目录
- 一、智能体开发
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- [1.1 什么是智能体？](#1.1 什么是智能体？)
- [1.2 如何创建一个智能体？](#1.2 如何创建一个智能体？)
- [1.3 智能体模式选择](#1.3 智能体模式选择)
- [1.4 模型设置与优化](#1.4 模型设置与优化)
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- [1.4.1 模型选择](#1.4.1 模型选择)
- [1.4.2 模型的工作原理](#1.4.2 模型的工作原理)
- [1.4.3 模型参数配置](#1.4.3 模型参数配置)
- [1.5 提示词的编写](#1.5 提示词的编写)
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- [1.5.1 什么是提示词？](#1.5.1 什么是提示词？)
- [1.5.2 系统提示词结构](#1.5.2 系统提示词结构)
- [1.5.3 提示词的优化技巧](#1.5.3 提示词的优化技巧)
- [1.6 开场白](#1.6 开场白)
- [1.7 智能体的调试与发布](#1.7 智能体的调试与发布)
个人主页：矢望
个人专栏：C++、Linux、C语言、数据结构、Coze-AI
一、智能体开发
1.1 什么是智能体？
智能体是基于大语言模型构建的，具备自主感知环境、分析数据并执行目标任务的能力。与传统自动化工具不同，其核心差异在于主动适应能力，可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。
以一个奶茶机为例，它是规则驱动，根据设定好的规则去执行任务，过程中没有用户反馈。而智能体更像奶茶调配师，它是反馈驱动，整个过程是一个双向互动和持续学习的过程，最终的产品是个性化的。
智能体应用场景与案例 ：https://www.coze.cn/customers点击跳转。有很多客户都在使用它。
首先说明一下本期博客的讲解顺序：创建智能体 -> 模式选择 -> 模型优化 -> 编写提示词 -> 调试与发布。
1.2 如何创建一个智能体？
1、进入扣子开发平台，访问地址 ：https://www.coze.cn/home点击跳转。
2、进入工作空间，点击项目开发，点击右上角创建智能体，选择创建方式，有标准创建和AI创建。
创建智能体：
创建方式，及介绍：
询问"你是谁？"，它的回答：
它并没有回答它是C++程序员，这是因为现在是原生的豆包，所以它就会回答它是豆包，现在我们要对智能体进行进一步优化改进。
1.3 智能体模式选择
agent你可以理解为是一个可以执行独立任务的小模块。
三种模式的区别：
单agent(自主规划模式) ：你只管下达命令，它会自己思考，自己做决策，自己调试各种工具来完成任务，可以理解为甩手掌柜。
单agent(对话流模式) ：这个模式引导你一步步的提供信息，最后给出结果，适合流程标准化，需要引导用户的场景。
多agent(专家组) ：每个agent专一负责一个方面的内容，适合专业性要求高，场景较为复杂的情况。
我的智能体的场景比较单一，所以选择：单agent(自主规划模式)。
1.4 模型设置与优化
1.4.1 模型选择
扣子支持多种主流大模型(目前只支持国内的)，举几个大模型的优势、使用场景和注意事项：
| 模型 | 优势 | 使用场景 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | 1. 强大的推理能力 ：在数学、代码、逻辑推理方面表现优异 2. 128K长上下文 ：支持处理超长文本，适合文档分析 3. 完全免费 ：目前无使用限制和费用 4. 开源友好：有开源版本供研究和商用 | • 编程开发 （代码生成、调试、架构设计） • 学术研究 （论文分析、数学计算） • 长文档处理 （法律合同分析、技术文档总结） • 复杂问题求解（逻辑推理、数学建模） | 1. 创意写作相对保守 ：在文学创作、诗歌等方面可能不如专业模型 2. 多模态限制 ：当前主要为纯文本模型 3. 商业应用需确认：开源版本的商用条款需仔细阅读 |
