AI | 用扣子搭建AI智能体必备基础知识
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一、扣子 Coze 平台简介
1. 扣子 Coze 是什么？带你认识强大的 AI Bot 开发平台。
扣子 Coze 是由字节跳动推出的新一代一站式 AI Bot 开发平台，也被称为 “字节版 GPTs”。它能够让用户快速、低门槛地搭建专属于自己的 Chatbot。
据了解，扣子在 2024 年 2 月 1 日正式上线，无论是有编程基础还是没有编程经验的用户，都可以在这个平台上发挥创意。平台集成了超过 60 款各类型的插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型，极大地拓展了 Bot 的能力边界。
同时，扣子还提供了类似 GPT 商店的 Bots 商店，用户可以将自己开发的 Bot 发布到商店中，也可以体验其他用户或开发者开发的 Bots。此外，扣子还具备工作流、知识库等功能，使机器人能够智能地与用户数据互动，提供个性化服务。
2. 无代码或低代码构建，人人都能成为智能体开发者。
扣子 Coze 实现了无代码或低代码构建智能体的可能，让人人都能成为智能体开发者。根据官网介绍，无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。
用户只需用自己的自然语言描述需求，扣子就能在大约 30 秒内生成一个 Bot。例如，北京商报记者以医疗领域进行尝试，仅用对话的形式描述了一个医疗报告解读的平台，很快扣子便生成了一个名为 “医疗报告解读助手” 的 Bot。这种低门槛的开发方式，使得更多人能够参与到 AI 生态的建设中来，为 AI 应用的发展注入了新的活力。
如何快速简单搭建一个自己的智能体，前面我们的文章已经介绍过了，这里不再进行多余讲解，详细可以看我们往期文章《AI | 运营人如何创建属于自己的AI智能体？》下面我们主要介绍一下搭建更加高级的智能体的一些基础知识。
二、搭建智能体必备的一些基础知识
1.Bot（智能体）：
Bot 即智能体，它是通过扣子平台创建的具有特定功能和角色的人工智能实体。可以将其想象成一个能够与用户进行交互、回答问题、提供服务的虚拟助手。
每个 Bot 都有自己独特的设定，比如可以是一个知识渊博的导师、一个创意无限的作家助手或者一个专业的客服代表等。
Bot 的能力取决于多种因素，包括所使用的语言模型、编写的提示词、配置的知识库等。通过不断优化这些因素，可以提升 Bot 的性能和表现。
2.插件流：
插件流就像是为智能体添加各种强大功能的工具集合。插件可以极大地扩展 Bot 的能力范围。例如，有一些插件可以实现特定领域的专业回答，如金融插件能让 Bot 在回答金融相关问题时更加准确和专业；还有一些插件可能提供语言翻译功能，使 Bot 能够在不同语言之间进行翻译和交流。
通过选择和组合不同的插件，可以根据具体需求定制出独一无二的智能体。插件流的灵活性使得 Bot 能够适应各种特定场景的应用，满足不同用户的需求。
当然扣子官方提供了一些自助准备的插件，也都可以根据自己需要添加到自己的智能体当中。
3、工作流
工作流可以理解为智能体处理任务的流程规划。它决定了 Bot 在接收到用户输入后，如何一步步进行处理和回应。例如，当用户提出一个问题时，工作流可以规定智能体先查询知识库，然后根据特定的逻辑进行分析和回答。
工作流可以包括多个步骤，每个步骤可以调用不同的功能模块，如插件、知识库等。通过设计合理的工作流，可以确保智能体高效、准确地完成各种任务，提高用户体验。
工作流也是需要命名和描述的，其中描述可以分为
（1）触发条件
（2）执行步骤
（3）结束条件
（4）异常处理
4、图像流
图像流主要涉及与图像相关的处理和展示。可能包括图像的识别、生成和展示功能。例如，智能体可以根据用户的描述生成相应的图像，或者对用户提供的图像进行分析和描述。
