一、认识AI智能体（AI Agnet）1. 为什么须要一个AI Agent

已经有了AI，为什么又要冒出个AI Agent，这是刻意装逼显得厉害搞出来的观点吗？

列举个案例：

当你要让大模型（AI）帮你整理一篇文章，假设你这样问AI：

请你帮我天生一篇100万字的言情小说

这个时候，AI给你什么答案！
是不是写不出这么多字，也给不出你想要的答案？

为什么会涌现这种问题？是AI不足厉害？还是AI便是伪观点？

假设这件事是我们人类来做，我们会有哪些动作？

1）上网查阅干系内容；

2）方案大纲；

3）分步整理；

4）审核和检讨；

通过上述步骤，我们是不是就能完成这个任务！

思考一下，完成这个任务，你用到了哪些操作？

1）上网查询；

2）分解任务；

3）逐步方案；

4）排查；

这里面涉及到工具，思考过程，完成过程，复盘等操作，还用到大脑，手，电脑或者助手等“工具”。

那AI是什么？

AI在这个过程中只充当了大脑的角色，他没有额外的工具或者步骤，因此这个任务交给它，它是无法单独完成的。

为了让AI能够真正实现事情，我们得给他配备上网查询能力，利用工具能力，分解任务能力等等。

这便是AI Agent的代价，让AI不仅是一个大脑，而是能利用“工具”的类人智能体。

在举个例子：

假设你让普通AI帮你写日报，能不能行？

可以，但是你的操作会很繁芜。

Agent写日报就不同了，设定好格式，语气，任务等关键信息，你只须要口语化见告它做了什么，剩下的事他会帮你整理。

假设你让普通AI帮你做写篇软文，能不能行？

可以，但是操作同样繁芜，交往返回折腾几遍可能还不满意。

Agent写就不同了，提前设定好标题，开头，内容和语气等关键信息，你只须要见告Agent你要写什么主题内容，它就能按照设定一步一步帮你整理。

假设你去旅游，让AI给你先容景点信息，能不能行？

可以，但是每次你都要问，还不一定回答是否精确。

Agent就不同了，按照景点情形设定好Agent，你走到哪，他就见告你什么，你问他WC在哪，它还可以根据你的位置给你指定最近的WC。

通过上面这些小案例，你是不是理解了Agent和AI到底有什么不同了，大略说，AI相称于可以咨询的大脑，Agent相称于能干活的机器。

2. 认识AI Agent

首先先看这张图：

AI Agent = LLM（大模型） + Planning（方案） + Memory（影象） + Tools（工具）+Action（行动）

这张图代表着Agent的构成，类似人的大脑、四肢、思考、实行。

有这些能力，是不是和上文说的类人智能体靠近了！

接下来我们看看Agent的详细定义：

AI Agent 便是一种能代替人类实行任务的智能助手。
它集成了感知、学习、推理、决策、内容天生等多种 AI 能力，可以与人进行自然措辞交互，根据人的需求供应个性化、多样化的做事。

让我们分别讲解一下这些名词的详细含义：

1）方案

子目标和分解：Agent 将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理繁芜的任务，以开个餐馆为例，任务开一家餐馆，分解便是把开餐馆这件事划分身分歧的步骤或者任务，比如取名、选址、装修、备货、业务，分解越细事情就越大略越随意马虎达成目标。

反思和完善：Agent 可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从缺点中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高终极结果的质量。

思维链：让Agent 像人类一样一步一步思考，比如打算数学题，一步一步推理打算，担保末了的答案精确性，这点在高效利用AI上非常常见，比如不要AI直接给出末了的答案，而是让AI把推理过程一起写出来。

2）影象

短期影象：我们与朋友沟通过程中，是不是要记住沟通高下文，但是韶光久远的一次对话，我们是不是又不会记住对话过程？

短期影象就类似于对话现场记下来的内容。

长期影象：长期影象类似于把久远的谈天整理成一个影象点，随时让能够回顾当时说了什么主要的事。

3）工具利用

让AI能够利用外部工具，比如上网查询信息，代码实行等能力。
在coze中表现为插件等工具的利用。

3. AI Agent有什么用

前文我们理解到，单独的AI能力很强大，但是面对繁芜任务时，他须要“助手”帮忙，有“助手”的帮忙，AI能够实现办理实际问题的能力，小侠认为：“ AI要融入场景，办理实际问题为目的”，因此探索AI Agent也是我们最为核心的一个探索研究方向。

