软件开发团队介绍 万字长文手把手教你用Coze打造第一个商用AI客服（上篇）
发布日期：2024-07-24 07:49 点击次数：162
本文真切探讨了 AI Agent 的主意、组成、以及如何通过 coze 平台达成其功能和应用场景。从基础表面到实操教程软件开发团队介绍，我们将全部探索如何期骗 AI Agent 晋升效能和科罚执行问题，开启 AI 应用的新篇章。
一、强劲 AI 智能体（AI Agnet）
1. 为什么需要一个 AI Agent
还是有了 AI，为什么又要冒出个 AI Agent，这是刻意装逼显得猛烈搞出来的主意吗？
列举个案例：
当你要让大模子（AI）帮你整理一篇著作，假定你这样问 AI：
请你帮我生成一篇 100 万字的言情演义
这个时候，AI 给你什么谜底！是不是写不出这样多字，也给不出你想要的谜底？
为什么会出现这种问题？是 AI 不够猛烈？如故 AI 即是伪主意？
假定这件事是我们东谈主类来作念，我们会有哪些动作？
1）上网查阅讨论内容；
2）沟通大纲；
3）分步整理；
4）审核和检讨；
通过上述法子，我们是不是就能完成这个任务！
念念考一下，完成这个任务，你用到了哪些操作？
1）上网查询；
2）分罢免务；
3）平安沟通；
4）排查；
这里面波及到器具，念念考过程，完成过程，复盘等操作，还用到大脑，手，电脑或者助手等“器具”。
那 AI 是什么？
AI 在这个过程中只充任了大脑的扮装，他莫得荒谬的器具或者法子，因此这个任务交给它，它是无法单独完成的。
为了让 AI 大要的确达成职责，我们得给他配备上网查询能力，使用器具能力，分罢免务能力等等。
这即是 AI Agent 的价值，让 AI 不仅是一个大脑，而是能使用“器具”的类东谈主智能体。
在举个例子：
假定你让普通 AI 帮你写日报，能不成行？
可以，可是你的操作会很复杂。
Agent 写日报就不同了，设定好花式，语气，任务等要道信息，你只需要白话化告诉它作念了什么，剩下的事他会帮你整理。
假定你让普通 AI 帮你作念写篇软文，能不成行？
可以，可是操作同样复杂，来走动回折腾几遍可能还不安闲。
Agent 写就不同了，提前设定好标题，来源，内容和语气等要道信息，你只需要告诉 Agent 你要写什么主题内容，它就能按照设定一步一步帮你整理。
假定你去旅游，让 AI 给你先容景点信息，能不成行？
可以，可是每次你齐要问，还不一定回答是否正确。
appAgent 就不同了，按照景点情况设定好 Agent，你走到哪，他就告诉你什么，你问他 WC 在哪，它还可以把柄你的位置给你指定最近的 WC。
通过上头这些小案例，你是不是和会了 Agent 和 AI 到底有什么不同了，大意说，AI 相称于可以照看的大脑，Agent 相称于颖异活的机器。
2. 强劲 AI Agent
最初先看这张图：
AI Agent = LLM（大模子） + Planning（沟通） + Memory（挂念） + Tools（器具）+Action（行动）
这张图代表着 Agent 的组成，雷同东谈主的大脑、作为、念念考、实施。
有这些能力，是不是和上文说的类东谈主智能体积累了！
接下来我们望望 Agent 的具体界说：
AI Agent 即是一种能代替东谈主类实施任务的智能助手。它集成了感知、学习、推理、决议、内容生成等多种 AI 能力，可以与东谈主进行当然讲话交互，把柄东谈主的需求提供个性化、千般化的作事。
让我们分别教养一下这些名词的具体含义：
1）沟通
子方针和判辨：Agent 将大型任务判辨为更小的、可管束的子方针，从而大要有用处理复杂的任务，以开个餐馆为例，任务开一家餐馆，判辨即是把开餐馆这件事分手红不同的法子或者任务，比如取名、选址、装修、备货、交易，判辨越细职责就越大意越容易达成方针。
