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coze

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Coze 是由字节跳动推出的具有以下特点的产品:

  1. 是一个 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,旨在简化 AI 机器人的开发过程,让开发者和非技术用户都能快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。
  2. 字节跳动旗下的子公司推出的 AI Agent 构建工具,允许用户在无编程知识的基础上,使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent。
  3. 目前可以白嫖海量的大模型免费使用,有丰富的插件生态。
  4. 多语言模型支持,如使用 GPT-4-8K 和 GPT-4-128K 及云雀语言模型等。
  5. 拥有插件系统,集成超过 60 款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,同时支持用户创建自定义插件。
  6. 具备知识库功能,允许用户上传和管理多种格式的数据,并支持 Bot 与用户数据交互。
  7. 提供数据库和记忆能力,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。
  8. 支持工作流设计,用户可通过拖拉拽方式搭建工作流,处理复杂任务流,提供大量灵活可组合的节点。
  9. 具有多代理模式,一个机器人中可运行多个任务,允许添加多个代理。
  10. 对用户完全免费,且易于发布和分享,用户可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。

此外,Coze 可以接入抖音评论区,帮用户自动回复评论。还有基于 Coze 平台能力搭建的记账管家应用,用户可直接和 Coze 说收入或支出情况,Coze 会自动记账并计算账户余额,且不会丢失记账记录。

如果您想了解更多关于 Coze 的内容,可参考以下文章: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 Coze 记账管家——数据库使用教程 抖音评论区接入 Coze.mp4

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

重磅更新!Coze帮你自动回复抖音评论

大家好呀,我是大圣,一个致力于使用AI工具将自己打造为超级个体的程序员这篇文章给大家带来Coze迄今为止最重磅的更新!Coze可以接入抖音评论区,帮你自动回复用户的评论!这个想象力真的是无限的大!废话不多说,为了帮助小伙伴们快速上手,这次我们不玩文字教程,直接上视频喂饭。如果你还不知道Coze是什么,可以参考我在通往AGI之路的文章:[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?from=from_copylink)[抖音评论区接入Coze.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/PSkgbeUaso3adAx1YpbcUVy5nyc?allow_redirect=1)

Coze记账管家——数据库使用教程

作者沧海原文:[Coze记账管家——数据库使用教程](https://ov4jtf5rf0.feishu.cn/docx/QwcSdf6XNoBJ73xlPAacZhh1nDj)[heading1]一、什么是COZE[content]COZE是字节跳动旗下的子公司推出的AI Agent构建工具,允许用户在无编程知识的基础上,使用自然语言和拖拽等方式构建Agent;目前coze可以白嫖海量的大模型免费使用,有丰富的插件生态。[heading1]二、什么是记账管家[content]你已经了解什么是COZE了,记账管家就是基于COZE平台的能力搭建的一个记账应用;你可以在直接和coze说你今天的收入或者支出情况,coze会自动帮你记账,同时帮你计算出你的账户余额。每一笔记账记录都不会丢失,下次来记账管家还记得你的历史记账记录。点击以下卡片体验记账管家

问:Coze (扣子)是什么?

Coze是由字节跳动推出的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代AI聊天机器人而设计。它旨在简化AI机器人的开发过程,使得无论是开发者还是非技术用户,都能够快速搭建基于AI模型的各类问答Bot,处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。Coze平台的主要特点包括:1.多语言模型支持:Coze使用了大型语言模型,如GPT-4-8K和GPT-4-128K,并提供了云雀语言模型等,以支持不同场景下的对话和交互。2.插件系统:平台集成了超过60款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,同时支持用户创建自定义插件,以扩展Bot的能力。3.知识库功能:Coze允许用户上传和管理数据,支持Bot与用户数据交互,可以上传TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV格式的文档,或基于URL获取在线内容和API JSON数据。4.数据库和记忆能力:Coze提供了数据库功能,允许Bot访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。5.工作流设计:用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流,处理逻辑复杂的任务流,Coze提供了大量灵活可组合的节点,如大型语言模型(LLM)、自定义代码、判断逻辑等。6.多代理模式:在一个机器人中可以运行多个任务,允许添加多个代理,每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。7.免费使用:Coze目前对用户是完全免费的,用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。8.易于发布和分享:用户可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上,让更多的用户与之互动。Coze平台的设计降低了大模型使用的门槛,提供了丰富的工具和资源,以支持快速开发和部署AI聊天机器人,满足不同用户的需求。

