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AI时代,每个大学生都该学会的一件事:自己动手,做一个智能体 ��

AI时代,每个大学生都该学会的一件事:自己动手,做一个智能体 ��

你有没有想过——

AI工具天天用,但你能不能自己做一个?

不是用别人的ChatGPT。不是下载别人的APP。

而是:你自己有一个想法,然后用AI工具把它变成现实。

这篇文章,我会用我做的一个真实项目——「摆烂小算盘」智能体——手把手教你,怎么从0到1,在扣子(Coze)平台上开发一个能用的AI智能体。

不需要会编程。不需要AI专业背景。

只要你会用电脑,就能跟着做完。

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01 | 为什么要学开发智能体?

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先说一句大实话:

未来5年,不会用AI的人会被淘汰。

但不会开发AI工具的人,会一直被会用的人降维打击。

你现在的处境大概是:

  • 用ChatGPT写作业 → 但别人做了一个「专属作业助手」,自动批改、自动给反馈
  • 用AI生成PPT → 但别人做了一个「一键生成课程汇报」的智能体,3分钟出成品
  • 用AI查资料 → 但别人做了一个「专业文献助手」,自动总结、自动引用

差距不是你用不用AI,是你有没有把AI变成你的专属工具。

学会开发智能体,你就能——

✅ 把你的创意变成能用的产品

✅ 在课程作业里做出让老师眼前一亮的东西

✅ 在简历上写「独立开发AI智能体,服务XX用户」

✅ 最重要的是:你不再只是AI的使用者,你成了AI的创造者

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02 | 我们要做什么?

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用「摆烂小算盘」作为完整案例。

这是一个专治大学生摆烂综合症的AI智能体——

用户跟它说一句今天干了啥,它就会:

功能
说明
📊 摆烂指数
五维打分,算出你今天有多摆
🔍 假装努力检测
识别你是不是在「表演式学习」
💊 今日处方
给一个具体可执行的建议
🗣️ 室友毒舌
送你一句损而不伤的吐槽

我们的目标: 跟着做完,你也能做出一个这样的智能体。

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03 | 准备工作:你需要什么?

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好消息:几乎为零门槛。

✅ 一台能上网的电脑(手机也行,但电脑效率高)✅ 一个扣子(Coze)账号(免费注册)✅ 一个想法(没有的话,跟着我的案例做也行)
不需要:会编程 / 会Python / 懂AI原理 / 有服务器

Step 0:注册扣子账号

  1. 打开 👉 https://www.coze.cn

  2. 点击「注册」,用手机号或微信登录

  3. 进入控制台,点击「创建智能体」

  4. 给你的智能体起个名字(比如「我的第一个智能体」)

  5. 进入编排页面 —— 恭喜,你的开发环境搭好了。

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04 | Step 1:想清楚你要做什么

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很多人做智能体失败,不是因为技术,是因为一开始就想不清楚。

开发智能体的第一步,不是写代码,是写清楚这三件事:

📌 问题 1:我的智能体解决什么问题?

❌ 错误的回答:「帮大学生学习」(太宽泛)

✅ 正确的回答:「帮大学生诊断今天的摆烂程度,并给出具体建议」

📌 问题 2:用户怎么跟它交互?

❌ 错误的回答:「它应该很智能」(不具体)

✅ 正确的回答:「用户输入一段今天的状态描述,智能体输出一份诊断报告」

📌 问题 3:输出长什么样?

❌ 错误的回答:「输出一段文字」(太模糊)

✅ 正确的回答:「输出结构化报告,包含摆烂指数、假装努力检测、今日处方、室友毒舌四个部分」

把这三个问题写下来,贴在屏幕上。

整个开发过程中,每隔半小时看一眼 —— 确保你没跑偏。

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05 | Step 2:用工作流代替纯提示词

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扣子平台有两种做智能体的方式:

方式 A:纯提示词驱动(简单,但效果不稳定)方式 B:工作流驱动(稍复杂,但可控性强,效果好)

我强烈推荐方式B。

为什么?因为纯提示词就像「跟AI说一堆要求,然后祈祷它听话」—— 它经常不听。

工作流则是把任务拆成多个步骤,每个步骤做一件明确的事,像流水线一样。

「摆烂小算盘」的工作流,长这样:

用户输入   ↓【节点1】提取参数(LLM节点)   ↓ 提取:起床时间/学习时长/手机使用/任务完成/运动情况【节点2】计算摆烂指数(代码节点)   ↓ 根据参数计算分数 + 等级【节点3】假装努力检测(代码节点)   ↓ 检测:图书馆低产出?资源囤积?准备不执行?【节点4】生成回复(LLM节点)   ↓ 整合所有信息,输出完整诊断报告   ↓输出给用户

4个节点,4步流水线。清晰、可控、好调试。

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🔧 实操:创建工作流

  1. 在扣子编排页面,找到「工作流」选项卡

  2. 点击「新建工作流」,给工作流起名(比如 bai_lan_workflow)

  3. 你会看到一个空白画布 —— 这就是你的工作流编辑器

  4. 从左到右,依次添加节点(下面详细讲每个节点怎么配)

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06 | Step 3:配置节点1 —— 提取参数(LLM节点)

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这个节点做什么?