AI Agent可以把它想象为“超级助理”，AI相称于大学刚毕业的学生，Agent相称于去企业上班后要完成的事情任务，一个学生能变成什么岗位的精英，在于岗位对他的培养和实践，比如：

软文Agent助理：根据企业软文哀求，全网网络干系内容并整理成营销软文。
数据剖析Agent：给他企业数据，让他根据哀求剖析数据情形做出干系报告。
行政Agent：按照行政审批流程，让AI做好入职审批事情。
客服Agent：让它做事客户，办理客户咨讯问题。

还有很多，可以说只有你想不到，没有AI做不到！

那为什么企业很少用AI Agent来事情办理问题？

以下是我对Agent的一点意见：

首先，22年到23年主流方向是演习出一个更高智能的AI本体，这是主流趋势，AI运用的条件还是得有个靠谱的“大脑”。

23年到24年开始关注Agent方向，也便是AI运用处景，市场上开始完善Agent开拓配套培训，比如coze、dify等，这些平台的完善加上根本AI能力的提升，才有可能将Agent变成现实。

那为什么现在要开始研究学习Agent了？

由于过去半年韶光coze、dify等平台功能逐步完善，已经有开拓Agent的软硬件条件，因此今年下半年一定是Agent起步的元年。

这点你还别不信，看看外洋版coze平台开始收费，海内上架专业版coze平台等等信息，你就不难创造，Agent平民化开拓平台已经显现。

本文下篇会分享“弼小侠AI基地-学些助理bot”的实操教程，这个bot（Agent）也是我们用于做事粉丝和解决学习问题的AI学习助理，你在弼小侠AI基地碰着的任何问题，都可以通过这个AI助理帮你办理。

大略说一下这个bot的功能：

AI客服：办理操作和利用上的问题，比如链接怎么打不开！
怎么分享给身边朋友等等问题，都可以讯问它。
AI知识助理：在学习上碰着的问题，特殊是弼小侠AI基地里面分享的知识有不懂的，可以咨询它。
AI学习方案：如何一步一步打开AI大门，不知道自己适宜学习哪些内容，没紧要，问它，他会根据你的情形帮你方案学习路线。

总之，你在弼小侠AI基地碰着的问题，都可以借助这个Agent帮你办理，这既是一个实操案例，也是一个办理实际事情问题的Agent。

二、coze入门保姆式教程1. 打开Agent大门从认识coze开始

coze中文别号扣子，由字节跳动推出的AI大模型智能体开拓平台，在coze里，智能体称之为bot。

coze是集成插件（工具利用）、知识库（数据源）、数据库、影象、事情流（图像流、事情流）等多功能为一体的Agent开拓平台。

大家别被开拓平台给吓着了！
Agent开拓和传统软件开拓不是一回事，直白点说便是不管之前是否是程序员，面对Agent开拓，大家都是新手，都是零根本，都是同一起跑线。

Agent开拓比传统软件开拓，更看重的不是软件编程能力，而是磨练综合方案理解能力，下篇实操商用AI客服学习，大家就能明白为什么软件编程能力不是优先考察项，反而是方案理解能力为第一考察项的缘故原由。

因此，对付非技能出身的伙伴，不要被开拓平台吓怕了，我们日常很多事情实在都是方案理解能力，这方面有上风，开拓Agent就大略许多。

没有方案理解能力也没紧要，这个咱们可以培养，一步一步来，也不是过不去的坎。

接下来大略先容一下coze平台比较主要的组成部分。

平台特点先容：

Coze 里面除了外部 API 调用之外，所有的功能都是免费（但是近期外洋版已经收费，海内版已经发布专业版，有称立时要变成付费，还没学习的伙伴要抓紧韶光上手，不然往后就…）；比较其他Agent开拓平台，coze可以说非常适宜小白上手的平台，不须要任何编程根本也可以轻松创建自己的 AI Bot；创建的bot可以轻松对接发布多个平台，比如支持coze商店、豆包、飞书、抖音、微信、掘金、自有渠道等；内置多个大模型，比如豆包·Function call 32k、通义千问-Max 8k、智普 GLM-4 128k、MiniMax6.5（8k、245k）、Moonshot（8k/32k/128k）、百川智能Baichuan4 32k等主流模型，这里的8k、32k可以理解为能阅读多少数量的文本，越大高下文阅读能力就越强，但是不是所有的事情都选择越大越好，比如回答要快，问题大略的，就不一定要用128k的模型。
创建的bot不仅可以电脑端利用，还可以手机端运用，比如发布到豆包app，在豆包中搜索bot名称，就能利用，还可以语音互换，提高了用户体验。