反念念和完善：Agent 可以对畴昔的步履进行自我月旦和自我反念念，从伪善中吸取训戒，并针对改日的法子进行完善，从而提高最终限度的质料。
念念维链：让 Agent 像东谈主类一样一步一步念念考，比如策画数学题，一步一步推理策画，保证临了的谜底正确性，这点在高效使用 AI 上非时常见，比如不要 AI 班师给出临了的谜底，而是让 AI 把推理过程全部写出来。
2）挂念
短期挂念：我们与一又友相通过程中，是不是要记着相通高下文，可是时代久远的一次对话，我们是不是又不会记着对话过程？
短期挂念就雷同于对话现场记下来的内容。
永恒挂念：永恒挂念雷同于把久远的聊天整理成一个挂念点，随时让大要回忆其时说了什么蹙迫的事。
3）器具使用
让 AI 大要使用外部器具，比如上网查询信息，代码实施等能力。在 coze 中阐扬为插件等器具的使用。
3. AI Agent 有什么用
前文我们了解到，单独的 AI 能力很强大，可是濒临复杂任务时，他需要“助手”赞理，有“助手”的赞理，AI 大要达成科罚执行问题的能力，小侠合计：“ AI 要融入场景，科罚执行问题为宗旨”，因此探索 AI Agent 亦然我们最为中枢的一个探索讨论标的。
AI Agent 可以把它想象为“超等助理”，AI 相称于大学刚毕业的学生，Agent 相称于去企业上班后要完成的职责任务，一个学生能变成什么岗亭的精英，在于岗亭对他的培养和实践，比如：
软文 Agent 助理：把柄企业软文要求，全网辘集讨论内容并整理成营销软文。
数据分析 Agent：给他企业数据，让他把柄要求分析数据情况作念出讨论说明。
行政 Agent：按照行政审批经由，让 AI 作念好入职审批职责。
客服 Agent：让它作事客户，科罚客户咨讨论题。
还有许多，可以说只消你想不到，莫得 AI 作念不到！
那为什么企业很少用 AI Agent 来职责科罚问题？
以下是我对 Agent 的少许看法：
最初，22 年到 23 年主流标的是检讨出一个更高智能的 AI 执行，这是主流趋势，AI 应用的前提如故得有个靠谱的“大脑”。
23 年到 24 年运行暖和 Agent 标的，也即是 AI 应用场景，商场上运行完善 Agent 斥地配套培训，比如 coze、dify 等，这些平台的完善加上基础 AI 能力的晋升，才有可能将 Agent 变成现实。
那为什么面前要运行讨论学习 Agent 了？
因为畴昔半年时代 coze、dify 等平台功能平安完善，还是有斥地 Agent 的软硬件要求，因此本年下半年一定是 Agent 起步的元年。
这点你还别不信，望望国外版 coze 平台运行收费，国内上架专科版 coze 平台等等信息，你就不难发现，Agent 黎民化斥地平台还是流露。
本文下篇会共享“弼小侠 AI 基地 - 学些助理 bot ”的实操教程，这个 bot（Agent）亦然我们用于作事粉丝和科罚学习问题的 AI 学习助理，你在弼小侠 AI 基地遭受的任何问题，齐可以通过这个 AI 助理帮你科罚。
大意说一下这个 bot 的功能：
AI 客服：科罚操作和使用上的问题，比如一语气若何打不开！若何共享给身边一又友等等问题，齐可以讨论它。
AI 学问助理：在学习上遭受的问题，非常是弼小侠 AI 基地里面共享的学问有不懂的，可以照看它。
AI 学习沟通：如何一步一步掀开 AI 大门，不知谈我方稳健学习哪些内容，不首要，问它，他会把柄你的情况帮你沟通学习阶梯。
总之，你在弼小侠 AI 基地遭受的问题，齐可以借助这个 Agent 帮你科罚，这既是一个实操案例，亦然一个科罚执行职诽谤题的 Agent。
二、coze 初学保姆式教程
1. 掀开 Agent 大门从强劲 coze 运行
coze 华文笔名扣子，由字节朝上推出的 AI 大模子智能体斥地平台，在 coze 里，智能体称之为 bot。
