最近字节跳动发布了Coze国内版，无需代码就能轻松创建一个AI Bot（对话机器人）通过调用各种插件工具来实现不同的应用场景，如：智能客服，文档阅读总结，新闻搜索总结，股票查询分析，银行利率查询费分析，看图对话等等。最重要的是可以发布到各类社交平台和通讯软件上，直接让你的私域流量快速使用。

接下来我们看看Coze有哪些优势：

无限拓展的能力集

集成了丰富的插件工具，可以极大地拓展 Bot 的能力边界。

  • 内置插件：目前平台已经集成了超过 60 款各类型的插件，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型。你可以直接将这些插件添加到 Bot 中，丰富 Bot 能力。例如使用新闻插件，打造一个可以播报最新时事新闻的 AI 新闻播音员。
  • 自定义插件：平台也支持创建自定义插件。你可以将已有的 API 能力通过参数配置的方式快速创建一个插件让 Bot 调用。

丰富的数据源

提供了简单易用的知识库功能来管理和存储数据，支持 Bot 与你自己的数据进行交互。无论是内容量巨大的本地文件还是某个网站的实时信息，都可以上传到知识库中。这样，Bot 就可以使用知识库中的内容回答问题了。

  • 内容格式：知识库支持添加文本格式、表格格式的数据。
  • 内容上传：你可以将本地 TXT、PDF、DOCX、Excel、CXV 格式的文档上传至知识库，也可以基于 URL 获取在线网页内容和 API JSON 数据。同时支持直接在知识库内添加自定义数据。

持久化的记忆能力

提供了方便 AI 交互的数据库记忆能力，可持久记住用户对话的重要参数或内容。

例如，创建一个数据库来记录阅读笔记，包括书名、阅读进度和个人注释。有了数据库，Bot 就可以通过查询数据库中的数据来提供更准确的答案。

灵活的工作流设计

Coze的工作流功能可以用来处理逻辑复杂，且有较高稳定性要求的任务流。还提供了大量灵活可组合的节点包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等，无论你是否有编程基础，都可以通过拖拉拽的方式快速搭建一个工作流，例如：

  • 创建一个搜集电影评论的工作流，快速查看一部最新电影的评论与评分。
  • 创建一个撰写行业研究报告的工作流，让 Bot 写一份 20 页的报告。

好了，废话不多说，我们直接上手使用体验一下。

一、如何创建

首先，我们进入Coze国内版（没错，它还有个海外版的，海外版的功能和插件更全面），支持抖音一键登录。

左侧导航栏创建bot按钮开始我们的旅程；

这次我们来创建一个搜索热点新闻并总结概要的机器人。

  • 工作空间：支持个人空间以及团队空间；
  • Bot名称：填入你想要创建Bot的名称；
  • Bot功能介绍：填入该Bot的功能介绍，面向Bot商店的用户，让用户可以快速理解你的Bot的用处；
  • 图标：可以上传自定义图标，还可以让AI根据Bot的名称和功能介绍自动生成图标。

标有红*的都填入完成后，我们点击确认进入下一个页面。

二、如何设置

进入设置页面，该页面总共分为四大区域，那这些区域都有些什么用呢，我们继续往下看。

1. 提示词：

支持自定义提示词输入，还支持用一句简单的自然语言让AI帮你优化成专业的提示词。

比如输入：我要创建一个搜索热点新闻并总结概要的机器人，那么如上图，AI就把刚才那句话优化成专业的提示词了，点击使用按钮就可以用这套提示词。

2. 能力区：

我把这个区域定义为能力区，技能模块可以让大语言模型调用外部插件，还能通过使用工作流来实现复杂、稳定的业务流程。记忆模块可以让大语言模型通过调用外部知识库以减少“幻觉”的现象，实现回答问题更精准。高级模块内的“问题建议”以及“语音功能”可以让用户体验更好。

接下来，我们来看看都有些什么功能。

2.1 技能模块

  • 插件：这里的插件分为手动创建和AI自动创建，手动创建就是由用户添加，没啥好说的。那么比较有趣的是AI自动创建，原理是AI通过读取提示词自动分析你的Bot需要用到哪些插件。这个功能设计的非常好，说实话在几百个插件里面挑选一个让人很头疼，非常适合新手玩家。除了选择已有的插件，还能用户自己创建插件（进阶篇会讲）。
  • 工作流：支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。

一般需要高度定制化、自动化和智能化处理的业务场景会使用到（进阶篇会讲）。比如：

  • 客户服务自动化：通过LLM节点处理客户咨询，使用Condition节点判断问题类型，然后调用相应的知识库或执行特定代码来提供解答。
  • 数据分析与报告：利用Code节点进行复杂的数据分析，Knowledge节点从数据库中检索数据，LLM节点生成报告摘要，最后通过End节点输出分析结果。
  • 旅行规划：通过插件节点集成旅行服务API，LLM节点根据用户偏好生成旅行建议，Code节点处理行程安排，Condition节点根据预算和时间限制进行优化。

