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coze的智能体都是单用户模式,如何适配区分不同用户?

Answer

Coze 的智能体在适配区分不同用户方面,主要通过以下方式:

  1. 角色定义:分为超级管理员和普通用户。超级管理员拥有管理整个系统的最高权限,负责项目的正常运作和维护。普通用户没有项目配置的权限也无法进入管理后台页。
  2. 配置模式:
    • 模式 A:Zion 默认智能体。选择此模式将直接使用 Zion 在 Coze 平台预配置的官方智能体,适用于测试。系统会自动填充相关信息,预设头像与昵称。若后续想自定义修改智能体的各种收费模式、前端展示,可在“管理后台”进行修改。
    • 模式 B:用户自己的 Coze 智能体。选择此模式需要在“管理后台”页自行配置在 Coze 平台上获取的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥。
  3. 数据库方面:数据库是 Coze 用来长久存放用户自己生成的数据的功能,单用户模式是自己记录自己的数据,多用户模式则相当于大家一起维护一份数据。在记账管家的应用中,需要注意区分单用户和多用户模式,避免用户互相编辑对方的数据。
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References

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。

Coze变现模板全新升级:【一键配置版】 函子(Zion)让你快速用智能体赚钱!

在项目中,我们定义了两种角色:超级管理员和普通用户。超级管理员:这个角色拥有管理整个系统的最高权限。不论是否为项目的拥有者,只要系统尚未指定超级管理员,你首次访问模板发布页面时,将被引导成为超级管理员,负责项目的正常运作和维护。普通用户:与超级管理员不同,普通用户没有项目配置的权限也无法进入管理后台页。因此只有超级管理员才可对“Coze变现模板”的bot进行相关配置。1.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。1.注册并登录:完成注册后,你将获得超级管理员账户,拥有管理项目的权限。1.选择智能体配置模式模式A:Zion默认智能体选择此模式,你将直接使用Zion在Coze平台预配置的官方智能体,适用于测试。系统自动填充Zion官方的Bot ID、OAuth应用ID以及一对公私钥,并预设头像与昵称。选择该模式后,项目自动创建完成,你可以将平台首页分享给用户,让他们体验聊天页面。若后续想自定义修改智能体的各种收费模式、前端展示,可在“管理后台”进行修改。模式B:你的Coze智能体(本次教程)选择此模式,你需要在“管理后台”页自行配置在Coze平台上获取的Bot ID、OAuth应用ID以及一对公私钥。1.在“管理后台”页配置智能体信息

Coze记账管家——数据库使用教程

本bot基于三部分构成:提示词:本bot使用了结构化提示词的框架,通过提示要求大模型根据不同的行为调用不同的工作流数据库:能够记录不同用户历史记账记录的关键,工作流里会用到;工作流:增加记账调用add_accounting_record工作流;查询账户余额调用query_accounting_balance工作流;删除所有记账记录调用init_accounting_records[heading2]2、数据库[content]数据库是coze用来长久存放用户自己生成的数据的功能,我们可以通过mysql语句写入数据到数据库中,也可以从数据库中读取已存储数据用于加工或显示;本次是记账功能,定义了三个字段:item:记账的事项;字段类型stringoccurrence_time:记账发生时间;字段类型string(因为不清楚time类型是什么格式,官方文档也没写,所以用了string类型)account_change:变得的金额,即收入或花费的金额数;字段类型integer(定义的单位是分,例如1.23元,到时候记录进入数据库是123,注意这里一定要用integer类型,不能使用number,不然当金额有小数时计算会不准)(ps:这里踩坑了,刚开始理解错了单用户模式和多用户模式的区别,单用户模式就是自己记录自己的数据,多用户模式是相当于飞书文档大家一起维护一份数据,刚开始选了多用户模式,导致用户互相编辑了对方的数据)

