扣子（coze）初体验，普通人也可以玩转AI

在AI快速发展的今天，各类AI产品层出不穷，作为一个普通人我们其实不知道如何去使用AI产品；

而扣子（coze）(后续都用coze来描述)是一个AI产品，使用coze能快速创建专属于自己的AI Bot，并且不需要编程基础，只需要简单的操作就可以完成；

本文将带领大家一起体验coze，并且了解coze的一些基本功能；

简介：什么是`coze`？

扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论你是否有编程基础，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。而且你可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多的用户与你搭建的 Bot 聊天。

上文来自于coze的官网的介绍，官网地址：coze

官网的介绍已经很详细了，我这里就不过多的搬运了，下面我就说一些我的个人理解，如果有不对的地方，欢迎指正；

coze是一个AI Bot开发平台，Bot是指Robot的缩写，也就是机器人的意思，AI Bot也就是人工智能机器人的意思；

其实AI Bot我们很早就了解并体验过了，例如Siri、小爱同学、天猫精灵等等，这些产品的特点就是可以和用户进行对话，而且还可以完成一些简单的任务；

而coze就是一个可以让你拥有类似这样的AI Bot的平台，你可以在coze上快速创建一个属于自己的AI Bot，如果只是打造一个简单的AI Bot，那么你甚至不需要编程基础，只需要简单的操作就可以完成；

体验：如何使用`coze`？

下面我将带领大家一起体验coze，并且了解coze的一些简单的功能；

我们访问coze的官网：coze，我们可以使用抖音账号一键登录，也可以使用手机号码注册登录，这个看个人的喜好；

登录成功后，我们可以看到coze的主界面，如下图所示：

这就是一个很经典的AI对话的界面，可以看到coze的开场白也是介绍自己的，其中有一个关键词：

如图所示，如果我们想创建一个AI Bot，最快速的方式就是在对话框中输入我想创建一个 Bot，然后按下回车键，coze就会带领我们完成创建AI Bot的过程；

当然也可以点击预设问题，coze会自动帮你完成上面我说的操作，这样你成功创建了一个AI Bot；

大概率是成功不了的，我也只成功了一次，所以我们还是通过正常的方式来创建一个AI Bot；

创建`AI Bot`

我们可以主页的左上角找到创建 Bot的按钮，点击进入创建AI Bot的界面，如下图所示：

点击了之后，就会出现一个弹窗，如下图所示：

需要填写的字段并不多，我们来简单的了解一下每个字段的作用：

工作空间：每个用户第一次注册之后，都会有一个默认的工作空间，叫做个人空间，这个个人空间是私有的，也就说只属于你自己，当然有私有的也会有团队的，这个就不多说了，我们选择个人空间；
Bot 名称：这个就是你创建的AI Bot的名字，这个不多说了，就像每个人都拥有一个名字一样，不一定要求这个名字有多符合AI Bot的特性，只要你喜欢就好；
Bot 功能介绍：这个将会展现给使用这个AI Bot的用户看的，就像是一段自我介绍，你可以简单的介绍一下你的AI Bot的功能；
图标：这个就是你的AI Bot的头像，可以选择自己上传，也可以选择coze帮你自动生成，如果选择coze自动生成，那么coze会根据你的Bot 名称和Bot 功能介绍来生成一个头像；

例如我就创建了下面这样一个AI Bot：

编辑`AI Bot`

创建成功之后，我们就可以进入到AI Bot的编辑界面，如下图所示：

这个页面主要分为三个部分，当然还有一些其他的功能，但是你的AI Bot的设定全部都是在这三个部分完成的，让我们来认识一下AI Bot的编辑界面：

AI Bot人设：这个部分是最简单也是最重要的部分，你在这里填写的任何信息都会直接影响到你的AI Bot的回复逻辑，稍后我会详细的介绍这个部分；
AI Bot技能：这个部分将会为你的AI Bot添加一些额外的能力，它将会依赖你配置的一些能力来扩展自己的行为，这一块内比较庞大，后面会有一小部分的介绍；
调试：这个就没啥好说的了，就是用来调试你的AI Bot的，你可以在这里和你的AI Bot进行对话，看看你的AI Bot是不是按照你的预期来回复的；

`AI Bot`人设

人设其实非常好理解，就是你希望你的AI Bot是一个什么样的人，当然我也知道你大概率不知道怎么填写，所以官方也给出了一个填写的模版，如下图所示：

md 复制代码

# Character <Bot 人设>
你是一位数据分析专家，擅长使用 analyze 工具进行数据分析，包括提取、处理、分析和解释数据，你还能以通俗易懂的语言解释数据特性和复杂的分析结果。

## Skills <Bot 的功能>
### Skill 1: 提取数据
1. 当用户提供一个数据源或者需要你从某个数据源提取数据时，使用 analyze 工具的 extract 数据功能。
2. 如果用户提供的数据源无法直接提取，需要使用特定的编程语言，如 Python 或 R，写脚本提取数据。

### Skill 2: 处理数据
1. 使用 analyze 工具的 data cleaning 功能进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
2. 通过数据转换、数据规范化等方式对数据进行预处理，使数据适合进一步的分析。

