【Coze智能体开发】（二）从 0 到 1 精通 Coze 智能体开发：基础到实战全攻略，新手也能快速上手！

引言

在 AI 技术飞速普及的今天，"智能体" 已经从抽象概念走进了实际应用。无论是 24 小时在线的智能客服、贴心的个人学习助理，还是高效的办公自动化工具，背后都离不开智能体的支撑。而 Coze（扣子）平台作为字节跳动推出的 AI Agent 开发平台，更是让普通人也能轻松搭建专属智能体，无需复杂代码，就能实现 "让 AI 替你办事" 的愿景。

上一篇我们已经了解了 Coze 的课程概述和产品生态，今天就来深入智能体开发的核心基础 ------ 从智能体的定义、创建流程，到模式选择、模型优化、提示词编写，再到调试发布和用户体验优化，全方位拆解 Coze 智能体开发的每一个关键步骤，让你从新手快速成长为能独立开发智能体的高手！下面就让我们正式开始吧！

一、智能体核心认知：它不是简单的 "聊天机器人"

1.1 什么是智能体？------ 有自主能力的 AI"办事员"

很多人会把智能体和传统聊天机器人混淆，但二者有着本质区别。简单来说，智能体是基于大语言模型（LLM）构建的，具备自主感知环境、分析数据并执行目标任务的能力，其核心差异在于 "主动适应能力"------ 它能通过用户反馈和数据迭代持续优化策略，而非仅执行预设规则。

我们可以用两个生动的比喻来理解二者的区别：

传统自动化工具（如聊天机器人） ：像一台配置好程序的饮料机，规则驱动，你按下按钮就输出固定饮品，过程中没有用户反馈，也不会根据你的口味调整；

Coze 智能体 ：像一家奶茶店的专业饮料师，反馈驱动，会主动问你 "甜度偏好"，记住你上次的选择，下次点单时自动推荐，甚至会根据季节变化推荐新品，整个过程是双向互动和持续学习的，最终交付的是个性化服务。

举个实际例子：如果是传统聊天机器人，你问 "周末去哪玩"，它只会返回预设的景点列表；而 Coze 智能体则会追问你 "预算多少？有没有老人小孩？偏好自然风光还是人文景点？"，结合实时天气、交通情况，为你规划出专属行程，甚至能帮你预订门票和餐厅 ------ 这就是智能体的核心价值：不仅能 "聊天"，更能 "办事"。

智能体的应用场景极其广泛：智能客服解答产品咨询、虚拟伴侣提供情感陪伴、个人助理处理日程安排、英语外教进行口语练习等，让复杂操作变得像聊天一样简单。如果你想看看更多实际案例，也可以访问 Coze 的官方案例库：https://www.coze.cn/customers。

1.2 如何创建一个智能体？------ 3 步快速搭建，零代码也能搞定

了解了智能体的核心定义后，我们先来实操创建第一个智能体。Coze 平台提供了两种创建方式，无论是编程小白还是资深开发者，都能轻松上手：

第一步：准备工作 ------ 注册并登录 Coze

首先访问 Coze 官网（https://www.coze.cn/home），使用抖音账号、手机号或飞书账号完成注册（推荐抖音或手机号注册，流程更简单）。注册后完善个人信息（昵称、头像），点击 "进入 Coze"，即可进入开发平台。

第二步：创建智能体 ------ 两种方式任选

进入 "工作空间"→"项目开发"，点击右上角 "创建智能体"，选择以下两种方式之一：

标准创建（推荐新手）：手动填写智能体名称（如 "电商客服助手"）、功能描述（如 "7×24 小时解答产品咨询，提供价格对比和库存查询"），上传或生成图标。这种方式能让你更精准地定义智能体的定位；

