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本文深入探討了AI Agent的概念、構成、以及如何通過coze平臺實現其功能和應用場景。從基礎理論到實操教程，我們將一起探索如何利用AI Agent提升效率和解決實際問題，開啟AI應用的新篇章。

一、認識AI智能體（AI Agnet）

1. 為什么需要一個AI Agent

已經有了AI，為什么又要冒出個AI Agent，這是刻意裝逼顯得厲害搞出來的概念嗎？

列舉個案例：

當你要讓大模型（AI）幫你整理一篇文章，假設你這樣問AI：

請你幫我生成一篇100萬字的言情小說

這個時候，AI給你什么答案！是不是寫不出這么多字，也給不出你想要的答案？

為什么會出現這種問題？是AI不夠厲害？還是AI就是偽概念？

假設這件事是我們人類來做，我們會有哪些動作？

1）上網查閱相關內容；

2）規劃大綱；

3）分步整理；

4）審核和檢查；

通過上述步驟，我們是不是就能完成這個任務！

思考一下，完成這個任務，你用到了哪些操作？

1）上網查詢；

2）分解任務；

3）逐步規劃；

4）排查；

這里面涉及到工具，思考過程，完成過程，復盤等操作，還用到大腦，手，電腦或者助手等“工具”。

那AI是什么？

AI在這個過程中只充當了大腦的角色，他沒有額外的工具或者步驟，因此這個任務交給它，它是無法單獨完成的。

為了讓AI能夠真正實現工作，我們得給他配備上網查詢能力，使用工具能力，分解任務能力等等。

這就是AI Agent的價值，讓AI不僅是一個大腦，而是能使用“工具”的類人智能體。

在舉個例子：

假設你讓普通AI幫你寫日報，能不能行？

可以，但是你的操作會很復雜。

Agent寫日報就不同了，設定好格式，語氣，任務等關鍵信息，你只需要口語化告訴它做了什么，剩下的事他會幫你整理。

假設你讓普通AI幫你做寫篇軟文，能不能行？

可以，但是操作同樣復雜，來來回回折騰幾遍可能還不滿意。

Agent寫就不同了，提前設定好標題，開頭，內容和語氣等關鍵信息，你只需要告訴Agent你要寫什么主題內容，它就能按照設定一步一步幫你整理。

假設你去旅游，讓AI給你介紹景點信息，能不能行？

可以，但是每次你都要問，還不一定回答是否正確。

Agent就不同了，按照景點情況設定好Agent，你走到哪，他就告訴你什么，你問他WC在哪，它還可以根據你的位置給你指定最近的WC。

通過上面這些小案例，你是不是理解了Agent和AI到底有什么不同了，簡單說，AI相當于可以咨詢的大腦，Agent相當于能干活的機器。

2. 認識AI Agent

首先先看這張圖：

AI Agent = LLM（大模型） + Planning（規劃） + Memory（記憶） + Tools（工具）+Action（行動）

這張圖代表著Agent的構成，類似人的大腦、四肢、思考、執行。

有這些能力，是不是和上文說的類人智能體靠近了！

接下來我們看看Agent的具體定義：

AI Agent 就是一種能代替人類執行任務的智能助手。它集成了感知、學習、推理、決策、內容生成等多種 AI 能力，可以與人進行自然語言交互，根據人的需求提供個性化、多樣化的服務。

讓我們分別講解一下這些名詞的具體含義：

1）規劃

子目標和分解：Agent 將大型任務分解為更小的、可管理的子目標，從而能夠有效處理復雜的任務，以開個餐館為例，任務開一家餐館，分解就是把開餐館這件事劃分成不同的步驟或者任務，比如取名、選址、裝修、備貨、營業，分解越細工作就越簡單越容易達成目標。