coze 是集成插件（器具使用）、学问库（数据源）、数据库、挂念、职责流（图像流、职责流）等多功能为一体的 Agent 斥地平台。
从组选号码0-9分布图可以看出：当前号码0、4走势最冷，遗漏9期，历史最大遗漏值分别为24期、22期，本期防止冷码同时解冻。
排列三上期奖号为323，开出奇偶类型为【奇偶奇】，前10次【奇偶奇】类型奖号分别开出：185、529、185、147、343、129、389、983、507、541；
全球别被斥地平台给吓着了！Agent 斥地和传统软件斥地不是一趟事，直白点说即是无论之前是否是范例员，濒临 Agent 斥地，全球齐是外行，齐是零基础，齐是同全部跑线。
Agent 斥地比传统软件斥地，更垂青的不是软件编程能力，而是磨真金不怕火空洞沟通和会能力，下篇实操商用 AI 客服学习，全球就能显着为什么软件编程能力不是优先侦查项，反而是沟通和会能力为第一侦查项的原因。
因此，关于非技能降生的伙伴，不要被斥地平台吓怕了，我们日常许多职责其实齐是沟通和会能力，这方面有上风，斥地 Agent 就大意许多。
莫得沟通和会能力也不首要，这个我们可以培养，一步一步来，也不是过不去的坎。
接下来大意先容一下 coze 平台比较蹙迫的组成部分。
平台特质先容：
Coze 里面除了外部 API 调用之外，统共的功能齐是免费（可是近期国外版还是收费，国内版还是发布专科版，有讯息称立地要变成付费，还没学习的伙伴要抓紧时代上手，否则以后就…）；
比较其他 Agent 斥地平台，coze 可以说尽头稳健小白上手的平台，不需要任何编程基础也可以大意创建我方的 AI Bot；
创建的 bot 可以大意对接发布多个平台，比如相沿 coze 商店、豆包、飞书、抖音、微信、掘金、自有渠谈等；
内置多个大模子，比如豆包 · Function call 32k、通义千问 -Max 8k、智普 GLM-4 128k、MiniMax6.5（8k、245k）、Moonshot（8k/32k/128k）、百川智能 Baichuan4 32k 等主流模子，这里的 8k、32k 可以和会为能阅读若干数目的文本，越大高下文阅读能力就越强，可是不是统共的职责齐采纳越大越好，比如回答要快，问题大意的，就不一定要用 128k 的模子。
创建的 bot 不仅可以电脑端使用，还可以手机端应用，比如发布到豆包 app，在豆包中搜索 bot 称号，就能使用，还可以语音交流，提高了用户体验。
2. coze 功能先容
接下来，我们少许点初学了解 coze 各个功能的具体作用和能力。
1）插件
插件，相称 AI 使用的器具或者技巧，比如上网查询著作，要用到搜索插件（器具），查询头条热门，要用到头条查询等等，coze 平台插件面前对外称越过 1 万 +，算国表里插件数目最多的 Agent 斥地平台，总的说插件越多，能作念的事就越多。
coze 的插件涵盖鸿沟及广，有图像类，文本类，搜索类、数据分析、语音识别等等，斥地者可以把柄执行需求采纳不同插件，称心不同的业务场景。
除此之外，coze 还相沿定制化插件斥地，有些企业我方里面有系统或者网站，个东谈主可能有我方的博客等等，齐可以打包成各自插件用于我方的业务。
出东谈主料想的是，插件商店还有便利生存插件，像私东谈主 AI 助理，帮我们查快递，查舆图，查房价等等，齐可以调用这些插件达成，的确作念到 AI 帮我们打点日常生存和职责。
墨迹天气：提供的省、市、区县的改日 40 天的天气情况，包括温度、湿度、昼夜风向等信息，你可以用于从事天气预告类著作撰写或者私东谈主使用。
飞常准：航班信息查询插件，把柄用户提供的启程城市称号（dep ) 、到达城市称号（arr ) 及启程日历（depTime ) 以取得相应的航班列表，建树好只需一句话，Agent 就能帮你查询。
