AI 工作流：使用coze创建高效率智能体人工智能（AI）技术正以前所未有的速度不断演进和拓展应用领域。AI 工作流作为

一、引言

人工智能（AI）技术正以前所未有的速度不断演进和拓展应用领域。AI 工作流作为一种创新的技术架构，借助智能体（Agent）与大型语言模型（LLM）的协同运作，正逐渐改变着我们处理复杂任务的方式。从 AIGC（人工智能生成内容）迈向 AGI（通用人工智能）的征程中，AI 工作流扮演着极为关键的角色，尤其在面向企业（to B）的应用开发方面，展现出巨大的潜力。

二、智能体（Agent）：AI 交互的桥梁

从 AIGC 到 AGI 进程中的智能体演变

随着 AI 技术从 AIGC 时代逐步向 AGI 时代迈进，智能体的功能和复杂性也在不断提升。在 AIGC 阶段，智能体主要聚焦于利用 LLM 生成各种类型的内容，如文章撰写、图像创作等。然而，在迈向 AGI 的道路上，智能体需要具备更广泛的认知能力、更强的环境适应能力以及多模态信息的融合处理能力

三、To B 的 Agent 开发

（一）企业需求与 Agent 开发的契合点

在企业数字化转型的浪潮中，to B 的 Agent 开发成为了提升企业竞争力和创新能力的重要手段。企业在运营过程中面临着诸多复杂的任务和流程，如客户关系管理、供应链优化、生产流程自动化等。智能体可以针对这些特定的业务场景进行定制开发，实现任务的自动化和智能化处理。例如，在客户关系管理方面，智能体可以自动分析客户的行为数据、偏好信息，预测客户的需求和潜在流失风险，从而帮助企业制定精准的营销策略和个性化的客户服务方案，提高客户满意度和忠诚度。

以下是一个简单的用于企业销售数据分析的 Agent 开发代码示例：

# 导入必要的数据分析库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取企业销售数据
sales_data = pd.read_csv('enterprise_sales_data.csv')

# 提取特征变量（如时间、产品类别、市场区域等）和目标变量（销售额）
X = sales_data[['time', 'product_category','market_region']]
y = sales_data['sales_amount']

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 定义预测函数
def predict_sales(time, product_category, market_region):
    input_data = np.array([[time, product_category, market_region]])
    prediction = model.predict(input_data)
    return prediction[0]

# 示例用法
predicted_sales = predict_sales('Q4', 'Electronics', 'North America')
print(f"预测在第四季度，电子产品在北美市场的销售额为: {predicted_sales}")

在上述代码中，我们首先读取企业销售数据，然后通过线性回归模型对销售额与时间、产品类别、市场区域等因素之间的关系进行建模，最后定义了一个预测函数，企业可以根据不同的参数组合来预测销售情况，这为企业的销售策略制定提供了数据支持和决策依据。

四、Coze：低代码 Agent 开发平台的创新实践

（一）Coze 平台概述

Coze 作为一款基于大模型（如豆包）的低代码 Agent 开发平台，为开发者提供了便捷、高效的开发环境。它通过可视化的界面设计和丰富的组件库，大大降低了 Agent 开发的门槛，使非专业编程人员也能够参与到智能体的开发过程中。

（二）Coze 工作流的运作机制

在 Coze 平台中，工作流是实现复杂任务处理的核心机制。当面对复杂任务时，传统的基于单个 prompt 的方式已难以满足需求，而工作流则能够将任务进行精细化的拆分和管理，就如同企业生产流水线一样，每个环节都能得到精准的把控。

创建智能体

通过这个地址进入coze页面并登录 www.coze.cn
点击左上角的"+"创建智能体
智能体名称设置为：朋友圈社牛神器

创建工作流

点击工作流旁边的“+”添加工作流，再点击创建工作流
输入节点：
- 输入节点是工作流的起始点，负责接收各种来源的输入信息。它可以接收用户的文本输入、上传的文件（如图片、文档等）、传感器数据等多种类型的信息。例如，在一个图像识别与分类的智能应用中，输入节点接收用户上传的图片数据，并将其传递给后续的处理节点。
- 以下是一个简单的 Coze 输入节点配置示例代码片段：

