我是说作为coze开发者如何获取到用户数据

使用 COZE 搭建智能体的步骤如下： 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路： 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力，即通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求，这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：分步构建和测试 Agent 功能。 完善：全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能。 其中，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。

通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐，具体步骤如下： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”（实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入）、自动化“整理入库”（自动整理每条内容的关键信息，支持跨平台查看）、智能“选择”推荐（根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划）。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 经过配置得到两个可用工作流（整理入库、选择内容），将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词，完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 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： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，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： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 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。 此外，还有以下关于 Coze 的介绍： Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。

以下是关于 coze 的 deepseek 实践的相关信息： 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用：搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 Deepseek，认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并更改了模型服务价格： 2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放，相关学习文档可查看。 重点更新：上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动，即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受价格优惠。 2024 年 7 月 18 日历史更新（归档）： 《长文深度解析 Coze 的多 Agent 模式的实现机制》：艾木老师深入研究了 Coze 的多 Agent 模式机制，分析了三种节点跳转模式及应用场景和不足。 《揭秘 DeepSeek: 一个更极致的中国技术理想主义故事》：DeepSeek 以独特技术创新崭露头角，发布颠覆性价格的源模型 DeepSeek V2，创始人梁文锋是技术理想主义者。 《10 万卡集群：通往 AGI 的新门票》：分析了 10 万 GPU 集群建设的相关问题，指出数据中心设计和网络拓扑结构对大型 AI 训练集的重要性。

以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 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。 相关比赛中的教程： 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） 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）

当前 AI 发展现状： 涵盖了不同领域的应用和发展，如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导： 可以先从国内模型工具入手，这些工具不花钱。 学习从提示词开始，与模型对话时要把话说清，强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者：从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本；探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor；参与 AI 社区交流经验；构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴；建立 AI 写作流程，从生成大纲开始；进行多语言内容探索；利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时，可使用 launch BD 尝试解决。

以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用，有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，底座是 GLM 语言模型。其相关信息如下： 地址： 简介：中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 此外，基于 ChatGLM 还有在垂直领域微调的模型，如医疗领域的 MedChatGLM，其地址为： 。

以下是为您生成的关于开发者 API 接入的推广文本： 曾经，我们在做设计时幻想能用嘴完成设计，随便说几句话电脑就能帮忙画出。随着 AI 的出现，各种提示词插件应运而生。而现在，开发者带来了更强大的功能——提示词都由 AI 自动写好！比如 One Button Prompt 脚本。 安装方式便捷，在扩展面板中搜索 One Button Prompt 可直接安装，或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后，重启 webUI，在脚本下拉菜单中就能找到该插件。 使用时，先体验一下。根据官方建议，大模型选择“deliberate”，采样方法设为“DPM++ SDE Karras”，采样步骤设为“25”，并将 CFG 比例降低到“6”。随机等级设为 5，下面还有分别定义主题类型、艺术类型和图像类型的三个下拉选项。您可以选择全随机试试手气，也能加一点自定义条件，比如让它画一幅动物主题的摄影作品。将模型换成“realisticVisionV20”，主题换成人物，再次生成。快来体验这便捷高效的开发者 API 接入吧！

个人通过 AI 获取收入的方式主要有以下几种： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业找到工作机会，获得不错的收入。但能否赚钱取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等，需要持续学习和实践。 2. 在公司给自己贴“AI 大神”标签，提升个人影响力。 3. 在社交网络分享相关成果，扩大影响力。 4. 承接项目开发，例如通过增加画板节点，结合公司 Logo 生成一系列公司主题的产品邮票，或者承接类似需求，扩充工作流以适应更复杂的业务。 5. 对于内容创作，利用生成式 AI 进行艺术创作，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。