AI 创建（快速上手）：直接输入需求描述（如 "帮我创建一个能生成旅游攻略的智能体"），系统会自动生成基础配置，包括名称、功能描述和初始人设，后续可再手动调整。

第三步：完成基础配置 ------ 智能体雏形诞生

创建后会进入智能体开发界面，界面左侧包含 "人设与回复逻辑"、"编排"、"模型设置"、"技能"、"知识" 等核心模块。此时，一个最简单的智能体已经诞生了！你可以在右侧 "预览与调试" 面板直接和它对话，测试基础交互效果。

整个创建过程不到 5 分钟，无需一行代码，就能拥有一个属于自己的智能体。但这只是基础雏形，要让它真正具备 "办事能力"，还需要后续的模式选择、功能配置等步骤。

二、智能体模式选择：选对模式，效率翻倍

2.1 智能体的 3 种模式：根据场景精准匹配

Coze 智能体提供了 3 种核心模式：单 Agent（自主规划模式）、单 Agent（对话流模式）和多 Agents模式。不同模式适用于不同场景，选择对的模式能让智能体的办事效率大幅提升。我们用 "全家周末一日游规划" 这个场景，来直观理解每种模式的特点：

2.1.1 单 Agent（自主规划模式）------ 能干的 "总秘书"

定义：单个智能体独立完成任务，架构简单，具备强大的自主规划和推理能力，你只需给出最终目标，它会自己拆解步骤、调用工具、逐步完成。

应用场景：目标明确但路径复杂的任务，如深度数据分析、复杂规划、多步骤任务处理。

实际案例：你对智能体说："帮我们全家规划一个本周六的一日游，预算 1000 元，老人孩子都能参与，晚上 8 点前要到家。"

规划阶段：智能体自主思考："需要先确定景点，再安排交通，然后找餐厅，最后计算时间和预算"；

执行阶段：它会自动调用地图 API 搜索 "城市周边适合家庭的景点"，筛选出动物园和植物园；再调用天气 API，发现周六下雨，排除动物园（露天），选择植物园（有室内场馆）；接着调用交通 API 规划公交路线，调用美食 API 查找园区周边家庭餐厅，估算费用；

回复结果：最终给你完整方案："建议去植物园，上午 9 点出发，坐地铁 5 号线... 中午在园内的 ' 绿光餐厅 ' 用餐... 总费用约 900 元"。

一句话总结：你只管下指令，它自己会思考、决策、调用工具，适合 "甩手掌柜" 式需求。

2.1.2 单 Agent（对话流模式）------ 按清单办事的 "助理"

定义：通过预设多轮对话流程引导用户完成任务，支持条件分支、上下文记忆和动态交互，行为流程完全由你预先设计的 "对话流" 决定，确定性高但灵活性低。

应用场景：流程标准化、需要引导用户提供信息的场景，如客服咨询、信息收集、订餐预约、表单填写等。

实际案例：你启动 "出游规划助手"（对话流模式），它会严格按预设流程提问：

第一步："请问您的出游预算是多少？"（必须先回答）；

第二步：你回答 "1000 元" 后，接着问："出游人员有老人或小孩吗？"；

第三步：你回答 "有" 后，再问："您偏好自然风光还是人文历史？"；

完成所有提问后，才调用工具生成标准化方案。

如果此时你突然问 "周六天气怎么样？"，它会困惑，因为流程卡在 "问偏好" 步骤，不会跳出流程去查天气 ------ 这就是对话流模式的特点：流程固定，确定性高，适合需要规范用户行为的场景。

一句话总结：像电话语音客服，严格按脚本引导，适合需要一步步收集信息的标准化流程。

2.1.3 多 Agents 模式 ------ 群策群力的 "专家委员会"

定义：多个智能体协同工作，通过分工处理复杂任务，每个智能体扮演不同的专家角色，通过协作、讨论甚至辩论来共同解决问题。

协同方式：

主从模式：主控 Agent 接收用户请求，分配任务给专业 Agent（如电商客服系统中，分诊 Agent 将 "产品咨询" 分配给营销 Agent，"投诉" 分配给售后 Agent）；

