金加德讲师视角:在 Coze 平台上如何理解智能体运营工程师角色

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大家好,我是金加德

站在 2026 年这个时间点回看,AI 行业已经明显走过了“被 Demo 震撼”的阶段。
今天,真正拉开差距的,不是谁能做出一个看起来很酷的 Agent,而是谁能让智能体在真实业务中长期稳定地跑下去

过去一段时间,我在 Coze(扣子) 平台上,看到了大量令人兴奋的尝试:
工作流、插件、知识库一应俱全,功能看起来非常强大。

但与此同时,我也反复听到同一个问题:

“Agent 明明都接好了,为什么用户用起来还是觉得不顺?”
“为什么效果时好时坏,始终不稳定?”
“为什么 Demo 很亮眼,却一上线就开始失控?”

这些问题的背后,其实指向了一个正在快速成型、却常被低估的新角色——
AI 智能体运营工程师

今天,我想从讲师和长期观察者的角度,结合 Coze 这样的低代码 AI 应用平台,系统聊一聊:
我们到底该如何理解、也如何真正胜任这个角色。


一、为什么有了 Coze,反而更需要“运营工程师”?

不少人会产生一个误解:
既然 Coze 已经把门槛降得这么低,拖拖拽拽就能做 Agent,那是不是“人人都是开发者”了?

恰恰相反。

我常用一个比喻来解释这件事:
Coze 解决的是“造车”的问题。

  • 大模型是引擎
  • 工作流是传动系统
  • 知识库是油箱
  • 插件是各种功能模块

你可以很快拼出一辆看起来性能不错的“智能体跑车”。

但问题在于:
这辆车能不能在真实路况中长期行驶?

  • 用户高峰期会不会熄火?
  • 碰到异常问题会不会直接翻车?
  • 用户坐上来是舒服,还是一路心惊胆战?

这些,已经不再是“造车”的问题,而是驾驶、调校和长期维护的问题。

在 Coze 生态中,
智能体运营工程师,正是那个让 Agent 从“玩具”变成“工具”的老司机。

他们不是传统意义上的程序员,
也不是只会调 Prompt 的“咒语工程师”,
而是连接 业务目标、用户体验与 AI 能力边界 的关键枢纽。

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二、在 Coze 语境下:这是一个“三位一体”的角色

在我的观察中,一个合格的智能体运营工程师,至少同时扮演着三种角色。

1️⃣ 业务逻辑的翻译官,也是系统架构师

在 Coze 上,“写代码”不再是核心能力,
把业务翻译成结构化逻辑,才是。

当业务方说:“我想要一个能筛选高意向客户的 Agent”,
运营工程师真正要思考的是:

  • 用户先聊什么,后聊什么?
  • 哪一步需要判断分支?
  • 什么时候调用插件验证信息?
  • 如果问题超出边界,如何优雅兜底?

这些思考,最终都会体现在 Workflow 的节点设计 中。
在 Coze 的画布上,你搭建的不是流程图,而是智能体的“神经系统”。


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2️⃣ Prompt 的高级调音师,而不是模板搬运工

我从不否认 Prompt 的重要性。
但在 Coze 上,Prompt 绝不是“一次性写完”的东西。

真正有效的做法是:
在不同节点,使用不同目标、不同约束的 Prompt。

你需要反复验证:

  • 多加一个限制条件,输出是否更稳定?
  • 加两个 Few-shot 示例,理解是否明显提升?
  • 哪些描述是冗余的,哪些是关键锚点?

这不是玄学,而是一种高度经验驱动的实验过程。
你做的,其实是对 AI 行为的精细化“调音”。


3️⃣ 知识库的园丁,而不是数据的搬运工

这是最容易被忽视,却最能拉开差距的部分。

很多 Agent 效果不好,根本原因不是模型不行,
而是——数据治理几乎没做。

在 Coze 的 RAG 体系中,运营工程师真正要做的,是:

  • 把混乱的 PDF、表格整理成 AI 能读懂的结构
  • 不断调整切片策略,提升检索命中率
  • 及时下架过期规则,补充最新业务信息

我常和学员说一句话:

一个成熟的运营工程师,往往把 60% 的精力花在数据上。

因为 Garbage in, Garbage out 从来不是一句玩笑。


三、真正拉开差距的,并不只是技术

如果你想成为“高阶玩家”,我更建议你重点打磨三种非显性能力。

第一,是强烈的用户同理心。
你要能从对话日志中看出:
用户是在不耐烦,还是在困惑?
在哪一步开始流失,为什么?

第二,是数据与因果的敏感度。
当成功率下降,你能不能快速判断:
是知识缺失,还是接口异常,还是 Prompt 失效?

第三,是拥抱不确定性的迭代思维。
AI 是概率系统,永远不完美。
运营工程师的价值,不是“不犯错”,而是建立快速修正的闭环

在 Coze 上,发布不是终点,而是运营的起点。


四、结语:这是一个正在成型的关键生态位

我越来越确信一件事:
随着 Coze 这类平台的成熟,
“做出一个 Agent” 会越来越容易。

真正稀缺的,将是这样一群人:
能让 Agent 懂业务、有边界、可持续进化的人。

AI 智能体运营工程师,本质上是新时代的人机协作设计师
你们不是被 AI 取代的那群人,
而是最早学会如何与 AI 协作、共创价值的那群人。

这条路现在还不算拥挤,
但它通向的,是一个非常确定的未来。

共勉。