第4课:Coze零代码搭建AI Agent:从新闻助手到智能客服

写在前面

这节课学的是Coze（扣子），一个AI应用开发平台。Coze让我对「零代码搭Agent」有了全新的认识——不需要写代码，通过可视化编排就能搭建功能完整的AI智能体。课程内容非常丰富，75页PPT。

一、Agent和Copilot有什么区别？

简单理解：Copilot是副驾驶，Agent是自动驾驶。

二、Coze平台核心能力

1. 插件

内置60+款插件，也可以自定义插件集成外部API。每个插件可添加多个工具，每个工具都是一个独立的API服务。

2. 工作流

工作流是Coze处理复杂任务的核心。由多个节点构成，支持大模型节点、插件节点、选择器节点、代码节点、数据库节点等。工作流可以嵌套调用，支持批处理模式。

3. RAG知识库

RAG（检索增强生成）可以解决大模型胡乱编造的问题。支持TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV、在线网页等格式。

4. 记忆能力

Coze提供了持久化的记忆能力，方便AI在多轮对话中记住用户信息。

三、实战方向

课程中涉及多个实战方向，感兴趣可以按这些方向自己练习：

1. 新闻Agent——创建Bot+添加新闻插件+结构化Prompt

2. 意图识别工作流——大模型判断意图+选择器分流

3. 产品知识库——上传文档+自定义分段+表格索引

4. 抖音文案二创——视频提取+语音转文本+文案优化

5. LLM联网搜索——关键词提取+Bing搜索+内容总结

6. 古诗词文生图——画面描述+翻译英文+图像生成

四、Coze vs Dify

五、学完这课我的收获

概念层面

✅ Agent = System Prompt + LLM + Tool + 知识库

✅ Copilot是辅助，Agent是自主——产品定位不同

✅ RAG能解决大模型编造问题，检索+生成两步走

实践层面

✅ 零代码搭建Agent的完整流程

✅ 工作流设计：节点、连线、分支、批处理

✅ 知识库搭建：分段策略、索引设置、检索模式选择

对PM的启发

●Coze这类低代码平台让PM可以自己搭建Agent原型，验证想法不需要等开发

●设计Agent时，最重要的是人设和技能的清晰定义——本质上就是产品需求文档

●Coze适合快速验证，Dify适合企业落地，选型要看场景

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