2026年【Coze-AI】智能体开发基础

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。

 
目录 
  
    
     
     一、智能体开发 
       
       1.1 什么是智能体？ 
       1.2 如何创建一个智能体？ 
       1.3 智能体模式选择 
       1.4 模型设置与优化 
         
         1.4.1 模型选择 
         1.4.2 模型的工作原理 
         1.4.3 模型参数配置 
         
       1.5 提示词的编写 
         
         1.5.1 什么是提示词？ 
         1.5.2 系统提示词结构 
         1.5.3 提示词的优化技巧 
         
       1.6 开场白 
       1.7 智能体的调试与发布 
       
    
 
  
    
     
      
    
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、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。



 
  
    
     
      
     
  
    
     
      
     
  
    
     
      
     
  
    
     
      
    
agent你可以理解为是一个可以执行独立任务的小模块。
我的智能体的场景比较单一，所以选择：单agent(自主规划模式)。
1.4.1 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**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。

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。

1.5.1 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。