图像流可以为智能体增加视觉元素，丰富交互方式，尤其在一些需要图像辅助说明的场景中非常有用，比如设计、艺术创作等领域。
5、知识库
知识库是智能体的知识储备库。它就像是智能体的大脑，存储着各种信息和知识。你可以将特定领域的知识、常见问题的答案、数据等添加到知识库中。
当用户提出问题时，智能体可以从知识库中检索相关信息并给出回答。知识库的质量和丰富程度直接影响着智能体的回答准确性和全面性。通过不断更新和完善知识库，可以提升智能体的性能，使其能够更好地满足用户的需求。
知识库可以自己搜集成一个文档或者利用八爪鱼等工具进行爬取，当然扣子官方也为小白贴心的准备了自动爬取的方式，大家根据自己的需求来即可。
6、卡片
卡片可以看作是智能体呈现信息的一种方式，简单来说就是制定用户个性化内容。卡片通常以简洁、直观的形式展示特定的信息内容。比如，当智能体回答问题时，可以以卡片的形式呈现答案要点、相关链接、图片等。
卡片可以帮助用户更快速地获取关键信息，提高信息的可读性和可理解性。同时，卡片的设计也可以根据不同的需求进行定制，以适应不同的场景和用户喜好。
7.触发器
在扣子个人空间中，触发器是一种关键的功能机制。它能够依据特定条件被激活，从而触发一系列后续操作。
其类型丰富，包括基于用户输入触发，如用户输入特定关键词或问题时启动，促使智能体查询相关插件或知识库给出回应；基于时间触发，可在特定时间点或时间段激活，像每天早上触发新闻汇总操作；基于事件触发，在特定事件发生时发挥作用，如智能体完成任务后触发反馈机制。
触发器的作用显著，能实现自动化，让智能体自动执行操作提高效率；增强交互性，根据用户行为和需求个性化响应；还可定制化功能，满足不同场景需求，如在客服智能体中处理投诉。在扣子平台上，设置和管理触发器较为简便，可通过图形界面定义触发条件、选择动作及设置参数，并进行测试调试确保正常工作。
扣子官方的简单定义
8.大模型
大模型通常是指通过大规模数据训练得到的人工智能语言模型。这些模型具有强大的语言理解和生成能力，可以处理各种自然语言任务，如文本生成、问答、翻译等。大模型的训练通常需要海量的数据和强大的计算资源，经过长时间的训练和优化，能够学习到语言的模式、知识和规律，从而为用户提供高质量的语言服务。
在搭建扣子智能体时，有几个不同的大模型可供选择。
豆包 - Function call 模型 32K 具有强大的函数调用能力，能够根据具体的指令准确地调用相应的功能，为用户提供精准的服务。无论是处理复杂的任务还是进行特定的操作，这个模型都能高效地执行。
豆包角色扮演模型 32K 则专注于角色扮演场景，能够生动地模拟各种角色，为用户带来沉浸式的交互体验。
通义千问 - Max 8K 在语言理解和知识问答方面表现出色，能够处理较长的文本输入和输出，为用户提供全面而详细的解答。
GLM-4 128K 以其大容量的特点，能够存储和处理大量的知识和数据，在处理大规模任务和复杂场景时具有优势。
此外，还有MiniMax、月之暗面Moonshot（Kimi）、百川等大模型可以选择，每个模型都有其独特的特点和优势，开发者可以根据具体的需求和应用场景选择合适的模型来搭建扣子智能体，以实现更好的交互效果和服务质量。
9.记忆
大模型原本是没有记忆功能的，只能做到一问一答，但是我们所使用的国内外大模型多多少少都能记住一些我们的信息，这是因为智能体增加了记忆功能。
在扣子智能体中，记忆功能分为三种：
变量：它能够保存用户个人信息，使智能体记住用户的特征。这意味着扣子智能体可以根据不同用户的特点，提供更加个性化的回复。比如记住用户的喜好、习惯或者特定的需求，从而在后续的交互中更好地满足用户的期望。
数据库：以表格结构组织数据，具备实现类似书签和图书管理等功能的能力。这为智能体提供了一种有序的数据存储方式，可以方便地管理和检索特定类型的数据。例如，在处理与书籍相关的问题时，可以快速调用数据库中的信息，为用户提供准确的图书推荐或管理建议。
