AI Agent智能体Coze开发工程师需要掌握的核心技能可划分为技术实现、平台操作、工程化能力、业务理解与协作四大维度，具体技能要求及分析如下：
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一、技术实现能力
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大语言模型（LLM）与多模态技术
- 模型原理与调优：需深入理解Transformer架构、注意力机制、Tokenization等核心原理，掌握全参数微调、LoRA、QLoRA等参数高效微调方法，以及提示词优化（Prompt Engineering）技巧，以适配特定业务场景。
- 多模态整合：熟悉图像、音频等多模态数据处理能力，例如通过插件调用OCR识别图片文字，或结合语音识别实现多模态交互。
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检索增强生成（RAG）
- 全链路优化：精通文档加载、文本分割、向量化（Embedding模型选择）、向量数据库（如Milvus、FAISS）使用、高级检索策略（语义检索、混合检索）及重排序技术，确保知识库回答的准确性与时效性。
- 知识库构建：能够上传并管理PDF、Word、Excel等格式文档，构建专属领域知识库，提升智能体在垂直领域的专业性。
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插件与工具调用
- 插件生态：熟悉Coze平台提供的官方插件（如必应搜索、数据库插件）及第三方插件，能够根据需求选择合适的插件扩展智能体能力（如调用API、执行代码、生成图片等）。
- 自定义插件开发：掌握Python/JavaScript等语言，具备开发自定义插件的能力，实现与内部系统的深度集成。
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工作流设计
- 可视化编排：通过拖拽方式设计复杂任务处理逻辑，例如根据需求生成测试用例并自动格式化输出，精确控制智能体行为。
- 多步骤规划：结合ReAct（Reasoning + Acting）模式，实现智能体自主决策与任务拆解，例如将“完成Q3产品复盘”拆解为“拉取数据→生成报表→撰写分析→同步团队”等步骤。
二、Coze平台操作能力
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低代码开发
- 可视化界面：熟练运用Coze的拖拽式界面快速构建智能体，无需深厚编程背景即可实现基础功能开发。
- 一键部署：能够轻松将智能体发布到Discord、Slack、网页等多种平台，支持多渠道适配。
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模型选择与配置
- 模型适配：根据任务需求选择合适的预训练模型（如GPT、Skylark、DeepSeek-R1等），并配置模型参数（如随机性、回复长度、上下文轮数）以优化输出效果。
- 提示词设计：通过系统提示词定义智能体身份、背景、技能与行为边界，例如设计测试工程师助手的提示词，明确其只能回答软件测试相关问题。
三、工程化能力
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系统架构设计
- 分层架构：设计接入层（多通道适配、用户认证）、核心引擎层（意图识别、对话管理）、服务集成层（内部系统对接、API调用）及运营支撑层（对话分析、效果评估）的分层架构。
- 性能优化：针对高并发场景，设计异步处理架构、水平扩展策略及缓存机制，确保系统稳定运行。
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监控与运维
- 全链路追踪：部署监控告警系统，追踪智能体执行链路，分析性能瓶颈与日志，快速定位并解决问题。
- CI/CD流程：熟悉容器化技术（如Docker/Kubernetes），通过CI/CD管道实现自动化测试与部署，提升开发效率。
四、业务理解与协作能力
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业务场景分析
- 需求拆解：深入理解业务需求，识别核心用户场景与关键对话路径，设计可衡量的成功指标（如任务完成率、用户满意度）。
- 领域建模：针对特定行业（如金融、医疗、教育）构建领域知识图谱，优化智能体在垂直领域的表现。
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跨团队协作
- 沟通协调：与产品、测试、运维等团队紧密配合，推动智能体产品快速迭代与落地，确保技术方案与业务目标一致。
- 用户反馈管理：建立用户反馈收集机制，分析对话日志识别改进点，持续优化智能体性能。