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生成设计图:包括图书馆静音舱+小组讨论舱 :用隔音板材划分独立空间,舱体外壳由学生绘制抽象艺术图案。 可变形桌椅 :定制模块化桌椅,支持拼合为“创作大桌”或独立卡座,适配小组作业与个人学习。 艺术疗愈角 :设置减压涂鸦墙、小型绿植温室,配备舒缓音乐耳机。
以下是为您提供的关于生成您所需设计图的相关信息: 星流一站式 AI 设计工具具有入门模式和高级模式。 入门模式: 可以使用图像控制功能精准控制生成图像的内容和风格,如空间关系、线稿、人物长相、姿势等。 只能使用以下四种参考功能: 全部图片参考功能,包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 原图、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 高级模式: 点击生成器下方的切换按钮进行切换。 与入门模式相比增加了高级模式框架。 基础模型方面,允许使用更多的微调大模型,如基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5。 图片参考方面,允许使用更多的图像控制功能,在星流基础大模型下,增加了 tile 分块与 softedge 线稿。 高清分辨率修复:利用算法对初步生成的图像进行简单的图生图高清放大(目前仅支持基础模型 xl 和 1.5 模型)。 放大算法会影响图像放大后的图像质量,建议默认即可。 重绘幅度与初步生成的图像的相似度有关。 其他参数默认即可,参数方面允许调整更多的高级参数。 采样器方面,采样方法决定了模型在生成图像过程中的出图质量,有些采样器在细节处理上表现更佳比如 DPM++2M,而有些则在生成速度上更快,比如 Euler。 采样步数一般来说,步数越多,模型对图像的生成和优化越充分,但同时也会增加生成时间。 随机种子是文生图的随机数种子,通过设置相同的随机数种子,可以确保在相同的参数配置下生成相同的图像。 CFG Scale 控制生成图像与提示词一致性的重要参数。 具有脸部/手部修复功能,利用算法对人像的脸部或者手部进行修复。 此外,学生使用项目化的方式分析现状,做问卷调查,数据分析,在 ChatGPT 的帮助下设计出优化过的设计图,然后使用 3D 的空间设计软件设计出来 3D 的设计图。比如有孩子为优化老师家访路线提出做一个软件产品的案例。
2025-03-23
如何写适配多个llm的提示词
以下是关于如何写适配多个 LLM 的提示词的详细内容: 实现原理: 提示词工程主要由两部分代码组成,即提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中,它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时应注意用无关紧要的工具作示例以免 LLM 混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表,实际使用时可动态调整以让 LLM 知晓可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出,并将工具返回的内容再次嵌入 LLM,利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数,对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码,以提高成功率。对于不接受某些角色的 LLM 接口,可改为回传给 user 角色。 相关成果: 目前绝大多数小型本地开源大语言模型以及部分商用大模型接口不支持稳定的 tool calling 功能,现有的微调 LLM 解决方案会浪费大量时间和算力。本文提出仅使用提示词工程和精巧的代码设计,让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。使用多个不具备该能力的 LLM 作为测试模型,在多个工具调用任务上实验成功率达 100%,且基于 comfyui 开发,适合无代码基础的人员复现和修改。
2025-03-03
coze的输入中如何引用变量
在 Coze 的输入中引用变量的方式如下: 在大模型节点的提示词中,支持使用{{variable}}引用输入参数。变量用{{}}来包裹,这里的变量就是前面输入的内容,如果变量名正确,会显示成蓝色。 在文本处理节点中,有两种工作模式。字符串拼接模式下,可以用{{变量名}},{{变量名.子变量名}},{{变量名}}的方式引用变量。如果直接引用一个数组类型的变量,默认会用逗号把数组中的内容连接起来,也可以指定只要数组中的某一项。字符串分隔模式下,用特定的分隔符(比如"||"、"////"或"")把一段文字拆分成多个小段。 在阅读导图的插件节点配置中,确定输入时,在输入区,该插件仅需设置{{query_text}}变量,格式是 string 字符串。只需要引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量即可。
2025-03-26
coze怎么引用变量
在 Coze 中引用变量的方法如下: 1. 对于利用大语言模型生成文本内容的节点,在提示词中支持使用{{variable}}引用输入参数。提示词本身也可通过 Coze 来写,系统做了设定,变量用{{}}包裹,变量名正确时会显示成蓝色。系统提示词和用户提示词大部分情况下差异不大,可把完整逻辑放在系统提示词里,变量相关内容放在用户提示词里。 2. 在变量节点的使用中: 第一步,在 Bot 的页面创建一个变量的名字。 第二步,在工作流中设置变量的值。变量一般在工作流中使用,首先要创建工作流。工作流中的变量节点有给变量设置值和从变量中获取值两个作用。 第三步,在工作流中获取变量的值。 3. 在文本处理节点中,有两种工作模式: 字符串拼接模式:把多段文字按照指定顺序组合成一段完整文字。在这个模式下,可以用{{变量名}},{{变量名.子变量名}},{{变量名}}的方式引用变量。如果直接引用一个数组类型的变量,默认会用逗号把数组中的内容连接起来,也可以指定只要数组中的某一项。 字符串分隔模式:用特定分隔符把一段文字拆分成多个小段。
2025-03-26
如何用coze创建工作流 采集生成视频号内容
以下是使用 Coze 创建工作流采集生成视频号内容的步骤: 1. 安装 Coze Scraper 扩展程序至浏览器,完成安装后可手动采集要上传到扣子知识库的内容。更多关于知识库的内容,详情请参考。 登录。 在左侧菜单栏,选择一个工作区。 在工作区内,单击知识库页签。 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。 在知识库页面,单击新增单元。 在文本格式页签下,选择在线数据,然后单击下一步。 单击手动采集,然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址,然后单击确认。 在弹出的页面上,点击页面下方文本标注按钮,开始标注要提取的内容,然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容,确认无误后再点击完成并采集。 2. 创建工作流: 登录到您的 Coze 账户,导航至个人空间页面。 在个人空间页面上,点击“工作流”按钮,系统会展示之前创建的工作流列表。 在页面的右上角,点击“创建工作流”按钮,打开创建工作流的界面。 在创建工作流的页面上,填写工作流的名称(必须使用英文字符)和描述(一段简洁的文本,帮助模型理解工作流的功能和用途以及触发情境)。 完成必填项后,系统将自动跳转到工作流的编辑页面,其中预设并配置了开始节点和结束节点。开始节点是用户输入内容的起点,结束节点是收尾角色,无论工作流中进行了哪些操作,最终都必须通过结束节点来完成。系统强制要求在工作流的最后步骤中包含结束节点,只有当整个流程的最终动作指向结束节点时,工作流才能够进行试运行和正式发布。 在工作流编辑页面的左侧,有组件库,包括大模型组件(用于执行复杂的数据处理任务)、代码组件(允许运行自定义代码段)、消息组件(用于发送或接收消息)、数据库组件(与数据库交互,执行查询或更新操作)、选择器组件(用于在工作流中进行条件判断和分支选择)。
