 既然是學Agent，那我們要做的就是先知道到底什么是Agent，所謂致知力行，理論永遠是實踐的先行者。 所以大家在沒搞懂什么是Agent前，可以先詳細了解一下關于Agent的概念解析。其實我在前面的文章當中也曾詳細講解過相關概念，大家可以臨時補一下“功課”。 文章跳轉鏈接在這：【看懂這8個概念，你也是半個AI行業人！】 清楚了Agent這一基本概念，接下來就是基于智能體開發平臺實現自己的功能需求。 現階段國內外主流的智能體開發平臺數量不在少數，像國內字節跳動的Coze（扣子開發平臺），國外的Dify、FastGPT、n8n等等。但說到其中最容易上手、界面最友好的，當屬Coze，這也是我目前接觸最多的開發平臺，那今天我將以Coze平臺作為實操載體，為此專門注冊了一個新賬號，帶著大家一起入門Agent！ Coze簡單介紹 （如果是已經對Coze大致有所了解或接觸過的朋友可以直接跳過這一部分） 這里先用一小段篇幅帶大家快速了解下Coze并進入到指定操作界面。
Coze網址：https://www. 進到官網，首先進行一成不變且枯燥老套的登陸/注冊環節，之后進入到Coze主頁，但其實在整個Coze平臺當中，我們使用頻率斷檔最高的是位于左側菜單欄第二位的“工作空間”。 
 是的，這些概念是需要我們理解區分的。 首先我們簡單區分一下所謂“應用”和“智能體”的含義，這時候其實并不需要進行很麻煩的搜索、查找、聽什么講解，其實在Coze平臺的官方文檔中就有明確出這兩個概念的具體定義，并且講的很清楚：
同樣的，對于資源庫當中的概念，在文檔當中也有相應的講解：
當然不知道具體什么是API的朋友同樣可以看一下這篇文章【看懂這8個概念，你也是半個AI行業人！】，在其中講解“RAG”的部分中也包含了知識庫的相關內容。 看到這里相信所有需要了解的前置概念你都已經了然于心，理論結束，我們開始動手實操，過程中遇到不懂的，我們再見招拆招！ 超簡單的智能體搭建 上面關于“工作流”的定義中提到：工作流可通過順序執行一系列節點實現某個功能，反過來就可以得到：我們可以將想要實現的功能進行標準化流程編排，最后形成一個工作流（程），而這個工作流，只要我們提出需求，就可以向流水線一樣執行我們編排好的操作以實現最后的功能，從而解決我們的需求，且在工作流運行的過程當中，我們完全不用管，可以去喝喝咖啡晾晾衣服，甚至如果你對象在身邊的話，當然也可以選擇波一下嘴【狗頭】（啊沒有對象的朋友就當我啥也沒說哈【其實我也沒對象...】）。 所以在Coze平臺當中，我們就可以將智能體看作是對內部多個AI工作流（當然也可以是一個）的封裝，畢竟智能體就是幫我們解決各種需求的，而解決需求的能力，又源于我們編排好的標準化工作流程。 既然如此，我們就需要先明確一下我們即將搭建出來的智能體具備什么功能，結合易上手程度、實用性以及文章篇幅等原因，我將以搭建一個能夠根據關鍵詞對網絡上相關新聞信息進行檢索總結的簡單智能體作為演示。 所以我們現在所要做的就是搭建實現相應功能的工作流，首先將光標移動到資源庫右上角的“ 資源”，點擊工作流進行創建：  接下來我們需要為這個新的工作流命名并填入該工作流的功能簡介，這里Coze的命名有一定的限制條件：  結合我們將要搭建的智能體所實現的功能，我填入的信息如下，接著我們便進入到工作流的創作界面：  首先映入眼簾的就是默認的“開始”和“結束”這兩個模塊（節點），其實分別對應的就是“輸入需求”和“輸出結果”這兩個功能，很好理解。 接下來我們需要整理一下自己的思路，看看實現對應的功能（即檢索總結）大致可以拆分成幾步：
而第一點的“輸入”和最后一點的“輸出”便對應到界面中默認的兩個節點功能。 除此之外，我們還需要完成對第二點和第三點流程編排，所以需要再添加這兩個節點。 怎么添加！很簡單： 我們先來添加第一個，也就是能夠根據我們的關鍵詞進行信息檢索的節點，其屬于是Coze平臺內置的一個插件：  然后再來添加第二個節點，這個節點的功能是能夠對檢索到的信息進行提煉總結，因為我們總不希望Agent最終為我們返回的結果每次都是長長的一大篇。 看到這里，如果是平時經常會使用一些大模型的朋友，會很容易想到這是大模型的強項，而我在【看懂這8個概念，你也是半個AI行業人！】中也提到過大模型某種意義上算是Agent的大腦，所以這里我們需要的這個節點，就不是插件了，而是直接調用大模型：  就像這樣直接點一下，界面中就會加載出“大模型”節點。 到這里，我們的創作界面上已經有了四個節點模塊，分別是“開始”、“getToutiaoNews”、“大模型”、“結束”：  我們接下來所要做的是便是將這幾個模塊串聯起來，就像這樣：  （光標移動到前一個節點的末端，然后按住拖拽連接到下一個節點的前端即可連接） 到這一步，可能有些之前沒有接觸過Agent的朋友會認為這個工作流是不是大功告成了？NO，其實我們只是完成了最基礎的節點編排，接下來我們還需要對每個節點進行相應的設置，讓我們一個個來： “開始”節點： 我們鼠標直接點擊“開始”節點進入到右邊的編輯欄： 