把用户输入的一段自然语言(比如「我今天9点起床,刷了4小时手机,学了半小时」),提取成结构化数据。

输出格式是一个JSON:

json

复制

{"wake_up_time":9,"study_hours":0.5,"phone_hours":4,"tasks_completed":0,"exercise":false}

为什么要这样做?

因为后面的计算节点需要数字,不需要「我今天学了很久」这种模糊描述。

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🔧 实操:配置LLM节点

  1. 从左侧拖一个「LLM」节点到画布

  2. 点击节点,在「提示词」里写入(直接复制下面的提示词):


【提取参数提示词模板】

你是一个参数提取助手。用户会输入一段描述今天状态的话。请从中提取以下5个参数,以JSON格式输出:1. wake_up_time:起床时间(24小时制,数字)2. study_hours:今天学习时长(小时,数字)3. phone_hours:今天手机使用时长(小时,数字)4. tasks_completed:今天完成的任务数(数字)5. exercise:今天是否运动(true/false)只输出JSON,不要输出其他内容。若用户没有提到某个参数,用合理的默认值。

  1. 在「输入」里,把 {{user_input}} 映射到用户的输入变量

  2. 在「输出」里,定义输出变量名(比如 extracted_params)

  3. 保存节点

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07 | Step 4:配置节点2 —— 计算摆烂指数(代码节点)

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这个节点做什么?

接收节点1输出的JSON,用代码计算摆烂指数(0-100分),并给出等级。

为什么用代码节点而不是直接让LLM算?

因为计算是确定性的——同样的输入应该得到同样的输出。LLM做计算容易「发挥不稳定」,代码节点则100%可控。

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🔧 实操:配置代码节点

  1. 从左侧拖一个「代码」节点到画布

  2. 把节点1的输出,连线到节点2的输入

  3. 点击节点2,选择语言「JavaScript」

  4. 写入以下代码(直接复制):


javascript

复制

asyncfunctionmain({ params }) {const p = JSON.parse(params.extracted_params);// 计算摆烂指数(分数越低 = 越摆烂)let score = 100;// 起床时间:越晚起床,分数越低if (p.wake_up_time > 10) score -= 15;elseif (p.wake_up_time > 8) score -= 5;// 学习时长:越少学习,分数越低if (p.study_hours < 1) score -= 25;elseif (p.study_hours < 3) score -= 15;elseif (p.study_hours >= 5) score += 5;// 手机使用:用手机越多,分数越低if (p.phone_hours > 6) score -= 20;elseif (p.phone_hours > 3) score -= 10;// 完成任务数  score += p.tasks_completed * 5;// 运动加分if (p.exercise) score += 10;// 确保分数在0-100之间  score = Math.max(0, Math.min(100, score));// 等级判定let level = '';let emoji = '';if (score >= 85) { level = '自律战神'; emoji = '🏆'; }elseif (score >= 65) { level = '轻度摸鱼'; emoji = '😎'; }elseif (score >= 40) { level = '中度摆烂'; emoji = '🦥'; }else { level = '终极摆烂'; emoji = '💀'; }return {bai_lan_score: score,bai_lan_level: level,bai_lan_emoji: emoji  };}

  1. 在「输出」里定义三个输出变量:bai_lan_score / bai_lan_level / bai_lan_emoji

  2. 保存节点

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08 | Step 5:配置节点3 —— 假装努力检测(代码节点)

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这个节点做什么?

检测用户是否在「假装努力」—— 比如:在图书馆待了6小时但只学了半小时。

这是一个规则检测逻辑,用代码实现最合适。

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🔧 实操:配置代码节点

代码逻辑(直接复制):

javascript

复制

asyncfunctionmain({ params }) {const p = JSON.parse(params.extracted_params);const alerts = [];// 规则1:图书馆低产出(在图书馆但学习时长很短)if (p.library_hours && p.library_hours > 2 && p.study_hours < 1) {    alerts.push('图书馆低产出警报:你在图书馆待了' + p.library_hours + '小时,但只学了' + p.study_hours + '小时');  }// 规则2:手机使用时间过长if (p.phone_hours > 5) {    alerts.push('手机依赖警报:今天手机用了' + p.phone_hours + '小时,这是在假装努力');  }// 规则3:囤积资源但不学if (p.saved_resources && p.saved_resources > 10 && p.study_hours < 1) {    alerts.push('资源囤积警报:收藏了很多学习资源,但今天没学');  }return {jia_zhuang_alerts: alerts,is_jia_zhuang: alerts.length > 0  };}
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09 | Step 6:配置节点4 —— 生成回复(LLM节点)

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这个节点做什么?