2025-03-25
WaytoAGI coze 共享空间
WaytoAGI 是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。 社区介绍: 汇集上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。 提供丰富学习资源,包括文章、教程、工具推荐及行业资讯等。 定期组织实践活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等。 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze 等。 从基础案例入门: 三分钟捏 Bot: 登录控制台:登录扣子控制台(coze.cn),使用手机号或抖音注册/登录。 在我的空间创建 Agent:在扣子主页左上角点击“创建 Bot”,选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”并确认。如需使用其他空间,先创建后选择;Bot 名称可自定义。 编写 Prompt:填写 Prompt,即想要创建的 Bot 功能说明,第一次可用简短词语作为提示词。 优化 Prompt:点击“优化”进行优化。 设置开场白及其他环节。 发布到多平台&使用。 进阶之路: 15 分钟:查看其他 Bot 获取灵感。 1 小时:找到和自己兴趣、工作方向等结合的 Bot 深入沟通,阅读相关文章。 一周:了解基础组件,寻找不错的扣子借鉴复制,加入 Agent 共学小组,尝试在群里问第一个问题。 一个月:合理安排时间,参与 WaytoAGI Agent 共学计划,自己创建 Agent 并分享经历心得。 在 WaytoAGI 的支持:包括文档资源、交流群、活动。 此外,大圣提供了胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库,相关活动及链接如下: coze 官方活动正在进行中奖金丰厚: 参赛作品提交页:https://bytedance.larkoffice.com/share/base/form/shrcnH7yDl3oqOiQeQ2LTFnByXe 渠道选择 WaytoAGI,提交后记录到。 扣子专业版注册链接:https://zjsms.com/iAfQNK4U/ 参考模板:https://www.coze.cn/template 线下路演报名:https://bytedance.larkoffice.com/share/base/form/shrcnhJdt1EZXicuO23kVzeOved 大圣的个人宝藏:
2025-03-25
coze
以下是关于 Coze 的相关信息: 重磅更新:Coze 可以接入抖音评论区,帮您自动回复用户的评论。若想快速上手,可参考视频。若不了解 Coze 是什么,可参考文章。 安装 Coze Scraper: 通过应用商店安装: 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面,单击添加扩展程序。 本地安装: 1. 单击下载安装包,然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面,确认开发者模式处于打开状态。 4. 点击加载已解压的扩展程序,选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家: 什么是 COZE: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 coze 可以白嫖海量的大模型免费使用,有丰富的插件生态。 什么是记账管家:基于 COZE 平台的能力搭建的一个记账应用;您可以直接和 coze 说您今天的收入或者支出情况,coze 会自动帮您记账,同时帮您计算出账户余额。每一笔记账记录都不会丢失,下次来记账管家还记得您的历史记账记录。点击以下卡片体验记账管家。
2025-03-25
有coze硬件的案例吗
以下是一些关于 Coze 硬件的案例: 1. 一泽 Eze:用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力。 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。左侧「选择节点」模块中,实际用上的有插件、大模型、代码。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。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本。 智能纪要:Code AI 应用开发教学,背景是智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 3. 大雨:【场景驱动】企业的哪些重复性任务,最适合用 Coze 循环节点来解决? 案例展示:出海品牌设计师。早起智能体的逻辑通过工作流承载,比如让 AI 出图以后,希望在它的基础上再修改,直到满意为止,这种情况没有循环节点,整个工作流会非常复杂。从这个案例可以明显感受到,在智能体的交互上,循环节点的出现,带来极大的可能性。部分工作流的截图体现出 Coze 在实际业务场景上,具有非常巨大的商业价值。
2025-03-25
构建一个Agent会从计划、记忆、工具、行动,4个方面来描述。那么每个方面具体都包含一些什么内容
构建一个 Agent 通常从计划、记忆、工具、行动这 4 个方面来描述,每个方面具体包含的内容如下: 计划(Planning): 子目标分解:将大型任务分解为较小可管理的子目标,以便有效处理复杂任务。 反思与改进:对过去的行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来的步骤,从而提高最终结果的质量。 记忆(Memory): 短期记忆:将所有的上下文学习视为利用模型的短期记忆来学习。 长期记忆:通过利用外部的向量存储和快速检索来提供长期存储和召回信息的能力。 工具(Tools): Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 行动(Action): 当接收到任务时,GPT 会先思考决定如何使用工具,然后可能会出现一个小图示,告知用户它尝试使用工具来完成任务。例如在让它搜索、画图时,它会做出相应的行动。
2024-08-15