Coze（扣子编程）完整介绍与入门教程：配置API、创建官方工作流

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Coze 是什么？为什么现在很多人都在学它？

Coze（扣子编程） 是一个面向 AI 应用开发的低代码/无代码平台。

它的核心目标非常明确：让不会写代码的人，也能通过自然语言 + 可视化编排，快速搭建 AI 智能体、工作流和应用。

根据官方文档，Coze 提供的是一个 AI 驱动的应用开发平台，支持多种开发范式，帮助用户构建并交付生产级别的全栈 AI 应用；同时它也支持通过自然语言描述需求来生成工作流或项目骨架。

Coze（扣子编程）完整介绍与入门教程：配置中转API、创建官方工作流

Coze到底能做什么？

如果你刚接触 Coze，可以先把它理解成这 3 层能力：

1）智能体（Bot / Agent）

适合做：

  • AI 客服

  • AI 助手

  • 文案生成助手

  • 学习辅导助手

  • 资料问答机器人

  • 公众号排版助手

  • 小红书/短视频脚本助手

你可以给它设置：

  • 人设（System Prompt）

  • 回复风格

  • 工具调用

  • 知识库

  • 工作流能力

  • 发布渠道

2）工作流（Workflow）

适合做：

  • 多步骤内容生成

  • 审核 + 改写 + 输出

  • RAG 检索问答

  • 分类路由

  • 表单处理

  • 数据清洗

  • 批量文本分析

  • 多模型协同

Coze 官方把工作流定义为：

一系列可执行指令的集合，用于实现业务逻辑或完成特定任务，并提供可视化画布，通过拖拽节点来快速搭建。

3）AI 编程 / 生成式工作流

这是最近很火的一块。

官方文档提到，Coze 推出了 AI 生成式工作流功能，你只需要用自然语言描述业务需求，Coze 就能自动生成工作流骨架、节点结构和初步逻辑，大幅降低搭建门槛。

这意味着你可以直接说：

“帮我做一个文章润色工作流：先检测敏感词，再优化标题，再生成摘要，最后输出公众号版本。”

然后让 Coze 自动给你生成一套流程。

Coze配置神马中转API教程

1）什么是中转API？

神马中转API本质上就是：

你不直接连 OpenAI / Claude / Gemini，而是先连一个中间层服务。

它通常提供：

  • 统一接口

  • 统一 Key 管理

  • 多模型路由

  • 余额计费

  • 国内网络优化

  • OpenAI 兼容格式

2）为什么在Coze里配置中转 API？

主要有 4 个原因：

  • 官方模型不够用，想接更多模型

  • 想统一管理多个模型厂商

  • 想降低接入门槛

  • 想把不同模型集中到一个 Base URL

3）你需要准备什么？

一般需要这 3 个信息：

4）在 Coze 中配置模型的大致步骤

Coze 平台里不同入口可能因版本更新略有变化，但核心逻辑一致。

路径思路（通用）

进入：

  • 工作空间 / 管理后台

  • 左侧菜单-项目开发-创建项目

  • 创建智能体，填写名字、介绍与图标

创建工作流

添加HTTP请求，OpenAI 兼容格式的通用配置模板

点击➕，添加HTTP请求

神马中转 API 是 OpenAI 兼容，通常这样填：

基础配置示例

curl --location --request POST 'https://api.whatai.cc/v1/chat/completions' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"model": "gpt-5.4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "给我写个神马中转API介绍"
}
],
"max_tokens": 1000,
}'

