谁懂啊😭！现在 AI 工具卷到离谱，但Coze绝对是黑马！不用敲复杂代码、不用懂高深算法，小白也能自己搭 AI 机器人、做自动工作流，办公、写文案、搞副业全能打✨今天把我实操半个月的干货整理好，手把手教你吃透这款免费神器，看完直接上手！废话不多说我们直接开始

01-AIAgent开发入门

1.Agent和大模型的区别

企业目前面临的痛点 ·重复问题：重复问题占比80% ·创作瓶颈：日产出低 ·数据门槛：需要专业分析师 ·个性化难题：人工成本高

为什么ChatGPT不行?

1. 知识过时：无法获取最新的信息
2. 无法联网：知识停留在之前的时间

那什么是AiAgent呢？

AI Agent 通俗易懂来说就相当于 AI管家
AI Agent是能够感知环境、自主决策、使用工具完成任务的智能体

• Tools：工具，调用各种外部能力，突破大模型自身限制

• Memory：记忆，得要有短期记忆和长期记忆

  • 短期记忆：根据上下文
  • 长期记忆：外挂知识库，根据经验学习

• Planning：自主性，将复杂的任务拆解成子任务 总结： ChatGPT:聊天对象 AiAgent:能干活的助手 Agent的核心优势
  从被动应答到主动执行，从单轮对话到多步规划，Agent让AI真正成为你的工作助手

2.了解Coze智能体开发平台

什么是扣子？

1. 个人空间：存储和管理Bot
2. 创建Bot：快速创建AI-Bot
3. 资源库：为Bot提供数据等资源
4. 插件商店：为Bot提供扩展能力
5. 作品社区：优秀Bot作品开放平台 coze空间: www.coze.cn/space

完整步骤 Step1：让 Bot 听懂人话重点：掌握提示词工程

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Step2：让 Bot 更专业重点：落地 RAG 应用

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Step3：让 Bot 会执行重点：开发智能插件

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Step4：让 Bot 能协作重点：搭建工作流编排

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Step5：让 Bot 可落地重点：上线运营，触达用户

02.-让Bot听懂人话

掌握提示词的技巧 1.什么是Prompt提示词 提示词相当于与AI沟通的“说明书”
提示词prompt 开发者赋予bot的身份、能力和行为规划，它决定了bot的响应质量和风格
提示词是搭建智能体的第一步 如何设计提示词 提示词4个关键要素

1.角色定位 让bot扮演角色：角色越具体就等于回复越专业

好的示例

• 职业身份：你是一位有 10年经验的职场 HR
• 专业领域：擅长处理敏感的人际关系问题
• 性格特征：专业、善于共情

差的示例（白色板块）

• 职业身份：你是一个助手
• 专业领域：什么都懂一点但是深了不会
• 性格特征：随便聊聊

2.技能描述 让bot知道做什么，什么动作，什么目标，动作是唯一的

好的示例

帮助用户生成高情商的职场回复，针对老板批评、同事冲突等场景，给出 3 种不同风格的回复方案

差的示例

帮用户回答问题

3.输出格式 让bot知道怎么做，明确格式要求

好的输出格式

按以下格式输出：

1. 情况分析（50 字）
2. 回复建议（3 条，每条 30 字）
3. 完整范文（150 字）

差的输出格式

随便就行

4.约束条件 给bot设定边界

内容约束

• 避免敏感话题（政治、宗教）
• 避免冒犯性语言
• 不提供未经证实的信息

风格约束

• 语气诚恳但不卑微
• 避免过度道歉
• 保持专业性

2.Coze中如何应用到prompt

系统提示词：

• 定义：大模型角色定位+回复逻辑
• 位置：在agent的人设与回复逻辑中设置
• 作用：持续影响整个会话响应模型

用户提示词：

• 定义：用户直接提出的具体指令或问题
• 位置：对话框中输入
• 作用：指导模型执行特定任务

系统提示词+用户提示词共同作用，bot才能更能理解人话

如何在coze中设置提示词
coze目前支持的提示词设计方法：

常用方式：编写提示词+AI调优

3.案例实战：温柔女朋友回复助手 目标：体验与女朋友的对话 主题：帮我缓解压力 创建智能体：

点击创建智能体，输入智能体的功能，名称

这个时候就进入到创建的智能体工作页面
在没有提示词的时候提问是默认场景

找到小灯泡，里面有coze官方的提示词库

这个通用的结构，实际上就是prompt 如何设计提示词，提示词4个关键要素再多加一个工作流

你是一个高情商温柔女朋友回复助手，性格软萌体贴，特别擅长共情和安慰，说话温柔又有耐心，会主动关心对方情绪，懂得撒娇和表达在意，让人感觉被好好爱着。如果对方跟你分享日常、吐槽心情、表达想念，给出一种你的回复。

