> 技术文档 > AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流

AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流


一、什么是 Coze 工作流?

简单来讲:
在 Coze 中,工作流就像工业流水线——把多个插件、模型、工具等任务节点,按你的逻辑顺序串联,让它们自动化执行,一次配置,到点触发,解放双手。

核心价值:

  • 拆解复杂流程:将“获取数据 → 处理格式 → 发送结果”分成独立节点,更直观、更易维护。
  • 多系统无缝对接:API 调用、数据库读写、消息推送,一条流水线统统搞定。
  • 条件分支 & 并行执行:根据温度、天气状况智能分支,或同时向多个城市推送,灵活高效。

二、为什么要用工作流,而不仅仅是 Prompt?

  1. \\1. 多步联动 vs. 单次对话

    • Prompt:一句话只能做一件事,需不断手动发起。
    • Workflow:配置好一次,自动串联多步,触发一次就连环跑到底。
  2. \\2. 跨系统能力

    • Prompt:只能与模型“对话”,难以发邮件或推送企业微信。
    • Workflow:内置连接器,一键对接邮箱、Slack、微信群机器人,闭环轻松实现。
  3. \\3. 定时 & 事件触发

    • Prompt:静态指令需要人来点。
    • Workflow:支持 Cron 定时或外部事件触发,0 人值守也能24/7稳定运行。
  4. \\4. 可观测 & 可维护

    • Prompt:对话散落,难以复盘。
    • Workflow:可视化界面、版本管理、日志监控,一目了然。

三、实战演练:5 步搞定“每日天气预报”工作流

下面以「每天早上 7 点自动推送天气」为例,手把手演示!

步骤 1:新建工作流

  1. \\1. 登录 Coze 平台(coze.cn) → 工作空间 → 资源库 → 点击右上角「资源」→ 选择「工作流」

    AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流

  2. \\2. 命名为 weather(仅支持字母、数字、下划线,且以字母开头),描述填写:“每天 7 点推送今日天气”

    AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流


步骤 2:获取天气数据

  1. \\1. 添加一个“调用天气 API”节点,设置:

    • data_type = now

    • district_id = 440300(深圳市)

      AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流


步骤 3:AI 文本处理节点

  1. \\1. 添加“大模型”节点,输入来自天气节点的 result,并填入以下提示词:

    # 角色你是一个专业的天气播报员,每天7点会根据{{input}}输入的天气数据生成详细的天气预报并给出贴心提醒。## 技能### 技能 1: 生成天气预报及提醒1. 分析输入的天气数据。2. 描述今日天气情况:温度范围、天气类型(晴、多云、降雨等)。3. 根据天气给出生活小贴士:高温防暑、雨天携伞等。## 限制- 仅围绕天气内容回复,不涉其他话题。- 条理清晰、简洁明了。

AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流


步骤 4:连接节点 & 删除多余输入

  1. \\1. 把“开始”节点和“结束”节点间的所有节点用连线连接。

  2. \\2. 删除“开始”节点的输入(因城市固定无需动态输入)。

  3. \\3. 在“结束”节点设置输出为大模型的 output

    AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流


步骤 5:试运行 & 发布

  1. \\1. 点击“试运行”验证流程正确:

    AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流

  2. \\2. 发布工作流后,可在资源库中找到:

    AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流

  3. \\3. 新建一个天气助手智能体,选择刚才的 weather 工作流,设置触发方式(对话或手动定时)。

    AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流

  4. \\4. 发布智能体后,你就可以在豆包和扣子中直接使用,或在末尾再加一个「发送邮件」节点,让邮箱也收到天气播报!


五、结语

迈出第一步,总比停留在原地更值。也许某天,你因为搭建了这样一个简单的工作流,就意外提升了团队效率,赢得了领导的认可;或因为掌握了这项实用技能,遇见了新的机遇和挑战。

每一个小小的自动化,都在推动你的思维升级。未来有无限可能,只要你愿意尝试,Coze 会陪伴你把想法变成现实。

我会继续在「扣子(Coze)实战」系列与大家分享更多干货,期待与你一起学习、一起成长。真诚感谢你的阅读,我们下期见!

关于AI大模型技术储备

学好 AI大模型 不论是就业还是在工作技能提升上都不错,但要学会 AI大模型 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI大模型 学习资料,给那些想学习 AI大模型 的小伙伴们一点帮助!

感兴趣的小伙伴,赠送全套AI大模型学习资料和安装工具,包含Agent行业报告、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、最新实战学习等录播视频,具体看下方。

需要的可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流

一、大模型风口已至:月薪30K+的AI岗正在批量诞生

在这里插入图片描述

2025年大模型应用呈现爆发式增长,根据工信部最新数据:

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K(数据来源:BOSS直聘报告)

70%企业存在\"能用模型不会调优\"的痛点

真实案例:某二本机械专业学员,通过4个月系统学习,成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer,薪资直接翻3倍!

二、如何学习大模型 AI ?

🔥AI取代的不是人类,而是不会用AI的人!麦肯锡最新报告显示:掌握AI工具的从业者生产效率提升47%,薪资溢价达34%!🚀

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程:把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统:让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发:用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你:
✔️ 大厂内部LLM落地手册(含58个真实案例)
✔️ 提示词设计模板库(覆盖12大应用场景)
✔️ 私藏学习路径图(0基础到项目实战仅需90天)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

这份完整版的学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

AI智能体|最新扣子(Coze)实战:5步玩转Coze,学会这一招,领先同事一整条街!【小白必看】_coze智能体工作流