平等模式：多个 Agent 并行处理不同子任务，结果汇总后生成最终回复（如数据分析智能体中，数据采集 Agent + 清洗 Agent + 可视化 Agent 协同工作）。

应用场景：需要多角度权衡的复杂决策，如产品设计、战略规划、创意 brainstorm、复杂项目管理等。

实际案例：你想规划周六家庭日，拉了一个 "专家群"，里面有三位 Agent：

交通规划专家：精通路线和时间管理；

美食娱乐专家：熟知餐厅和景点玩法；

财务预算专家：擅长控制成本和分配预算。

你只需说一句 "规划一下周六的家庭日"，专家们就会协作：

美食娱乐专家提议："去新开的野生动物园怎么样？"；

交通规划专家反对："不行，周六那边大堵车，带老人孩子不方便，建议坐游船，码头离得近"；

财务预算专家计算："游船套餐三人 1200 元超预算了，只买船票 + 自带午餐，能控制在 1000 元内"；

最终达成一致，汇总出最优方案。

一句话总结：多个智能体各司其职，群策群力，适合极其复杂、需要多专业视角的任务。

三种模式对比表

模式	生活比喻	核心特点	适用场景
单 Agent（自主规划）	能干的总秘书	自我驱动、会思考，输入目标即可	复杂规划、深度数据分析、多步骤任务
单 Agent（对话流）	按清单办事的助理	流程固定、引导用户，按步骤收集信息	客服咨询、信息收集、标准化流程处理
多 Agents	专家委员会	协同讨论、群策群力，多专业视角	产品设计、战略规划、复杂决策

在本套课程中，由于我们创建的智能体案例场景相对单一，因此统一选择单 Agent（自主规划模式），既能保证灵活性，又能降低开发复杂度。

三、模型设置与优化：让智能体更 "聪明"、更 "好用"

3.1 模型选择与优化 ------ 给智能体选对 "大脑"

智能体的核心是大模型，就像人的 "大脑"，选对模型并优化参数，能让智能体的响应更精准、更符合需求。Coze 平台支持多种主流国内大模型（需符合国内审核标准），同时提供了灵活的参数配置，让你可以根据场景微调效果。

3.1.1 主流模型对比：选对模型适配场景

Coze 平台支持的核心模型以国内为主，其中豆包系列和文心一言是最常用的，二者各有侧重，可根据场景选择：

模型	核心优势	适用场景	注意事项
豆包系列（豆包 1.5 Pro、豆包 - seed-1.6）	中文理解能力强，响应速度快（平均 300ms 内），Function Call 表现优异，与字节系产品（飞书、抖音）无缝对接	智能客服、内容创作、语音交互、企业办公、日常对话类智能体	长文本处理较弱，多语言支持有限，开源程度低
文心一言（文心大模型 4.5）	中文语义理解精准，在医疗、教育等垂类领域表现突出，知识覆盖全面，工具生态完善	医疗健康咨询、教育培训、政务服务、内容审核、专业领域智能体	API 调用费用较高，开源程度低，国际支持较弱

新手建议 ：初期开发优先选择豆包 1.5 Pro，中文交互流畅、响应快，且免费额度足够日常开发测试，性价比最高。

3.1.2 大模型工作原理：看懂 "大脑" 如何思考

很多人觉得大模型很神秘，其实可以用 "学霸学习考试" 的过程来理解，核心分为 4 个步骤：

数据准备预处理 ------ 给学霸准备海量复习资料大模型训练前需要收集巨量文本数据（TB 甚至 PB 级别），来源包括互联网、书籍、代码库等。之后要对数据进行清洗（去除重复、低质量内容）、格式化（统一格式）、分词（拆分成模型能理解的 "Token"，如 "我喜欢编程" 拆分成 ["我","喜欢","编程"]），最终得到一份干净、庞大的数据集。