反思和完善：Agent 可以對過去的行為進行自我批評和自我反思，從錯誤中吸取教訓，并針對未來的步驟進行完善，從而提高最終結果的質量。

思維鏈：讓Agent 像人類一樣一步一步思考，比如計算數學題，一步一步推理計算，保證最后的答案正確性，這點在高效使用AI上非常常見，比如不要AI直接給出最后的答案，而是讓AI把推理過程一起寫出來。

2）記憶

短期記憶：我們與朋友溝通過程中，是不是要記住溝通上下文，但是時間久遠的一次對話，我們是不是又不會記住對話過程？

短期記憶就類似于對話現場記下來的內容。

長期記憶：長期記憶類似于把久遠的聊天整理成一個記憶點，隨時讓能夠回憶當時說了什么重要的事。

3）工具使用

讓AI能夠使用外部工具，比如上網查詢信息，代碼執行等能力。在coze中表現為插件等工具的使用。

3. AI Agent有什么用

前文我們了解到，單獨的AI能力很強大，但是面對復雜任務時，他需要“助手”幫忙，有“助手”的幫忙，AI能夠實現解決實際問題的能力，小俠認為：“ AI要融入場景，解決實際問題為目的”，因此探索AI Agent也是我們最為核心的一個探索研究方向。

AI Agent可以把它想象為“超級助理”，AI相當于大學剛畢業的學生，Agent相當于去企業上班后要完成的工作任務，一個學生能變成什么崗位的精英，在于崗位對他的培養和實踐，比如：

• 軟文Agent助理：根據企業軟文要求，全網收集相關內容并整理成營銷軟文。
• 數據分析Agent：給他企業數據，讓他根據要求分析數據情況做出相關報告。
• 行政Agent：按照行政審批流程，讓AI做好入職審批工作。
• 客服Agent：讓它服務客戶，解決客戶咨詢問題。

還有很多，可以說只有你想不到，沒有AI做不到！

那為什么企業很少用AI Agent來工作解決問題？

以下是我對Agent的一點看法：

首先，22年到23年主流方向是訓練出一個更高智能的AI本體，這是主流趨勢，AI應用的前提還是得有個靠譜的“大腦”。

23年到24年開始關注Agent方向，也就是AI應用場景，市場上開始完善Agent開發配套培訓，比如coze、dify等，這些平臺的完善加上基礎AI能力的提升，才有可能將Agent變成現實。

那為什么現在要開始研究學習Agent了？

因為過去半年時間coze、dify等平臺功能逐步完善，已經有開發Agent的軟硬件條件，因此今年下半年一定是Agent起步的元年。

這點你還別不信，看看海外版coze平臺開始收費，國內上架專業版coze平臺等等信息，你就不難發現，Agent平民化開發平臺已經顯現。

本文下篇會分享“弼小俠AI基地-學些助理bot”的實操教程，這個bot（Agent）也是我們用于服務粉絲和解決學習問題的AI學習助理，你在弼小俠AI基地遇到的任何問題，都可以通過這個AI助理幫你解決。

簡單說一下這個bot的功能：

• AI客服：解決操作和使用上的問題，比如鏈接怎么打不開！怎么分享給身邊朋友等等問題，都可以詢問它。
• AI知識助理：在學習上遇到的問題，特別是弼小俠AI基地里面分享的知識有不懂的，可以咨詢它。
• AI學習規劃：如何一步一步打開AI大門，不知道自己適合學習哪些內容，沒關系，問它，他會根據你的情況幫你規劃學習路線。

總之，你在弼小俠AI基地遇到的問題，都可以借助這個Agent幫你解決，這既是一個實操案例，也是一個解決實際工作問題的Agent。

二、coze入門保姆式教程

1. 打開Agent大門從認識coze開始

coze中文又名扣子，由字節跳動推出的AI大模型智能體開發平臺，在coze里，智能體稱之為bot。

coze是集成插件（工具使用）、知識庫（數據源）、數據庫、記憶、工作流（圖像流、工作流）等多功能為一體的Agent開發平臺。

大家別被開發平臺給嚇著了！Agent開發和傳統軟件開發不是一回事，直白點說就是不管之前是否是程序員，面對Agent開發，大家都是新手，都是零基礎，都是同一起跑線。