医药大全：查询中西药、病院、大夫、疾病信息，有了这个插件，就有了靠谱的家庭大夫。
还有许多，我就不逐一例举，有敬爱的伙伴，我方到 coze 平台放哨。
以上插件，适用于定制斥地私东谈主 Agent 助理，可以想象一下，淌若你身边有这样一个 AI 助理，是不是许多 App 你齐无谓掀开就能使用，想想齐是一种乐趣。
关于动手能力强或者企业主，上头的插件可能称心不了企业的需求，coze 也贴心的为全球绽放了自界说插件功能，具体操作如下图：
2）学问库
先问全球一个问题：AI 有莫得短板？
有，还许多！不外最大的短板即是它不属于我，学习的学问也偶然是最新的，比如刚刚发生的事，你问 AI，它就回答不出来。
那若何科罚这个短板？
谜底即是：学问库。
coze 平台集成了学问库功能，用来储存外部学问，况且还提供了 RAG（不了了的伙伴可以在弼小侠 AI 基地学习）的能力，那学问库能用来干嘛？
先望望学问库功能包含哪些！
可以看到学问库里包含文本花式，表格花式，图片类型，软件开发资讯也即是说文本类和图片类的数据，齐可以储存在学问库里面，随时让 AI 调用，举个大意例子：
假定你要创建一个 AI 客服，先容公司和家具，我们就可以用到学问库的能力。
最初，梳理公司和家具的先容，变成 FAQ。
其次，上传到学问库中。
临了将学问库建树到 bot 里，让 bot 可以调用这个学问库的内容作为回应。
以上法子完成，当用户照看 AI 讨论公司或者家具的问题时，AI 就会把柄 FAQ 的内容进行回答。
这里提一下，传统的机器东谈主客服，只可硬套 FAQ，不懂变通。
Agent 客服，它是把柄 RAG 的能力，优化了回答的方式，况且还交融了 bot 本人的东谈主设和方针进行回答，直白点即是 Agent 客服，嗅觉更像真东谈主客服，不是古板的机器。
在学问库的创建时，我们需要贯注 RAG 技能检索分析数据的特质，我们上传一份文献到学问库，这份文献并不是单纯的储存，而是会将内容进行切片，切片后的内容更有助于 AI 检索信息，晋升了 AI 回答内容的关联性。
这里也顺带再说一遍前边说的为什么面前可以学习 Agent 的原因，23 年之前，齐是在搞大模子，像 RAG 这样的配套器具齐不完善，因此 23 年之前你想让 AI 给你干活，是非常难的一件事。
可是跟着边幅的发展，AI 配套的器具越来越多，况且参加的研发本钱越来越高，可商用的 Agent 就越来越近，淌若你还停留在旧年的念念维，还合计 AI 仅仅可以聊聊天没其他用途，那如故蛮危急的。
3）数据库
许多小伙伴在濒临数据库和学问库的时候会蒙胧，小侠今天一次给你讲了了，让你不蒙胧。
嗅觉小侠共享还可以的，点赞，暖和，批驳一键三连，相沿一下。
传统软件斥地所说的数据库是一门专科的学科，比如：Oracle、MySQL、SQL Server 等，淌若放在畴昔，普通东谈主想期骗数据库科罚数据管束问题，可以说是不可能的事。
可是 coze 在 AI 加持下，数据就不再是难事了！
上头提到的各式数据库，齐可以无谓懂，我们只需要用当然讲话（白话化）告诉 AI 要记载什么，他就能帮你攻击成数据库的讲话进行记载，里面到底若何运行的，无谓管。
那数据库和学问库有啥区别？
数据库：相称于可以随时蜕变数据的储存空间，比如一个班级名次表，里面包含姓名，科目，班级，分数，名次，当敦朴告诉 AI “小明同学，语文，三班，18 分，55 名”等信息，AI 就会记载到班级名次的表格中，后头你发现小明考了 59 分，你告诉 AI “帮我改一下小明的分数，改成 59 分”，AI 就会对数据进行更新。数据库相称于 AI 可以随时调用改变里面内容的存储空间。
