本文以Coze平台搭建的「旅游规划助手」为例，从工作流、卡片、插件和大模型四个维度拆解实现方案。工作流通过串联多个节点完成行程编排、景点详情查询、图片搜索和结果整合；卡片负责将结构化数据以富媒体形式展示；插件接入头条图片搜索和墨迹天气等外部能力；三个大模型节点分工协作，分别处理行程规划、信息补全和数据整合。该架构为同类多步推理、多源数据和富媒体展示场景提供了可复用的参考方案，并延伸探讨了企业应用价

本文介绍了在Coze平台搭建「根据用户心情生成文案并自动配图」功能的完整流程。首先需申请通义万相文生图API Key，通过阿里云百炼平台完成账号注册、实名认证后创建API密钥。接着在Coze中创建工作流，通过千问大模型节点生成情绪文案，再调用Qwen_Image插件实现文生图功能。工作流支持可视化编排，各节点间变量可传递，最终生成结果返回给智能体整合后回复用户。文中提供了详细的流程图、操作步骤对照

本文介绍了如何利用Coze平台构建"编程答疑智能体"，通过多模态输入和结构化流程实现自动化代码报错分析。该系统采用"工作流+智能体"架构，核心流程包括：用户上传报错截图→OCR识别→大模型分析→返回解决方案。工作流包含开始节点(接收文本和图片)、OCR节点(图片转文字)、大模型节点(分析报错)和结束节点(输出结果)。智能体则绑定该工作流，确保所有编程问题都经

本文针对企业用户，介绍如何有效使用低代码工作流。工作流通过结构化框架组织数据流动与任务处理，将大模型能力与业务逻辑结合，形成可审计、可复现的AI应用开发方式。相比普通智能体，工作流更适合固定流程、多步协作场景（如留资、报表、工单处理）。文章详细讲解工作流创建、编排、调试和发布的完整流程，并比较显式调用（推荐）与隐式调用两种使用方式。通过可视化画布拖拽节点和连线，企业可以构建稳定运行的业务流水线，实

摘要：Coze插件开发指南 Coze插件是智能体可调用的工具集合，将模型能力扩展为系统功能。主要分为代码插件（托管运行，支持Node.js/Python）和无授权插件（无需认证，适合公开数据查询）。 核心要点： 代码插件：平台托管执行，需注意超时、依赖大小（≤250MB）和结构化输出 无授权插件：快速调用公开API，但需防范滥用风险 关键提醒：无授权接口存在安全风险，需设置频控并避免敏感数据 示例

消息卡片是一种结构化的可视化消息载体，将文字、图片、按钮等内容以卡片形式呈现，提升用户交互体验。卡片分为单张卡片和列表卡片两种形态，由布局组件和基础组件构成，适用于豆包、飞书等平台。制作方式包括模板创建、AI生成和手动搭建，适用于搜索结果、商品推荐、订单状态等高收益场景。卡片的价值在于结构化呈现、可交互性以及与工作流的强绑定。使用前需注意数据设计、渠道兼容性和维护迭代。示例展示了天气服务和新闻卡片

Coze平台知识库功能详解：支持多种文件格式导入，构建专属知识体系。知识库支持txt、pdf、word等文档类型，提供智能检索和向量化处理能力。平台提供免费版和付费版两种模式，存储容量从1GB到自定义不等，文档处理数量上限从100到无限制。不同文件类型有特定导入流程，如PDF需配置OCR选项，文本文件可设置编码和分段规则。用户可通过可视化界面或API批量导入文档，为智能体提供精准知识支持。

本文介绍如何在字节跳动的AI开发平台Coze上创建天气服务智能体。首先需注册账号并了解基本概念，然后通过标准或AI创建方式新建智能体，配置人设与回复逻辑。接着添加天气查询功能，可使用内置插件或自定义HTTP请求插件，也可通过知识库提供静态天气数据。最后配置工作流，包括提取城市名称、调用API和格式化回复等节点。整个过程涵盖智能体创建、功能配置和流程设计，帮助开发者快速构建实用的天气查询AI助手。

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Deepseek AI课程摘要 本课程面向职场人士、学生、自媒体博主及AI爱好者，系统讲解国产AI模型Deepseek的应用与优势。课程通过实战演示，涵盖文案生成、AI编程、情感陪伴等8大场景，并重点对比Deepseek V3/R1与OpenAI产品的差异： 性价比优势：Deepseek完全免费，API成本仅为GPT-4的3%-7% 模型特性： V3擅长多轮对话与任务执行（如客服、内容创作） R1