Coze 工作流与多智能体

整理 Coze 工作流节点、知识库、数据库、多 Agent 与内容生成实践。

Coze

1. Coze工作流有哪些常用的节点类型？

节点类型	说明
开始节点	工作流的入口，定义输入参数
大模型节点（LLM）	调用大语言模型进行文本生成、推理等任务
代码节点	执行自定义代码逻辑，进行数据处理和转换
知识库节点	连接知识库进行检索，获取相关知识片段
数据库节点	对数据库进行读写操作
条件分支节点（选择器/IF）	根据条件判断走不同分支
插件节点	调用外部插件工具，如搜索、天气、API等
变量节点	进行变量赋值、聚合等操作
结束节点	工作流的出口，定义输出内容
消息节点	向用户发送中间消息输出
图像/音频生成节点	调用多模态生成能力

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2. 意图识别和选择器节点的区别是什么？

维度	意图识别节点	选择器节点
功能	利用大模型理解用户输入的语义意图，自动分类	基于预设条件表达式进行判断分支
判断方式	语义理解，非确定性的	条件匹配，确定性的
输入要求	定义多个意图描述，由模型自动匹配	定义 if/else 条件表达式
适用场景	用户输入多样化、无法穷举规则时	条件明确、可以用逻辑表达式描述时
灵活性	高，能处理模糊和自然语言输入	低，条件必须精确匹配

简言之：意图识别是“AI理解后分流”，选择器是“规则条件分流”。

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3. 如何在工作流中使用知识库？

1. 创建知识库：在 Coze 平台上传文档（PDF、Word、网页等），配置分段策略和索引方式
2. 添加知识库节点：在工作流中拖入“知识库”节点
3. 配置查询参数：
   • 绑定已创建的知识库
   • 将上游节点的输出（通常是用户问题）作为查询内容
   • 设置返回的分段数量（top_k）
4. 下游使用：知识库节点的输出（检索到的相关文本片段）传递给 LLM 节点作为上下文参考

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4. 如何在工作流中使用数据库？

1. 创建数据库：在 Coze 中创建数据表，定义字段和类型
2. 添加数据库节点：在工作流中拖入“数据库”节点
3. 配置操作类型：
   • 查询（SELECT）：按条件检索数据记录
   • 插入（INSERT）：写入新数据记录
   • 更新（UPDATE）：修改已有记录
   • 删除（DELETE）：删除指定记录
4. 映射参数：将上游节点的输出映射为数据库操作的字段值和查询条件
5. 下游使用：将查询结果传递给后续节点处理

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5. 知识库查询有哪些参数？

参数	说明
查询内容（Query）	用户的检索问题或关键词
召回数量（Top K）	返回最相关的文档片段数量
最小匹配度（Score Threshold）	设置相关性分数阈值，低于阈值的结果被过滤
知识库选择	指定要检索的知识库（可多选）
检索模式	如语义检索、关键词检索、混合检索等
重排序（Rerank）	是否启用重排序模型对召回结果二次排序

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6. 搭建一个复杂的智能体，如何实现多Agent？

在 Coze 中实现多 Agent 的方式：

1. 多Bot编排：创建多个独立的智能体（Bot），每个Bot专注一个子任务（如搜索Agent、写作Agent、审核Agent）
2. 工作流串联：通过工作流将多个 Agent 按逻辑顺序串联，上游Agent的输出作为下游Agent的输入
3. 意图识别分发：使用意图识别节点将用户请求分配给不同的Agent处理
4. 插件协作：不同Agent通过插件节点调用外部工具，扩展能力边界
5. 变量传递：通过变量节点在不同Agent之间共享中间状态和数据
6. 嵌套工作流：将子工作流作为节点嵌入主工作流，实现模块化和复用

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7. 我想基于Coze实时抓取多个热点，并自动搜索语料，生成小红书爆款文案，要怎么做？

工作流设计方案：

Step 1: 热点抓取
  → 使用插件节点（如"新闻搜索"/"热点榜"插件）获取当前热点话题列表

Step 2: 选择热点
  → 使用代码节点筛选/排序热点，选出最有潜力的选题

Step 3: 语料搜索
  → 对每个热点，使用搜索插件抓取相关背景资料和语料素材

Step 4: 文案生成
  → 使用LLM节点，设定System Prompt为小红书爆款文案风格
  → 将热点话题 + 搜索语料作为上下文输入
  → 要求模型生成标题、正文、标签

Step 5: 风格优化
  → 使用LLM节点进行文案润色，加入emoji、分段、口语化表达等小红书特征

Step 6: 输出
  → 结束节点输出完整文案

关键提示词设计（LLM节点System Prompt示例）：

你是一个小红书爆款文案写手。请根据以下热点和素材，生成一篇小红书风格的图文文案。
要求：标题用数字+emoji开头，正文分3-5个段落，口语化表达，结尾带5-8个相关标签。

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8. Coze生成图像和音视频要怎么做？

图像生成：

• 使用 Coze 内置的图像生成插件或多模态模型节点
• 在工作流中添加图像生成节点，输入文本描述（Prompt）
• 可设置图像风格、尺寸等参数
• 输出图片URL或直接在对话中展示

音频生成：

• 使用TTS（文本转语音）插件将文本转为语音
• 配置音色、语速等参数
• 适用于语音播报、有声读物等场景

视频生成：

• 使用 Coze 集成的视频生成插件
• 输入文本描述或参考图片
• 可结合图像生成+音频生成+视频拼接实现复杂视频制作

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9. 如何在本地调用已经发布的Coze智能体？

发布后的 Coze Bot 可以通过API方式在本地调用：

import requests

url = "https://api.coze.cn/open_api/v2/chat"
headers = {
    "Authorization": "Bearer your_coze_api_token",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "bot_id": "your_bot_id",
    "user": "local_user",
    "query": "你好，请帮我分析一下这个问题...",
    "stream": False
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

步骤：

1. 在 Coze 平台发布Bot
2. 获取 API Token 和 Bot ID
3. 调用 Coze Open API 发送请求
4. 处理返回的对话结果

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