掘金 人工智能 07月23日 15:17
扣子(Coze)基础:扣子入门教程——工作流常用知识点介绍
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本文为扣子(Coze)系列基础教程,旨在帮助用户理解和掌握扣子(Coze)的工作流功能。文章详细介绍了工作流的基本概念,即一套指导AI执行任务的“操作指南”,能够将复杂的业务逻辑与AI能力结合,实现自动化流程。文中区分了两种工作流类型:用于完成具体任务的“工作流(Workflow)”和通过对话完成复杂任务的“对话流(Chatflow)”。此外,文章还深入解析了工作流中的各个节点,包括开始节点、结束节点、大模型节点(及其模型、技能、输入、系统提示词、用户提示词、输出等配置)和插件节点(并提供了评估插件质量的标准),并介绍了节点间常用的变量类型,如String、Integer、Number、Boolean、Time、Object和Array,为用户构建和优化Coze工作流提供了清晰的指导。

✨ **工作流是Coze的核心功能之一,它定义了一系列按顺序执行的操作,以自动化处理信息和完成特定任务。** 工作流的本质是为AI提供清晰的“操作指南”,将复杂的业务逻辑和AI能力有机地结合起来,实现高效、自动化的流程,就像搭积木一样将不同的功能模块组合起来。

🚀 **Coze提供两种主要的工作流类型:工作流(Workflow)和对话流(Chatflow)。** 工作流(Workflow)侧重于完成预设的、具体的任务,例如生成报告或设计海报;而对话流(Chatflow)则通过模拟人类对话的方式来处理更复杂的任务,如充当智能客服或个人助手,提供交互式的服务体验。

🧩 **工作流由多个“节点”组成,每个节点都是一个可独立运行的功能模块,拥有输入和输出。** 文章重点介绍了几个关键节点:开始节点(接收工作流的初始输入)、结束节点(输出最终结果)、大模型节点(用于与AI大模型交互,可配置模型、技能、输入、提示词等)以及插件节点(调用外部预设工具)。

💡 **大模型节点是与AI大模型交互的关键,其配置项包括模型选择(如豆包、deepseek)、技能(如联网、图片理解)、输入(可引用上游节点输出)、视觉理解输入(处理图片地址)、系统提示词(定义AI角色和任务)和用户提示词(用户具体指令)。** 这些配置决定了大模型如何理解和执行任务,确保输出结果的准确性和有效性。

🔧 **插件节点为工作流提供了丰富的功能扩展,集成了大量现成的工具,能够满足各种复杂需求。** 文章还提到了评估插件质量的几个维度:使用智能体的数量、平均耗时、调用次数和调用成功率,这有助于用户选择和优化插件的使用。

🗂️ **节点间的变量传递需要匹配类型,Coze支持多种变量类型,包括String(字符串)、Integer(整数)、Number(数字)、Boolean(布尔)、Time(时间)、Object(对象)和Array(数组)。** 理解这些类型及其使用方式,对于正确连接节点、传递数据至关重要,以确保工作流的顺畅运行。

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之前吾鳴分享过几篇实战教程,但收到一些粉丝朋友反馈,对扣子基本的知识不太了解,为了夯实基础,所以吾鳴决定分享一些关于扣子(Coze)的基础教程。

今天要分享的是关于扣子(Coze)的工作流相关的内容,包含工作流的基本介绍、类型、节点以及如何使用工作流。

工作流介绍

简单来说,工作流就是一套设定好的“操作指南”,就是告诉电脑(特别是那些很聪明的AI)一步步该做什么,来处理信息、完成任务或者实现某个业务目标。

它能把复杂的业务逻辑和强大的AI能力,像搭积木一样组合起来,变成一个顺畅、高效、能自动运行的流程。

工作流类型

扣子提供以下两种类型的工作流:

工作流节点

看上方的工作流成图中,每一个长方形的框框就是一个节点。每个节点都有输入和输出,它是一个可以独立运行的“机器”,你只需要给它提供合适的输入,它就会干活,然后给你想要的输出。

常用的节点介绍

节点参数类型介绍

扣子里面的每一种类型的节点输入和输出变量都有一些类型,需要与引用的节点的变量类型匹配。

下面对这些变量类型做下介绍:

今天先分享到这里,下一篇,我会介绍一下扣子的知识库相关的一些基础知识

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