如何用字节的扣子（coze）实现多轮对话

以下是为您提供的 Coze 教程相关内容： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 相关比赛中的 Coze 教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）

以下为一个使用了 Coze 的事件触发器和工作流的案例： 在为 Bot 设置触发器时，可选择定时触发或事件触发。事件触发会生成 Webhook URL，当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。触发任务的执行方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 例如，添加一个审批工作流作为触发器，当触发后执行工作流完成业务审批。在 Stuart:0 基础教学系列之 Coze“用户界面”创建初体验中，上传图片并点击“上传图”按钮，可触发把图片传递给右边的图片框这一事件。调用 workflow 时需要传入工作流需要的参数，可通过选择双向箭头找到要传递过来的数据。但传文件存在一些问题，目前好多浏览器（尤其是 safari）的事件触发工作流可能会失败，可换用 chrome 或 edge 浏览器。 使用限制方面，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。

以下是关于如何用 Coze 的触发器让触发器接收到内容并发送到工作流的详细说明： Coze 的触发器可以在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发和事件触发。 定时触发能让 Bot 在指定时间执行任务，无需编写代码。事件触发会生成 Webhook URL，当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时执行任务的方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 Bot 提示词：通过自然语言设置提示词，触发时提示词自动发送给 Bot，Bot 据此向用户发送提醒消息。 调用插件：为触发器添加插件，触发时 Bot 调用插件获取结果并发送给用户。 调用工作流：为触发器添加工作流，若工作流有输入参数需传入参数值。触发时 Bot 调用工作流获取结果并发送给用户。 此外，Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务，当用户在会话内点击推荐任务后，Bot 会确认并创建定时任务。 使用限制方面，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。 具体操作如设置自动总结公众号内容并定时推送到微信： 1. 在 Bot 中绑定工作流，设置定时任务，然后发布到飞书渠道。 人设和回复逻辑：由于 Bot 主要依托工作流，设置提示词，直接调用工作流。 工作流：添加刚刚创建的工作流。 设置触发器：选择“定时触发”，选择触发时间，如希望每天 18 点收到微信推送，就选择 18 点。任务执行时选择工作流，输入 key 和 rss_list 等工作流中开始节点的输入参数。 2. 点击右上角“发布”，注意渠道选择飞书，因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。可以同时设置多个触发器，最多 10 个，可推送给不同的人或在不同时间段给自己推送不同内容。

以下是一些关于使用 Coze 打造企业级的相关资源： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb ） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb ） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb ） Coze“图像流”抢先体验（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf ） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe ） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ ） 知识库相关： 官方文档：创建并使用知识库（https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge ） 官方文档：知识库最佳实践（https://www.coze.cn/docs/guides/product_knowledge_bot ） 用 Coze 做一个基于知识库的 QA bot，TA 熟读了我所有的文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/699276883 ） 手把手教你如何用扣子（COZE）打造一个企业级的知识库机器人（https://zhuanlan.zhihu.com/p/695935995 ） Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/N4wBwPY1oifcNJkZsyHc6McdnYg?renamingWikiNode=true ）

要将 Dify 接入企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 3. 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外，CoW（chatgptonwechat）是一个基于大型语言模型的智能对话机器人项目，具有多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具、知识库等特性和优势，支持在多个平台部署，包括微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等。项目开源，GitHub 地址：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ，Gitee 地址：https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。 您还可以引入项目，在 bot/dify/新建一个 dify_image.py 的程序，将画图程序的调用过程写到 dify bot 中，如用 query“画”开头接提示来触发调用。

在 Coze 平台提取视频文案的步骤如下： 1. 上传输入图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用。 2. 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 3. 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 4. 最终返回文本/图像结果。 为了简化流程，实现零代码版本的工作流，主要关注以下几个搭建流程的步骤： 1. 上传图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，通过图像流过一道。 2. 插件封装：将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件，实现便捷调用，如果市场里面有可以直接使用。

