coze智能体开发

以下是关于用 Coze 分解短视频分镜的详细内容： 一、Coze 智能体创建 1. “开始”节点 共有 4 个输入变量，分别为： idea_txt：主题观点 left_to_txt：画面左上角的文字 right_to_txt：画面右上角的文字 img_prmpot：画面中间图片生成提示词 注意：这 4 个变量名称要和智能体中提示词的变量对应一致，方便接收用户传入的参数。 2. “大模型”节点 使用目前大家公认的 DeepSeek R1 模型。 提示词要求不复杂，只要说出需求即可，格式可用大白话说出来。 3. “文本”节点 为了将文案分句，每一句要生图、配音。 选择按“句号”分句，具体可根据文案格式选择不同方式。 4. “图像生成”节点 使用官方插件，模型选“LOGO 设计”。 若要生成全景图，此插件效果欠佳，建议选其它插件。 5. “抠图节点” 将上个节点生成的图片进行抠图。 二、概述 基于其他博主开源的视频生成工作流，做了一些功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源的力量，现写一篇教程供大家参考。 三、先看效果 四、功能 通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 五、涉及工具 1. Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 六、大体路径 1. 通过 Coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 2. 发布 Coze 智能体到飞书多维表格。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。

以下是关于 Coze 的相关内容： 多 Agent 模式的实现机制： 图 12 中，用户输入“完成”触发执行流程，跳转到【AI 玩家发言】，调用该 Agent 的对话模型，获取所有 AI 玩家的发言。此节点跳转判断时机是“模型回复后”，在执行完工作流之后触发第三次 LLM 调用。 第三次 LLM 调用输入给跳转模型的提示词，由于对话记录变长，需用 GPT4o 这样的强力模型。模型输出“1”，选择【人类玩家投票】节点，然后调用【人类玩家投票】的对话模型，即第四次 LLM 调用。第四次调用的对话模型回复消息引导人类玩家进行投票。 用 Coze 搓乞丐版的秘塔搜索： 工作流是核心，需先梳理清楚。秘塔搜索的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。 Coze 海外版多 discord 账号配置方法： 1. 在 discord 中已配置好的 cozebot 服务器上右键选“邀请其他人”，复制邀请链接备用。 2. 注册新谷歌账号或使用多余的谷歌账号。 3. 用新谷歌账号在未登录过 discord 的浏览器或谷歌无痕浏览器中注册新 discord 账号。 4. 复制邀请链接到新浏览器中，将新账号拉入 cozebot 服务器，如需多个账号则重复以上步骤，注意不要解除前边账号的登陆状态。 5. 按 F12，新账号在对话框中发言，复制新账号的“USER_AUTHORIZATION”值，多个账号依次操作。 6. 在宝塔的/data/cozediscordproxy/dockercompose.yml 文档中，粘贴多个“USER_AUTHORIZATION”值，以逗号分开，然后 dockercompose up d 重启 cdp。 7. 重新扫码后 coze 对话轮次增多。 8. 验证成功的方法：手机下载 discord 登录后打开通知，每条消息发送账号不同则成功；每轮对话会在 discord 以临时聊天框形式存在，也能看到不同账号参与。 Q&A：要保证之前账号的登陆状态，因为账号登出后“USER_AUTHORIZATION”值会变，需重新取用，很多人发现突然登不上去就是因为登出后值变化了。

以下是关于在 Coze 制作智能体中设置拍照按钮的相关信息： 搭建证件照应用页面：创建应用并设置第一个 div 容器，页面分为上中下三块或左右两块，进行组件设置调整，包括容器的高度、宽度、排列方向，文本组件的字体、颜色、加粗等属性，处理图片上传，对左侧图片进行数据绑定等。 前端页面搭建技巧：在 DIV10 中选择子容器、复制搭建元素，调整表单组件的尺寸、按钮文案和上传文件类型等设置。 业务逻辑流程设计：包括用户上传照片、图片理解、图像生成、智能换脸、背景修改等步骤，还提及了各步骤中的参数设置、提示词调整和测试方法。 一键改图工作流的设置：工作流未用大模型，每次生成结果唯一，无种子概念，无法保存特定结果。调好后可配东北大花袄等背景，修改名字便于排查问题。添加立即生成事件，表单有多种事件，可设置提交时调用工作流，限制上传文件数量，表单提交时可设置禁用态。进行数据绑定与效果查看，工作流数据绑定要先清空，避免手动输入变量，选工作流时要注意准确。图片生成方式可调好第一张图片后复制成三张，根据背景颜色区分，通过连接节点选择对应图片输出。预览调试方法在用户界面不发布也可调试，有预览功能。识别图片特征有误时需在工作流里优化提示词，可考虑使用视频模型。