| 豆包（字节跳动） | 1. 中文优化出色 ：对中文语言理解深入，表达自然 2. 多模态能力 ：支持图像理解、语音交互 3. 产品集成度高 ：与字节系产品生态结合紧密 4. 实时信息获取：支持联网搜索最新信息 | • 日常对话助手 （闲聊、生活咨询） • 内容创作 （文案写作、社交媒体内容） • 学习辅导 （学科答疑、语言学习） • 办公辅助（会议纪要、邮件撰写） | 1. 深度推理相对弱 ：复杂逻辑推理能力不如专用模型 2. 专业性有限 ：在特定垂直领域深度不足 3. 数据隐私：作为国内产品，需关注数据存储和处理政策 |
| 通义千问（阿里） | 1. 企业级能力 ：与阿里云深度集成，企业应用成熟 2. 多领域覆盖 ：在电商、金融、政务等场景有专门优化 3. 代码能力较强 ：在Web开发和数据处理方面表现良好 4. API生态完善：开发者工具和文档齐全 | • 企业智能化 （客服系统、内部知识库） • 电商场景 （商品描述、营销文案、客服问答） • 云计算集成 （与阿里云服务结合的应用开发） • 数据分析（数据解读、报表生成） | 1. 个性化创意有限 ：输出风格相对标准化 2. 成本考虑 ：企业级使用有费用门槛 3. 技术绑定：深度集成阿里云生态，可能有一定锁定效应 |
| 文心一言（百度） | 1. 中文文化理解深 ：对中国传统文化、成语典故理解准确 2. 搜索结合紧密 ：与百度搜索引擎深度整合 3. 产业应用经验 ：在制造、能源等行业有落地案例 4. 多模态生成：支持文生图、图文创作等功能 | • 文化相关内容 （古诗词创作、传统文化解说） • 搜索引擎增强 （结合搜索结果的智能问答） • 创意设计 （文案配图、营销素材生成） • 行业解决方案（垂直行业的智能化应用） | 1. 国际视野有限 ：对非中文内容理解相对较弱 2. 创造性局限 ：在创新性内容生成方面可能模式化 3. 技术迭代速度：相比国际顶尖模型仍有追赶空间 |
| 需求类型 | 优先推荐 | 备选推荐 |
|---|---|---|
| 编程开发 | DeepSeek | 通义千问 |
| 日常聊天 | 豆包 | 文心一言 |
| 企业应用 | 通义千问 | DeepSeek |
| 中文创作 | 文心一言 | 豆包 |
| 学术研究 | DeepSeek | - |
| 多模态需求 | 豆包/文心一言 | 通义千问 |
1.4.2 模型的工作原理
主要分为四个步骤：数据准备预处理、模型训练、模型推理、对齐与微调。
第一步数据准备与预处理 ：
大模型相当于是一个学霸，这一步相当于给学霸准备海量的学习资料，训练之前，模型需要数据，但这些数据不能是原始的、杂乱无章的。目标是得到一份干净庞大、可供模型阅读的文本数据集。
第二步模型训练 ：
相当于给学霸疯狂阅读，并且让它做完形填空训练，这是最核心最耗资源和时间的一步，核心是自监督学习，目标是通过海量重复上述过程，让模型参数调整到最佳状态，使它能非常精确的根据上文预测下一个词(Token)。
第三步模型推理 ：
相当于你们向学霸提问，它现场作答，训练好的模型就可以用来为用户服务了，这个过程就叫推理。
第四步对齐与微调 ：
相当于告诉学霸，不能光炫技，要好好说话、有帮助、无害，一个只知道预测下一个词的模型，可能会生成无用、有害或不准确的回答。因此需要一个打磨过程，让它更符合人类的价值观和偏好。
这四点是大模型的整体的工作原理概括，这里我们只是应用，不涉及它的底层，上面的了解就好。
1.4.3 模型参数配置
在使用大模型的时候，不同的参数配置会导致不同的输出结果，下面我们来逐一分析一下大模型的参数。
点开模型，你会发现以下内容：
通过调整模型参数可优化输出效果，核心参数说明如下：
-
Temperature（温度）：控制输出随机性（0~1）。推荐使用系统配置的。低值（0.1~0.3）：输出更确定。