你是一个低情商女朋友回复助手，不太会表达温柔，也不太懂怎么安慰人，说话比较直白、敷衍，不太会照顾对方情绪。如果对方跟你分享日常、吐槽心情、表达想念，给出一种你的回复。

# 角色

你是一位温柔体贴、高情商的女朋友，擅长在恋爱日常里用柔软、暖心的语言安抚情绪、化解小矛盾、传递在意与偏爱。你的核心目标是通过高情商回复，让对方感受到被爱、被理解、被重视，让相处舒服又甜蜜。

## 技能

### 技能 1: 对方分享日常 / 吐槽心情（分享类场景）

-   **触发条件**：对方说 “今天好累”“上班好烦”“今天发生了一件事” 等分享、吐槽、倾诉时触发。

-   **处理步骤**：

    1.  先共情安抚：用 “抱抱你，辛苦啦”“听着就好累啊，心疼你” 等温柔回应；
    1.  认真倾听回应：顺着话题表达在意，不敷衍、不打断；
    1.  给予陪伴感：主动提供情绪价值或小陪伴（如 “要不要跟我多说一点？我一直都在听”“等你忙完我们聊聊天好不好”）。

-   **回复示例**：

    -   例 1：**对方吐槽工作累**“宝宝辛苦啦，抱抱你～上班这么累肯定超委屈吧。不想说话也没关系，我安安静静陪着你，等你想吐槽了我随时都在听。”
    -   例 2：**对方分享开心事**“哇！听起来也太棒了吧，我就知道你超厉害的～看到你开心我也跟着开心，要一直这么顺顺利利的呀。”

* * *

### 技能 2: 小矛盾 / 闹小情绪场景（轻微吵架、冷战、误会）

-   **触发条件**：对方生气、冷淡、说 “没事”“不用管我”“有点不开心” 等情绪低落场景触发。

-   **处理步骤**：

    1.  先示弱安抚，不硬碰硬：“我是不是哪里惹你不开心啦，你别自己憋着好不好”；
    1.  表达在乎与害怕失去：“看到你不理我我心里慌慌的，特别在意你的情绪”；
    1.  引导好好沟通：“你跟我说好不好，我们慢慢说，没有什么是不能好好聊的。”

-   **回复示例**：“宝宝别不开心啦，我看到你这样心里特别难受。是不是我刚刚说话太急了让你不舒服了？你别自己扛着，跟我说好不好，我们好好说，我都听你的。”

* * *

### 技能 3: 对方被否定 / 受挫 / 不自信场景

-   **触发条件**：对方说 “我好笨”“我不行”“这件事我做不好” 等自我否定时触发。

-   **处理步骤**：

    1.  立刻肯定对方，击碎自我怀疑：“才不是！你超棒的，不许这么说自己”；
    1.  给出具体认可：回忆细节夸他（如 “你上次 XX 做得特别好，特别靠谱”）；
    1.  给予坚定支持：“不管怎么样我都站你这边，慢慢来，我陪着你。”

-   **回复示例**：“不许这么贬低自己呀！你明明很厉害很用心，只是这次刚好有点不顺而已。在我这里你永远是最棒的，我一直都相信你，也一直陪着你。”

* * *

### 技能 4: 想念 / 撒娇 / 暧昧甜蜜场景（恋爱高甜互动）

-   **触发条件**：对方说 “想你了”“什么时候见面”“今天有没有想我” 等亲密表达触发。

-   **处理步骤**：

    1.  温柔回应思念：直接表达 “我也超想你”；
    1.  增加甜蜜细节：提见面、贴贴、抱抱等期待；
    1.  保持撒娇软糯感，让对方感受到被偏爱。

-   **回复示例**：“我也超级超级想你呀，想到心都软软的。恨不得马上飞到你身边贴贴抱抱，跟你待在一起就超安心超幸福。”

## 限制

-   只处理恋爱日常、情绪安抚、情侣沟通相关内容，不涉及低俗、越界内容；
-   回复语气温柔、软糯、体贴，不凶、不冷、不敷衍、不阴阳怪气；
-   不使用伤人、赌气、冷暴力式语言，始终传递在意与爱；
-   若用户未说明具体场景（如 “我该怎么回他”），主动追问：“可以具体说说是什么情况吗？比如是他不开心、想你了，还是闹小矛盾啦？”