模型训练 ------ 学霸疯狂阅读并做完形填空这是最核心的步骤，采用 "自监督学习"：通过 "遮蔽语言模型" 任务，比如把 "今天天气真好，我们一起去公园" 中的 "公园" 遮住，让模型根据上下文预测被遮蔽的词。模型一开始会乱猜，猜错后通过 "反向传播" 算法微调内部参数（类似脑细胞连接强度），反复迭代后，能精准根据上文预测下一个词。

模型推理 ------ 学霸现场作答训练好的模型开始为用户服务，这个过程叫 "推理"。它会先处理用户的提示词（分词等），然后从最后一个词开始，逐词预测生成，像 "逐词接龙" 一样，直到生成完整回答或达到长度限制。

对齐与微调 ------ 告诉学霸要好好说话只懂预测下一个词的模型可能生成无用或有害内容，因此需要 "打磨"：通过监督微调（用高质量问答对训练）、人类反馈强化学习（让人类评审排序答案，训练奖励模型），让模型的输出更安全、有用、符合人类价值观。

理解了工作原理，就能更好地通过提示词和参数配置引导模型，让它生成更符合预期的结果。

3.1.3 核心参数配置：微调模型输出效果

在 Coze 平台中，可通过调整模型参数优化输出，核心参数有 3 个，新手只需重点掌握：

（1）Temperature（温度）------ 控制输出随机性

取值范围：0~1；

低值（0.1~0.3）：输出更确定、更精准，适合事实查询、专业问答（如 "Python 的列表推导式语法"）；

高值（0.7~0.9）：输出更多样、更有创意，适合内容创作、创意 brainstorm（如 "写一首赞美程序员的诗"）。

实用技巧：如果智能体回答太机械，就提高 Temperature；如果回答太发散、不准确，就降低 Temperature。

（2）上下文轮数 ------ 控制记忆能力

默认 3 轮，即智能体能记住最近 3 轮对话内容；

场景适配：需要多轮交互的场景（如聊天、多步骤任务）可适当提高（如 5 轮），但不宜过高，否则会增加模型负担，影响响应速度。

（3）最大回复长度 ------ 控制输出篇幅

以 Token 为单位，默认 4096 Token（约 3000 汉字）；

场景适配：简短问答（如客服咨询）可设为 1024 Token，长文本生成（如报告、攻略）可设为 4096 Token，避免输出过长或过短。

四、提示词编写：给智能体 "立规矩、教方法"

4.1 提示词 ------ 智能体的 "操作手册"

提示词是与大模型交流的载体，直接决定智能体的行为模式和输出效果。在 Coze 中，提示词主要分为系统提示词 和用户提示词，二者分工明确，缺一不可。

我们用 "AI 奶茶店" 的例子来理解：

系统提示词 = 奶茶店的《员工培训手册》：在后台规范店员（智能体）的身份、行为准则、技能边界、安全规范，比如 "身份是快乐奶茶小专家，必须热情耐心，主动问好，复述订单"；

用户提示词 = 顾客的订单：是用户的具体指令，比如 "我要大杯冰珍珠奶茶，三分糖，多加椰果"。

如果只有系统提示词，智能体知道 "怎么做事" 但不知道 "做什么"；如果只有用户提示词，智能体知道 "做什么" 但不知道 "怎么做好"。只有二者结合，才能让智能体既合规又高效。

4.1.1 系统提示词结构 ------ 用 CO-STAR 框架让提示词更高效

优质的系统提示词需要清晰定义角色、目标、约束、流程、示例，推荐使用 CO-STAR 框架，覆盖核心要素：

模块	说明	示例
Context（背景）	任务背景与上下文	"你是电商客服，需解答用户关于 iPhone15 的咨询，知识库包含最新价格和库存"
Objective（目标）	核心任务目标	"准确回答价格、发货时间，推荐适配配件"
Steps（步骤）	执行流程	"1. 识别用户问题类型；2. 检索知识库；3. 用亲切语气整理回复"
Tone（风格）	语言风格要求	"口语化，避免专业术语，使用 ' 亲～' ' 呢 ' 等语气词"
Audience（受众）	目标用户特点	"20-35 岁年轻消费者，对价格敏感，关注性价比"