学问库：与之相背，学问库相称于静态储存，只消新增或者删除，比如你下载了颜面的小电影，存到硬盘里，要么存一个新电影，要么删除一个新电影，你不可能把电影片断进行蜕变（例如子哈！有些大神也可以摈斥马赛克）。
通过这样的类比，我们就了了他们的使用场景和区别，数据库雷同电脑内存，学问库雷同电脑硬盘，齐是用来存储，一个是电脑可以我方更新，一个是只可东谈主为更新。
coze 数据有以下特质：
高效创建：可以让 AI 帮你创建数据库花式，你只需要告诉它你的想法，AI 就能帮你把表建好，比如：帮我创建一个班级名次表，里面包含名次，班级，姓名，学号，科目，成绩等信息。
多种模式数据库：数据库有多种模式，单用户模式和多用户模式，单用户指一个数据库只可我方存储，比如个东谈主记账 AI。多用户模式即是兼并个数据库可以多个 bot 来用，比如刚刚提的班级名次，可以是一个学校一个数据库，一拉全校的名次也出来了，再比如斥地一个激荡瓶游戏，统共东谈主的激荡瓶齐会记载到多用户数据库中，全球可以随时点开别东谈主的激荡瓶放哨里面的信息。
4）图像流
coze 图像流可玩性尽头高，上手门槛也很低，只需大意的恶浊拽操作，就能快速整理出一个具有细则图像方针的图片处理器具，操作界面雷同 ComfyUI 职责流，不外上手难度大意许多。
它的功能包括：
智能生成： 图像生成：也即是常见的文生图功能，通过当然讲话描述生成想要的图片。 图像参考：图生图功能，给 AI 一个参考图片，让它基于参考图片生成想要的图片。
作风模版： 作风滤镜：给像片创建作风化的滤镜，比如毛毡、粘土、积木、好意思漫、玉石、搞笑涂鸦等作风。 东谈主像作风化：调整东谈主物作风，突显东谈主物秉性，稳健东谈主像场景使用。 宠物作风化：与东谈主物作风雷同，稳健宠物场景使用。
智能编订： 教导词推理：给他一张参考图，让 AI 推理出图片的教导词，便于复制使用。 教导词优化：对已写的教导词进行优化，让 AI 更容易和会。 智能换脸：替换图片中的东谈主脸。 配景替换：替换配景。 还有即是光影交融，智能扩图，智能抠图，画质晋升，好意思颜，拉伸成立，透视校正等等功能，具体若何用，有什么用，全球可以参考 coze 官方文档或者上手体验。
基础编订： 基础功能包含剪辑，添加笔墨，叠图，亮度颐养，对比度颐养，旋转和缩放。
有伙伴可能会说，这些功能许多 App 不是齐有吗？干嘛还要 coze 里面学一遍？
这里就说两个点，全球自行体会：
（1）coze 中的图像处理是基于 AI 能力达成，与传统的图像处理旨趣有所不同，AI 基础能力越强，它的成果就越好，可能现时有些能力不成与瞎想师不分青红皂白，可是 AI 的迭代速率不是东谈主能跟得上的，因此要学会汲取新事物。
（2）coze 图像流是集成到 coze 平台，创建 bot 的时候，你可以让 bot 援用图像流，达成 bot 图像处理的能力，举个例子：
假定某连锁品牌，旗下门店要作念个主题行为，需要一张宣传海报。
传统圭表要完成这件事，门店要么汇报总部，让总部瞎想部门瞎想下发，或者门店我方去打印店出钱瞎想。
淌若是用 coze Agent 来达成，门店只需要告诉 bot 要什么海报，内容是什么，bot 就能按照预设的经由，作风等信息，自动生成一张宣传海报给门店。
过程中不仅不需要东谈主工搅扰，还能确保瞎想尺度顺应总部要求。
5）职责流
与图像流雷同，职责流愈加适用于更多复杂场景的任务，可以说 coze 淌若莫得职责流，那 coze 的价值将班师缩短 80 分。
AI 要达成的确全国职诽谤题，不仅需要强大的大脑，还需要强大的分罢免务能力。
一个任务通常包含尽头多的子任务，淌若 AI 不具备一步一步拆解并分步完成任务的能力，那这个 AI 只可作为闲话的百科全书。
coze 因为有了职责流这个功能，可以说是质的飞跃，亦然小侠真切探索，成谜 AI 的中枢原因。