2. coze功能先容

接下来，我们一点点入门理解coze各个功能的详细浸染和能力。

1）插件

插件，相称AI利用的工具或者技能，比如上网查询文章，要用到搜索插件（工具），查询热点，要用到查询等等，coze平台插件目前对外称超过1万+，算国内外插件数量最多的Agent开拓平台，总的说插件越多，能做的事就越多。

coze的插件涵盖范围及广，有图像类，文本类，搜索类、数据剖析、语音识别等等，开拓者可以根据实际需求选择不同插件，知足不同的业务场景。

除此之外，coze还支持定制化插件开拓，有些企业自己内部有系统或者网站，个人可能有自己的博客等等，都可以打包成各自插件用于自己的业务。

意想不到的是，插件商店还有便利生活插件，像私人AI助理，帮我们查快递，查舆图，查房价等等，都可以调用这些插件实现，真正做到AI帮我们打点日常生活和事情。

墨迹景象：供应的省、市、区县的未来40天的景象情形，包括温度、湿度、昼夜风向等信息，你可以用于从事景象预报类文章撰写或者私人利用。
飞常准：航班信息查询插件，根据用户供应的出发城市名称（dep)、到达城市名称（arr)及出发日期（depTime)以获取相应的航班列表，配置好只需一句话，Agent就能帮你查询。
医药大全：查询中西药、医院、年夜夫、疾病信息，有了这个插件，就有了靠谱的家庭年夜夫。
什么值得买：一个购物插件，帮助用户查询商品的优惠信息，根据用户输入的商品干系提问，返回商品概况、价格、购买渠道、性价比推举等信息，并给出优惠商品的链接地址，有这样一个助手，就不用交往返回几个平台自己比拟价格了。

还有很多，我就不一一例举，有兴趣的伙伴，自己到coze平台查看。

以上插件，适用于定制开拓私人Agent助理，可以想象一下，如果你身边有这样一个AI助理，是不是很多App你都不用打开就能利用，想想都是一种乐趣。

对付动手能力强或者企业主，上面的插件可能知足不了企业的需求，coze也知心的为大家开通了自定义插件功能，详细操作如下图：

2）知识库

先问大家一个问题：AI有没有短板？

有，还很多！
不过最大的短板便是它不属于我，学习的知识也未必是最新的，比如刚刚发生的事，你问AI，它就回答不出来。

那怎么办理这个短板？

答案便是：知识库。

coze平台集成了知识库功能，用来储存外部知识，并且还供应了RAG（不清楚的伙伴可以在弼小侠AI基地学习）的能力，那知识库能用来干嘛？

先看看知识库功能包含哪些！

可以看到知识库里包含文本格式，表格格式，图片类型，也便是说文本类和图片类的数据，都可以储存在知识库里面，随时让AI调用，举个大略例子：

假设你要创建一个AI客服，先容公司和产品，我们就可以用到知识库的能力。

首先，梳理公司和产品的先容，形成FAQ。

其次，上传到知识库中。

末了将知识库配置到bot里，让bot可以调用这个知识库的内容作为回答。

以上步骤完成，当用户咨询AI有关公司或者产品的问题时，AI就会根据FAQ的内容进行回答。

这里提一下，传统的机器人客服，只能硬套FAQ，不懂变通。

Agent客服，它是根据RAG的能力，优化了回答的办法，并且还领悟了bot本身的人设和目标进行回答，直白点便是Agent客服，觉得更像真人客服，不是呆板的机器。

在知识库的创建时，我们须要把稳RAG技能检索剖析数据的特点，我们上传一份文件到知识库，这份文件并不是纯挚的储存，而是会将内容进行切片，切片后的内容更有助于AI检索信息，提升了AI回答内容的关联性。

这里也顺带再说一遍前面说的为什么现在可以学习Agent的缘故原由，23年之前，都是在搞大模型，像RAG这样的配套工具都不完善，因此23年之前你想让AI给你干活，是非常难的一件事。

但是随着项目的发展，AI配套的工具越来越多，并且投入的研发本钱越来越高，可商用的Agent就越来越近，如果你还勾留在去年的思维，还认为AI只是可以聊谈天没其他用场，那还是蛮危险的。