以下是获取视频反向提示词的一些方法： 1. 在 Stable Diffusion 中，Embedding 相当于提示词打包功能，可将大量固定不变且文本量较大的负向提示词汇总到一个文件里。常见的负向起手式能排除一些低质量、坏手、姿态错误等情况。若不想使提示词复杂，可使用打包好的负向提示词 Embedding，达到一词顶一百词的效果。例如 EasyNegative，官方推荐其搭配二次元模型使用。 2. 对于某些视频生成工具，如云端 Comfyui 出图结合 AI 视频软件的方法： 打开相关工作流链接，如 https://www.esheep.com/app/5977 ，注册或登录。 步骤 1：红色框选择生成图片的大模型，绿色框添加提示词，蓝色框填写反向提示词。 步骤 2：红色框设置大小确保是 16:9 的比例，绿色框修改参数，不理解时可保持默认。 步骤 3：红色框上传深度图。 步骤 4：点击立即生成，在生成历史中下载图片。

AI 写作具有以下优势和应用场景： 优势：能够快速生成内容，提高写作效率；可以提供新的思路和创意。 应用场景：广泛应用于新闻通讯、营销文案、小说创作等领域。 利用 AI 辅助新闻通讯稿写作的方法包括： 头脑风暴：在写作前让 AI 提供选题建议或内容方向。 查找资料：借助 AI 快速汇总相关主题信息，节省查阅资料时间。 优化表达：写完初稿后，让 AI 检查语法、改善表达。 拓展思路：写作卡壳时，询问 AI 以开拓新的思路。 需要注意的是，写作不仅是产出内容，更是思考的过程，不应过度依赖 AI 写作，而应注重提升自身写作技巧和思考深度。同时，大语言模型在写作中很有用，如用于集思广益、头脑风暴等，但也存在编造故事产生错误信息的问题，需要鉴别信息准确性。另外，选好模型、克服平庸、显式归纳文本特征等方法有助于用 AI 写出好文字。

以下是一些利用 AI 获取短视频流量的方法： 1. 前期筹备： 选择几个固定的话题在全网短视频造势，内容可从春晚的筹备倒计时、提前剧透、节目制作背后的花絮、AI 热点新闻、“我要上春晚”、春节回不了家等温情内容等方向切入选题。 提前准备企业微信号，后续建微信群裂变。先把直播时间和宣传海报确定下来，提前一周做直播预约和裂变动作，视频号直播预约量越大，对应的公域流量也会多匹配一些。 以群里 240 个种子用户作为初始流量入口，通过转发裂变撬动更大的流量。准备一个直播预约海报（可同时放几个平台的预约二维码），一篇公众号软文提前预约蓄水。直播时通过福袋、转发等再撬动一波裂变。 提前测试直播和 AI 视频，轮播形式有很大不确定性，抖音视频号直播都会打击纯无人直播，所以要提前几天测试直播流程和形式，如果能真人和 AI 结合会更容易过审。 2. 案例参考： 可参考一些爆火短视频示例，如用 AIGC 制作的爆款短视频，包括 Runway Gen1 相关视频、郑钦文澳网比赛 AI 处理视频等。 还可参考如“Robot Learning Moonwalk Dance Mocap Test _ NOT Real _ Incredible Wonder Studio Ai shorts”等相关视频。

以下是为您生成的 Python 代码示例，用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器： ```python import numpy as np 第一步：导入需要的库 import numpy as np 第二步：加载数据 data = np.load 第三步：获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步：判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步：计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```

对于 C 端用户应对 AI 幻觉，可以参考以下方法： 1. 在商业化问答场景中，落地时需直面幻觉问题。非技术从业者可从配置入手，如问答机器人界面左侧的 AI 模型、提示词、知识库等。 2. 对于 Claude ，可以尝试以下故障排除方法： 允许 Claude 在不知道答案时说“我不知道”。 告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题。 让 Claude 在回答问题之前“逐步思考 think step by step”。 给 Claude 留出思考的空间，例如让其在<thinking></thinking>标签内思考，然后从最终输出中删除该部分。 让 Claude 在长篇文档中找到相关引文，然后使用这些引用来回答。 3. 对于提示词污染与不良用户行为，Claude 本身具有一定抵抗力，为实现最大程度保护，可以进行无害性筛选，例如运行“无害性筛选”查询评估用户输入内容是否恰当，若检测到有害提示则拦截查询响应。 4. 在实际应用中，如面对央企等对幻觉零容忍的大客户，可引入 LLM 之外的东西如传统搜索或 hard code 的一些东西去强行控制，但希望流程能在场内完成，同时与客户建立共生的数据。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