Agent開發比傳統軟件開發，更看重的不是軟件編程能力，而是考驗綜合規劃理解能力，下篇實操商用AI客服學習，大家就能明白為什么軟件編程能力不是優先考核項，反而是規劃理解能力為第一考核項的原因。

因此，對于非技術出身的伙伴，不要被開發平臺嚇怕了，我們日常很多工作其實都是規劃理解能力，這方面有優勢，開發Agent就簡單許多。

沒有規劃理解能力也沒關系，這個咱們可以培養，一步一步來，也不是過不去的坎。

接下來簡單介紹一下coze平臺比較重要的組成部分。

平臺特點介紹：

• Coze 里面除了外部 API 調用之外，所有的功能都是免費（但是近期海外版已經收費，國內版已經發布專業版，有消息稱馬上要變成付費，還沒學習的伙伴要抓緊時間上手，不然以后就…）；
• 相比其他Agent開發平臺，coze可以說非常適合小白上手的平臺，不需要任何編程基礎也可以輕松創建自己的 AI Bot；
• 創建的bot可以輕松對接發布多個平臺，比如支持coze商店、豆包、飛書、抖音、微信、掘金、自有渠道等；
• 內置多個大模型，比如豆包·Function call 32k、通義千問-Max 8k、智普 GLM-4 128k、MiniMax6.5（8k、245k）、Moonshot（8k/32k/128k）、百川智能Baichuan4 32k等主流模型，這里的8k、32k可以理解為能閱讀多少數量的文本，越大上下文閱讀能力就越強，但是不是所有的工作都選擇越大越好，比如回答要快，問題簡單的，就不一定要用128k的模型。
• 創建的bot不僅可以電腦端使用，還可以手機端應用，比如發布到豆包app，在豆包中搜索bot名稱，就能使用，還可以語音交流，提高了用戶體驗。

2. coze功能介紹

接下來，我們一點點入門了解coze各個功能的具體作用和能力。

1）插件

插件，相當AI使用的工具或者技能，比如上網查詢文章，要用到搜索插件（工具），查詢頭條熱點，要用到頭條查詢等等，coze平臺插件目前對外稱超過1萬+，算國內外插件數量最多的Agent開發平臺，總的說插件越多，能做的事就越多。

coze的插件涵蓋范圍及廣，有圖像類，文本類，搜索類、數據分析、語音識別等等，開發者可以根據實際需求選擇不同插件，滿足不同的業務場景。

除此之外，coze還支持定制化插件開發，有些企業自己內部有系統或者網站，個人可能有自己的博客等等，都可以打包成各自插件用于自己的業務。

意想不到的是，插件商店還有便利生活插件，像私人AI助理，幫我們查快遞，查地圖，查房價等等，都可以調用這些插件實現，真正做到AI幫我們打點日常生活和工作。

• 墨跡天氣：提供的省、市、區縣的未來40天的天氣情況，包括溫度、濕度、日夜風向等信息，你可以用于從事天氣預報類文章撰寫或者私人使用。
• 飛常準：航班信息查詢插件，根據用戶提供的出發城市名稱（dep)、到達城市名稱（arr)及出發日期（depTime)以獲取相應的航班列表，配置好只需一句話，Agent就能幫你查詢。
• 醫藥大全：查詢中西藥、醫院、醫生、疾病信息，有了這個插件，就有了靠譜的家庭醫生。
• 什么值得買：一個購物插件，幫助用戶查詢商品的優惠信息，根據用戶輸入的商品相關提問，返回商品概況、價格、購買渠道、性價比推薦等信息，并給出優惠商品的鏈接地址，有這樣一個助手，就不用來來回回幾個平臺自己對比價格了。