在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。

在多轮对话训练中，让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式： 1. 利用相关数据集进行训练，例如： Guanaco：地址为，是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus：地址为，开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据，包括多个领域，可用于训练大模型。 SmileConv：地址为，数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话，含有 56k 个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式，为模型提供一些情感需求的示例，如： |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中，定期总结关键信息，重申对话的目标和指令，有助于模型刷新记忆，确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类，特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中，快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图，并分类到相应处理流程中。

目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。 4. 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。 6. 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。 7. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。

聊天模型的会话补全： 聊天模型以一串聊天对话作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。API 调用中，messages 参数是主要输入，须为消息对象数组，包含角色（“system”“user”“assistant”）和内容。会话通常先有系统消息设定助手行为，然后交替使用用户和助手消息。用户消息指示助手，助手消息存储之前响应。当用户指令涉前消息时，包含聊天历史有帮助，若会话 token 超模型限制需缩减。 RAG 提示工程中的多轮对话与指代消解： 先前讨论多关注单轮问答，现实中常需处理多轮对话，其中常产生指代问题，如用“它”“他们”等，仅依原始提问检索知识片段可能致结果不精确或无法检索，且对模型回复内容限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。因此需开发提示词解决指代消解问题，确保模型连续交流中回答准确连贯。由于指代消解需多轮对话完成，单次交互不行，需转换测试形式，先解决指代消解再进行下一轮答复。首先准备所需提示词，其是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景让模型推理并消解代词，再依结果重新组织问题。然后复现指代消解步骤，包括进行第一轮对话（如提问“尼罗河是什么”并获回复）和开始指代消解。

设计一个多轮对话的 AI 命题 Agent 可以从以下几个方面考虑： 1. 自然语言交互： 多轮对话能力：LLM 应能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复，以帮助 Agent 进行有效交流。 生成能力：LLM 要展示卓越的自然语言生成能力，生成高质量文本。 意图理解：LLMs 能够理解人类意图，但需注意模糊指令可能带来挑战。 2. 知识： 语言知识：包括词法、句法、语义学和语用学，使 Agent 能理解句子和进行对话。 常识知识：如药和伞的用途等世界常识，帮助 Agent 做出正确决策。 专业领域知识：特定领域如编程、医学等知识，对解决领域内问题至关重要。但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 3. 记忆： 记忆机制：存储过去的观察、思考和行动，帮助 Agent 处理连续任务。 记忆提升策略：包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。 记忆检索：Agent 检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。 4. 推理和规划： 推理：基于证据和逻辑，对解决问题、决策至关重要。 规划：组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。 计划制定：分解任务、制定计划，包括一次性全面分解和自适应策略。 以国内版 Coze 为例，在实际操作中： 1. 对话引擎：目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为 3 轮，可修改区间是 0 到 30，具体轮数根据业务需求决定。 2. 为 Bot 添加技能： 在 Bot 编排页面的“技能”区域，为 Bot 配置所需的技能。 若不懂插件，可选择区域右上角的“优化”按钮，让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。 也可自定义添加所需插件，点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。 如 Bot 需要获取 AI 新闻，可添加新闻搜索接口。 3. 测试 Bot：在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域，测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录以开始新的测试，确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。

在设计大模型语音座舱功能中的上下文多轮对话场景时，对于否定的情况，需要准确识别用户表达的否定意图，并据此调整后续的回应策略。例如，当用户说“不要这样做”，系统要理解并停止当前可能进行的相关操作。 指代方面，要能够解析用户话语中的各种指代关系，比如“那个东西”“这个方案”等，通过上下文和语境来明确其具体所指。 延展的场景设计则要鼓励用户进一步展开话题，例如当用户提到一个主题后，系统可以通过提问或提供相关信息来引导用户深入阐述，比如“能再多和我讲讲吗？”或者“那您对这方面还有其他的想法吗？”

字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括： 1. Claude2100k 模型，其上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型，其上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型，其上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 大模型的相关知识： 1. 大模型中的数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 2. 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly（适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT）、encoderdecoder（同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 google 的 T5）、decoderonly（更擅长自然语言生成任务，典型使用包括故事写作和博客生成，众多 AI 助手基本都来自此架构）。大模型的特点包括预训练数据非常大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级数据进行预训练）、参数非常多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数）。

