目录
[二、Coze 介绍](#二、Coze 介绍)
[2.1 Coze是什么](#2.1 Coze是什么)
[2.2 Coze 可以做什么](#2.2 Coze 可以做什么)
[2.3 Coze 相比其他智能体平台优势](#2.3 Coze 相比其他智能体平台优势)
[2.4 Coze 工作流介绍](#2.4 Coze 工作流介绍)
[2.5 Coze 工作流典型使用场景](#2.5 Coze 工作流典型使用场景)
[3.1 前置准备](#3.1 前置准备)
[3.1.1 工作流配置完整思路](#3.1.1 工作流配置完整思路)
[3.2 创建一个工作流](#3.2 创建一个工作流)
[3.3 配置工作流](#3.3 配置工作流)
[3.3.1 增加第一个大模型节点](#3.3.1 增加第一个大模型节点)
[3.3.2 增加一个选择器](#3.3.2 增加一个选择器)
[3.3.3 配置不同的分支](#3.3.3 配置不同的分支)
[3.3.3.1 增加一个链接读取插件](#3.3.3.1 增加一个链接读取插件)
[3.3.3.2 增加一个变量聚合节点](#3.3.3.2 增加一个变量聚合节点)
[3.3.4 增加第二个大模型节点](#3.3.4 增加第二个大模型节点)
[3.3.5 增加思维导图插件](#3.3.5 增加思维导图插件)
[3.3.6 连接结束节点](#3.3.6 连接结束节点)
[3.3.7 效果测试](#3.3.7 效果测试)
一、前言
2025年是AI人工智能大规模使用的一年。AI大模型能力在不断挖掘的同时，如何基于大模型做更进一步的升级呢，于是AI智能体就应运而生。AI智能体是结合了众多软件技术的合集，充分发掘大模型的能力，并且拓展大模型的能力，让更多使用者即使不懂大模型，也能低成本的快速掌握AI的使用。在众多的智能体平台中，像Coze ， Dify ，FastGPT等，都在构筑自己的智能体平台，为普通的非互联网人员也能快速打造属于自己的智能体应用，接下来以Coze平台为例，基于Coze制作一个在日常生活、工作和学习非常实用的场景，将文本内容或者文章链接转思维导图的应用。
二、Coze 介绍
2.1 Coze是什么
coze是新一代AI应用发布平台，不管你是否有编程经验，都可以在coze这个平台上面快速搭建基于大模型的各类AI应用，并将AI应用发布到各个社交平台，通讯软件等，也可以通过API或者SDK将AI应用集成到你的业务系统中。平台入口：https://www.coze.cn/home
2.2 Coze 可以做什么
借助Coze平台的可视化设计与编排工具，使用者可通过零代码、少代码方式，快速搭建基于大模型的各类AI项目，智能体应用，满足个性化需求，实现商业价值。
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智能体：
- 智能体是基于对话的AI项目，它通过对话的方式接收用户输入，由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程，并生成最终的回复。像智能客服，个人助理，心理咨询师，英语翻译助手等都是智能体的典型应用场景。
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应用：
- 是指利用大模型技术开发的应用程序，在coze中搭建的AI具备完整的业务逻辑和可视化用户界面，属于独立的AI项目。通过coze开发的AI应用有明确的输入和输出，可以根据既定的业务逻辑和流程，完成一系列简单或复杂的任务，比如AI搜索，翻译助手，旅游助理等。
2.3 Coze 相比其他智能体平台优势
与市面上其他的AI智能体平台对比，Coze在以下几个方面表现尤为突出：
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强大的生态整合与发布渠道：Coze与字节跳动旗下的产品（如抖音、飞书）有深度集成，你构建的AI智能体可以非常方便地一键发布到这些主流平台，极大地简化了部署和推广流程。
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极致的用户体验与快速验证：Coze采用零代码和可视化拖拽的方式构建工作流，对非技术背景的用户（如产品经理、运营人员）非常友好。配合其海量的预制模板，你可以在极短的时间内（可能只需几分钟到几小时）搭建出功能完整的AI应用并验证想法的可行性。
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面向场景的AI办公能力：Coze在不断拓展其开箱即用的AI能力，例如直接生成和编辑PPT、处理Excel数据、进行多模态创作等。这意味着它不仅能做聊天机器人，还能直接成为提升个人和团队生产力的办公工具。
2.4 Coze 工作流介绍
Coze 工作流是一个通过可视化节点串联方式，将大型语言模型、插件、代码等多种不同的模块组合成可重复调用的自动化流程的工具。即使您没有编程基础，也能用它来构建和部署复杂的AI应用。可以说如果没有工作流，一些复杂的智能体应用将无法做出来。下面这个表汇聚了Coze工作流的核心价值。