高值（0.7~0.9）：输出更多样。
调整
Temperature值的大小，最终产生的结果会不同。 -
上下文轮数：保留对话历史的轮次（默认3轮），影响上下文理解能力。比如设置3轮，如果你的对话过长，比如大于三，它就会忘记前面的内容。
-
最大回复长度：控制输出
token数，避免超长回复。
注意：后面的两个一旦变高，随之消耗的资源点也就越多，这可不是免费的，按照你的需求设定就好。
1.5 提示词的编写
1.5.1 什么是提示词？
提示词是与大模型交流的载体，一般情况下，提示词可以分为系统提示词 和用户提示词。
系统提示词是由开发者/平台方设定的底层指令；用户提示词是用户的输入 。用户提示词，一定要在系统提示词的范围内，比如这是一个编写C++程序的智能体，但是你让它进行画画，这时候它不能满足你的需求。
1.5.2 系统提示词结构
优质提示词需清晰定义角色、目标、约束、流程、示例，推荐使用CO-STAR框架：
| 模块 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| Context | 任务背景与上下文 | "你是电商客服，需解答用户关于iPhone 15的咨询，知识库包含最新价格和库存" |
| Objective | 核心目标 | "准确回答价格、发货时间，推荐适配配件" |
| Steps | 执行步骤 | "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 | 语言风格 | "口语化，避免专业术语，使用'亲~''呢'等语气词" |
| Audience | 目标用户 | "20-35岁年轻消费者，对价格敏感，关注性价比" |
| Response | 输出格式 | "价格：XXX元 库存：XXX件 推荐配件：XXX（链接）" |
在实际中，提示词有多种框架。可以根据具体的使用场景去灵活调整。
1.5.3 提示词的优化技巧
角色设定具体化
- 反面案例："你是一个诗人"（过于笼统，智能体可能回复生硬）；
- 正面案例："你是一位才华横溢的诗人，擅长以巧妙的构思和优美的文字，根据用户给定的主题创作七言绝句。能用精炼且富有意境的语言，营造独特的氛围，传达深刻的情感与思想。（赋予身份细节，回复更具人格化）。
技能
决定了智能体除了聊天之外，还能"做"什么。技能可以扩展能力边界：从知道到做到。
• 没有技能：智能体只能依靠自身模型的知识进行文本生成和对话。比如，你问"今天天气怎么样？"，它可能只会根据训练数据猜测，或者老实回答"我不知道实时天气"。
• 有了「天气查询」技能：它就能真正调用一个天气API，返回给你所在地点精确的、实时的天气预报。这就是从知道关于天气的知识，变成了"做到"查询天气这件事。
限制
限制的作用是防止你的智能体"说错话"、"做错事"或者"跑偏"，确保它的行为符合你设定的角色和法律法规，提供安全、可靠的服务。
这里扣子工作平台，也提供了AI优化的功能：
实际应用 ：
当用户提出的要求不在系统提示词的范围时 ：
1.6 开场白
设计符合一般沟通习惯的欢迎话术，快速建立亲切感并引导用户表达需求，同时自然融入品牌服务特色。
1.7 智能体的调试与发布
预览调试：在右侧预览与调试面板输入测试问题，检查回复准确性和流程完整性。这个我们上面也已经展示过了。
发布部署 ：点击右上角发布，选择目标平台微信公众号/抖音/飞书等，填写发布记录（如V1.0：初始版本，支持持产品咨询），完成授权后即可上线 。
紧接着点击发布即可发布你的智能体了。
扩展 ：API（应用程序接口），通俗解释：产品说明书 + 服务窗口。SDK（软件开发工具包），通俗解释：一站式工具箱 + 保姆级教程。
发布成功后的智能体 ：
相关智能体链接 ：https://www.coze.cn/store/agent/7600611258941341734?bot_id=true&bid=6iunrfu0g101b点击跳转。
总结：
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