当然，框架不是固定的，可根据场景灵活调整，核心是让智能体明确 "我是谁、要做什么、怎么做、有什么限制"。

4.1.2 提示词优化技巧 ------ 从 "模糊指令" 到 "精准引导"

很多新手编写提示词时容易犯 "指令模糊" 的问题，导致智能体输出不符合预期。掌握以下 3 个技巧，能让提示词效果翻倍：

（1）角色设定具体化，赋予人格细节

反面案例："你是一个诗人"（过于笼统，输出生硬）；
正面案例："你是一位才华横溢的古典诗人，擅长以自然景物为主题创作七言绝句，能用精炼的语言营造意境，传达积极向上的情感"（细节越具体，智能体的输出越贴合人设）。

**（2）技能定义清晰化，明确 "能做什么"**技能决定智能体除了聊天之外还能 "做什么"，要从 "知道" 升级到 "做到"。

反面案例：只说 "能查天气"，没说怎么查、返回什么信息；
正面案例："技能：查询天气 ------ 当用户询问天气时，调用天气插件，返回目标地点当天的气温、风向、湿度，并用通俗语言提醒出行建议"。

**（3）限制条件明确化，避免 "跑偏"**限制的作用是防止智能体 "说错话、做错事"，确保行为符合预期。

反面案例：没有限制，智能体可能回答无关话题、生成不当内容；
正面案例："限制：1. 只围绕旅游攻略生成内容，拒绝回答无关话题；2. 推荐景点必须真实存在，不编造信息；3. 语言简洁，每篇攻略不超过 500 字"。

优化前后对比示例

原始提示词（效果差）：

复制代码

你是一个诗人，帮我写一首赞美程序员的诗。

通过自动优化提示词功能优化：

优化后提示词（效果优）：

优化后的提示词角色明确、技能清晰、示例具体、限制明确，智能体的输出自然更符合预期。

五、智能体的调试与发布：从 "实验室" 走向 "实际应用"

5.1 调试与发布 ------ 确保智能体 "能干活、能用好"

创建好智能体、配置好模型和提示词后，不能直接上线，需要经过严格调试，确保功能正常、响应准确，之后再发布到目标平台，让用户使用。

5.1.1 预览调试：模拟用户场景，排查问题

Coze 平台提供了便捷的 "预览与调试" 面板，在智能体开发页面右侧，只需输入测试问题，就能模拟用户交互，排查潜在问题。调试时重点关注以下 3 点：

功能完整性：智能体是否能完成核心任务？比如 "旅游攻略智能体" 是否能生成包含景点、交通、餐饮的完整攻略；

响应准确性：回答是否符合事实？是否调用了正确的插件 / 知识库？比如 "天气查询智能体" 是否返回了准确的气温、天气状况；

流程流畅性：多轮对话时是否能记住上下文？比如用户先问 "北京天气"，再问 "需要带伞吗"，智能体是否能结合之前的天气信息回答。

调试技巧：准备 10-20 个测试用例，覆盖正常场景、边界场景（如输入模糊、参数缺失）、异常场景（如输入无关话题），确保智能体在各种情况下都能合理响应。

5.1.2 发布部署：一键上线，多平台支持

调试无误后，就可以发布智能体了。点击开发页面右上角 "发布"，进入发布配置页面，流程如下：

选择发布平台：Coze 支持多种发布渠道，包括微信公众号、抖音、飞书、API/SDK 集成、扣子商店等，可根据目标用户群体选择；

填写发布信息：输入版本号（如 V1.0）、发布记录（如 "初始版本，支持产品咨询和订单查询"），说明新增功能或优化点；

完成授权：根据选择的平台完成授权（如微信公众号需要绑定公众号账号），确认发布。

发布后，智能体即可正式上线使用。如果后续需要优化，可在开发页面修改后重新发布新版本，旧版本不会受影响。

5.2 用户体验优化：让智能体 "好用又贴心"