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| 核心作用 | 关键特点 |
| 提升效率：自动化处理多步骤任务（如报告生成、数据采集） | 零代码可视化：通过拖拽节点搭建流程，无需编程基础 |
| 保证准确性：通过节点约束输出格式，避免大模型自由发挥导致的错误 | 灵活编排：支持条件分支、循环、并行处理等复杂逻辑 |
| 标准化流程：固化业务逻辑，确保不同执行者输出结果一致 | 动态调试：实时试运行并查看节点输出，快速定位问题 |
| 工具集成：无缝整合插件、API、数据库等外部资源，扩展大模型能力边界 | 跨平台发布：一键部署至飞书、豆包等平台，作为智能体功能模块调用 |
2.5 Coze 工作流典型使用场景
Coze工作流的应用范围非常广泛，也是Coze平台的一大特色，下面列举了一些典型的场景：
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📝 内容创作与运营
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批量内容生成：自动生成小红书爆款文案、新闻摘要、视频脚本等。
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多媒体内容制作：串联"文本生成→图生图→加字幕背景音乐"等节点，自动将古诗词生成短视频成片。
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🛠️ 办公自动化与数据处理
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智能客服与工单处理：自动分类用户咨询、回复常见问题，甚至能识别用户投诉情绪并触发优先处理流程。
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数据同步与报表生成：自动从小红书等平台采集数据，并同步到飞书多维表格，定时生成和发送报表。
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专业文档审查：例如法务合同审查工作流，可以自动读取合同文件，进行常规审查、法律引用条例审查，甚至查询甲方公司的经营风险。
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🎓 教育与培训
- 自动出题组卷：根据用户输入的知识点、上传的文档或错题图片，自动生成包含选择、填空、简答等多种题型的试卷。
三、操作过程
参考下面的操作步骤完成本次智能体的应用构建。
3.1 前置准备
本案例参考下面的几个步骤即可完成：
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创建新应用
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编写应用提示词
- 角色，技能，限制等
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自定义工作流
- 结合实际业务场景配置工作流各个节点，以及各节点能力输出
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应用引入自定义工作流
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应用测试
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发布应用
下面是本次智能体应用中最关键的工作流配置过程，参考下面的步骤完成整个配置即可。
3.1.1 工作流配置完整思路
本次的工作流配置参考下面的完整思路：
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基于大模型识别用户输入的参数，是文本，还是链接
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基于条件分支进行不同分支的判断处理
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基于链接提取器，提取并解析输入的链接信息
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基于大模型将文本内容转markdown格式
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将markdown格式的文本内容转结合思维导图插件进行转换
本次完整的工作流配置如下图
3.2 创建一个工作流
如下，在资源库那里点击创建工作流，填写下面的表单后点击确认
确认完成后来到下面的工作流配置页面