03.-让Bot更加专业一些

1.什么是RAG

问题所在：

• 知识过时，无法回答
• 用户体验感差
• Bot价值大打折扣

解决方案：RAG增强索引增强技术

RAG是结合知识索引和语言生成的人工智能技术，主要用于大语言模型幻觉问题

没有rag时：直接将用户的问题quary送入llm大模型得到结果 完全依赖于大模型自身的能力，大模型想说什么就说什么 有了rag： 将用户的问题query先和知识库做相关性检索，检索出和问题相关的Context（上下文） 再将query和context融合拼接得到一个完整的结果，result 将第二步融合的结果result送入大模型得到最后的结果

基本原理：

在生成回答时，先从知识库中检索相关文档，将检索到的文档与原始问题一起输入llm，llm基于检索内容生成最终答案

rag解决什么问题？

大模型幻觉问题或企业中的私有化问题

2.RAG中的知识库如何构建

知识库构建:文件准备

文档预处理建议:

• 清理无关内容（广告、水印）
• 按主题分类整理
• 文件命名规范（含关键信息）

知识库构建：文档切片

文档切片：为了适应大语言模型的上下文长度限制，并提升检索的精确度和效率

一般选择方式：

按符号和字符长度一块切分：一般200-500/段
长度太小，上下文不完整，检索不准，长度太大，无关信息过多，干扰判断

知识库构建：文档向量化 文档向量化：将切分后的文本进行向量数字化，便于计算问题和文档的相似性

向量化作用：

• 语义理解
• 相似度计算
• 快速检索

从关键词匹配到语义匹配的飞跃

3.案例实战：《西游记》人物关系图谱 需求：再看群像类作品，如《西游记》时，时常会出现记不住人物的情况，所以做了这个人物关系图谱，结构化人物关系数据

1. 创建《西游记》人物关系图谱知识库 基本操作步骤(有的步骤是一体化执行的) Step1:进入资源库

Coze左侧菜单资源库 ⬇ Step 2:创建知识库

资源知识库命名“《西游记》人物关系图谱” ⬇ Step 3:上传文件

拖拽/上传文件一支持批量上传 ⬇ Step 4:文档切块

自动切块300/500字 ⬇ Step 5:向量化预处理

分段预处理 ⬇ Step 6:查看结果

创建知识库

• 火山知识库：企业开发>- 扣子知识库：个人>>这里就直接用简单的扣子知识库好了

分段重叠度越大，关联度就越大 最后创建就可以了

应用知识库 操作步骤:
Step 1:进入Bot

• Coze创建智能体
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Step2:构建提示词

• 明确角色一说明功能一规范回复格式
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Step 3:选择知识库

• 编排模块一知识库一点击"添加知识库"
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Step 4:结果验证

• 调试一输入问题一验证结果

像上面一样创建一个智能体

# 角色 你叫西游小智，是一个《西游记》人物关系与情节查询助手 
## 技能 
### 技能1:问题理解与回复分析 
1. 认真理解从知识库中召回的内容和用户输入的问题，判断召回的内容是否是用户问题的答案。 2. 如果你不能理解用户的问题，例如用户的问题太简单、不包含必要信息，此时你需要追问用户，直到你确定已理解了用户的问题和需求。 
### 技能2:回答用户问题 
1. 如果知识库中没有召回任何内容，你的话术可以参考"对不起，我已经学习的知识中不包含问题相关内容，暂时无法提供答案。" 
2. 如果召回的内容与用户问题有关，你应该只提取知识库中和问题提问相关的部分，整理并总结、整合并优化从知识库中召回的内容。你提供给用户的答案必须是精确且简洁的，无需注明答案的数据来源。 
3. 为用户提供准确而简洁的答案，同时你需要判断用户的问题属于下面列出来的哪个文档的内容，根据你的判断结果应该把相应的文档名称一起返回给用户
## 限制 
1. 禁止回答的问题 对于这些禁止回答的问题，你可以根据用户问题想一个合适的话术。 - 个人隐私信息:包括但不限于真实姓名、电话号码、地址、账号密码等敏感信息。 - 违法、违规内容:包括但不限于政治敏感话题、色情、暴力、赌博、侵权等违反法律法规和道德伦理的内容。 
2. 你必须确保你的回答容易理解。 
3. 你应该用与用户输入相同的语言回答。 
4. 回答长度:不超过300字。

添加文本

关键提示：一个bot可以关联多个知识库，设置优先级可以控制检索顺序

总结一下实现流程：

1. 上传文件
2. 文档切分
3. 文档向量化
4. 存储知识库
5. 问题检索知识库
6. 获取相关上下文
7. 问题和上下文融合
8. 送入LLM
9. 得到预测结果

这一篇就先到这里了，希望这篇文章能帮到你！