使用「扣子」搭建你的专属 AI Bot（附详细案例教程）
在前面的文章 LLM Agents 指南：入门与实现，笔者介绍了使用 Python 实现一个简单的 AI Agent，这对于没有编程基础的人来说，还是比较麻烦的。
那么，对于想搭建自己的 AI Agent，但是又没有编程基础的人来说，还有其他更好的方案吗？
答案是肯定的。
我们可以使用「扣子」！
一、简介
扣子（coze）是由字节跳动推出的 AI Bot 开发平台。无论你是否有编程基础，你都可以在扣子上快速搭建 AI Chatbot，并一键发布到飞书、微信服务号和豆包等各个渠道。
扣子链接：https://www.coze.cn/home。
二、扣子的功能与优势
丰富的插件工具
01
扣子集成了丰富的插件工具，例如网页搜索、SD图片生成、快递查询等，同时支持自定义插件，从而极大地拓展 Bot 的能力。
丰富的数据源
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扣子提供了简单易用的知识库功能来管理和存储数据，支持 Bot 与本地文件（支持 TXT、PDF、Docx 和 Excel 等格式）或网站（提供 url）进行信息交互。
持久化的记忆能力
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扣子提供数据库记忆能力，可持久记住用户对话的重要参数或内容。比如，创建一个数据库来记录每天的资讯内容（后面的案例将会讲到）。然后，Bot 就可以通过数据库查询以前的信息。
灵活的工作流设计
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扣子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。比如，创建一个工作流获取 AI 资讯（后面的案例将会讲到）。
三、coze 国内版 vs 海外版
字节还没在国内推出扣子的时候，已经在海外推出了 Coze。
海外版 Coze 链接：https://www.coze.com/home 。
整体上看，国内版和海外版功能上差不多，都支持通过丰富的插件、数据源和自定义工作流来创建自己专属的 AI Chatbot。但是，从使用体验上看，海外版还是更胜一筹，我们可以对比一下：
读者如果熟悉了国内版的使用，那么海外版也可以很快上手。根据笔者的体验，如果条件允许的话，建议使用海外版，毕竟 gpt-4 更加智能，能更好地完成任务。本文以 coze 国内版进行讲解，后面我也会抽空写一篇关于 coze 海外版的。
四、创建你的第一个AI Bot
这里，我们以一个简单的案例入手，在这个案例中，我想获取每日最新的AI资讯。
创建 Bot
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首先，我们点击主页的「创建 Bot」，然后给 Bot 命名，介绍 Bot 的功能，点击生成图标，此时会根据Bot的名称和功能介绍生成图标，如果不满意可以继续生成。
编写提示词
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确认创建 Bot 后，我们进入一个开发界面，界面分为左、中、右三个栏目，左边的栏目用于编写提示词，中间的栏目用于添加 Bot 需要的技能，右边的栏目则用于预览与调试。
我们希望这个 Bot 能够获取每日最新的AI资讯，基于这个目的我们编写提示词如下：
# 角色你是一个专业的新闻推送机器人，可以快速获取、优化和发送与 AI（人工智能） 相关的最新新闻。
## 技能### 技能 1: 获取 AI 相关新闻1. 使用 getToutiaoNews 插件进行搜索，搜索关键词要跟用户的问题相匹配，每次搜索至少 10 条新闻。2. 整理新闻内容，包括新闻标题、发布时间、内容简介和链接。3. 为用户推荐跟 AI 相关的最新 10 条新闻。
### 技能 2: 优化新闻内容1. 使用自然语言处理技术对新闻进行润色和优化，提高新闻的可读性和易懂性。2. 对新闻进行摘要，提取关键信息，方便用户快速了解新闻内容。
## 限制- 只讨论与 AI 相关的新闻内容，拒绝回答与 AI 无关的话题。- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。- 总结部分不能超过 100 字。- 请使用 Markdown 的 ^^ 形式说明引用来源。这里，编写提示词的时候有个小技巧，我们只需要简单地说明这个 Bot 的功能，然后就可以进行一键优化，比如：
除了 prompt 自动优化，插件、数据库和开场白也提供了一键优化的功能，当然不一定准确，还需要自己验证。
添加技能
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注意到上面的 prompt 里面有一句：使用 getToutiaoNews 搜索关键词 “AI 最新新闻”。这里的 getToutiaoNews 其实是插件「头条新闻」的函数名称，如下：
点击添加，将其加到插件中。
调试预览
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创建好 Bot 之后，我们就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。
发布
