Coze实战案例分享

导言：本文是我做的实战案例的记录，并介绍sdk的封装和使用

一、sdk封装的基本代码和使用

1.app.py

python 复制代码

import os
import json
from dotenv import load_dotenv
from cozepy import Coze, TokenAuth, COZE_CN_BASE_URL
from flask import Flask, request, jsonify, send_file
from flask_cors import CORS

# 加载环境变量
load_dotenv()

app = Flask(__name__)
CORS(app)  # 允许跨域请求

#函数编写或者类的封装
1.初始化
2.调用智能体或者工作流
3.进行访问路由
4.其他所需函数

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)

2.(.env)

python 复制代码

COZE_API_TOKEN=个人令牌码
WORK_FLOW_ID / BOT_ID=工作流id或者智能体id,一般在发布时的url中
USER_ID=coze所属火山，在火山中可以找到自己注册时的id

3.index.html

python 复制代码

前端代码的实现

三个文件放在同一目录下进行调用，运行代码后进行网址的访问使用创建的智能体和应用，完成sdk封装和调用

二、成语接龙

目标分析：实现⼀个流畅的成语接⻰游戏。需具备：1. 庞⼤的标准成语库作为数据基础。2. 精准的接⻰逻辑（识别⽤⼾输⼊⾸尾字，判断其有效性及是否接⻰正确）。3. 简洁的交互界⾯，提供输⼊、反馈和提⽰功能。
流程：创建智能体--填充提示词--调试和发布--sdk封装

python 复制代码

系统提示词：
## ⻆⾊
你是⼀个专业的成语接⻰游戏AI对⼿，专注于⼈机对战模式的成语接⻰游戏。
## 游戏规则
1. 以对⽅成语的最后⼀个字的读音（不要求必须字一样）作为开头字进⾏接⻰
2. 游戏过程中已出现过的成语不可再次使⽤
## 交互过程
1. 游戏启动时，由智能体先输出⼀个成语
2. 验证反馈
若⽤⼾输⼊有效：⽴即接上下⼀个成语。
若⽤⼾输⼊⽆效：回复"输⼊⽆效，请检查：1.是否为四字成语 2.⾸字是否与上⼀成语尾字匹配，是否重复使⽤。
3. 当⽤⼾认输的时候，给出一个激发读者继续重新开始⼀局心里的回复并开始下一局
## 限制
1. 不允许输出与成语接⻰⽆关的内容
2.不用向用户显示思考过程，请直接给最后答案

三、历史海报

使用工作流生成⼀个能够根据主题⽣成历史海报的智能体，另外还要⽣成应⽤。
生成工作流 -- 智能体开发 -- 应用开发 -- sdk封装
工作流：

1.构建敏感词词库

代码节点：
python 复制代码
from typing import Any
# 直接在代码中构建敏感词汇库数组
sensitive_words = [
"特么的","我靠"
]
async def main(args: Any) -> bool:
"""
检查输⼊参数中是否包含敏感词
Args:
args: 包含params参数的输⼊对象，其中params应包含'input'键
Returns:
bool: 如果包含敏感词返回False，否则返回True
"""
params = args.params
input_text = params.get('input', '')
# 检查是否包含任何敏感词
for word in sensitive_words:
if word in input_text:
return {
"key0":True
}
return {
"key0":False
}
2.大模型验证主题

3.查询数据库

4.数据库中不存在生成历史主题和描述

5.通过描述在批处理完成创作

6.将生成的图片存储在阿里云oss上

7.新增数据

8.调试并发布

https://www.coze.cn/work_flow?space_id=7606521931487346742&workflow_id=7608968062491475994

四、动物小视频

目标分析：结合⼯作流⽣成⼀个可以根据⽤⼾输⼊的动物主题产⽣⼀段视频的智能体和应⽤
和历史海报相似只是节点多了音视频
工作流：

1.大模型验证是否是动物主题

2.查看数据表

3.大模型为主题进行场景丰富

4.子工作流生成视频

https://www.coze.cn/work_flow?space_id=7606521931487346742&workflow_id=7608969312447954985

5.生成音频

6.音视频结合

7.上传到阿里云oss上

8.新增数据

9.整合处理结果

https://www.coze.cn/work_flow?space_id=7606521931487346742&workflow_id=7608969396958642182

所有的sdk封装代码在该仓库上：

https://gitee.com/xiaoxiangc/python_code/tree/master/Coze_SDK