還有很多，我就不一一例舉，有興趣的伙伴，自己到coze平臺查看。

以上插件，適用于定制開發私人Agent助理，可以想象一下，如果你身邊有這樣一個AI助理，是不是很多App你都不用打開就能使用，想想都是一種樂趣。

對于動手能力強或者企業主，上面的插件可能滿足不了企業的需求，coze也貼心的為大家開通了自定義插件功能，具體操作如下圖：

2）知識庫

先問大家一個問題：AI有沒有短板？

有，還很多！不過最大的短板就是它不屬于我，學習的知識也未必是最新的，比如剛剛發生的事，你問AI，它就回答不出來。

那怎么解決這個短板？

答案就是：知識庫。

coze平臺集成了知識庫功能，用來儲存外部知識，并且還提供了RAG（不清楚的伙伴可以在弼小俠AI基地學習）的能力，那知識庫能用來干嘛？

先看看知識庫功能包含哪些！

可以看到知識庫里包含文本格式，表格格式，圖片類型，也就是說文本類和圖片類的數據，都可以儲存在知識庫里面，隨時讓AI調用，舉個簡單例子：

假設你要創建一個AI客服，介紹公司和產品，我們就可以用到知識庫的能力。

首先，梳理公司和產品的介紹，形成FAQ。

其次，上傳到知識庫中。

最后將知識庫配置到bot里，讓bot可以調用這個知識庫的內容作為回復。

以上步驟完成，當用戶咨詢AI有關公司或者產品的問題時，AI就會根據FAQ的內容進行回答。

這里提一下，傳統的機器人客服，只能硬套FAQ，不懂變通。

Agent客服，它是根據RAG的能力，優化了回答的方式，并且還融合了bot本身的人設和目標進行回答，直白點就是Agent客服，感覺更像真人客服，不是呆板的機器。

在知識庫的創建時，我們需要注意RAG技術檢索分析數據的特點，我們上傳一份文件到知識庫，這份文件并不是單純的儲存，而是會將內容進行切片，切片后的內容更有助于AI檢索信息，提升了AI回答內容的關聯性。

這里也順帶再說一遍前面說的為什么現在可以學習Agent的原因，23年之前，都是在搞大模型，像RAG這樣的配套工具都不完善，因此23年之前你想讓AI給你干活，是非常難的一件事。

但是隨著項目的發展，AI配套的工具越來越多，并且投入的研發成本越來越高，可商用的Agent就越來越近，如果你還停留在去年的思維，還認為AI只是可以聊聊天沒其他用途，那還是蠻危險的。

3）數據庫

很多小伙伴在面對數據庫和知識庫的時候會迷糊，小俠今天一次給你講清楚，讓你不迷糊。

感覺小俠分享還不錯的，點贊，關注，評論一鍵三連，支持一下。

傳統軟件開發所說的數據庫是一門專業的學科，比如：Oracle、MySQL、SQL Server 等，如果放在過去，普通人想利用數據庫解決數據管理問題，可以說是不可能的事。

但是coze在AI加持下，數據就不再是難事了！

上面提到的各種數據庫，都可以不用懂，我們只需要用自然語言（口語化）告訴AI要記錄什么，他就能幫你轉換成數據庫的語言進行記錄，里面到底怎么運行的，不用管。

那數據庫和知識庫有啥區別？

• 數據庫：相當于可以隨時更改數據的儲存空間，比如一個班級排名表，里面包含姓名，科目，班級，分數，排名，當老師告訴AI“小明同學，語文，三班，18分，55名”等信息，AI就會記錄到班級排名的表格中，后面你發現小明考了59分，你告訴AI“幫我改一下小明的分數，改成59分”，AI就會對數據進行更新。數據庫相當于AI可以隨時調用改變里面內容的存儲空間。
• 知識庫：與之相反，知識庫相當于靜態儲存，只有新增或者刪除，比如你下載了好看的小電影，存到硬盤里，要么存一個新電影，要么刪除一個新電影，你不可能把電影片段進行更改（舉例子哈！有些大神也可以消除馬賽克）。