3）数据库

很多小伙伴在面对数据库和知识库的时候会含糊，小侠本日一次给你讲清楚，让你不含糊。

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传统软件开拓所说的数据库是一门专业的学科，比如：Oracle、MySQL、SQL Server等，如果放在过去，普通人想利用数据库办理数据管理问题，可以说是不可能的事。

但是coze在AI加持下，数据就不再是难事了！

上面提到的各种数据库，都可以不用懂，我们只须要用自然措辞（口语化）见告AI要记录什么，他就能帮你转换成数据库的措辞进行记录，里面到底怎么运行的，不用管。

那数据库和知识库有啥差异？

数据库：相称于可以随时变动数据的储存空间，比如一个班级排名表，里面包含姓名，科目，班级，分数，排名，当老师见告AI“小明同学，语文，三班，18分，55名”等信息，AI就会记录到班级排名的表格中，后面你创造小明考了59分，你见告AI“帮我改一下小明的分数，改成59分”，AI就会对数据进行更新。
数据库相称于AI可以随时调用改变里面内容的存储空间。
知识库：与之相反，知识库相称于静态储存，只有新增或者删除，比如你***了好看的小电影，存到硬盘里，要么存一个新电影，要么删除一个新电影，你不可能把电影片段进行变动（举例子哈！
有些大神也可以肃清马赛克）。

通过这样的类比，我们就清楚他们的利用场景和差异，数据库类似电脑内存，知识库类似电脑硬盘，都是用来存储，一个是电脑可以自己更新，一个是只能人为更新。

coze数据有以下特点：

高效创建：可以让AI帮你创建数据库格式，你只须要见告它你的想法，AI就能帮你把表建好，比如：帮我创建一个班级排名表，里面包含排名，班级，姓名，学号，科目，成绩等信息。
多种模式数据库：数据库有多种模式，单用户模式和多用户模式，单用户指一个数据库只能自己存储，比如个人记账AI。
多用户模式便是同一个数据库可以多个bot来用，比如刚刚提的班级排名，可以是一个学校一个数据库，一拉全校的排名也出来了，再比如开拓一个漂流瓶游戏，所有人的漂流瓶都会记录到多用户数据库中，大家可以随时点开别人的漂流瓶查看里面的信息。

4）图像流

coze图像流可玩性非常高，上手门槛也很低，只需大略的拖沓拽操作，就能快速整理出一个具有确定图像目标的图片处理工具，操作界面类似ComfyUI 事情流，不过上手难度大略许多。

它的功能包括：

智能天生：图像天生：也便是常见的文生图功能，通过自然措辞描述天生想要的图片。
图像参考：图生图功能，给AI一个参考图片，让它基于参考图片天生想要的图片。
风格模版：风格滤镜：给照片创建风格化的滤镜，比如毛毡、粘土、积木、美漫、玉石、搞笑涂鸦等风格。
人像风格化：调度人物风格，凸显人物特性，适宜人像场景利用。
宠物风格化：与人物风格类似，适宜宠物场景利用。
智能编辑：提示词推理：给他一张参考图，让AI推理出图片的提示词，便于复制利用。
提示词优化：对已写的提示词进行优化，让AI更随意马虎理解。
智能换脸：更换图片中的人脸。
背景更换：更换背景。
还有便是光影领悟，智能扩图，智能抠图，画质提升，美颜，拉伸修复，透视纠正等等功能，详细怎么用，有什么用，大家可以参考coze官方文档或者上手体验。
根本编辑：根本功能包含裁剪，添加笔墨，叠图，亮度调节，比拟度调节，旋转和缩放。

有伙伴可能会说，这些功能很多App不是都有吗？干嘛还要coze里面学一遍？

这里就说两个点，大家自行体会：

（1）coze中的图像处理是基于AI能力实现，与传统的图像处理事理有所不同，AI根本能力越强，它的效果就越好，可能当前有些能力不能与设计师相提并论，但是AI的迭代速率不是人能跟得上的，因此要学会接管新事物。

