和 SDK,可以集成到我们自己开发的项目业务中。
大模型的缺陷
此外大模型还依赖于提示词,提示词的详细程度和设计质量直接影响模型输出结果是否符合预期。
Coze 的核心价值,在于为原始大模型装备了一套功能强大的'外骨骼'与'操作系统'。这个'操作系统'通过一系列工程化手段(工具扩展、流程固化、知识增强、角色设定)来引导、约束、放大和聚焦大模型的通用能力,最终创造出能够可靠、自主、高效地解决特定领域问题的智能体(AI Agent)。将大模型的'通用能力'设计成'特定能力'。
接下来我们试着开发一个智能体,步骤:创建 - 开发 - 调试 - 发布 - 优化。


模式选择 智能体的三种模式:

提示词
系统提示词与用户提示词测试:

这里系统提示词提供了 AI 润色,我们还可以根据需要进行修修改改。
开场白设置

最后进行发布即可。
在 Coze 中,插件是扩展智能体功能的模块化工具,通过调用外部服务、数据接口或预设逻辑,使智能体具备实时交互、动态决策和场景化服务能力。 示例: 出行规划智能体

效果测试:

从这个例子可以看出,AI 插件是为智能体赋予'实际行动能力'的工具,就像 AI 的'手和脚',让智能体拥有了对外执行操作的实体能力。它能打破智能体仅停留在聊天与文本生成的局限,连接真实的外部世界,执行各类具体任务。
插件分类:
注:有的插件可能付费,可能需要到第三方平台申请。
一些私有的数据大模型是无法获取到的,如一个公司的入职指南、人员信息、财务信息,又或是老师上课做的 ppt,家里的 WiFi 密码,自己做的学习笔记等等。 而 Coze 支持导入自己私有的数据给大模型。这有什么应用场景呢?比如,新员工入职一家公司,会有一大堆问重复性的问题:
我们可以把这些问题和答案整合一下做成一个文档,然后导入给智能体,到时候新员工直接去问智能体即可。 Coze 平台内置并深度集成了RAG能力,RAG 的全称是检索增强生成。它是一种将信息检索与大语言模型相结合的架构范式。RAG 功能主要通过'知识库'功能模块来体现。 简单来说,RAG 的工作原理就像学生在写论文前先去图书馆查资料:
示例: 这里模拟做了一个新员工入职指南

新创建智能体,并把数据导入知识库,再把知识库的内容导入到智能体中。


此外,还可以将个人学习资料导入知识库,构建一个能够答疑和检索资料的专属学习助手。
Coze 数据库是字节跳动扣子平台提供的结构化数据存储服务,采用类 NoSQL 的文档模型,支持通过自然语言或 SQL 语句进行数据的增删改查操作。作为智能体的'长期记忆'组件,它能够持久化存储用户交互数据、业务配置信息和应用状态,是构建复杂 AI 应用的核心基础设施。 智能体本身有一部分记忆功能,也就是在编排中的携带上下文论数,轮数上限通常为 100 轮,且会消耗积分,这对于需要长期记忆的应用场景来说并不方便。如下:

使用数据库资源,我们就可以把数据做持久的储存,分别做分析。 示例: 比如一个健身教练智能体,需要将你做的运动记录或身体状态记录下来,几个星期的,几个月的,甚至几年,这样才方便为你做出健身规化。 创建健身教练智能体


测试示例:

除此之外数据库还有缓存的功能,把问题和答案记录下来,下次问相同的问题就不用做思考,直接从数据库中查看。
什么是工作流? 是完成特定目标,而设计的一系列结构化、自动化(或半自动化)的步骤和规则。节点是工作流的最小拆分单位,它的核心包括开始节点、结束节点、大模型节点、插件节点、工作流节点,是系列指令的集合,能够处理复杂的场景。
注:可以将其理解为编程中的'函数调用',即一个工作流可以嵌套调用另一个工作流。
工作流分类
创建工作流:

加入并连接节点:

设置节点:

测试运行:

在智能体中使用工作流:

相比智能体,应用开发多了一个前端页面,主要依赖于工作流,操作也十分简单,接下来我们使用上面的工作流封装出一个应用:

组件设置:

业务逻辑设置:

最后可以添加一些展示组件,使得它更美观。

Coze 支持将 AI 智能体和扣子应用发布为 API 服务,可以通过 HTTP 方式与其进行交互。有编程基础的情况下,能够给用户更多的自定义开发空间。扣子 API 通过访问令牌(Access Token)进行 API 请求的鉴权。所有的 API 请求都必须在请求头的 Authorization 参数中包的访问令牌(Access Token)。

注意:Access Token 仅首次生成时显示,请务必妥善保存,丢失后需要重新生成。
在 API 方面,Coze 主要提供了 Bot 调用接口,允许通过 HTTP 请求与指定的 Bot 进行交互。用户只需提供 Bot ID 和访问令牌,即可向接口发送用户输入,并接收 Bot 生成的文本、卡片或其他结构化响应。该 API 支持流式输出,适用于需要实时反馈的场景,同时也允许传递自定义参数以控制 Bot 的行为,例如调整回复风格或启用特定插件。此外,Coze 还提供了管理 API,用于查询 Bot 信息、管理会话历史或处理文件上传等操作,为集成提供了更全面的控制能力。 在 SDK 支持上,Coze 目前主要提供了 Python SDK,简化了在 Python 项目中的集成流程。SDK 封装了 API 调用的细节,提供了直观的类与方法,让开发者能够更便捷地初始化客户端、发送消息并处理响应。无论是同步调用还是异步流式响应,SDK 都提供了相应的支持,大幅降低了开发门槛。