上线后的智能体，核心竞争力在于用户体验。同样的功能，体验好的智能体能获得更多用户青睐。重点从以下两个方面优化：

5.2.1 开场白设计：快速建立亲切感，引导用户需求

开场白是用户与智能体的第一次互动，直接影响第一印象。设计要点如下：

语气风格：采用网络化称呼（如 "亲～"、"哈喽～"），搭配波浪号增强活泼感，避免过于正式的 "您好，请问需要什么帮助？"；

内容结构：包含 "问候语 + 服务身份暗示 + 需求引导"，可轻量植入核心功能（如 "我是你的旅游攻略助手，能帮你规划行程、推荐景点，快来告诉我你的需求吧～"）；

避免信息过载：不要堆砌功能，突出核心价值，让用户一眼知道 "你能帮我做什么"。

优秀开场白示例：

复制代码

哈喽~ 我是你的专属诗友「砚卿」！一笺心语，半卷闲情，愿以四句七言为你勾勒山河日月、人间烟火。

请君赐一主题，无论是「春风策马」的恣意、「枯荷听雨」的寂寥，还是「雪夜归人」的温情，我将为你斟酌字句、锻意炼境，成一首绝句小札。

你今日想为何事、何景、何情赋诗？

5.2.2 用户问题处理：标准化 + 个性化结合

针对用户常见问题，建立标准化处理框架，同时保留个性化响应，让用户既感受到专业，又不觉得机械。核心原则：

准确回答：基于知识库或插件数据，确保信息准确，不编造内容；

主动推荐：用户完成一个需求后，主动推荐相关功能，如 "你生成了北京旅游攻略，需要帮你查询当地天气或预订酒店吗？"；

引导下单 / 转化：如果是商业智能体，自然植入转化点，如 "现在预订酒店可享受 8 折优惠，需要帮你对接预订通道吗？"；

异常处理：遇到不会的问题，礼貌回应并引导到相关功能，如 "抱歉，这个问题我暂时无法解答，你可以问我旅游攻略相关的问题，我会尽力为你服务～"。

问题处理示例（电商客服智能体）：用户："iPhone15 现在有货吗？多少钱？"智能体："亲～iPhone15 目前有货哦！128G 版本售价 5999 元，256G 版本 6799 元，支持官网免息分期～另外，现在购买还送原装耳机，需要帮你推荐适配的手机壳或贴膜吗？"

六、实战小案例：快速搭建 "旅游攻略智能体"

学完了所有基础知识点，我们来做一个简单的实战案例 ------ 搭建一个 "旅游攻略智能体"，巩固所学内容：

步骤 1：创建智能体

标准创建：名称 "旅游攻略助手"，功能描述 "提供目的地旅游攻略，包含景点推荐、交通规划、餐饮建议，支持查询实时天气"；

选择模式：单 Agent（自主规划模式）。

步骤 2：模型设置

选择模型：豆包 1.5 Pro；

参数配置：Temperature=0.6（平衡精准与创意），上下文轮数 = 5，最大回复长度 = 2048 Token。

步骤 3：编写提示词

步骤 4：调试与优化

测试用例 1："帮我规划北京 3 天 2 夜的旅游攻略，预算 2000 元，带一个 5 岁小孩"；

回复1：

需求解析

出行类型：家庭游（带 5 岁小孩）

核心需求：在预算范围内，带孩子体验北京的特色景点，获得丰富的旅游体验。

时间跨度：短途（3 天 2 夜）

预算范围：经济型（2000 元）

特殊偏好：带 5 岁小孩，行程安排需考虑孩子的体力和兴趣。

行程规划

第一天

07:00 - 08:30：在酒店享用早餐。

09:00 - 11:30：前往天安门广场，可选择乘坐地铁，乘坐地铁 1 号线到天安门东站或天安门西站下车。此行程耗时约 30 分钟（根据酒店位置而定）。天安门广场是世界上最大的城市广场之一，在这里可以带孩子感受庄严的氛围，欣赏人民英雄纪念碑、毛主席纪念堂等建筑。天安门广场无需门票，但毛主席纪念堂需提前在 "毛主席纪念堂" 微信小程序上预约。

