前言
上篇文章《低代码Agent开发框架使用指南（一）------主流开发框架对比介绍》系统梳理了当前主流的四类低代码Agent开发框架。为帮助大家更聚焦地掌握实战技能，从本篇文章起，笔者将重点围绕国内应用更广泛、也更易上手的两个平台------Coze 与 Dify 展开讲解。综合考虑两者在入门难度上的差异，笔者将采用"先Coze，后Dify"的进阶路径，带大家循序渐进地掌握低代码Agent的开发全流程。
在本期内容中，我们将走进 Coze 平台，认识Coze平台在大模型现有能力基础上提供的核心功能。无论是零基础起步，还是快速实现想法，Coze 都是一个理想的起点。废话不多说一起开始低代码智能体构建指南的学习~
一、Coze 平台核心特点
Coze 是由字节跳动推出的 AI 大模型智能体开发平台，主打低门槛与高灵活性。即使你完全没有编程基础，只要有创意和想法，就能快速上手，构建出属于自己的智能体应用。该平台具备以下几大核心优势：
- 完全免费，功能开放：除调用外部 API 可能产生费用外，Coze 平台内所有功能均为免费使用，所见即所得，真正实现零成本开发；
- 多渠道发布，轻松集成：支持将智能体一键发布至多个平台，包括飞书、微信客服、服务号、订阅号、掘金社区等，也支持以 API 方式接入自有系统；
- 多模型支持，灵活适配：预置主流大模型供用户选择，目前包括字节的"豆包"，阿里的"通义千问"，深度求索的"DeepSeek"等数十种热门模型，甚至包括大量的多模态模型，可以满足不同场景的生成需求；
- 移动端体验，语音交互：配合手机 App"豆包"，用户可通过语音消息甚至语音通话与智能体自然交流，极大提升交互便捷性与使用体验。
除上述基础特点外，Coze 更受用户青睐的，在于其提供的一系列进阶能力------包括可无限扩展的插件系统、支持多种格式的知识库、具备持久化能力的数据库与长期记忆机制，以及高度可视化的工作流设计（支持图像流、多 Agent 协作等）。下面笔者将逐一展开介绍这些强大功能。
二、Coze功能详述
2.1 插件：扩展智能体的核心能力
在 Coze 平台中，插件（Plugin） 是指可被智能体调用、用以扩展其功能的工具。通过插件，智能体能够突破纯文本对话的限制，执行各类具体任务，实现更复杂、更实用的交互场景。
Coze 提供了丰富多样的官方内置插件，覆盖文本处理、自然语言理解、图像识别、语音合成、数据分析等多个技术领域。这些插件的种类与数量持续更新，紧跟技术趋势与用户需求，开发者可直接选用或灵活组合，快速实现特定业务逻辑。
例如，当前流行的"一键生成风格人像"、"一键生成漫画视频"等应用场景，都可通过多个插件的编排与组合轻松实现。更进一步设想，你可以构建一个生活助手类智能体，集成语音对话、查询快递、购买机票等插件，并将其分享给家人。父母无需在不同 App 间频繁切换、复杂操作，通过自然对话即可完成各类日常任务。
对于有定制化需求的开发者，Coze 平台同样支持创建自定义插件。这大大增强了平台的灵活性与扩展性，允许开发者将内部系统、特定算法或第三方服务封装成插件，供智能体调用。其创建流程清晰友好：
2.2 知识库: 扩展智能体认知边界
如果说插件拓展了智能体的"能力边界"，使其能够执行具体任务，那么知识库则是在拓展智能体的"认知边界"，为其注入专有、准确且实时更新的知识。
（对知识库RAG技术不熟悉的读者可以阅读笔者文章：一文带你了解RAG核心原理！不再只是文档的搬运工）
在Coze中可以直接通过界面轻松上传产品手册、行业报告、内部文档等各种格式的文本资料。平台会自动将这些文档切分、处理并转化为可被高效检索的知识片段。当用户提问时，智能体会首先在配置的知识库中进行智能检索，精准定位到与问题最相关的内容片段，并以此为依据生成回答。知识库RAG（检索增强生成）机制有效克服了大模型固有知识可能滞后或不准确的局限，确保了回答的专业性与时效性。
2.3 数据库：便捷的数据结构化能力
Coze 平台内置的数据库功能，为智能体提供了便捷、可靠的结构化数据管理能力。开发者或用户无需编写复杂的查询语句，直接使用自然语言即可完成数据的插入、查询，甚至能够通过自然语言指令轻松创建数据表结构。
该功能同时支持开启多用户模式，便于实现更灵活的读写权限控制，满足团队协作或不同用户角色下的数据操作需求。借助数据库，智能体能够以规范的方式存储和管理关键数据，从而有效保障应用程序的数据一致性与业务准确性。
2.4 图像流：自动化图像处理煮熟
图像流是 Coze 平台中一项专注于图像处理的可视化工作流工具。用户仅需通过拖拽节点与简单配置，即可快速构建图像生成与编辑流程，极大降低了专业图像处理的入门门槛，让非专业用户也能轻松实现高质量的视觉内容创作。该功能在设计理念上对标专业的 ComfyUI (目前世界上最强的图像视频生成流工作平台)，但在易用性方面做了显著优化，更加适合低代码场景下的快速集成与应用。