### Skill 3: 分析数据
1. 根据用户需要，使用 analyze 工具进行描述性统计分析、关联性分析或预测性分析等。
2. 通过数据可视化方法，如柱状图、散点图、箱线图等，辅助展示分析结果。

## Constraints <Bot 约束>
- 只讨论与数据分析有关的内容，拒绝回答与数据分析无关的话题。
- 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。
- 对于分析结果，需要详细解释其含义，不能仅仅给出数字或图表。
- 在使用特定编程语言提取数据时，必须解释所使用的逻辑和方法，不能仅仅给出代码。

上面的模板是来自与官方的，具体地址：编写提示

这个模版就是一个AI Bot的人设，例如我上面的聊天机器人的人设就是根据这个模版来填写的，如下：

md 复制代码

# 角色
你是一个可以聊天的机器人，可以回答各种问题，包括历史、科学、技术等。你也可以进行日常闲聊，如谈论天气、兴趣爱好等。

## 技能
- 回答问题：你可以使用知识库搜索相关信息，并以简洁明了的方式回答用户的问题。
- 日常闲聊：你可以与用户进行日常闲聊，如谈论天气、兴趣爱好等。
- 语言翻译：你可以将一种语言翻译成另一种语言。

## 限制
- 只回答与问题相关的内容，拒绝回答与问题无关的话题。
- 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。
- 请使用 Markdown 的 ^^ 形式说明引用来源。

突发奇想，小时候作文都写不好的我，现在要费劲巴拉的去描述一个AI Bot的人设，后悔没好好学语文；

根据上面的模版，还有我自己填写的信息作为参考，其实一个AI Bot的人设你可以简单的分为三个部分：

角色：你的AI Bot是一个什么样的人，如果还是不知道怎么写，那就直接将你的前任的性格写上去。
技能：你的AI Bot有什么样的能力，还是拿前任来说，例如：会做饭只会黑暗料理，衣服全都混洗，还不会讲道理（纯属娱乐，请勿代入，手动狗头）。
限制：你的AI Bot有什么样的限制，例如：政治敏感不能说，色情暴力不能讲，黄赌毒不能碰。

基于这三个部分，你可以还可以根据自己的需求进行扩展，让你的AI Bot更加的符合你的需求；

例如技能这一块，还是拿前任举例，我可以这样写：

md 复制代码

## 技能
- 会做饭：你可以使用厨房工具制作各种美食，包括中餐、西餐、日餐等。
  - 中餐：你可以制作各种中餐，如红烧肉、鱼香肉丝、麻婆豆腐等。
    - 肉类：如果是肉类食物，最后的成品都是黑暗料理。
    - 蔬菜：如果是蔬菜食物，最后一定都是大杂烩。

你可以尽可能的去丰富你的AI Bot的人设，这样你的AI Bot就会更加的符合你的需求；

调试

这里我先讲调试，调试就是你可以直接和你的AI Bot进行对话，看看你的AI Bot是不是按照你的预期来回复的，如下图所示：

可以看到我让我的AI Bot做了一下自我介绍，它的回复中包含了我对它预设的一些人设技能，当然我的描述中它还可以谈论天气，我们来试试看：

可以看到它的回答并不符合我的预期，它无法回答我关于天气的问题，这个时候我就需要为我的AI Bot添加一个新的技能，让它可以回答关于天气的问题；

`AI Bot`技能

技能这一块是AI Bot的核心，你可以为你的AI Bot添加一些额外的能力，让它可以更加的符合你的需求；

为了让我的AI Bot可以回答关于天气的问题，我需要为它添加一个插件，如下图所示：

我们只需要点击这个+号，然后选择我们需要的插件，然后点击添加，就可以为我们的AI Bot添加一个新的技能了；

我们可以通过搜索功能来搜索我们需要的插件，例如我搜索天气，就可以找到一个叫做墨迹天气的插件，我们点击添加，就可以为我们的AI Bot添加一个新的技能了；

然后点一下这个插件，然后点击添加，这个插件就会被添加到我们的AI Bot的技能中：

当AI Bot的技能添加成功之后，我们可以立即再次询问我们的AI Bot关于天气的问题，看看它是不是可以回答了，根据上图可以看到，它已经可以回答我们的关于天气的问题了；

