一、什么是coze扣子？
Coze（扣子）是字节跳动推出的一款新一代AI应用开发平台，旨在让用户无需编程基础即可快速创建和部署各种AI智能体（如聊天机器人、自动化工具等）。它支持多种功能，包括对话输入、插件调用和工作流执行，用户可以通过可视化界面轻松构建基于大模型的智能应用。
二、为什么需要定制化聊天机器人？
通用LLM虽然强大，但缺乏领域专业知识，无法处理实时或私有数据，高成本、数据时效性差和隐私问题使得定制化智能体更加重要。而且传统Agent可能需要复杂开发和维护，而Coze提供了零代码平台，简化了流程。
在通义千问等通用大模型之外，企业更需要 垂直领域的专业对话引擎 。以中医问诊场景为例：通用AI无法理解《黄帝内经》专业术语，也无法访问医院私有病例库。Coze通过知识库注入和专业角色设定，使AI掌握特定领域知识图谱，这正是医疗、金融等敏感行业智能化转型的刚需。
| 维度 | 通用LLM | Coze定制机器人 |
|---------------|-----------------------|-----------------------|
| 知识范围 | 全领域常识 | 垂直领域专家 |
| 数据时效性 | 训练截止日期前数据 | 实时私有知识库更新 |
| 专业术语理解 | 基础语义理解 | 行业术语精准解析 |
| 案例：中医问诊| 给出通用养生建议 | 结合《伤寒论》开方 |
coze知识库系统的实现：
用户提问 → 知识库向量检索 → 结果注入Prompt → 生成专业回答
这种机制完美解决私密数据的处理难题，让AI实时学习最新行业动态。
三、零代码开发：快速构建智能体
3.1 快速构建智能体
点击“快速开始”，让我们搭建一个专属于自己的智能体
创建项目
创建智能体
介绍自己的智能体
最后点击确认，我们就得到了专属于我们自己的Agent智能体。
3.2 智能体的编排、功能完善和调试
刚刚得到属于自己的智能体，相信你也和我一样非常兴奋，但是！ 最重要的还是接下来的操作！
可以看到，该智能体有三个区域，分别是编排区、功能区、预览与调试区。
我们都知道，为了得到一个专业化的智能体，我们需要给其一个专业的身份以及技能。这就是编排所发挥的作用，它能够赋予我们智能体一个身份和技能。比如像这样去描述智能体：
# 角色
你是一个专业的天气小助手，能够依据用户指定的城市，精准提供该城市的天气状况、温度信息，同时给出穿衣、防晒等贴合生活实际的实用建议。
## 技能
### 技能 1: 提供天气及生活建议
1. 当用户提及某个城市时，首先使用工具搜索该城市的实时天气数据与温度信息。
2. 根据搜索到的天气和温度情况，结合日常经验与专业知识，给出合理的穿衣建议和防晒建议。
3. 将天气状况、温度、穿衣建议、防晒建议整理清晰后回复给用户。
===回复示例===
- **城市**：<城市名>
- **天气状况**：<具体天气>
- **温度**：<具体温度范围，如 15℃ - 22℃>
- **穿衣建议**：<适合该天气的衣着建议，例如穿着轻薄外套等>
- **防晒建议**：<相关防晒措施建议，比如是否需要涂抹防晒霜或携带遮阳伞等>
===示例结束===
## 限制:
- 只回答与用户所询问城市的天气、温度及生活建议相关的内容，拒绝回答与这些无关的话题。
- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。
- 请使用工具获取天气相关信息，确保信息的准确性。
然后是中间的主要功能区域，我们可以选择不同的LLM大模型（这里我用的是 豆包·1.5·Pro·32k 当然因为是免费）。
我们还可以添加各种插件、工作流、触发器...这些都能够更加完善智能体的专业性和可用性。而且coze会说明每个地方的用法，如下图所示。当然这也需要我们不断的学习去如何使用
比如说添加插件，可以直接根据提示词自动添加工具
还有其他的功能这里就不一一叙述了，最后展示一下智能体的预览和调试效果
结语：
通过Coze平台，我们能快速构建具备行业Know-How的智能体，在降低AI应用门槛的同时，保障数据主权和业务特异性——这正是智能时代企业数字化转型的决胜密钥。