导入cURL，填写自己的key

修改自己想用的模型值（模型值去神马中转API模型价格页面复制），最后试运行成功

配置时重点检查 Base URL、API Key、模型 ID 三项是否正确，超时时间设置最长，并通过单节点工作流先做连通性测试，再正式接入复杂工作流。

Coze 的核心能力拆解

1）知识库（RAG）

Coze 支持知识库存储和检索能力，官方文档说明支持上传和存储外部知识内容，并提供多种检索能力。

适合做：

  • 企业 FAQ

  • 产品文档问答

  • 课程资料答疑

  • 法规条文检索

  • 内部 SOP 问答

2）大模型节点（LLM Node）

官方文档说明，大模型节点依赖大语言模型的理解与生成能力，可以处理复杂 NLP 任务，并可配置提示词来定义回复风格。

适合做：

  • 总结

  • 分类

  • 改写

  • 提取

  • 生成

  • 翻译

  • 审核

3）技能（Skill）

Coze 支持通过 AI 编程方式开发技能，也可以上传技能文件打包为技能。

适合做：

  • 自定义工具函数

  • 接外部 API

  • 复杂业务逻辑封装

  • 复用组件

4）数据库（Database）

Coze 平台支持数据库能力，可以让你的 AI 应用具备一定的数据存储与查询能力。

适合做：

  • 用户记录

  • 对话状态

  • 表单数据

  • 订单状态

  • 业务配置

AI 生成式工作流教程（官方推荐玩法）

这一部分是很多人最感兴趣的。

官方文档明确表示：

你不需要手动一个个拖节点，只要用自然语言描述需求，Coze 可以帮你自动生成工作流。

1）什么是 AI 生成式工作流？

简单说就是：

你负责“说需求”，Coze 负责“搭框架”。

例如你输入：

帮我创建一个文章处理工作流：
1. 接收用户输入文章
2. 判断文章类型（科普/营销/故事）
3. 根据类型生成不同风格标题
4. 输出摘要
5. 输出优化后的正文

Coze 会尝试自动生成：

  • 开始节点

  • 分类节点 / 判断逻辑

  • LLM 节点

  • 多分支节点

  • 输出节点

2）AI 生成式工作流适合什么场景？

非常适合：

  • 内容生产流程

  • 审核流程

  • 问答分流

  • 客服意图识别

  • 知识库问答

  • 数据提取

  • 批量文档处理

3）推荐的提示词写法（非常重要）

如果你直接说：

帮我做个工作流

Coze 可能生成得很泛。

你应该这样说：

模板 1：结构化描述法

帮我创建一个工作流，用于处理用户提交的文章内容。

输入：
- article_text（字符串）

目标：
- 判断文章类型（科普/营销/故事）
- 根据类型生成 3 个标题
- 输出 100 字摘要
- 输出润色后的正文

要求：
- 使用大模型节点完成分类和生成
- 每一步都保留中间变量
- 最终输出 title_list、summary、optimized_text

4）AI 生成后要做的 3 件事

① 检查输入输出变量

重点看：

  • 输入字段是否正确

  • 类型是否正确（String / Object / Array）

  • 节点输出是否被后续引用

② 检查提示词

AI 自动生成的提示词通常能用，但不一定最优。

建议你自己补充：

  • 输出格式要求

  • 风格要求

  • 错误兜底逻辑

  • 结构化 JSON 要求

③ 跑试运行

一定要点 试运行 / 调试，看每个节点输出是否符合预期。

【实战】Coze 官方工作流教程（低代码工作流手把手）

更多官方教程文档：www.coze.cn/open/docs/g…

低代码工作流是可执行指令集合，可通过可视化画布拖拽节点快速搭建。

案例：做一个“文章优化工作流”