子流程:

循环体内的代码用来提取 url,如下:
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
# 构建输出对象
ret: Output = {"key0": params['input'][0]["url"]}
return ret
同样的最终结果处理用来提取 url:
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
# 构建输出对象
ret: Output = {"key0": params['input'][0]}
return ret
主流程中的代码,整理并构建最终结果:
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
result = ''
# 1 input 和 db 都是空的
if not params.get('db') and not params.get('input'):
result = '比特就业课'
# 2 db 为空
elif not params.get('db'):
result = params['input']
# 3 input 为空
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(" ", "")
# 构建输出对象
ret: Output = {"key0": result}
return ret
阿里云 OSS(对象存储服务)的使用:

在创建好工作流后,我们可以像之前一样将其用于智能体或应用开发。接下来,我们将进一步把它封装成 SDK,并集成到一个独立的 Web 应用中。
首先创建.env 环境变量,设置相关信息
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"

封装 SDK 并做 web 开发
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
# 加载环境变量
load_dotenv()
app = Flask(__name__)
CORS(app) # 允许跨域请求
# 调用工作流生成视频
def create_video(animal_description):
try:
api_token = os.getenv('COZE_API_TOKEN')
workflow_id = os.getenv('WORKFLOW_ID')
# 初始化 coze 客户端
coze = Coze(
auth=TokenAuth(token=api_token),
base_url=COZE_CN_BASE_URL
)
# 执行工作流
workflow = coze.workflows.runs.create(
workflow_id=workflow_id,
parameters={"input": animal_description}
)
# 接收返回的内容
video_url = json.loads(workflow.data)['output']
return video_url
except Exception as e:
return None
# 声明接口路由
@app.route("/generate-video", methods=['POST'])
def generate_video():
# 获取请求参数
data = request.get_json()
animal_description = data.get('input', '').strip()
video_url = create_video(animal_description)
return jsonify({'success': True, 'video_url': video_url, : animal_description})
():
send_file()
__name__ == :
app.run(debug=, host=, port=)
使用 AI 生成 html 页面,即 index.html 文件,运行 Python 程序。效果如下:

index.html 文件:
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>动物世界视频生成器</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.4.0/css/all.min.css">
<style>
* {
margin: 0;
padding: 0;
box-sizing: border-box;
font-family: 'Segoe UI', 'Microsoft YaHei', sans-serif;
}
body {
background: linear-gradient(135deg, #1a2a6c, #b21f1f, #fdbb2d);
background-size: 400% 400%;
animation: gradientBG 15s ease infinite;
min-height: 100vh;
color: #333;
padding: 20px;
}
gradientBG {
{ : ; }
{ : ; }
{ : ; }
}
{
: ;
: auto;
: ;
}
{
: center;
: ;
: white;
: (, , , );
}
{
: ;
: ;
: (, , );
-webkit-: text;
: text;
: transparent;
}
{
: ;
: ;
: auto;
: ;
: (, , , );
}
{
: flex;
: column;
: ;
}
(: ) {
{
: row;
}
}
, {
: (, , , );
: ;
: ;
: (, , , );
: ();
: ;
}
{
: flex;
: column;
}
{
: flex;
: center;
: ;
: ;
: ;
: ;
: ;
: solid ;
}
{
: ;
}
{
: ;
: ;
: ;
: ;
: solid ;
: ;
: vertical;
: ;
: border ;
}
{
: none;
: ;
: (, , , );
}
{
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}
{
: ;
: ;
: ;
}
{
: flex;
: wrap;
: ;
}
{
: ;
: ;
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: pointer;
: all ;
: solid ;
: ;
}
{
: ;
: (-);
: (, , , );
}
{
: flex;
: ;
: ;
}
{
: ;
: none;
: ;
: ;
: ;
: pointer;
: flex;
: center;
: center;
: ;
: all ;
: ;
}
{
: (, , );
: white;
}
{
: (-);
: (, , , );
}
{
: ();
}
{
: ;
: ;
: solid ;
}
{
: ;
: (-);
}
{
: flex;
: column;
}
{
: ;
: flex;
: center;
: center;
: ;
: ;
: hidden;
: ;
: ;
: relative;
}
{
: center;
: ;
: ;
}
{
: ;
: ;
: ;
}
{
: ;
: ;
}
{
: ;
: ;
: ;
}
{
: absolute;
: ;
: ;
: ;
: ;
: (, , , );
: flex;
: column;
: center;
: center;
: ;
: ;
}
{
: ;
: ;
: solid ;
: solid ;
: ;
: spin linear infinite;
: ;
}
spin {
{ : (); }
{ : (); }
}
{
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: ;
: ;
: ;
}
{
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: ;
: flex;
: center;
: ;
}
{
: ;
: ;
}
{
: flex;
: ;
: ;
}
{
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: ;
: none;
: ;
: ;
: pointer;
: flex;
: center;
: center;
: ;
: all ;
: ;
}
{
: (, , );
: white;
}
{
: (-);
: (, , , );
}
{
: (, , );
: white;
}
{
: (-);
: (, , , );
}
{
: center;
: ;
: (, , , );
: ;
: ;
}
{
: ;
: none;
}
{
: underline;
}
{
: fixed;
: ;
: ;
: ;
: ;
: white;
: ;
: (, , , );
: ;
: flex;
: center;
: ;
: ();
: transform ease;
}
{
: ();
}
{
: (, , );
}
{
: (, , );
}
(: ) {
{
: ;
}
, {
: ;
}
, {
: column;
}
, {
: ;
}
}
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