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一泽Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力

2024年10月14日修改
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可能是全网最好的 Coze 教程(之一),带你一次性入门 Coze 工作流。
即使是非技术出身的爱好者,也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。
阅读指南
长文预警,请视情况收藏保存
核心看点:
通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求,生成结构化内容的 AI Agent
开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路
10+ 项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法
适合人群:
任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍)
希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者
注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末 「拓展阅读」 中,附有相关 Prompt 通用入门教程、 Coze 其他使用技巧 等内容,以供前置 or 拓展学习。
引言
AI 行业的终极目标是实现 AGI(通用人工智能),期望仅凭简单指令就能用媲美或超越人类的智力执行任何任务。然而,当前的大模型在处理多步骤复杂任务时仍存在明显局限。
以“数据分析图表、剧情游戏”或“本文结构化外文精读”等需要多个子步骤协调完成的任务为例,即便是最先进的 ChatGPT-4o 和 Claude 3.5 sonnet,仅依靠单一 Prompt 指令也难以实现稳定执行。
现阶段的 AI Agent 更像缺乏独立解决问题能力的职场新人,需要遵循 mentor 的指引,按照给定的 SOP 流程才能完成特定任务。
本文将帮助你了解如何将一个复杂任务从需求雏形逐步落地,构筑为一个 AI Agent,为你后续手捏 Agent 提供思路指引。
Step 0:梳理手捏 AI Agent 的思路
在上篇文章 Prompt 工程|样例驱动的渐进式引导法:利用 AI 高效设计提示词 ,生成预期内容 中,我已经提到过 Prompt 工程的必备能力:通过逻辑思考,从知识经验(KnowHow)中抽象表达出关键方法与要求
画板
这一理念同样适用在 Coze 中创建 AI Agent 。
本文主要讨论工作流驱动的 Agent,搭建工作流驱动的 Agent ,简单情况可分为 3 个步骤:
画板
1.
规划:制定任务的关键方法
总结任务目标与执行形式
将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系
设计每个子任务的执行方法
2.
实施:分步构建和测试 Agent 功能
在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系
详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性
3.
完善:全面评估并优化 Agent 效果
整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点
通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平