“getToutiaoNews”節點： 其次是對于第二個節點的編輯——根據我們以上提到的，該節點所實現的功能是根據我們輸入的關鍵詞對網絡上相匹配的信息進行檢索。 我們依舊如前面一樣點擊該節點進入到相應的編輯界面： 首先大家會看到編輯界面總體上分為“輸入”區域和“輸出”區域，這其實很好理解：既然這個節點是根據我們輸入的關鍵詞進行信息檢索的，那關鍵詞從何而來？沒錯，每一次我們輸入的關鍵詞都已經在“開始”節點被我們封裝成了一個叫作“Key”的變量，所以這個變量需要傳入到這個節點當中（也就是對應到“輸入”區域）。 現在大家需要根據以上圖片我指出的步驟，選擇我們在“開始”節點設置好的這個變量，填入到該節點的“輸入”區域，以使該節點能夠知曉我們每次需要搜索的關鍵詞具體是什么。 其實到這一步對于該節點的設置便基本完成了，但我們還是要先清楚其所輸出的內容是什么，或者說，一個新聞包含了哪些信息： 當然啦，如果設置到這里你仍不放心，不知道最后到底能不能為我們檢索到相應的新聞信息，也可以選擇將后面的“大模型”節點斷開連接，然后直接連接到“結束”節點，并對“結束”節點當中的輸出變量進行指定（也就是在第二個節點根據我們的關鍵詞檢索出的信息），接下來點擊界面下方的“試運行”按鈕，便可以單獨對這三個節點進行測試： （斷開節點間的連接：鼠標點住節點間連接線的后一端口【即箭頭端】，然后直接移開即可） 點擊“試運行”后，會彈出以下界面，這里會要求我們輸入一個“Key”，也就對應到“開始”節點我們為每一次輸入的關鍵詞所封裝的“Key”。 這里我以輸入“雷軍”為例，然后再點擊下方的“試運行”： 如果運行成功的話，最終在“結束”節點便會輸出一些近期與“雷軍”相關的新聞信息，我們都可以點開查看，甚至復制“url”中詳細的網址進入到相應頁面。 “大模型”節點： 待以上的節點運行一切正常，我們恢復到先前四個節點的連接順序，接下來便是對第三個節點（即“大模型”節點）的設置。 在這個由四個小節點組成的簡單工作流當中，對于該節點的設置是最復雜的（但其實也非常簡單），老樣子，我們先點開節點的編輯界面： 這里我們需要了解并進行設置的主要有“模型”、“輸入”、“系統提示詞”、“用戶提示詞”、“輸出”這5個部分。 其中“模型”需要我們選擇自己想要調用的大模型，可以根據我們想實現的功能（或者說想讓該大模型干什么）來進行選擇，而“輸入”和“輸出”便不用再過多講解了，就是該節點接收到的信息和最終處理出來的內容。 而“系統提示詞”以及“用戶提示詞”這兩個概念是需要我們做好區分的，我們先看官方給出的解釋： 翻譯成人話就是：
對涉及到的相關概念了解清楚后，我們便可以開始進行具體的設置了：
這樣我們的“大模型”節點便設置完畢了。 “結束”節點： 來到我們最后一個節點的設置，跟在上文我們的測試環節中所設置的那樣簡單，這次只需要將輸出的變量更換為來自“大模型”節點的處理結果即可，即“output”： 截至目前，關于這個工作流的搭建和相關設置我們便已全部完成，下一步便是測試環節： 同樣的，我們點擊界面下方的“試運行”按鈕，這次我們輸入“馬斯克”看看會得到什么樣的結果： 可以看到，我們的工作流可以正常運行并按照我們的要求輸出相應的新聞概述。 現在我們點擊界面右上角的“發布”按鈕，隨后會彈出一個小界面，其中有一個版本描述是必填的（大致填寫一下即可）： 到這里關于工作流的全部工作便已全部完成，下一步我們要將這個工作流集成到一個“外殼”（我們大致可以這么比喻成一個“外殼”）中，最終形成的結果就是我們要的Agent。 具體步驟如下： 首先我們從“資源庫”切換到“項目開發”，點擊右上角的創建按鈕，選擇創建智能體： 接著會彈出一個小窗口讓你填寫你將創建的智能體的相關信息，包括名稱和簡介，當然，你還可以在最下面更換該智能體的圖標： 等這些信息填寫完后，便可以點擊確定進入到智能體的詳細編輯界面： 在這里我們主要做兩件事，第一是為我們的智能體進行人設與回復邏輯的設定（因為我們只搭建了一個工作流，只具備一種功能，所以我們只用明確一種技能即可），這里給出我的設定模版：
第二件事便是添加我們剛才搭建好的工作流。這樣智能體的搭建便基本完成了。 同樣的，我們需要對搭建好的智能體進行測試，所對應的也就是以上框出的“預覽與調試”。 最后我們再次以“馬斯克”為例進行測試，如果順利運行的話，智能體便可以正確給出所檢索到的新聞： 通過以上簡單的幾步，現在你便擁有一個可以實時查詢新聞信息的智能體工具了。 通篇文章下來，其實真正重要的不在于你成功搭建了一個簡單智能體，更不在于其中提及到的為數不多也不具備學習門檻的技術，而是向你展示了搭建一個智能體的基本思路，以及現在主流的智能體開發平臺大致上是如何運作的，我們可以高度概括成一句話： 工作流是對指定功能通過集成和預設好的模塊按照特定的順序進行標準化編排，而智能體則是對各種指定功能的集成... 好了，今天的分享就到這里，在此感謝你的瀏覽。
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