那么到底职责流有什么神奇之处，大要让小侠如斯歌咏？
先望望职责流的基本建树：
运行节点：示意一个职责启动节点，有了具体需要作念的事才有后头产生的限度。
收尾节点：一个具体任务完成后输出的限度的所在。
再望望节点类型：
当下发一个任务给 AI 后，它要完成这个任务，可能需要用到多种器具，红色框里的节点相称于不同的器具。我们只需要给 AI 建树不同的器具，它就能把这个器具用起来。
插件：和前边提到的插件是一样的，这里不再赘述。
大模子节点：可以调用具体模子科罚问题，比如标题撰写，就可以单独建树一个撰写标题的大模子。
代码节点：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并通过自界说代码来复返输出值。
学问库节点：和前边提到的学问库是一致的，职责流可以调用学问库复返讨论数据。
职责流节点：职责流嵌套职责流，达成更复杂的功能。
图像流：职责流嵌套图像流，可以实施嵌套子任务。
采纳器节点：if-else 逻辑节点，一语气多个下流分支，设定是 / 否要求，判断是否运行对应分支。
文本处理：用于处理多个字符串类型变量的花式。
讯息：相沿职责流中间过程的讯息输出，相沿流式和非流式两种方式。
变量：用于读取和写入 AI Bot 中的变量，变量称号必须与机器东谈主中的变量称号相匹配。
数据库节点：用于对数据库进行增批改查操作，前提是需要先在 Bot 添加过数据库。
6）多 Agent 调解
在 coze 平台上，除了单 Agent 模式之外，还有多 Agent 模式，多 Agent 模式可以愈加全面处理更复杂的职责。
最初，单 Agent 模式设定的 bot 只可单一科罚某个一个问题，比如图片处理 bot，你想让这个 bot 处理文本，又处理图片，不是不成达成，而是面前的 AI 会容易出现职责任务和会不清导致事情作念错的问题。
如何更好科罚这种多任务组合的问题？
谜底即是多 Agent 模式，我们可以先制作多个单 Agent，每一个 Agent 齐只崇拜某一个具体职责，比如崇拜家具先容的 bot，崇拜处理售后的 bot，崇拜品牌宣传的 bot。
将这些 bot 透彻放在多 Agent 底下，作为一个个沉静的职工，在此基础上，建树一个管束者 bot，让他把柄用户提的问题进行判断，判断出这个问题到底谁的职责内容，谁来作事客户还会更好等等。
管束 bot 识别好任务后，就能把具体任务分拨给具体 bot 从而愈加高效的完成任务。
多 Agent 的上风有以下几点：
融合管束多个 bot，让他们协同职责，幸免职责内容碎裂。
幸免多个进口，假定莫得多 Agent 模式，我们要用 bot 制作海报，就要单独找到制作海报的 bot，要写案牍就要找写案牍的 bot，可是有了多 Agent 模式，只需要一个进口，就能把这些功能鸠合起来。
说明了 AI 最大的功效，多 Agent 模式下，不仅大要说明出单个 Agnet 的成果，还能单独调用数据库，插件等等技巧。
可以说，平台优化的迷漫好，多 Agent 模式即是改日超等 AI 的基础。
下篇著作我们会提到弼小侠 AI 基地 - 学习助理 bot，它即是基于多 Agent 斥地的 bot，里面包含客服 bot，学问助理 bot 和学习沟通 bot，这些单 bot 齐是由学习助理 bot 融合管束，把柄用户照看的信息分拨任务。
三、小结
以上是手把手教你用 coze 打造第一个商用 AI 客服（上篇）的主要内容，本文主要带全球从零运行强劲 AI、AI Agent，也强劲到 Agent 的全国价值。
另外也带全球从零运行强劲 coze 这个平台，把平台主要的功能齐跟全球教养了一遍，但愿全球通过本文阅读齐有所得益。
题图来自 Unsplash软件开发团队介绍，基于 CC0 条约