屏幕截图 2024-11-27 122110.png

// 定义输入节点配置
const inputNode = {
  type: "imageUpload", // 表示接收图片上传类型的输入
  name: "imageInput",
  onReceive: function(data) {
    // 当接收到数据时的处理逻辑，这里可以简单地将数据传递给下一个节点
    return data;
  }
};

2. LLM（prompt）节点：

*   LLM 节点是工作流中的核心处理节点之一，它将输入节点传来的数据结合预设的 prompt 发送给底层的大型语言模型进行处理。例如，在一个智能文档摘要生成应用中，LLM 节点接收到输入的文档文本，结合 “生成文档摘要” 的 prompt，利用 LLM 生成文档的摘要内容。

*   示例代码片段：

// 定义 LLM 节点配置
const llmNode = {
  model: "your_llm_model_name",
  prompt: "请根据以下文档生成摘要：[文档内容]",
  input: "inputDataFromPreviousNode", // 从输入节点或其他前置节点获取的数据
  onProcess: function(data) {
    const response = await callLLM(llmNode);
    return response;
  }
};

屏幕截图 2024-11-27 122224.png

多模态 LLM（图片）节点：
- 多模态 LLM 节点专门用于处理多模态信息中的图片数据。它可以对图片进行识别、分析、描述等操作。例如，在一个电商商品图片处理应用中，多模态 LLM 节点可以识别图片中的商品种类、提取商品的关键特征，并生成相应的商品描述信息，以便用于商品的上架和推广。
- 示例：

// 定义多模态 LLM 节点配置（图片处理）
const multiModalLLMNode = {
  model: "your_multi_modal_llm_model_name",
  task: "imageRecognitionAndDescription",
  input: "imageDataFromInputNode",
  onProcess: function(data) {
    const response = await callMultiModalLLM(multiModalLLMNode);
    return response;
  }
};

屏幕截图 2024-11-27 122246.png

输出节点：
- 输出节点负责对前面各个节点处理后的结果进行整合和组织，并将最终结果呈现给用户或传递给其他系统。例如，在一个智能报告生成系统中，输出节点将 LLM 生成的文本内容、多模态 LLM 处理图片得到的图表信息等进行排版和整合，生成一份完整的报告文档并输出。
- 伪代码示例：

// 定义输出节点配置
const outputNode = {
  type: "documentGeneration",
  name: "reportOutput",
  input: ["textDataFromLLMNode", "imageDescriptionFromMultiModalLLMNode"],
  onGenerate: function(data) {
    const finalReport = generateReport(data);
    return finalReport;
  }
};

五.发布智能体

在右边的预览与调试框内输入，然后能输出文案与图片就说明这个智能体已经可以发布

屏幕截图 2024-11-27 123023.png

（三）Coze 工作流在实际应用中的优势

Coze 工作流在实际应用中具有诸多显著优势。首先，其低代码开发特性极大地缩短了开发周期，降低了开发成本。企业可以快速将自身的业务需求转化为智能体应用，提高市场响应速度。其次，可视化的工作流设计使得整个任务处理流程清晰透明，便于开发人员进行调试、优化和维护。再者，Coze 平台能够方便地整合多种数据源和不同类型的 LLM 服务，实现多模态信息的无缝对接和协同处理，从而能够开发出功能更强大、应用场景更广泛的智能体应用。

五、结论

AI 工作流作为 AI 技术发展的重要成果，通过智能体与 LLM 的协同以及像 Coze 这样的低代码开发平台的支持，正在重塑各个领域的任务处理模式和业务流程。无论是在企业的智能化转型、特定领域的应用创新还是在迈向 AGI 的长远目标中，AI 工作流都发挥着不可或缺的作用。掌握其开发技术和应用场景，我们能够更好地利用这一强大的技术工具，开发出更加智能、高效、创新的应用程序

AI 工作流：使用coze创建高效率智能体

一 、引言