要在已建好的 Coze 智能体上搭建用户登陆模块，让用户在使用前输入姓名和序号，您可以参考以下步骤： 1. 服务器设置： 购买云服务器，推荐使用腾讯云服务器。新用户专享 28 元/年一台云服务器，若售罄可购买 82 元/年的，并选择宝塔 Linux 面板 8.1.0 腾讯云专享。 云服务器设置密码，选择暂不需要教学场景，通过远程登录的密码/密钥登录的重置密码来初始化密码，并妥善保存。 获取宝塔 Linux 地址，点击控制面板中的应用信息的管理应用，有两种获取方法。 设置宝塔的密码，登录宝塔 Linux 面板，输入相关操作并保存用户名和密码。 2. 变现模板配置： 超级管理员和普通用户的定义：超级管理员拥有管理整个系统的最高权限，普通用户没有项目配置权限和进入管理后台页的权限。 成为超级管理员：点击【成为超级管理员】按钮，进入用户注册登录页面，完成注册后获得超级管理员账户。 选择智能体配置模式，包括 Zion 默认智能体模式和您的 Coze 智能体模式。 3. API 接入微信群 Bot： 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 在“Docker”中的“项目模板”中添加，将编译好的内容复制进来，创建容器并确定。 查看运行服务，扫码接入微信，手动刷新日志，若看到 WeChat login success 则接入成功。

以下是使用 Coze 建立用户登录模块的一般步骤： 1. 进入 Coze 官网（www.coze.cn），注册并登录。 2. 按照提示输入 8888 端口号，并确保端口号在列表中出现。 3. 在浏览器中输入相关信息，输入刚刚设置好的密码，把协议滚动到最底部，点击进入面板。为了绑定，先注册一个宝塔的账号，然后返回到登录界面，输入注册号的用户名和密码。 4. 点击左侧 Docker，点击立即安装，选择默认方式，等待在线安装完成。安装成功后，右侧会出现很多应用。

以下是在 Coze 中创建用户登录模块的一般步骤： 1. 进入 Coze 官网（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 bot 的基本信息。 3. Bot 的开发和调试页面功能布局如下： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 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：插件可扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流用于处理和生成图像的相关功能；触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理：文本可存储文字类知识材料；表格用于结构化数据的存储和调用；照片是图像素材库。 记忆系统：变量可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）：开场白可设置初次对话的问候语；用户问题建议可配置智能推荐的后续问题；快捷指令可设置常用功能的快速访问；背景图片可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 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 此外，服务器设置方面： 1. 按照提示输入 8888 端口号，确保端口号在列表中出现。 2. 在浏览器中输入，输入刚刚设置好的密码，把协议滚动到最底部，点击进入面板。为了绑定，先注册一个宝塔的账号，返回到登录界面，输入注册号的用户名和密码。 3. 点击左侧 Docker，点击立即安装，选择默认方式，等待在线安装完成。 使用 Coze IDE 创建插件的步骤： 1. 登录（扣子）。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入插件页面，或者在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标。 4. 单击创建插件。 5. 在新建插件对话框，根据以下信息完成配置并单击确认： 插件图标（可选）：单击默认图标后，您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称：自定义插件名称，用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称，便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述：插件的描述信息，一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式：选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时：选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具。 7. 在弹出的创建工具对话框，设置工具名称和介绍，以明确工具的用途，并单击确定。 8. （可选）在 IDE 左上角工具列表区域，单击+图标，向插件添加更多工具。 9. （可选）在 IDE 左下角依赖包区域，管理依赖包，所有工具共用该依赖列表。