以下是一些 Coze 的进阶教程和搭建过程的资源： 5 月 7 号（）：大聪明分享，主题为“Agent 的前世今生”，每个分享人分享最初接触 Coze 的经历以及现在用 Coze 做什么。流程为 20:00@🌈AJ 主持开场，20:00 21:00 大聪明分享，21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号（）：大圣分享，主题为“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”，20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号（）：艾木分享，主题为“Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以‘Dr.Know’和‘卧底’为例），线上答疑。流程为 20:00 21:00 艾木分享，21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号（）：罗文分享，主题为“一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书”，20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号（）：Itao 分享，主题为“和 AI 成为搭子”，线上答疑。流程为 20:00 21:00 Itao 分享，21:00 21:30 线上答疑。 此外，还有以下案例合集和教程：

Coze 知识库目前存在一些不稳定的情况。例如，在国内版中，某些官方和第三方插件的 API 调用及返回结果不太稳定，可能导致部分信息无法完全显示。但对于以问答为主的客服场景，其表现相对稳定。同时，目前存在不稳定版本，需要不断调试完善。关于保密方面，文中未提及相关内容。

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，帮用户自动回复评论。若想快速上手，可参考视频。不知 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；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，每一笔记账记录都不会丢失。点击以下卡片体验记账管家。

创建 AI 智能体通常可以参考以下步骤： 1. 了解相关概念：AI 智能体是拥有各项能力的“打工人”，能帮助我们做特定的事情。它包含自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力完成复杂工作。 2. 选择平台：如字节的扣子（Coze），其是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 3. 具体创建步骤： 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。 在创建过程中，还需注意一些事项，如在配置完成后进行测试，对于涉及消耗个人资源的工作流，不能直接发布，可将相关输入作为工作流的初始输入，让用户自行购买后输入再使用。 例如，像“写作助手”这样的 AI 智能体，只需在文本框输入文章的主题、风格和要求，它就能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等全流程任务。

要将智能体接入微信，可参考以下步骤： 1. 利用 Coze API 接入微信群 Bot： 登录宝塔面板，在其中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信关联。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 按示例提供项目模板代码，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 运行成功后，点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用微信扫码。手动刷新查看“WeChat login success”表示接入成功。 2. 创建扣子的令牌： 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”，设置名称、选择过期时间（如永久有效）、指定团队空间、勾选所有权限。保存好令牌的 Token，切勿泄露。 3. Coze 设置： 获取机器人 ID，在个人空间中找到要接入微信的机器人，如“画小二智能小助手”，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。 4. 通过微信公众号访问应用： 创建微信公众号，并将其与百炼应用相关联。 在对话框中输入开发者 ID（AppID）并授权，其获取方法为访问微信公众号后台，在左侧菜单选择设置与开发>开发接口管理，选择基本配置页签获取。 点击“前往创建”凭证后，填写 AppID，返回后获得当前微信公众号的凭据。 在应用的发布渠道页签下，将鼠标悬停在微信公众号右侧的二维码图标上，显示公众号二维码，用户通过微信扫一扫关注公众号进而访问集成的百炼应用。

以下是为您整理的关于智能体的相关内容： 在“01通往AGI之路知识库使用指南”中： 提到智能体由大语言模型衍生而来，因提示词不太可控才有进阶。 讲述了智能体进阶案例拆解，推荐景淮老师的相关成果。 阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴，扣子更偏ToC应用，所以有专门讲解扣子相关内容。 指出学习AI agent可能较痛苦，建议先吃透prompt再看相关内容。 在“这可能是讲Coze的知识库最通俗易懂的文章了”中： 提到读完文章您会收获更好地使用Coze等AI Agent平台中的知识库组件，打造更加强大的智能体。 预告了关于AI时代编程基础系列，包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker等内容。 在“元子：WayToAGI知识库究竟咋用？”中： 通识篇中有现有常见AI工具小白扫盲的介绍，包括相关文章和视频链接，适用于对AI没有太多概念的纯纯小白，能帮助其快速感受当下AI工具的力量。 通识篇中还有AI常见名词、缩写解释，提供了相关文章链接，适用于看不懂“黑话”和诸多缩写的小白。

现阶段很难确切地指出哪一款 AI 工具是最智能的，因为这取决于不同的应用场景和需求。以下为您介绍一些表现出色的 AI 工具： Unity 推出的两款 AI 工具： Copliot 工具：可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，如生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作，还能协助编码和熟悉工程环境。 Unity Sentis：能在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强玩法和功能，是首个将 AI 模型嵌入实时 3D 引擎的跨平台解决方案。 基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具： ChatGPT：访问量达 146 亿次，在美国使用率最高，男性用户占比较大，多用于写作和内容创作、教育和常识等方面。 Character AI QuillBot Midjourney Hugging Face Google Bard NovelAI CapCut JanitorAI Civitai 不同类型的 AI 工具在不同领域各有优势，例如聊天机器人在流量份额上占比较大，而图像生成器、视频生成器、语音和音乐工具等也在各自领域表现出色。您可以根据具体需求选择适合的工具。