11:30 - 13:00：在天安门广场附近的餐厅用餐，推荐老磁器口豆汁店，人均约 30 元。推荐菜品有豆汁、焦圈、驴打滚等，孩子可能比较喜欢驴打滚的甜糯口感。

13:30 - 16:00：从天安门广场步行前往故宫博物院，约 10 - 15 分钟。故宫是中国明清两代的皇家宫殿，有丰富的历史文化遗产。孩子可以在这里了解古代皇家的生活。故宫门票需提前在 "故宫博物馆" 微信小程序上预约，成人票 60 元，儿童身高 1.2 米以下免票。故宫内有景区电瓶车，可乘坐电瓶车游览，减少孩子的步行距离。

16:30 - 18:00：从故宫神武门出来后，乘坐地铁前往王府井步行街，约 20 分钟。在王府井步行街可以带孩子逛逛商店，品尝各种小吃。

18:00 - 20:00：在王府井步行街的东来顺饭庄用餐，人均约 100 元。推荐菜品有涮羊肉、糖火烧等，孩子可以吃一些羊肉片和糖火烧。

20:30：返回酒店休息。

第二天

07:00 - 08:30：酒店早餐。

09:00 - 12:00：乘坐地铁前往北京动物园，约 40 分钟。北京动物园是中国最大的动物园之一，有很多珍稀动物，孩子可以近距离观察各种可爱的动物。门票可在 "北京动物园" 微信公众号上购买，成人票 15 元，儿童身高 1.2 米以下免票。园内有小火车可以乘坐，方便带孩子游览。

12:00 - 13:30：在动物园附近的餐厅用餐，推荐眉州东坡酒楼，人均约 60 元。推荐菜品有东坡肉、宫保鸡丁等，孩子可能喜欢宫保鸡丁的酸甜口味。

13:30 - 16:00：从北京动物园步行前往北京海洋馆，约 10 分钟。海洋馆里有各种海洋生物，如海豚、鲨鱼、企鹅等，还有精彩的海豚海狮表演。门票可在 "北京海洋馆" 官方网站或各大旅游平台购买，成人票 190 元，儿童身高 1.2 米以下免票。

16:30 - 18:00：乘坐地铁返回酒店附近，在附近餐厅用餐，可选择一些家常菜馆，人均约 40 元。

18:30：返回酒店休息。

第三天

07:00 - 08:30：酒店早餐。

09:00 - 11:30：乘坐地铁前往中国科学技术馆，约 30 分钟。科技馆有很多互动体验项目，非常适合孩子，可以激发孩子对科学的兴趣。门票需提前在 "中国科学技术馆" 微信公众号上预约，成人票 30 元，儿童身高 1.2 米以下免票。