字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括： 1. OpenAI 的审核（Moderation）Endpoint：可用于检查内容是否符合使用策略，其模型分为 hate（表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容）、hate/threatening（仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害）、selfharm（宣扬、鼓励或描绘自残行为）、sexual（旨在引起性兴奋的内容）、sexual/minors（包含未满 18 周岁的个人的色情内容）、violence（宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容）、violence/graphic（以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容）等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时，可以免费使用审查终结点，但目前不支持监控第三方流量，且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI： 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量的专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例： Google Patents：使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析，提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析，减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用： 专利检索与分类：通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是在字节的扣子平台创建自己的智能体的步骤： 1. 构思智能体的名字，并为其撰写一段详细的介绍，介绍越详细越好，因为平台会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 访问扣子官网（https://www.coze.cn/），点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，并为其命名。 3. 可以设置智能体的提示词、使用 AI 创建头像等。 需要注意的是，扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，在这个平台上开发智能体的门槛较低，无论是否有编程基础都可以快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。同时，扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。

2023 年下半年，部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品，其团队承认在训练过程中沿用了开源架构，但强调是为快速起步。12 月，字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决，暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究，且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外，不仅国内存在此类现象，24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时，提示词攻击在业内是公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免，系统提示处于泄露状态，大模型应用脆弱，数据易被获取。

以下是字节投资的部分 AI 公司相关信息： 近期热门融资 AI 产品中包括：You.com（多种搜索模式且重隐私的搜索引擎）、Genspark（通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求）、Rockset（刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司）、Butterflies AI（人类与 AI 共存的社交软件）、MeetRecord（可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手）。 中国 AI 生态 2023 上半年投资地图中的部分公司有：生数科技（创始人：唐家渝，是全球领先的生成式人工智能基础设施建设者，正积极打造世界领先的可控多模态通用大模型，致力于通过生成式 AI 技术提升全人类的创造力与生产力）、西湖心辰（创始人：蓝振忠，开发的西湖大模型既具备通过跨领域的知识解决问题的超高智商，也具备通过情感感知、长期记忆形成的超高情商）、影眸科技（创始人：吴迪，孵化于上海科技大学，通过与国内顶尖人工智能、计算机视觉实验室合作，积极推动尖端实验室科研成果的民用化、商业化，探索前沿人工智能、计算机视觉技术在大众娱乐市场的推广应用）。

目前没有关于字节跳动旗下即梦 AI 的模型来源以及数据训练库的准确和详细信息。但一般来说，AI 模型的训练数据可能来自多种来源，如维基百科、书籍、期刊、网络采集的图片/标题等。同时，在训练过程中可能会使用开源架构，并进行原创性的优化和突破。但对于即梦 AI 具体的情况，还需要更多确切的官方公布内容。

企业微信自建应用能否接入扣子 API 的相关信息如下： 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌起名，设置过期时间为永久有效，选择指定团队空间，勾选所有权限，并保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 获取机器人 ID，在个人空间中找到要接入微信的机器人，点击进入编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 进行 API 授权，点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 可以通过扣子工作流，用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，而且可以参考相关教程将扣子接入微信机器人，但有微信封号风险。 对于扣子插件的搭建，GET 方法中传递参数的方式包括 Body（通常在 GET 方法中不用于传递参数）、Path（可传递参数，常编码为 URL 一部分）、Query（最常用的参数传递方式）、Header（通常不用于传递参数，而是定义请求头部信息）。配置输出参数时，若填写无误可点击自动解析，调试与校验时可查看输出结果。