以下是关于 AI 智能体接入个人微信的应用的相关信息： 国内版的扣子是一款在 AI 应用领域知名度高的产品，功能丰富，支持知识库、工作流和插件等，其社区市场完善，用户可选择官方或其他用户创建的插件和 AI Agent，且支持多种接入方式，包括接入个人微信公众号，还支持接入企业服务号和企业微信。但普通版本和专业版主要接入国内模型，可能存在性能和稳定性问题。 Coze 可以实现多模态资讯的跨平台推送，通过登录宝塔面板，在上面部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。具体步骤包括在宝塔面板中进行可视化控制云服务器，添加 Docker 项目模板，创建容器并编排，扫码等操作。 熊猫大侠介绍了基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤，可实现多种功能，支持多平台、多模型、多消息类型和多部署方法。但需要注意接入大模型 API 需单独付费，微信端接入有封号风险，操作需依法合规，注意数据处理和遵守法律法规。 此外，张梦飞同学写了更适合小白的使用教程：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信副本

对于您这种 0 基础代码小白在开发 APP 过程中遇到收费中断的情况，以下是一些建议： 1. 重新评估您的需求和能力：像案例中的白九龄一样，思考您的想法是否过于复杂，是否可以先从简单的插件开发入手，降低开发难度。 2. 学习基础知识：包括代码环境安装、终端操作等，通过基础实践教程资料来弥补知识短板。 3. 借鉴他人成功经验：仔细研究别人的项目，按照成功的案例原封不动地去实现，从中领悟开发的要点。 4. 清晰描述需求：在开发前与工具充分沟通，明确需求和实现步骤，避免盲目开发。 5. 寻找免费替代工具：既然当前使用的工具收费中断，您可以寻找其他类似的免费工具来继续您的开发工作。 6. 做好项目记录：让工具帮忙写一个 README 文档，记录项目进展、下一步计划以及如何开启和关闭项目，方便后续跟进。

以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容： 1. 学习资源推荐： 系统化学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习：参与社区共创活动，通过做小项目反向推动学习。 参考资料：A16Z 推荐的 AI 相关原理内容，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook：open AI 的官方 cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料：整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径： 从提示词开始学习与各类模型的对话，了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手，不花钱，若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式： 创作者将内容做成可视化形式，后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动，如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。

作为前端开发人员，以下是一些推荐学习的 AI 技术： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 此外，如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

以下是一些适合团队一起应用开发的 AI 类型及示例场景： 1. 智能体应用（Assistant）： 简介：基于上下文对话，自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置可快速上手实现基本功能。 示例场景：客户服务（了解诉求、解决问题，如查询订单状态、处理退款等）、个人助理（管理日程安排、提醒事项、发送邮件等）、技术支持（了解技术问题，提供解决方案，排除故障）。 参考链接： 2. 工作流应用（Workflow）： 简介：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。用户可通过拖拽节点创建自定义任务流程。 示例场景：AI 翻译（实现初步翻译、内容审校、再次优化的翻译流程，提升翻译质量）。 参考链接： 3. 智能体编排应用： 简介：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，能编排多个智能体的执行逻辑，使多个智能体自动规划和执行任务。 示例场景：综合调研报告（组建报告撰写团队，包括负责写作意图识别、大纲书写、总结摘要、智能绘图、事件研判、段落撰写、文笔润色等任务的智能体）、软件开发团队（组建智能体开发团队，包括负责需求分析、系统设计、编码实现、测试调试、文档编写等任务的智能体）。 参考链接： 此外，还有以下摊位展示的相关 AI 应用： 1. 简单高效地构建 AI+装修，AI+行业应用平台，并进行模型的训练和微调。 2. ai+家庭教育咨询与体验服务。 3. 摄影+AI 效果叠加。 4. ai 模型部署，使用，交流的一站式平台。 5. 自传语伴：帮助普通人轻松撰写自传，用户通过与 AI 聊天讲述人生故事，生成自传。 在 6 月 3 日的参赛 bot 试玩分享中，讨论了多个团队的相关产品，包括： 1. AI 秒学团队的儿童绘本故事生成：将新闻转化为绘本故事，结合李普村的 AI 会话和分镜，使用 ByteDance AI 画图。 2. Lux 珀尔团队的卡通头条：在海外版搜索新闻应用中，根据用户选择生成不同风格的图片。 3. 吴琪的 AI 工具：通过简单提问生成小朋友喜欢的图片。 4. 核心搭子团队的产品：帮助父母辟谣的 AI，可识别三种体裁，根据疑问生成对应回复并保存知识，有热情和冷淡回复两种模式。 5. 学以致用团队的产品：提供日本市场实时信息的工具。 6. 李小白聊天机器人：具备陪聊、诗句生成、新闻展示等功能。 7. 两款智能写作机器人：喵喵日报（从 100 条新闻中挑选 5 条科技咨询定时推送，可根据用户问题自动搜索和重新组稿）、芋头小宝（帮助用户列出文章框架、生成配图以及汇总新闻等）。

以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。