图像流节点依据功能层级，划分为以下三大类别：
智能生成
该类节点深度整合 AI 图像生成能力，适用于创意性强、复杂度高的图像构建场景。
- 文生图：根据文本描述生成对应图像。
- 智能换脸：将参考图中的人脸融合至目标图片（需系统成功检测到人脸）。
- 背景替换：根据文字引导或参考图，智能替换图像背景。
- 多图融合：将参考图的视觉风格迁移并应用到原图上。
- 人像风格化：对人像图片进行艺术风格转换。
- 空间风格化：对室内或建筑场景图进行风格化处理。
- 智能扩图：基于原图内容，自动扩展画面边界。
智能编辑
该类节点融合传统图像处理与 AI 技术，实现自动化、智能化的图像增强与修正。
- 提示词优化：自动优化生成图像所用的文本提示。
- 智能抠图：精准识别并分离图像主体，生成透明背景。
- 画质提升：提升图像分辨率与整体清晰度。
- 美颜：自动识别人脸并执行肤色优化、瑕疵修复等美化处理。
- 拉伸修复：自动修复因拉伸导致的图像形变问题。
- 透视矫正：校正因拍摄角度造成的图像透视变形。
基础编辑
该类节点提供通用、轻量的图像处理功能，满足常规编辑需求。
- 裁剪：按指定区域或比例裁剪图像。
- 添加文字：在图像上添加自定义文本内容。
- 叠图：将多张图像进行图层叠加与合成。
- 亮度调整：调节图像整体明暗。
- 对比度调整：调节图像色彩对比强度。
- 旋转：按角度旋转图像方向。
- 缩放：调整图像的尺寸与比例。
2.5 工作流： Agent运行核心流程
工作流是 Coze 平台中用于编排智能体核心逻辑的视觉化工具。每个工作流由多个节点组成，节点作为基本执行单元，按照设定顺序或条件依次运行。每个工作流包含一个起始节点（Start），用于接收用户输入；以及一个末尾节点（End），用于输出流程的最终执行结果。
熟悉 LangGraph 的读者（可参考笔者专栏《深入浅出LangChain/LangGraph Agent开发》），对于通过节点与边构建有向图来组织智能体行为一定不陌生。Coze 工作流本质上实现了与 LangGraph 相似的功能，并将其转化为可视化、低代码的编排方式。
在 Coze 中，开发者可以将多种功能模块作为节点进行拼接与连接，包括：
- 大模型节点
- 代码节点
- 知识库检索节点
- 条件判断节点（实现 if-else 逻辑）
- 数据库操作节点
- 图像流节点
- 其他工作流（支持嵌套调用）
通过这种高度自由的可视化组装，开发者能够直观地设计、调试和优化智能体的完整执行链路，显著提升复杂 Agent 应用的构建效率与可维护性。
2.6 多智能体：复杂任务的高效协同范式
作为一款由大厂支持的低代码平台，Coze 原生支持多智能体（Multi-Agent）协作机制。在传统的单智能体模式下，处理复杂任务往往需要编写冗长而精细的提示词，并集成多种插件与工作流，导致配置和调试过程极为繁琐。多智能体模式则通过任务分解与角色分工，有效应对这一挑战。
该模式具备以下两大核心优势：
1. 独立提示词配置
开发者可以为每个智能体分别设定专属的提示词，将复杂的整体任务拆解为多个相对独立、目标明确的子任务。这不仅避免了在单一提示词中堆叠过多判断条件与使用限制，也显著降低了配置与调试的复杂度。
2. 专属能力集成
每个智能体均可独立配置其所需的插件和工作流。这种"专器专用"的设计，既减轻了单个智能体的功能负载，也使得测试与问题定位更加高效。例如，若要构建一个多语种翻译系统，开发者可以分别开发中文翻译智能体和英文翻译智能体，再通过多智能体框架将它们组合成一个协同工作的整体。
工作流与多智能体模式的区别
- 工作流 ：是一种通过低代码方式编排功能节点的开发工具，适用于将大模型、代码、知识库等各类节点串联成完整任务流程，侧重于流程自动化。
- 多智能体模式 ：则是通过将不同任务分配给不同职责的智能体，以分工协作的方式扩展整体能力边界，更适用于复杂、多阶段、需不同专业角色的任务场景。
三、总结
本篇分享系统介绍了字节跳动推出的低代码智能体开发平台Coze。Coze以免费易用、多模型支持和便捷的跨平台发布为核心优势，显著降低了智能体开发门槛。文章详细解析了平台的六大核心功能：扩展能力边界的插件系统、增强认知的知识库、结构化数据管理的数据库、可视化图像处理的图像流、实现复杂逻辑编排的工作流，以及处理复杂任务的多智能体协作机制，全面展现了Coze平台的强大能力。
在下期内容中，笔者将和大家一起初步上手Coze平台，通过实战演示如何从零开始构建第一个智能体，包括创建流程、基础配置、技能集成与发布测试等关键步骤，大家敬请期待！大家阅读后感兴趣可关注笔者掘金账号和专栏，更可关注笔者的同名微信公众号：大模型真好玩， 相关分享的全部代码均可在微信公众号私信笔者免费获得。