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1 第一部分：基础起步：构建私人助理雏形
1.1 走进智能体与 Coze
1.1.1 AI 智能体是什么
1.1.2 Coze 平台优势剖析
1.1.3 了解coze功能
1.2 开启 Coze 之旅
1.2.1 登录并注册Coze官网
1.2.2 创建私人助理智能体
1.3 借助 DeepSeek 打造聊天助手
1.3.1 编写智能体人设与逻辑
1.3.2 预览测试对话效果
1.4 部署到社交平台
1.4.1 微信公众号 / 微信客服接入演示
1.4.2 发布到飞书机器人接入演示
2 第二部分：优化 - 智能体配置
2.1 课程 5：智能体基础配置与提示词进阶
2.1.1 大模型底层原理
2.1.2 提示词框架理解
2.1.3 专属知识库建立
2.1.4 数据库的引入
2.2 智能体交互体验优化
2.2.1 智能体人设与回复逻辑优化
2.2.2 智能体交互优化功能详解
2.3 智能体记忆与知识调用优化
2.3.1 智能体的记忆拓展与应用
2.3.2 知识调用优化与设置功能讲解
3 第三部分：进阶 - 插件
3.1 认识 Coze 插件系统
3.1.1 插件概念与介绍
3.2 插件的基础应用
3.2.1 为智能体添加插件
3.2.2 打造实用工具型助手
4 第四部分：高级应用 - 工作流
4.1 工作流基础
4.1.1 工作流概念与应用场景
4.1.2 创建第一个简单工作流——提取抖音链接文案
4.2 了解工作流中的大模型节点
4.2.1 了解大模型节点
4.2.2 工作流中的大模型该如何撰写提示词
4.3 为工作流添加更多功能
4.3.1 添加提取文案并转写功能
4.3.1.1 转写为小红书渠道的发布风格
4.3.1.2 转写为短视频口播并输出到文档
4.3.1.3 转写为短视频脚本并提供分镜（暂时保留）
5 第五部分：工作流+知识库&数据+数据库+插件的协同应用
5.1 工作流中的知识库&数据调用设置
5.1.1 了解知识库相关节点
5.1.2 了解数据相关节点
5.2 工作流中的数据库设置
5.2.1 数据库相关设置
5.2.2 SQL自定义
5.3 工作流深度解析
5.3.1 工作流核心环节详解
5.3.2 利用大模型辅助工作流拆解
5.3.3 单线程与多线程工作流设计
6 第六部分：选修-定制化高级需求讲解
6.1 智能体模式延展
6.1.1 单Agent和多Agent模式
6.1.2 对话流
6.2 智能体高级应用：循环、Json格式、批处理
6.2.1 循环的概念
6.2.2 循环在Coze智能体中的意义
6.3 图像流深度探究
6.3.1 图像工具插件
6.3.2 图像工具应用
6.4 使用AI工具打造代码节点（未完待续......）
6.4.1 使用外置AI大模型生成代码节点
6.5 问答节点功能
6.5.1 问答节点
6.5.2 问答节点搭建示例
6.5.3 运行示例
6.6 AI应用智能体
6.6.1 了解AI应用开发
6.6.2 实战：搭建「新闻摘要机器人」
7 第七部分：实战应用案例（持续更新）
7.1 一键提取抖音及各平台视频文案并进行二创

6.5.2 问答节点搭建示例

2025年09月25日
搭一个简单的工作流试一下就清楚了
这是个收集用户信息的工作流，如果意图识别节点识别用户发送“注册会员”类的信息，即跳到问答节点搜集用户信息，如果非这类信息则提示用户发送“注册会员”，注册完成提示用户注册成功
 
重点看问答节点如何配置
 
大模型选择默认的即可，如果采集信息比较复杂可以选能力更强的模型
 
输入选择开始的input或者上一个节点都可以
 
因为是测试，我们问答就多设置点需要收集的信息
下一步，回答类型，选择“直接回答”，“选项回答”很好理解，会提供给用户几个选项选，也就用不上大模型和追问了，也失去了现在给大家演示“问答”功能的意义
勾选“从回复中提取字段”，这样才会通过大模型收集用户回复中的信息，如果不选择，则默认输出用户的整个回复内容
 
设置用户提取字段及变量，把需要用户提供的信息都对应设置一个变量名，根据情况设置必填非必填
然后红圈的展开按钮，每个变量写一下描述，这样在AI追问的时候可以更准确地追问并采集信息