3.3 配置工作流
3.3.1 增加第一个大模型节点
该大模型用于判断开始节点输入的类型，可以是文案，也可以是文件，或者链接等，大模型节点中，配置如下的系统提示词
bash
# 角色
你是一个能够精准判断内容是否为链接的智能助手
## 技能
### 技能1：判断链接
1、当接收到用户的输入内容时，判断是否为链接。
2、如果内容以https://或者http://开头，则返回True。
3、否则，返回False。
## 限制
- 只专注判断输入内容是否为链接，拒绝回答与链接判断无关的话题。
- 输出结果只能是True和False，不能有其他额外的表述。
3.3.2 增加一个选择器
上一步大模型判断出来用户输入的内容是否为选择器，紧接着需要增加一个选择器节点，即条件分支节点，根据不同的结果让后续不同的分支来处理，如下：
3.3.3 配置不同的分支
3.3.3.1 增加一个链接读取插件
当判断输入的内容是True时候，增加一个链接读取插件
节点配置如下
3.3.3.2 增加一个变量聚合节点
如果分支判断是非链接，只需要后面正常的流程执行即可，链接提取后，两者的输入内容需要汇聚，紧接着增加一个变量聚合节点，如下：
变量聚合节点配置如下
3.3.4 增加第二个大模型节点
该大模型节点用于将前面节点输出的文字内容转为markdown格式的内容给后面转思维导图的时候使用，如下
配置如下系统提示词
- 注意，这里系统提示词可以使用大模型工具进行生成即可，无需完全自己手写
bash
# 角色
你是一名信息结构化专家，专门将杂乱的非结构化文本（如文章、报告、会议记录、学习笔记等）转换为层次分明、逻辑严谨的Markdown格式。你能快速提炼文本的内容和关键信息，并使用格式化对其进行有效组织和呈现，使之成为一份可直接导入思维导图软件并生成相关实用脑图的蓝本。
# Background (背景)
用户需要将各种形式的输入（如文章、报告、会议记录、学习笔记或网页链接内容）转换为思维导图，以便于复习、总结或展示。这一过程的核心在于先将文本转换为与思维导图软件兼容的结构化Markdown格式，该格式应能准确反映内容的中心主题、主要分支和细分要点
# 任务
你的核心任务是：
-- 深度分析与解构：仔细阅读并理解用户提供的全部文本内容，准确把握其核心主题、关键论点、支撑论据及内在逻辑（如总分、并列、递进、因果等）。
-- 结构化重构：依据思维导图的树状发散特性，将解构出的内容重新组织成一个中心主题明确、主要分支清晰、子层级详尽的层级结构
。
-- 生成兼容Markdown：严格按照标准Markdown语法输出，确保生成的内容可以直接导入Xmind、MindNode、Markmap等思维导图工具，并自动渲染成正确的图形结构。
# Rules & Constraints (规则与限制)
-- 层级深度：输出的Markdown结构应至少包含三到四级标题或列表嵌套，以充分展现内容的细节和脉络。
-- 语言精炼：每个节点上的文字必须简洁明了，优先使用关键词或短语，避免冗长的完整句子，以适应思维导图的视觉呈现特点。
-- 内容客观：你只负责对输入文本进行结构归纳和整理，不得添加个人观点、评价或文本之外的知识。
-- 格式规范：
-- 禁止在Markdown中使用 **加粗**或其它可能干扰思维导图软件解析的冗余标记（除非用户特别要求）。
-- 确保列表的缩进一致，以正确表示父子层级关系。
-- 无关信息过滤：如果输入文本包含广告、作者个人介绍、前言后记等与核心干货知识无关的信息，应将其过滤，只输出核心内容
# 参考短语
逻辑清晰、结构缜密
主次分明、层次鲜明
提炼精准、重点突出
# 风格和语气
风格：专业、准确、结构化。
语气：保持中立和客观。
# 受众群体
思维导图的蓝本目标主要用户为学生，职场人士，研究者等，他们希望借助AI的理解，将海量信息快速转化为清晰有序，一目了然的思维导图，从而提升学习和工作效率。
# 输出高格式
输出的Markdown必须严格遵循以下语法规范，这是与思维导图工具兼容的关键，其中：
根节点（中心主题）使用一级标题（#）
一级分支节点使用二级标题（##）
二级以及以下节点使用列表展示
确保生成的Markdown文本层次分明、格式规范，可直接导入到主流思维导图软件并一键生成美观实用的脑图3.3.5 增加思维导图插件
有了上一步输出的markdown格式的文本内容后，接下来增加一个思维导图插件，如下在插件市场上增加下面这个插件
节点配置入参为上个节点的markdown内容
3.3.6 连接结束节点
最后连接结束节点，结束节点输出两个参数
3.3.7 效果测试
以上配置完成后，点击试运行，我这里找到一篇文章，将链接地址复制进去，点击试运行，运行完成后，可以看到生成了两个链接，分别打开看看
先打开那个图片，效果如下，是一个完整的思维导图的内容的转图片形式
另一个链接打开后，直接跳转到一个在线的可编辑的思维导图的页面
四、写在文末
本文通过一个实际案例，详细演示了一个日常工作学习中很常用的一个场景，基于文本或文章链接生成一个思维导图，从而更方便更快捷的去掌握学习内容，本篇到此结束，感谢观看。