（2）coze图像流是集成到coze平台，创建bot的时候，你可以让bot引用图像流，实现bot图像处理的能力，举个例子：

假设某连锁品牌，旗下门店要做个主题活动，须要一张宣扬海报。

传统方法要完成这件事，门店要么报告总部，让总部设计部门设计下发，或者门店自己去打印店出钱设计。

如果是用coze Agent来实现，门店只须要见告bot要什么海报，内容是什么，bot就能按照预设的流程，风格等信息，自动天生一张宣扬海报给门店。

过程中不仅不须要人工干预，还能确保设计标准符合总部哀求。

5）事情流

与图像流类似，事情流更加适用于更多繁芜场景的任务，可以说coze如果没有事情流，那coze的代价将直接降落80分。

AI要实现真实天下事情问题，不仅须要强大的大脑，还须要强大的分解任务能力。

一个任务每每包含非常多的子任务，如果AI不具备一步一步拆解并分步完成任务的能力，那这个AI只能作为闲聊的百科全书。

coze由于有了事情流这个功能，可以说是质的飞跃，也是小侠深入探索，成谜AI的核心缘故原由。

那么到底事情流有什么神奇之处，能够让小侠如此夸奖？

先看看事情流的基本配置：

开始节点：表示一个事情启动节点，有了详细须要做的事才有后面产生的结果。

结束节点：一个详细任务完成后输出的结果的地方。

再看看节点类型：

当下发一个任务给AI后，它要完成这个任务，可能须要用到多种工具，赤色框里的节点相称于不同的工具。
我们只须要给AI配置不同的工具，它就能把这个工具用起来。

插件：和前面提到的插件是一样的，这里不再赘述。
大模型节点：可以调用详细模型办理问题，比如标题撰写，就可以单独配置一个撰写标题的大模型。
代码节点：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并通过自定义代码来返回输出值。
知识库节点：和前面提到的知识库是同等的，事情流可以调用知识库返回干系数据。
事情流节点：事情流嵌套事情流，实现更繁芜的功能。
图像流：事情流嵌套图像流，可以实行嵌套子任务。
选择器节点：if-else 逻辑节点，链接多个下贱分支，设定是/否条件，判断是否运行对应分支。
文本处理：用于处理多个字符串类型变量的格式。
：支持事情流中间过程的输出，支持流式和非流式两种办法。
变量：用于读取和写入 AI Bot 中的变量，变量名称必须与机器人中的变量名称相匹配。
数据库节点：用于对数据库进行增编削查操作，条件是须要先在 Bot 添加过数据库。

6）多Agent协作

在coze平台上，除了单Agent模式以外，还有多Agent模式，多Agent模式可以更加全面处理更繁芜的事情。

首先，单Agent模式设定的bot只能单一办理某个一个问题，比如图片处理bot，你想让这个bot处理文本，又处理图片，不是不能实现，而是目前的AI会随意马虎涌现事情任务理解不清导致事情做错的问题。

如何更好办理这种多任务组合的问题？

答案便是多Agent模式，我们可以先制作多个单Agent，每一个Agent都只卖力某一个详细事情，比如卖力产品先容的bot，卖力处理售后的bot，卖力品牌宣扬的bot。

将这些bot统统放在多Agent下面，作为一个个独立的员工，在此根本上，配置一个管理者bot，让他根据用户提的问题进行判断，判断出这个问题到底谁的事情内容，谁来做事客户还会更好等等。

管理bot识别好任务后，就能把详细任务分配给详细bot从而更加高效的完成任务。

多Agent的上风有以下几点：

统一管理多个bot，让他们协同事情，避免事情内容冲突。
避免多个入口，假设没有多Agent模式，我们要用bot制作海报，就要单独找到制作海报的bot，要写文案就要找写文案的bot，但是有了多Agent模式，只须要一个入口，就能把这些功能凑集起来。
发挥了AI最大的功效，多Agent模式下，不仅能够发挥出单个Agnet的效果，还能单独调用数据库，插件等等技能。

可以说，平台优化的足够好，多Agent模式便是未来超级AI的根本。

下篇文章我们会提到弼小侠AI基地-学习助理bot，它便是基于多Agent开拓的bot，里面包含客服bot，知识助理bot和学习方案bot，这些单bot都是由学习助理bot统一管理，根据用户咨询的信息分配任务。

三、小结

以上是手把手教你用coze打造第一个商用AI客服（上篇）的紧张内容，本文紧张带大家从零开始认识AI、AI Agent，也认识到Agent的天下代价。

其余也带大家从零开始认识coze这个平台，把平台紧张的功能都跟大家讲解了一遍，希望大家通过本文阅读都有所收成。

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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议

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