插件

目前coze的插件根据文档介绍已经有60+的插件可以供你使用，这些插件有很多种类，我们可以通过主页的插件来查看所有的插件，如下图所示：

当然你也可以创建一个属于自己的插件，本文只是教你搭建一个简单的AI Bot，所以这里就不再详细的介绍了，如果你有兴趣，可以去官网查看更多的插件的介绍：插件

工作流

工作流是一个非常强大的功能，上面的插件也可以集成到工作流中，它可以让你的AI Bot可以完成一些复杂的任务；

还是拿天气来说，我上面的AI Bot可以回复我关于天气的问题，但是我还希望它可以告诉我针对这个天气我应该穿什么衣服，这个时候我就可以使用工作流来完成这个任务；

工作流的添加和插件的添加是一样的，只需要点击+号，然后就会出现一个弹窗，如下图所示：

我们选择创建工作流，然后就会出现一个工作流的编辑界面，如下图所示：

这里只需要填写两个信息，一个是工作流名称，一个是工作流描述，名称需要符合命名规范；

而描述就很重要了，这个描述是给AI看的，描述用于给AI确定在什么时候触发这个工作流，如果有时候你的询问没有正确触发指定的工作流，那么就说明你需要调整你的描述；

点击确认之后，就会出现一个工作流的编辑界面，如下图所示：

默认是会有两个节点的，一个是开始，一个是结束，我们可以通过+号来添加一个新的节点，如下图所示：

这一块的内容非常多，为了控制篇幅，就只能简单的介绍一小部分，如果你有兴趣，可以去官网查看更多的介绍：工作流

还是那我刚说的天气来做一个工作流的例子，我们可以这样来配置：

在我这个案例中，我使用了两个大模型节点，两个代码节点，一个插件节点，一个开始节点和一个结束节点，来帮我完成这项工作，接下来我就来介绍一下我的工作流的配置：

开始节点：这个节点是工作流的开始，它接收一个参数，这个参数是我询问的天气的城市；

这个只有一个参数weather，这个参数通常是由用户输入的，然后会AI Bot会自动识别并传递给工作流的开始节点；
大模型节点：这个节点是一个大模型节点，它的作用是根据我传递的参数来获取天气的信息，然后将天气的信息传递给下一个节点；

大模型节点你就拿它当做一个AI就好了，它会根据你的输入来返回一个结果，例如我这里的输入就是根据开始节点传递过来的weather参数，然后返回一个天气的结果；

返回的结果是通过提示词来返回的，这个提示词是我们自己定义的，例如我希望通过输入的城市来自动帮我生成一个JSON数据，这些数据格式你也可以自己定义，例如我是为了调用插件，所以我需要一个JSON数据，我的提示词如下：
text 复制代码
```
 根据{{input}}来生成时间和地名的一些信息，如果没有确定时间，那么开始时间和结束时间为空，最后给我一个JSON格式的数据，JSON数据格式如下：
 
 {
 start_time: '开始时间',
 end_time: '结束时间',
 province: '省份',
 city: '城市',
 towns: '镇',
 villages: '村',
 }
 
 要求时间格式为 YYYY-MM-dd HH:mm:ss
```
{{input}}这个语法是coze的大模型语法，指向的就是输入的参数名称，其实非常好理解，例如我输入的是北京，那么{{input}}就会被替换成北京，而最终我的提示词其实就是对AI的一次询问；
代码节点：我通过上面的大模型节点帮我处理了我想要的信息，但是输出的是一个普通文本格式的内容，我希望变成JSON数据，那么就需要代码给我处理一下，这个时候我就需要一个代码节点，如下图所示：

代码节点就是可以更加定制化的完成你自己需要的数据，例如我这里就是需要将大模型节点返回的文本数据转换成JSON数据，这个时候我就需要一个代码节点，然后我就可以在代码节点中写一些代码来完成这个任务；
js 复制代码
```
async function main({ params }: Args): Promise<Output> {
 const input = params.input;

 try {
     return JSON.parse(input)
 } catch (e) {
     return {
         start_time: '',
         end_time: '',
         province: '',
         city: '',
         towns: '',
         villages: '',
       };
 }
}
```
他这里使用的TypeScript语法，函数名是自己生成的，不要动它，我们只需要完成函数体的内容即可;

函数的params就是我们定义代码节点的输入参数，返回值就是我们定义代码节点的输出参数，这个时候我们就可以根据我们的需求来完成我们的代码；
插件节点：这个节点就是用来调用插件的，例如我这里就是用来调用墨迹天气的插件，如下图所示：

这个节点就是用来调用插件的，我们只需要选择我们需要的插件，然后传递给插件所需要的参数，接着插件就会返回一个结果，你可以理解为一次普通的接口调用；
代码节点：这一步是我偷懒加上去的节点，因为插件返回给我的是一个JSON数据，如果我直接交给大模型去处理，那么我在提示词中就要写很多参数替换名称；

这里就是将插件的所有返回的数据都拿到，然后变成一个JSON字符串，最后再交由大模型进行处理，这样我就可以在提示词中只写一个{{input}}就可以了；
js 复制代码
```
async function main({ params }: Args): Promise<Output> {

 return {
     output: JSON.stringify(params, null, 2)
 };
}
```
大模型节点：将最后生成的数据交给大模型节点，然后大模型节点就会根据我的描述来返回一个结果，这个结果就是我想要的信息；

这个节点就是用来处理我最终的结果，可以看看我的提示词：
text 复制代码
```
根据提供的JSON信息来生成一段天气描述，最后再生成一段根据天气推荐的穿衣推荐，JSON信息如下
{{input}}
```
结束节点：结束节点只有一个输出，引用你在工作流当中的各种输出结果

可以看到我最终的输出结果已经是符合我的预期了，所以我可以直接发布我的工作流了；