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Coze教程
以下是关于 Coze 的教程: 一泽 Eze 的教程: 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:任何玩过 AI 对话产品的一般用户(若没用过,可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。 大圣的教程: Coze 概述:字节的官方解释为 Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否有编程基础,都可在其上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单问答到处理复杂逻辑对话,并能将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品,在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。字节针对 Coze 部署了国内版和海外版两个站点。 国内版:网址为 https://www.coze.cn ,官方文档教程为 https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ,使用字节自研的云雀大模型,国内网络可正常访问。 海外版:网址为 https://www.coze.com ,官方文档教程为 https://www.coze.com/docs/guides/welcome ,使用 GPT4、GPT3.5 等大模型(可参考文档白嫖 ChatGPT4),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。
2025-02-07
coze上的工作流是怎么运行的
Coze 上的工作流运行主要包括以下步骤: 1. 梳理工作流:明确工作流的核心,如对于类似秘塔搜索的 Bot,要清楚其主要能力,包括使用搜索引擎进行搜索、对搜索内容整理成答案、给出答案中的引用等,从而形成创建 Bot 的思路。 2. 创建工作流: 任务处理阶段:将开始节点输入的用户指令配置给模型,保证指令顺利进入大模型组件中处理。 最终阶段:将任务处理的输出内容配置到结束节点,结束节点将处理完的回复反馈给用户,完成工作流闭环。 输出节点:注意回答模式有两种选择,一是返回变量由 Bot 生成回答,适用于复杂任务;二是直接根据设定内容进行回答,适用于一般性任务。 3. 试运行工作流:目的是确保工作流中的所有节点按预期协同工作,输出结果准确无误。可能需要多次调整和优化工作流,包括检查数据流动、条件判断和最终输出是否符合预期。 4. 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。 具体操作包括试运行整个工作流,验证整体运行效果(包括响应速度、生成质量);迭代优化工作流,提升性能;在外层 bot 中封装工作流;进行外层 bot 调试;最后发布 bot。
2025-02-07
coze
Coze 是由字节跳动推出的: 1. 是一个 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计,旨在简化开发过程,让开发者和非技术用户都能快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 2. 字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具,允许用户在无编程知识的基础上,使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent,目前可以白嫖海量的大模型免费使用,有丰富的插件生态。 3. 其特点包括: 多语言模型支持,如 GPT48K 和 GPT4128K,并提供云雀语言模型等。 集成超过 60 款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,支持用户创建自定义插件。 具有知识库功能,允许用户上传和管理多种格式的数据,并支持 Bot 与用户数据交互。 提供数据库功能,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。 支持通过拖拉拽的方式快速搭建工作流,处理逻辑复杂的任务流,提供大量灵活可组合的节点。 具有多代理模式,在一个机器人中可以运行多个任务,允许添加多个代理。 对用户完全免费。 易于发布和分享,用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。 Coze 还可以接入抖音评论区,帮用户自动回复评论。此外,基于 Coze 平台的能力搭建了记账管家应用,用户可以直接和 coze 说收入或支出情况,coze 会自动记账并计算账户余额,且每一笔记账记录都不会丢失。 如果您还想了解更多关于 Coze 的信息,可以参考: 。
2025-02-07
coze插件
以下是关于 coze 插件的相关内容: 通过已有服务 api 创建: 进入 coze,在个人空间中选择插件,新建一个插件并命名(如 api_1),在插件的 URL 部分填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址。注意服务不能关闭,按照 coze 的指引配置输出参数,测试后发布插件。 完成插件创建后可手捏简单的 bot,将创建的插件接入,在 prompt 里设置调用插件,即可大功告成。 通过 Coze API 打造强大的微信图片助手: 先安装 COW 插件(),目前版本只针对图片处理。 在服务器后台找到 plugins/coze_wrapper/config.json.template 文件,复制粘贴相同目录下并改名为 config.json,根据自己 Coze 实现的功能和插件配置修改里面的配置项(开关、提示词等)。 重新启动 COW,扫码登录,发送一张图片测试各个功能。 使用 Coze IDE 创建插件: 登录,在左侧导航栏的工作区区域选择进入指定团队。 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,单击创建插件。 在新建插件对话框,完成插件图标(可选)、插件名称、插件描述、插件工具创建方式、IDE 运行时等配置并单击确认。 在插件详情页,单击在 IDE 中创建工具,在弹出的创建工具对话框设置工具名称和介绍,确定后跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 (可选)在 IDE 左上角工具列表区域单击“+”图标添加更多工具,还可在左下角依赖包区域管理依赖包。 需要注意的是,本案例中使用的是 coze 国内版,整体过程仅为说明 coze 的插件指引好用。在生产环境中,如果已有准备好的 https 的 api,可直接接入。同时,ngrok 在本案例中仅供娱乐,生产环境中勿用。
2025-02-07
如何在coze上做deepseek?
在 Coze 上做 DeepSeek 的步骤如下: 1. 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 此外,关于 DeepSeek 还有以下相关内容: 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对作者有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定)。 完整提示词:v 1.3 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期为作者提供了很多思考方向;Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 如果官网的搜索不能用,一直崩溃,可以用火山的满血版,在相关视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。 同时,还有以下相关的历史更新: 2024 年 7 月 18 日: 《》来自艾木老师,深入研究了 Coze 的多 Agent 模式机制,针对多 Agent 跳转不可靠的现象,分析了 Coze 提供的三种节点跳转模式,包括使用对话模型、独立模型以及自定义模型。通过对《谁是卧底》游戏的节点跳转实例进行解析,揭示了每种模式的应用场景和不足之处。 《》来自暗涌,DeepSeek 是一家低调却引人关注的大模型公司,以独特的技术创新在市上崭露头角。他们发布了价格颠覆性的源模型 DeepSeek V2,引发了中国大模型战。与其他公司不同,DeepSeek 重模型架创新,成功降低成本,受到业内关注。始人梁文锋是技术理想主义者,坚持只做研究探索,希望将中国公司带入全技术创新的浪潮中。 《》来自海外独角兽,各大公司争建设 10 万集群,投入巨大,但建涉及技术挑和运营问题。文章详细分析数据中心的力问题、并行计算方式、网络、可靠性、成本计算等方面,展示 10 万 GPU 集的算力和效率。同时,也出了数据中心设计和网络拓扑结构对于型 AI 训练集的重要性。
2025-02-07
我想要搭建一个能够帮我阅读并总结提炼,同时能在我提出问题时,随时在我给他提供的知识库中检索的AI Agent,如何用Coze搭建?
搭建能够阅读、总结提炼并在给定知识库中检索的 AI Agent 可以使用 Coze 按照以下步骤进行: 1. 规划 制定任务的关键方法。 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。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 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。 关于一些其他问题: 1. 如何判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流? 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常先从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 2. 只用了一段 Prompt 的 Agent,还算 AI Agent 吗? 算。详见
2025-02-06