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

以下是关于用扣子搭建仿写文章智能体的相关信息： 生物医药小助手：这是生物医药垂直领域的第一个智能体，其创建者将个人发布的大量生物医药文章转化为可交互数据库，以解决读者咨询占用过多时间的问题。通过扣子平台，解决了高成本搭建问题，并实现了一问一答的形式，用户可在扣子的 bot 商店或公众号中发起问答。 手搓插件：可参考相关文章和链接，了解在扣子中手搓插件的方法，包括 API 参数测试等步骤。 竖起耳朵听智能体：其编排包括插件、工作流和知识库。插件如同工具箱，可添加现有或自制的 API 以增强智能体能力；工作流像可视化拼图游戏，由多个节点组成，可组合各种功能创建复杂稳定的业务流程。 如果您想进一步了解具体的搭建步骤和细节，还需要您提供更明确的需求。

要使用扣子智能体制作一个有关热门旅游景点攻略小助手的工作流，以下是一些参考信息： 1. 扣子智能体通常由工作流和数据库组成。工作流的设计相对简单，一个输入对接知识库，搭载豆包 function call 大模型，最后输出。数据库的收集和整理需要一定专业知识，并进行手动二次校对。 2. 插件方面，扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API，还可根据需求自制插件。 3. 工作流就像可视化的拼图游戏，由多个节点组成，包括大语言模型、代码块等，能创造复杂稳定的业务流程。 4. 扣子预置了各种场景的 Bot，如旅游大师 Bot。在 Bot 商店可查看精选的预置 Bot，选择后会被引导至编排页面，该页面分为顶部区域（显示所用大型语言模型）、人设与回复逻辑区域、技能区域（展示配置的功能，如查询航班的插件、推荐景点的工作流等）、预览与调试区域（展示交互运行结果）。 基于以上信息，您可以尝试设计热门旅游景点攻略小助手的工作流，根据不同用户需求制定个性化旅行计划，涵盖热门景点、行程安排、交通指南和景点特色介绍。但需要注意的是，工作流的设计和数据库的整理需要精心规划和准确操作。

以下是将 Claude 做成扣子插件的步骤： 1. 公众号私信“TC”获取插件，下载完成后解压。 2. 进入 Chrome 浏览器的扩展程序管理界面，打开右上角的开发者模式。 3. 左上角加载解压完的文件夹。 另外，关于在扣子中手搓插件： 1. 点击个人空间，选择插件，点击创建插件。 插件名称：中文，根据插件需求起名。 插件描述：告诉观众插件的用途和使用方法等。 插件工具创建方式： 云侧插件基于已有服务创建：使用现成的 API 来创建插件，需填入所使用 API 的 URL。 云侧插件在 Coze IDE 中创建：使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API（支持 Python 和 Node.JS）。 2. 在新的界面点击创建工具。 填入第一个插件工具的基本信息： 工具名称：只能使用字母、数字和下划线来命名。 工具描述：根据工具的使用方法、功能填写，提醒用户如何使用。 工具路径：填写对应完整的 API 以“/”开始，如果后面使用 path 的方式传参，则可以使用“{}”包裹的方式把变量包含在其中。 请求方法：根据 API 的调用方式选择对应的请求方法。 3. 配置输入参数：点击新增参数，把所有需要使用的参数填写进工具。 4. 配置输出参数：如果一切都填对了没有问题，可以直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 5. 调试与校验：测试工具是否能正常运行，运行后查看输出结果，“Request”为输入的传参，“Response”为返回值，点击“Response”就可以看到解析后的参数。

以下是在扣子平台创作 AI agent 的学习路径： 1. 先吃透 prompt 相关内容，因为提示词在智能体中很关键。 2. 了解智能体是由大语言模型衍生而来，扣子属于智能体范畴且更偏 ToC 应用。 3. 学习 Agent 工程（基础版）的迭代范式： 梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 自动化每一个「任务」，形成一系列的小工具，让机器能完成每一个单一任务。 串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 4. 参考数字员工“进化论”，在对 AI 能力基础上作出固化流程或让 AI 自主思考的妥协和平衡。 同时，您还可以参考以下具体内容： 扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后可发布到各种社交平台和通讯软件上。 可以通过简单 3 步创建智能体，即起一个智能体的名称，写一段智能体的简单介绍，使用 AI 创建一个头像。