AI 小白：尝试用 coze 平台开发一个智能体！

大家好，我是君哥。 今天尝试用 coze 平台做一个智能体。

coze 是字节旗下的 AI 智能体平台，可以方便地搭建各行各业的智能体。 这个智能体主要用于提醒我天气情况，以方便地选择通勤工具。我的通勤工具安排如下：

1. 气温在低于 3℃ ，选择开车; 
2. 风力大于 4级，选择开车;
3. 下雨天气，选择开车;
4. 下雪天气，选择坐公交或班车；
5. 其他天气，选择骑摩托车。

1.新建智能体

首先进入扣子平台。

然后选择模型、插件、工作流等。可以选择的模型有很多，这里我们选择“ 豆包1.5.pro.32 ”。

2.编写提示词

在“人设与回复逻辑”中，填入提示词，提示词对结果的输出特别重要。

3.添加技能

插件我们选择“墨迹天气-DayWeather”。 

插件是一个工具集，一个插件内可以包含一个或多个工具（API）。目前，coze 集成了类型丰富的插件，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型。使用这些插件，可以帮助你拓展智能体能力边界。

4.本地调试

调试两次，第一次输入“ 天气预报 ”，第二次输入“通州天气预报 ”，输出结果一致：

对提示词做一次修改，将“ 如果温度情况是低于  3℃ ” 改为“ 如果最高温度低于  3℃ ”，本意是想最高温度低于 3℃ 时选择骑摩托车通勤。再次进行调试，发现没有生效。明明我是输入最高气温低于 3℃，但结果却是最低气温低于 3℃。

再次选择使用 AI 优化提示词，尝试后确实可以达到预期效果。

4.工作流

coze 的工作流界面如下，使用开始节点+若干个工作节点+结束节点组成一个工作流。工作流中上一个节点的输出可以作为下一个节点的输入。

1. 这个工作流开始节点，我们输入一个参数，名称“JUNGE_WEATHER_QUERY”，这个参数作为大模型的入参。
2. 在大模型中，对参数进行解析，解析成省、市、开始日期、结束日期这四个参数，作为大模型的输出参数，输出给“墨迹天气-DayWeather ”这个插件。
3. “墨迹天气-DayWeather”这个插件将大模型输入的四个参数作为 province、city、start_time、end_time 这四个参数的入参。然后调用插件查询添加，输出结果。
4. 最终输出天气情况。

对这个工作流进行调试，输入“北京通州天气预报”，解析后输出当天天气情况，如下图：

5.发布

最后，点击“ 发布 ”，把工作流添加到“君哥通勤天气预报”这个智能体，发布这个智能体。

6.总结

今天使用 coze 平台做了一个智能体，依赖平台来搭建一个智能体并不难，提示词的编写非常重要。智能体开发平台还有不少，包括 Dify、n8n 等，可以尝试选择一款适合自己的进行智能体开发。

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