- 用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力
- 阅读指南
- 引言
- Step 0：梳理手捏 AI Agent 的思路
- Step 1：制定任务的关键方法
- 1.1 总结任务目标与执行形式
- 1.2 分解子任务，确立逻辑顺序和依赖关系
- 1.3 设计每个子任务的执行方法
- Step 2：分步构建和测试 Agent 功能
- 2.1 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系
- 附 1：关于「分段」、「拼合」代码节点设计的补充解释
- 附 2：如何在插件中心，确定需要的插件？
- 2.2 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性
- 0. 开始节点
- 1. 标题、导语、大纲（含大模型节点的配置思路）
- 配置环节
- 附：大模型节点配置的入门要点
- 测试环节
- 2. 阅读导图（含插件节点的配置思路）
- 3. 阅读理解小作业
- 4. 参考答案
- 5. 英文音频
- 6. 分段输入正文（含使用 Coze 自动生成代码脚本的技巧，非技术同学必看）
- 附 1：如何用 Coze 自动生成代码节点的代码？
- 附 2：能不能不写代码，快速实现这个子任务？
- 7. 全文对照精读（含批处理的输入输出设置技巧）
- 8. 待学词汇盘点
- 9. 拼合精读结果
- 10. 输出节点
- Step 3：全面评估并优化 Agent 效果
- 1. 试运行整个工作流，验证整体运行效果
- 2. 迭代优化工作流，提升性能
- 3. 在外层 bot 中封装工作流
- 4. 外层 bot 调试
- 5. 万事大吉，可以发布你的 bot 啦
用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力
用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力
4月8日修改
可能是全网最好的 Coze 教程（之一），带你一次性入门 Coze 工作流。
即使是非技术出身的爱好者，也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。
阅读指南
长文预警，请视情况收藏保存
核心看点：
•
通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent
•
开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路
•
10+ 项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法
适合人群：
•
任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）
•
希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者
注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末 「拓展阅读」 中，附有相关 Prompt 通用入门教程、 Coze 其他使用技巧 等内容，以供前置 or 拓展学习。
引言
AI 行业的终极目标是实现 AGI（通用人工智能），期望仅凭简单指令就能用媲美或超越人类的智力执行任何任务。然而，当前的大模型在处理多步骤复杂任务时仍存在明显局限。
以“数据分析图表、剧情游戏”或“本文结构化外文精读”等需要多个子步骤协调完成的任务为例，即便是最先进的 ChatGPT-4o 和 Claude 3.5 sonnet，仅依靠单一 Prompt 指令也难以实现稳定执行。
现阶段的 AI Agent 更像缺乏独立解决问题能力的职场新人，需要遵循 mentor 的指引，按照给定的 SOP 流程才能完成特定任务。
本文将帮助你了解如何将一个复杂任务从需求雏形逐步落地，构筑为一个 AI Agent，为你后续手捏 Agent 提供思路指引。
Step 0：梳理手捏 AI Agent 的思路
在上篇文章 Prompt 工程｜样例驱动的渐进式引导法：利用 AI 高效设计提示词 ，生成预期内容 中，我已经提到过 Prompt 工程的必备能力：通过逻辑思考，从知识经验（KnowHow）中抽象表达出关键方法与要求。