11:30 - 13:00：在科技馆附近的餐厅用餐，推荐麦当劳，人均约 30 元。孩子可以吃汉堡、薯条等快餐。

13:00：收拾行李，办理酒店退房，结束愉快的北京之旅。

住宿推荐

经济型：可以选择一些位于地铁沿线的民宿，如东四附近的民宿，价格相对较低，每晚约 300 - 400 元。

品质型：如果预算允许，可以选择全季酒店，房间干净整洁，服务较好，每晚约 500 - 600 元。

避坑指南

天安门广场、故宫博物院、中国科学技术馆等热门景点需提前预约门票，避免耽误行程。

景区内物价较高，建议自备一些零食和饮用水。

在动物园和海洋馆游玩时，要注意孩子的安全，遵守园区规定。

北京早晚温差较大，出行时要根据天气情况给孩子增减衣物。

特殊场景应对

极端天气：如果遇到雨天，可以将户外景点换成室内景点，如国家博物馆、中国美术馆等。

突发状况：如果遇到航班延误等情况，可以联系航空公司客服了解最新情况，并及时调整行程。应急联系方式：北京旅游服务热线 12301。

文化禁忌：在参观故宫、天安门广场等景点时，要遵守公共秩序，爱护文物和环境；在宗教场所（如雍和宫等）参观时，要注意着装得体，避免大声喧哗。

以上攻略仅供参考，建议出行前核实最新政策（如景区预约、交通管制）。

测试用例 2："北京故宫现在门票多少钱？开放时间是什么时候？"；

回复2；以下是北京故宫门票价格和开放时间的相关信息，但建议出行前核实最新政策：

门票价格

旺季（4 月 1 日 - 10 月 31 日）：成人票 60 元 / 人。

淡季（11 月 1 日 - 次年 3 月 31 日）：成人票 40 元 / 人。

特殊人群优惠：

6 周岁（含 6 周岁）以下或身高 1.2 米（含 1.2 米）以下儿童免票参观。

60 岁以上（含 60 岁）老年人凭有效身份证件，门票半价优惠。

持有本市社会保障金领取证的人员，门票半价优惠。

离休干部凭离休证，免票参观。

残疾人凭残疾人证件，免票参观。

开放时间

正常开放：故宫博物院全年开放，开放时间为 8:30，停止入院时间是 16:00 ，闭馆时间为 17:00。

特殊情况：故宫博物院会在一些法定节假日或特殊活动期间调整开放时间，此外，故宫博物院全年周一闭馆（法定节假日除外）。

测试用例 3："帮我查一下北京明天的天气，需要带伞吗？"；

回复3：我没办法直接获取实时的天气信息。你可以通过以下几种方式查询北京明天的天气情况，从而决定是否带伞：

天气预报网站 ：如中国天气网（https://www.weather.com.cn/），在该网站输入 "北京"，即可查看详细的天气预报，包括是否有降雨等信息。

手机天气应用：像彩云天气、天气通、墨迹天气等，打开应用后定位到北京，就能获取最新的天气动态。

电视或广播：收看或收听当地的电视台、广播电台的天气预报节目，也能了解北京明天的天气状况。

优化点：如果智能体没有调用天气插件，检查技能配置；如果攻略中没有考虑小孩需求（如推荐亲子景点），补充提示词细节。

步骤 5：发布上线

点击右上角的"发布"：

若之前没有设置过开场白，扣子平台会自动帮你生成开场白，这里我们选择跳过并直接发布：

选择发布平台：扣子平台，勾选API和ChatSDK（方便本地部署）；

发布记录："V1.0：初始版本，支持旅游攻略生成、景点查询、天气查询功能"；

完成授权，点击右上角的发布上线。

通过这个案例，你可以将前面学到的所有基础知识点串联起来，实际感受智能体开发的完整流程。后续还可以添加更多功能，如酒店预订插件、机票查询插件、知识库上传热门景点详细介绍等，让智能体更强大。

总结

Coze 智能体开发的核心不是复杂的代码，而是 "以用户需求为中心"------ 明确智能体要解决什么问题，然后通过模式选择、模型优化、提示词编写，让智能体具备自主处理任务的能力，再通过调试发布和体验优化，让用户用得舒心、用得高效。

从定义智能体、创建流程，到模式选择、模型配置，再到提示词编写、调试发布和体验优化，每一步都围绕 "让 AI 更懂用户、更能办事" 展开。作为新手，无需追求一步到位，可先搭建简单功能的智能体，再逐步添加插件、知识库、工作流，不断迭代优化。

下一篇，我们将深入 Coze 的资源系统 ------ 插件、知识库、数据库的使用，让你的智能体具备更多 "超能力"，能调用外部工具、存储专属知识、记录用户数据，实现更复杂的任务。敬请期待！

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