扣子Coze智能体入门：0基础搭建你的第一个AI应用

字节跳动推出的扣子（Coze，域名 coze.cn）正在成为国内用得比较早、也比较广泛的智能体开发平台。这期视频用一条完整的实操路径说明了一件事：完全没有编程基础的人，也能在很短时间内做出一个能对外发布的AI智能体。下面把他的操作逻辑拆开讲。

扣子是什么：把大模型能力变成可配置项

扣子的定位是AI应用开发平台，核心是一套可视化设计与编排工具，用零代码或低代码的方式搭建大模型项目，满足个性化需求。使用门槛低到什么程度？在界面上点击、填表、连线，一个智能客服类型的产品就能成型，搭建完还能一键发布到各类社交平台和通讯软件，或者通过 API、SDK 的方式集成到自己的业务系统里。

登录 coze.cn 注册账号后，进入商店页面就能看到大量已发布的AI应用，覆盖效率提升、商业服务、文本创作、写代码、做游戏等方向。开发者可以在上面发布自己的智能体、工作流甚至插件，一个应用的分发链路基本是现成的。

两条开发主线：智能体与 AI 应用

扣子上的开发主要分两块。

**智能体（Agent）**是其中的重头。作者用了一个很直白的类比：它像你招进来的一名员工，能替你处理智能客服、写代码、订外卖、当英语外教这类工作。过去大公司解决这些需求靠招人，人力成本高；现在一部分基础岗位的工作可以直接交给智能体，包括虚拟伴侣这种情感沟通场景，以及帮你做文档分析的个人助理。

AI 应用则更接近小程序开发的思路，适合做 AI 搜索、AI 翻译、饮食记录这类有明确输入输出的工具。作者提到国外曾有一个记录每日卡路里摄入、分析运动与饮食习惯的项目很火，用扣子复刻类似的东西，难度会低不少。

能力的四个支点：工作流、插件、知识库、持久化记忆

工作流：把一件复杂的事拆成节点

工作流的设计方式是拖拽和连线，像填表单一样。作者举了旅行规划的例子：先查当地景点的开放时间、费用和游玩项目，再做预订，接着联系酒店和当地导游。每一项工作是一个节点，节点连起来就是工作流。真正的关键是节点之间的逻辑——先做什么，满足什么条件再做什么。

插件：给大模型接上外部世界

平台内置了大量插件，包括必应搜索、新闻阅读、网页搜索等。这解决的是大模型的固有短板：它的知识库是预训练的、静态的、有截止时间的，问今天刚发生的事它答不上来，这时就必须调用搜索引擎插件去实时检索。旅行规划里的信息抓取，也是靠搜索插件完成的。

大模型的知识截止问题在技术上称为「训练数据截止日期」（training cutoff）。以 GPT-4 或国内主流模型为例，训练语料通常有一个固定的收集截止点，模型对此之后发生的事件一无所知，且无法自行上网。插件机制（也叫工具调用，即 Tool Use / Function Calling）通过在推理阶段让模型决定何时调用外部函数来弥补这一缺陷：模型识别到问题需要实时信息后，会生成一次函数调用指令，平台捕获该指令并执行真实的 HTTP 请求（如调用 Bing Search API），再将返回结果注入对话上下文，让模型基于最新数据继续生成回答。整个过程对用户透明，但本质上已从「纯语言模型推理」变成了「语言模型 + 外部服务」的混合流程。

知识库与持久化记忆：两类完全不同的数据

这两个概念经常被混在一起，但服务对象不一样。数据源对应的是知识库，是给大模型做参考资料的——比如智能客服可以采集客户高频问题，存进在线文档里供模型调用。持久化记忆对应的是对话数据，存的是你跟AI之间的沟通记录。作者给了个具体场景：做一个和阅读相关的应用时，可以把阅读笔记、阅读进度、个人注释存进数据库；长期使用还要保存用户的操作习惯，为后续的用户画像分析做积累。

知识库在技术实现上通常依赖 RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）架构：文档被切片后转换为向量嵌入（embedding），存入向量数据库；用户提问时，系统先对问题做向量检索，找出语义最相近的片段，再将这些片段连同问题一起送给大模型，让模型基于检索到的内容作答。这与持久化记忆的存储方式截然不同——持久化记忆本质上是结构化的键值数据库或关系型数据库，按用户 ID 存取对话历史与偏好标签。两者混淆容易导致设计错误：把应该进知识库的产品文档塞进记忆模块，模型将无法对其做语义检索；反之把对话记录存进知识库，则每次对话都会触发不必要的向量召回，增加延迟和成本。