目标

用户输入一段文章，系统自动完成：

  1. 提取主题

  2. 生成 3 个标题

  3. 生成 100 字摘要

  4. 输出优化后的正文

第一步：创建工作流

  1. 登录 Coze

  2. 进入工作空间

  3. 打开资源库 / 项目开发

  4. 点击 新建资源

  5. 选择 工作流

输入：

  • 名称：文章优化工作流

  • 描述：用于标题优化、摘要生成和正文润色

第二步：配置开始节点（Start）

在开始节点里定义输入参数：

  • article_text（String，必填）

示例：

变量名：article_text
类型：String
说明：用户输入的原始文章内容

第三步：添加“大模型节点”——提取主题

新增一个 大模型节点，命名为：提取主题

输入变量

  • article_text

提示词示例

请阅读下面的文章内容，提取文章的核心主题，并用一句话返回。

文章内容：
{{article_text}}

要求：
- 只输出一句话
- 不要解释

输出变量

  • topic

第四步：添加“大模型节点”——生成标题

新增第二个 大模型节点，命名：生成标题

输入变量

  • article_text

  • topic

提示词示例

请根据文章内容和主题，生成 3 个适合公众号传播的标题。

主题：
{{topic}}

文章内容：
{{article_text}}

要求：
- 输出 3 个标题
- 每个标题单独一行
- 风格要有传播性，但不要夸张标题党

输出变量

  • title_list

第五步：添加“大模型节点”——生成摘要

新增第三个 大模型节点，命名：生成摘要

提示词示例

请根据以下文章内容，生成一段 100 字以内的摘要。

文章内容：
{{article_text}}

要求：
- 100 字以内
- 语言自然
- 适合放在文章开头

输出变量

  • summary

第六步：添加“大模型节点”——润色正文

新增第四个 大模型节点，命名：润色正文

提示词示例

请将以下文章润色为更适合公众号发布的版本。

原文：
{{article_text}}

要求：
- 保留原意
- 提升可读性
- 增加段落层次
- 语言自然流畅
- 不要虚构事实

输出变量

  • optimized_text

第七步：配置结束节点（End）

在结束节点里输出以下变量：

  • topic

  • title_list

  • summary

  • optimized_text

这样一次调用就能拿到完整结果。

第八步：试运行

输入一段文章测试：

  • 看 topic 是否准确

  • 看 title_list 是否符合风格

  • 看 summary 是否过长

  • 看 optimized_text 是否过度改写

如果不理想，就优化提示词。

Coze 学习建议：新手 7 天路线图

第 1 天：认识平台

看欢迎页、平台介绍、学习资源。

第 2 天：做一个最简单的智能体

先把 Prompt 调顺。

第 3 天：学低代码工作流

学开始节点、大模型节点、结束节点。

第 4 天：做“文章优化工作流”

把上面教程跑通。

第 5 天：学知识库

做一个资料问答助手。

第 6 天：接入神马中转API

把模型换成你自己的模型源。

第 7 天：做一个完整产品

比如：

  • AI 客服

  • 公众号助手

  • 知识库问答机器人

  • 报告生成助手

适合新手直接抄的3个 Coze项目方向

1）公众号爆文助手

功能：

  • 选题

  • 标题生成

  • 提纲生成

  • 正文扩写

  • 风格改写

  • 摘要提取

2）知识库客服机器人

功能：

  • 产品文档问答

  • FAQ 自动回复

  • 售前咨询

  • 售后问题处理

3）简历优化助手

功能：

  • 提取岗位 JD

  • 匹配简历关键词

  • 优化项目经历

  • 生成自我介绍

  • 模拟面试题

写给新手的真心建议：别一上来就做“大而全”

很多人学 Coze 最大的问题不是不会，而是：

一上来就想做“超级智能体”。

我的建议：

正确顺序是：

  1. 先做一个单节点任务

  2. 再做一个 3 节点工作流

  3. 再接知识库

  4. 再接中转模型

  5. 最后再做完整产品

总结：Coze 为什么值得学？

一句话总结：

Coze 是当前非常适合普通人上手 AI 应用开发的平台之一。

它的价值不只是“做个聊天机器人”，而是：

  • 用最小成本验证 AI 产品想法

  • 用工作流把 AI 从“会聊天”变成“能做事”

  • 用知识库把 AI 从“会说”变成“懂业务”

  • 用中转 API 把 AI 从“能用”变成“可控、可扩展”

官方文档已经明确展示了它在 智能体、低代码工作流、AI 生成式工作流、知识库、技能、数据库 等方面的完整能力路径。对于新手来说，完全可以从“会用”一路进阶到“会搭项目”。

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