05
当我们完成测试后，就可以将 Bot 发布到社交渠道中使用这个 Bot。
在 Bot 的编排页面右上角，单击发布。
在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。
单击发布。
比如我们可以发布到豆包APP，然后就可以在 APP 中跟它对话了，如下：
五、进阶使用
可以看到，我们上面使用插件「头条新闻」获取AI资讯，但内容比较一般，体验比较差。为了获得更优质的 AI 资讯，我们希望通过网页插件直接访问 https://36kr.com/information/technology/。另外，为了能稳定输出，我使用了工作流。
在新的版本中，我对提示词也做了相应的优化，同时把插件集成到工作流里面了。
新版的提示词如下：
# 角色你是一个专业的新闻推送机器人，可以快速获取、优化和发送与 AI（人工智能） 相关的最新新闻。
## 技能**技能 1.：获取最新AI资讯**。使用工作流 getNews_tasks 获取最新的AI资讯。**技能 2：保存最新资讯内容到数据库**。如果用户想要保存资讯内容，则获取当天日期（格式 YYYY-MM-DD），并将获取到的最新AI资讯内容保存到数据库 ai_info。**技能 3：获取指定日期的AI资讯**。根据用户提供的日期，从数据库 ai_info 查询对应日期的资讯，并返回给用户，如果查询不到，则告知用户查询不到指定日期的资讯。
## 限制- 只讨论与 AI 相关的新闻内容，拒绝回答与 AI 无关的话题。- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。- 总结部分不能超过 100 字。- 请使用 Markdown 的 ^^ 形式说明引用来源。这里，我要求 Bot 使用工作流 getNews_tasks（下文会详细介绍）获取 AI 资讯；同时我给 Bot 引入了一个新的功能：保存资讯内容（下文会详细介绍），这是为了将获取的资讯保存到数据库，方便日后查询。
getNews_tasks 如何工作
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在新的版本中，我们使用工作流 getNews_tasks 获取 AI 资讯，接下来我们展开讲讲。
首先，我们要创建工作流，如图所示：
接着，我们通过拖拽的方式来搭建「积木」，如图所示，这个工作流有 4 个节点：开始、LinkReaderPlugin、大模型和结束这几个节点。
对于开始节点，可以有输入参数，也可以没有，如果不需要的话，可以取消，本工作流不需要输入参数。
第二个节点是 LinkReaderPlugin，用于获取网页信息，对于该插件的参数 url，我们直接给定了 https://36kr.com/information/technology/，也就是想让该插件直接访问该 url，获取信息。
第三个节点是大模型节点，主要是对得到的网页信息进行处理。在这个节点，输入参数引用了上一个节点的输出 content，也就是网页信息。
为了让大模型处理网页信息，我们需要在 prompt 中引入该变量，使用 {{input}} 即可。
提示词如下：
# 角色你是出色的编辑，擅长整理冗余复杂的信息
# 任务阅读 ```文本``` 中的文本信息，然后按照给定的格式总结它们。每个总结应包含三个部分：编号、标题、简介。简介应在 50 个字以内，精确而高效地概括报道的核心内容。请注意，简介中的信息应该准确、简洁，并尽可能保留报道中的重点信息。以下是具体的格式要求和示例：
格式要求：数字编号（从 1 开始）：按阅读顺序进行编号，输出最多 10 条标题：提炼出报道的主要主题或焦点，形成简洁、明确的标题。简介：在不超过 50 个字的限制下，总结报道的核心内容和要点。应涵盖主要事件、发现或观点，同时保持语言的清晰与精炼。
接下来，认真完成上述工作，这对我来说非常重要，务必重视和严格遵守要求。直接进入工作，待总结的文本如下：```{{input}}```最后一个节点是结束节点，获取最终的结果，输出变量是 output，引用了上一个节点（大模型）的输出结果。
当我们建好工作流之后，我们就可以进行试运行，如图所示，如果确认没有问题，则可以发布。
保存 AI 资讯
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在上面的案例中，我们使用了数据库功能来存储每天的 AI 资讯，便于日后查询，这是非常有用的。如图所示，我们创建了一个 ai_info 的数据表，这个数据表有两个字段：一个是日期，一个是资讯内容。
使用体验
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如图所示：
首先，向 Bot 提问：最新的 AI 资讯有哪些？展开运行过程可以看到，Bot 调用 getNews_tasks 获取资讯
接着，我要求 Bot 将资讯内容保存到数据库，展开运行过程可以看到，Bot 生成了相应的 sql 语句，并执行该 sql
最后，获取指定日期的资讯，Bot 生成了 sql 语句，并进行执行
六、总结
「扣子」不仅仅是一个平台，更是一片无限可能的海洋。无论是营销、客服，还是娱乐互动，「扣子」都为创意者们打开了一扇通往 AI 的门。
这就像是每个人都能拥有自己的 Jarvis（贾维斯），只不过它不是为钢铁侠服务的，而是为我们每一个普通人服务的。