关于AI智能体的炒作确实火热。 但真要构建一个？那完全是另一回事了。 今年早些时候，我着手构建一个个人AI助手，想用它自动化处理日常工作流——邮件回复、报告生成、日程管理、内容草拟，甚至调试代码片段。

像 Agent 一样思考：从 Claude Code 架构演进看 AI Agent 工具设计基于 Anthropic 架构师 Tharip文章，结合技术背景解析其中的核心设计思想

本文详细分享了Coze知识库的基础知识与使用指南，作为一套集存储、管理、检索与应用于一体的知识管理解决方案，用户需要深入理解Coze知识库功能特性，结合具体应用，为智能体的能力扩充提供了强有力的支持

Coze数据库作为平台的一个重要组成部分，为智能体应用开发提供了实用的数据存储和管理能力。它基于自然语言交互，使得数据操作门槛大大降低。同时，它与Coze平台的工作流、变量、插件集成实现灵活数据应用。

本文介绍了Coze平台中变量与长期记忆两大核心功能。变量用于动态存储用户信息；长期记忆则记录对话历史。笔者通过实战示例，展示了如何配置和使用变量和长期记忆提升智能体的服务体验。

本文详解Coze消息卡片功能，涵盖官方单条/列表卡片的配置方法，并演示自定义卡片从布局设计、变量配置到数据绑定循环渲染的全流程。通过NBA新闻助手案例，展示插件数据与卡片模板的融合，实现信息结构化展示

本篇分享系统讲解了Coze平台大模型与插件的核心配置方法。在模型配置方面，详细解析了模型参数及输入输出设置。在人设配置环节，提出了结构化提示词模板。插件使用部分介绍了两种调用方式和五项功能。

本篇分享了Coze平台创建AI智能体的三种方式：AI自动构建(适合小白)、预制模板构建(复用模板)和标准流程构建(适合进阶)，并实践构建三款智能体。Coze让用户无需编程即可快速构建并发布智能体。

Coze以免费易用、多模型支持和跨平台发布为核心优势，降低了智能体开发门槛。文章解析了Coze的六大核心功能：插件系统、知识库、数据库、图像流、工作流，以及多智能体，全面展现了Coze平台的强大能力。