通過這樣的類比，我們就清楚他們的使用場景和區別，數據庫類似電腦內存，知識庫類似電腦硬盤，都是用來存儲，一個是電腦可以自己更新，一個是只能人為更新。

coze數據有以下特點：

• 高效創建：可以讓AI幫你創建數據庫格式，你只需要告訴它你的想法，AI就能幫你把表建好，比如：幫我創建一個班級排名表，里面包含排名，班級，姓名，學號，科目，成績等信息。
• 多種模式數據庫：數據庫有多種模式，單用戶模式和多用戶模式，單用戶指一個數據庫只能自己存儲，比如個人記賬AI。多用戶模式就是同一個數據庫可以多個bot來用，比如剛剛提的班級排名，可以是一個學校一個數據庫，一拉全校的排名也出來了，再比如開發一個漂流瓶游戲，所有人的漂流瓶都會記錄到多用戶數據庫中，大家可以隨時點開別人的漂流瓶查看里面的信息。

4）圖像流

coze圖像流可玩性非常高，上手門檻也很低，只需簡單的拖拉拽操作，就能快速整理出一個具有確定圖像目標的圖片處理工具，操作界面類似ComfyUI 工作流，不過上手難度簡單許多。

它的功能包括：

• 智能生成： 圖像生成：也就是常見的文生圖功能，通過自然語言描述生成想要的圖片。 圖像參考：圖生圖功能，給AI一個參考圖片，讓它基于參考圖片生成想要的圖片。
• 風格模版： 風格濾鏡：給照片創建風格化的濾鏡，比如毛氈、粘土、積木、美漫、玉石、搞笑涂鴉等風格。 人像風格化：調整人物風格，凸顯人物特性，適合人像場景使用。 寵物風格化：與人物風格類似，適合寵物場景使用。
• 智能編輯： 提示詞推理：給他一張參考圖，讓AI推理出圖片的提示詞，便于復制使用。 提示詞優化：對已寫的提示詞進行優化，讓AI更容易理解。 智能換臉：替換圖片中的人臉。 背景替換：替換背景。 還有就是光影融合，智能擴圖，智能摳圖，畫質提升，美顏，拉伸修復，透視矯正等等功能，具體怎么用，有什么用，大家可以參考coze官方文檔或者上手體驗。
• 基礎編輯： 基礎功能包含裁剪，添加文字，疊圖，亮度調節，對比度調節，旋轉和縮放。

有伙伴可能會說，這些功能很多App不是都有嗎？干嘛還要coze里面學一遍？

這里就說兩個點，大家自行體會：

（1）coze中的圖像處理是基于AI能力實現，與傳統的圖像處理原理有所不同，AI基礎能力越強，它的效果就越好，可能當前有些能力不能與設計師相提并論，但是AI的迭代速度不是人能跟得上的，因此要學會接受新事物。