长期记忆：开启长期记忆后，智能体可以总结聊天对话的内容，并将其用于更好地响应用户的消息。这使得智能体能够在与用户的持续交互中，不断积累知识和经验，更好地理解用户的问题背景和需求变化。同时，支持在 Prompt 中调用长期记忆，意味着开发者可以更加灵活地利用这一功能，设计出更加智能和高效的交互流程。
10.单/多Agent
（1）单 Agent（LLM 模式）：
在这种模式下，Bot 中只有一个 Agent，用户直接与大模型进行对话。适用于逻辑较为简单的 Bot，比如一些专注于特定领域知识问答的智能体。
由于只有一个 Agent 与用户交互，处理流程相对简洁明了。大模型可以根据用户的问题迅速给出回应，无需复杂的任务分配和协调。对于那些对响应速度要求较高，且问题类型相对单一的场景，单 Agent（LLM 模式）是一个不错的选择。
（2）单 Agent（工作流模式）：
同样是 Bot 中只有一个 Agent，但此时用户与工作流进行对话。也适用于逻辑较为简单的 Bot。工作流可以预先设定一系列的处理步骤，当用户提出问题时，Agent 按照工作流的规定进行处理和回应。
例如，在一个简单的客服 Bot 中，可以设置一个工作流，先判断用户问题的类型，然后从知识库中检索相应的答案并回复给用户。
这种模式可以在一定程度上提高处理的规范性和效率，尤其适用于一些重复性较高的简单任务。
（3）多 Agents 模式：
在一个 Bot 中设置多个 Agent，可以处理复杂的逻辑。
当 Bot 需要应对复杂的任务和多样化的用户需求时，多 Agents 模式就显示出了优势。不同的 Agent 可以负责不同的任务或领域，相互协作来为用户提供全面的服务。
比如，一个综合性的智能助手 Bot 可以设置一个负责日常聊天的 Agent、一个负责专业知识问答的 Agent 和一个负责任务管理的 Agent 等。
当用户提出问题时，系统可以根据问题的性质将其分配给最合适的 Agent 进行处理。这样可以提高处理的准确性和效率，同时也使得 Bot 能够更好地适应复杂多变的应用场景。
11.markdown语言
Markdown 可以用于清晰地组织和呈现智能体的文档、说明以及各种交互内容。通过 Markdown 的标题功能，可以明确地划分不同的章节和主题，使智能体的文档结构一目了然，方便开发者和用户快速了解智能体的功能和使用方法。
（1）标题
使用# 符号来表示标题级别，一个 # 是一级标题，两个 # 是二级标题，以此类推。例如：
（2）段落
直接输入文本即可形成段落，段落之间用空行隔开。
（3）强调
加粗：使用两个 * 或两个 _ 包裹要加粗的文本。例如：**这是加粗的文本** 或 __这是加粗的文本__。
斜体：使用一个 * 或一个 _ 包裹要斜体的文本。例如：*这是斜体的文本* 或 _这是斜体的文本_。
（4）列表
有序列表：使用数字加上 . ，然后后面跟列表项内容。例如：
无序列表：使用 - 、* 或 + ，然后后面跟列表项内容。例如：
（5）链接
使用[链接文本](链接地址) 的格式来创建链接。例如：[百度](https://www.baidu.com)。
（6）图片
使用 的格式来插入图片。例如：。
（7）引用
使用> 符号来表示引用内容。
（8）代码块
如果要插入单行代码，可以使用反引号（）包裹代码。例如：print("Hello, World!")`。
如果要插入多行代码块，可以使用三个反引号包裹代码，并在开头反引号后指定代码语言（可选）。例如：
虽然我们设置“人设与逻辑”的时候，可以选择小点“优化”功能就能让AI轻松写出合适的人设逻辑，而且是标准的markdown语言。
三、总结
我们简单介绍了扣子平台，包括它的基本情况以及开发程度等，而后介绍了在扣子上搭建智能体的一些必备知识，包括工作流、插件、图像流、触发器、知识库、记忆等等内容，详细介绍汇总起来，供大家去理解和使用。后续我们将继续分享有关智能体方面的知识和玩法，大家都可以积极尝试和互动！
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