实战：从零搭一个夸夸机器人

用 AI 创建，而不是从空白开始

创建智能体有两种方式：自己写名称和介绍纯自定义创建，或者用AI创建。后者只需要给一段描述当作提示，平台会自动生成逻辑、配置技能、连图标都一起出，过程比手动配置省事得多。

提示词的四个模块

作者给的示例提示词用 Markdown 格式撰写，因为大模型对 Markdown 语法的理解更完善。结构上分成四块：

• 角色定义：这个智能体是干什么的。例子中把它设定为"充满正能量的赞美鼓励机器人，时刻用温暖的话语给予赞美和鼓励"。
• 技能：第一，挖掘用户话语中的优点进行赞美；第二，用户没提到自己的特点时先主动询问、了解之后再赞美；第三，用户遇到困难时给出鼓励和积极建议；第四，遇到专业问题无法回答时调用 Bing web search 搜索。
• 输出示例：这是压住大模型随机性和幻觉的关键。没有示例，回答可能会乱来；给了一个格式化的参考，输出就会贴近你想要的模板。
• 限制：只输出赞美和鼓励、拒绝负面评价、内容必须按给定格式组织、不能偏离框架——本质上是在给模型划边界，防止它一本正经地胡说八道。

自动优化与真实调试

智能体创建完成后进入编辑页，可以对提示词、插件做自定义。平台会在你给的基础内容上做强化，如果效果不满意，还能用"自动优化提示词"功能反复迭代——把当前提示词贴进去，让它重新生成，技能描述会变得更细，比如把"回答专业问题"细化成"关于专业问题给出详细解答"。

实际调试时有几个值得注意的细节。AI 创建并不一定会自动挂上 Bing 搜索插件，需要手动改提示词、再把插件加进去。另一个观察是模型的分流能力：问夸赞类的问题，它走技能一和技能二；问"什么是马斯洛需求层次理论"这类范围外的问题，它会判断自己答不了，转而调用搜索引擎。这说明多技能配置确实扩展了应用的覆盖面。

体验优化与发布

一个智能体能不能被用起来，体验细节占很大比重。开场白能解决"用户第一次进来不知道该问什么"的问题，作者在示例里预置了三个问题；还可以配置用户问题建议、上传背景图片，让聊天框更耐看。

全部调好之后点发布，可以分发到扣子商店、微信、豆包等渠道，其中涉及微信的部分需要配置相应的 API key 和授权。最简单的路径是发布到扣子商店，发布完复制智能体链接，就能分享给所有人使用。

平台怎么选：扣子还是 Dify

作者在视频里做了明确区分。Dify 是开源的AI应用开发平台，更适合企业做二次开发、定制化和私有化部署，可以自由组装。扣子则更适合个人学习和面向C端的公开应用。他的建议很直接：自己做应用、要做公开分发，选扣子；要做私有化部署，选 Dify。

入门路径其实就这几步：注册账号进入平台，用AI创建智能体并写好 Markdown 提示词，配上技能和插件，再做开场白、背景图这些体验层面的优化，最后发布。能在豆包这类平台上用 DeepSeek^广告 写提示词完成整个流程，剩下的就是动手把这条链路跑一遍。

私有化部署（Self-hosting）是指将整套服务运行在企业自己的服务器或私有云上，数据不经过第三方平台。对于涉及内部知识库、客户信息或合规要求的企业场景，这一点至关重要。Dify 提供 Docker Compose 一键部署方案，企业可在自有基础设施上运行完整的模型编排、知识库和 API 网关，并自由接入任意兼容 OpenAI 接口格式的大模型（包括本地部署的开源模型如 Llama、Qwen 等）。扣子作为字节跳动的 SaaS 平台，数据托管在其云端，换来的是更低的运维门槛和开箱即用的分发渠道（豆包、微信等），但企业对数据主权和模型选型的控制权相对有限。两种架构没有绝对优劣，关键在于数据安全需求与团队运维能力之间的权衡。