    …..更多

2.2 记忆模块

通过连接知识库，实现语义匹配，给大语言模型补充知识，让大语言模型回答用户问题更精准。通过连接数据库，赋予大语言模型记忆能力，让用户与Bot对话更长更流畅更加精准。

2.2.1知识库：分为文本格式和表格格式

文本格式：

  • 本地文档，上传PDF、TXT、DOCX格式的文件。
  • 在线数据，输入网址URL，可以定时获取网页内容并上传到数据库内。比如：你已经有一个知识库网站了，把知识库的URL输入进去，就可以获取该知识库下的所有数据并存到Coze的数据库里，还能定时更新。
  • Notion ,一个强大的笔记平台，可以把你的笔记页面授权给Coze，到时候就可以调用该页面下的所有笔记。
  • 自定义，就是手动输入内容，在你没有知识库文档或网站的情况下，你可以手动输入文字，比如：一些基础QA等。

表格格式：

  • 本地文档，上传Excel、CSV格式的文档。
  • API，获取JSON格式API内容。
  • 自定义，批量输入文字。

2.2.2数据库：以表结构组织数据，实现类似书签和图书管理等功能。以新闻搜索机器人为例，在与机器人交流中，如果其中有一条新闻对你来说很有价值，那么就可以让它保存在数据库里。

创建的表格可以存储多种字段，还有多种数据类型，String、Integer、Time、Number、Boolean，通过NoSQL方式使用。

按照上图的表格格式就可以存储你想要的格式。

知识库和数据库都设置完成之后，我们通过使用自动调用这个小功能控制

  • 知识库的最大召回数量：从知识库中返回给大语言模型的最大段落数、数值越大返回内容越多
  • 最小匹配度：根据设置的匹配度选取段落返回给大语言模型，低于设定匹配度的内容不会被召回
  • 调用方式：自动调用（AI调用）；按需调用，官方在这里设置了一个召回机制，可以通过提示词指令设置调用逻辑。

总结：记忆模块非常完善，考虑到了知识库的调用与数据库的存储，能很好地解决大语言模型的“幻觉”问题，使大语言模型回答问题更精准，用户体验感也更好。

2.3 高级模块

该模块的主要功能是增加用户体验，让用户点进这个bot快速了解其功能特性，使每轮对话提升沉浸感，让用户与bot之间的距离更近。

2.3.1 开场白

开场白文案可以通过AI生成，也可以手动输入，包括预置问题。

2.3.2 用户问题建议

可以关闭建议；也可以在每次 Bot 回复后，自动根据对话内容提供 3 条用户提问的建议；自定义，可以通过提示词指令控制问题建议的精度，其实上白了就是控制对话上下文的连贯性，还是为了解决LLM的“幻觉”问题。

2.3.3 音色

支持双语种混合回复，这个功能目前只支持抖音体系下的豆包App，其他第三方平台还不支持。

三、如何调试

当我们把提示词区域，能力区域都设置完之后，就可以开始与Bot交流，调试是否可以达到我们的预期。对了，Coze用的是云雀语言模型，我们在模型设置里把上下文轮数开到最大值，这样有助于话题相关性更高。

1. 搜索调试

以“帮我搜下今天的人工智能行业热点新闻”这条提示语开始，我在这句提示语引入了一个时间的概念，看看云雀模型是否理解时间。

可以看到新闻标题都是以2024年开头，所以应该知道现在是2024年，分别点开这几条新闻看看发布时间。

在没有集成时间插件的情况下云雀语言模型还不能获得时区信息；Coze内也没有相关的时间插件；所以需要精准到当天的数据可能还需要插件支持。

2.保存调试

接下来，再试试让Bot帮我们保存一条新闻。

“保存第一条新闻”是一个比较模糊的词，但是云雀语言模型理解了，并精准的找到了这条新闻，还是挺不错的。

3.新闻总结调试

总结的内容还是比较详细的，要点也都提出来了。

四、如何发布

点击右上角的发布按钮，就能进入发布流程，左边的按钮是版本历史按钮，在这些按钮的下面有一个历史版本列表，可以查看已发布的版本或回滚到历史版本。

发布流程的第二步，可以输入版本号，或备注版本信息。选择发布平台，飞书和微信平台需要授权绑定，相关文档：https://www.coze.cn/docs/guides/publish_to_feishu

我们以微信客服为例

具体步骤就不在这篇内展示了，可以按照文档说明执行，https://www.coze.cn/docs/guides/wecom

下图为最终实现效果图：

总结：

从产品角度来看，UI非常清晰简洁，操作步骤也异常简单，每个功能点都有标注说明，对于新手很友善。不过呢，Coze 的概念其实也是现在非常流行的智能体概念，集成的插件和功能比市面上的同类竞品更多更丰富。可惜大语言模型没有选择只能用字节系的模型，就比较封闭，发布的第三方平台还不够多样化，期待在未来的版本迭代中能增加更多的三方平台。

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