（2）coze圖像流是集成到coze平臺，創建bot的時候，你可以讓bot引用圖像流，實現bot圖像處理的能力，舉個例子：

假設某連鎖品牌，旗下門店要做個主題活動，需要一張宣傳海報。

傳統方法要完成這件事，門店要么申報總部，讓總部設計部門設計下發，或者門店自己去打印店出錢設計。

如果是用coze Agent來實現，門店只需要告訴bot要什么海報，內容是什么，bot就能按照預設的流程，風格等信息，自動生成一張宣傳海報給門店。

過程中不僅不需要人工干預，還能確保設計標準符合總部要求。

5）工作流

與圖像流類似，工作流更加適用于更多復雜場景的任務，可以說coze如果沒有工作流，那coze的價值將直接降低80分。

AI要實現真實世界工作問題，不僅需要強大的大腦，還需要強大的分解任務能力。

一個任務往往包含非常多的子任務，如果AI不具備一步一步拆解并分步完成任務的能力，那這個AI只能作為閑聊的百科全書。

coze因為有了工作流這個功能，可以說是質的飛躍，也是小俠深入探索，成謎AI的核心原因。

那么到底工作流有什么神奇之處，能夠讓小俠如此稱贊？

先看看工作流的基本配置：

開始節點：表示一個工作啟動節點，有了具體需要做的事才有后面產生的結果。

結束節點：一個具體任務完成后輸出的結果的地方。

再看看節點類型：

當下發一個任務給AI后，它要完成這個任務，可能需要用到多種工具，紅色框里的節點相當于不同的工具。我們只需要給AI配置不同的工具，它就能把這個工具用起來。

• 插件：和前面提到的插件是一樣的，這里不再贅述。
• 大模型節點：可以調用具體模型解決問題，比如標題撰寫，就可以單獨配置一個撰寫標題的大模型。
• 代碼節點：通過 IDE 編寫代碼處理輸入參數，并通過自定義代碼來返回輸出值。
• 知識庫節點：和前面提到的知識庫是一致的，工作流可以調用知識庫返回相關數據。
• 工作流節點：工作流嵌套工作流，實現更復雜的功能。
• 圖像流：工作流嵌套圖像流，可以執行嵌套子任務。
• 選擇器節點：if-else 邏輯節點，鏈接多個下游分支，設定是/否條件，判斷是否運行對應分支。
• 文本處理：用于處理多個字符串類型變量的格式。
• 消息：支持工作流中間過程的消息輸出，支持流式和非流式兩種方式。
• 變量：用于讀取和寫入 AI Bot 中的變量，變量名稱必須與機器人中的變量名稱相匹配。
• 數據庫節點：用于對數據庫進行增刪改查操作，前提是需要先在 Bot 添加過數據庫。

6）多Agent協作

在coze平臺上，除了單Agent模式以外，還有多Agent模式，多Agent模式可以更加全面處理更復雜的工作。

首先，單Agent模式設定的bot只能單一解決某個一個問題，比如圖片處理bot，你想讓這個bot處理文本，又處理圖片，不是不能實現，而是目前的AI會容易出現工作任務理解不清導致事情做錯的問題。

如何更好解決這種多任務組合的問題？

答案就是多Agent模式，我們可以先制作多個單Agent，每一個Agent都只負責某一個具體工作，比如負責產品介紹的bot，負責處理售后的bot，負責品牌宣傳的bot。

將這些bot統統放在多Agent下面，作為一個個獨立的員工，在此基礎上，配置一個管理者bot，讓他根據用戶提的問題進行判斷，判斷出這個問題到底誰的工作內容，誰來服務客戶還會更好等等。

管理bot識別好任務后，就能把具體任務分配給具體bot從而更加高效的完成任務。

多Agent的優勢有以下幾點：

• 統一管理多個bot，讓他們協同工作，避免工作內容沖突。
• 避免多個入口，假設沒有多Agent模式，我們要用bot制作海報，就要單獨找到制作海報的bot，要寫文案就要找寫文案的bot，但是有了多Agent模式，只需要一個入口，就能把這些功能集合起來。
• 發揮了AI最大的功效，多Agent模式下，不僅能夠發揮出單個Agnet的效果，還能單獨調用數據庫，插件等等技能。

可以說，平臺優化的足夠好，多Agent模式就是未來超級AI的基礎。

下篇文章我們會提到弼小俠AI基地-學習助理bot，它就是基于多Agent開發的bot，里面包含客服bot，知識助理bot和學習規劃bot，這些單bot都是由學習助理bot統一管理，根據用戶咨詢的信息分配任務。

三、小結

以上是手把手教你用coze打造第一個商用AI客服（上篇）的主要內容，本文主要帶大家從零開始認識AI、AI Agent，也認識到Agent的世界價值。

另外也帶大家從零開始認識coze這個平臺，把平臺主要的功能都跟大家講解了一遍，希望大家通過本文閱讀都有所收獲。