整合前面所有节点的输出(摆烂指数 + 假装努力检测结果),生成一个有温度、有个性的诊断报告。

这是整个智能体的「灵魂」—— 人设就在这里定义。

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🔧 实操:配置生成回复的LLM节点

【生成回复提示词模板】

你是一个叫「摆烂小算盘」的AI室友。你的性格:毒舌但不刻薄,犀利但不伤人,像关系最好的室友。以下是用户的诊断数据:- 摆烂指数:{{bai_lan_score}}/100- 摆烂等级:{{bai_lan_level}} {{bai_lan_emoji}}- 假装努力警报:{{jia_zhuang_alerts}}请输出以下四部分内容:【诊断报告】用2-3句话总结用户今天的状态。【各项得分】列出五个维度的得分:起床/学习/手机/任务/运动【今日处方】给一条具体可执行的建议,50字以内,不灌鸡汤。【室友毒舌】送用户一句损而不伤的吐槽,1-2句话。输出格式要清晰,用分隔线隔开各部分。

关键点: 把前面所有节点的输出变量,用 {{变量名}} 的方式引用进来。

这样,前面节点的计算结果,就会自动传入这个LLM节点。

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10 | Step 7:连线 + 测试(最容易被卡住的地方)

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理论说完,来说真实的踩坑过程。

我搭这个工作流的时候,经历了6轮调试才跑通:

❌ 第1轮:0 Tokens消耗→ 原因:节点之间没有正确连线,数据没传过来→ 解决:检查每个节点的输入输出,确保连线是通的❌ 第2轮:变量引用错误→ 原因:在节点4里引用了节点1的变量,但中间经过了代码节点,变量名变了→ 解决:代码节点的输出变量名,要和后面LLM节点的输入变量名一致❌ 第3轮:代码节点崩溃→ 原因:JSON.parse() 解析失败,因为LLM输出的不是纯JSON→ 解决:在提示词里强调「只输出JSON,不要输出其他内容」❌ 第4轮:输出格式混乱→ 原因:LLM节点的提示词不够具体,输出格式每次都不一样→ 解决:在提示词里明确指定输出格式模板❌ 第5轮:假装努力检测不触发→ 原因:输入参数里没有 library_hours 字段→ 解决:在节点1的提示词里,增加提取 library_hours 的要求❌ 第6轮:终于跑通 ✅

6轮,每个错误都是必经之路。

所以你调试的时候报错,不要慌 —— 这是正常的。

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🔧 实操:测试工作流

  1. 在扣子工作流编辑页面,点击右上角「预览」

  2. 在测试窗口输入:我今天9点起床,刷了4小时手机,学了半小时,没运动

  3. 点击「运行」

  4. 看每个节点的输入/输出,找出哪里卡住了

  5. 修复 → 再跑 → 再修复 → 直到跑通

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11 | Step 8:发布你的智能体

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工作流跑通之后,最后一步:发布。

  1. 在扣子编排页面,点击右上角「发布」

  2. 填写智能体简介(这会影响别人搜索到你的智能体)

  3. 上传头像(建议用表情包,增加亲和力)

  4. 选择发布渠道:扣子平台 / 微信 / API

  5. 点击「确认发布」

  6. 复制智能体链接,分享给朋友测试 🎉

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12 | 总结:你刚才学到了什么?

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跟着做完一遍,你已经掌握了:

✅ 智能体开发的基本思路(需求分析 → 工作流设计 → 提示词工程)✅ 扣子平台的基本操作(创建智能体 → 配置工作流 → 测试发布)✅ LLM节点 + 代码节点的配合使用✅ 提示词工程的基本技巧✅ 调试工作流的基本方法

这些技能,不是只会做「摆烂小算盘」。

你可以做:

  • 课程作业助手(自动批改、自动给反馈)
  • 考研择校助手(输入背景,输出择校建议)
  • 宿舍生活助手(水电费分摊、排班表、物品借用记录)
  • 实习简历优化助手(输入简历,输出优化建议)

想法是无限的。工具已经给你了。

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13 | 最后说一句 💬

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我之前也觉得「开发AI智能体」是很遥远的事情。

直到我跟着教程做了一遍,才发现——

这件事的门槛,比你想的低得多。

低到一个大一下学期的学生,用两个下午,就能做出一个能用的智能体。

你不需要等到「准备充分」再开始。

现在就开始。

打开 **https://www.coze.cn**,创建你的第一个智能体。

然后——

让想法变成现实。

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🎯 如果你做完了,欢迎在评论区分享你的智能体链接。

我来当你的第一个用户 😊

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「摆烂小算盘」由扣子(Coze)平台搭建 · 厦门理工学院·空间信息与数字技术专业·时空智能导论实践作业4项目 · 感谢CodeBuddy 团队提供 AI 开发支持

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