感兴趣的朋友可以看看这个基础版的教程。
多次提到过，智能体是个趋势。好的智能体，可以根据知识库、数据库以及对话不断自我训练，按照你特定的工作流，帮你把活干好。
想要创建高级智能体，你必须把工作流给吃透，可是这部分多少需要点技术基础。
那没有基础，又没有大佬指点，要怎么解决呢？
好说！找AI啊，找Kimi啊！你把每一步交给AI协助你干，是不是就简单多了！
你只需要把需求交代清楚，再利用我下面的工作流，就可以搞定。
应网友需求和之前的承诺，今天咱们上硬菜！
为了照顾新手，我会以一个独特的方式讲解。
我不是技术出身，只在大学自学过计算机应用。
后来都是从事的运营管理方面的工作。
同是“天涯沦落人”，我懂零技术基础的朋友，想要手搓智能体的难处。
所以我会站在小白的角度，用Kimi来协助创建。
一个月前做计划时，只用了Kimi和阅读助手，
但这还不够高效和简单，于是我重新推倒了，
专门站在0基础小白的角度，又重新写了一遍。
加上了更高效的工具，引入了双屏操作的玩法。
这篇扣子长文教程，重点分明，细节拉满，
会给你一个别样的视角，相信看完之后，你对扣子更加了解，便于你创建属于自己的智能体。
建议慢慢细看，也可以收藏后观看。
我将采取逐步深入的方法，讲两个实操案例，分为三个部分：
03 结语
coze用的GPT-4Turbo，插件也更多，效果确实更好。
国外版操作界面全英文，好在跟国内版类似。
我就以国内版(称扣子)为例讲解，咱们先掌握国内的，要用国外版时，操作起来也方便。下图为国外版效果。
好了，正题开始。这个部分先用基础效率工具。
之前的文章已经介绍过基础操作了，这里说重点和相关细节。本案例是用插件和知识库，做一个专用于爆文写作的智能体。
步骤1：做个知识库，堆满你的创意弹药
基于知识库做智能体，知识库非常重要！而且后面，我们编写提示词也要用到，请认真看下哦，尤其是我加粗的部分！本身写作智能体不需要很复杂的知识库，但为了大家理解并用好知识库，我在这里详细介绍下。
1. 简介：知识库是一个智能文档管理和检索平台，类似于虚拟图书馆。
2. 功能：支持全文检索，能帮助用户快速定位所需信息。可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。
3. 应用场景：适用于语料补充、客服自动化、垂直领域知识应用等多种场景，帮助用户更有效地获取和管理知识。
这个部分操作比较麻烦，我用Kimi生成了思维导图，方便大家阅读和理解。
划重点！收集的文档资料，尤其是需要调用图片的，最好保存为markdown格式（.md），看下图框中的位置，这种图片格式就是markdown格式的标记符，相当于图片ID，这样AI可以识别，才能在生成文章时展示出来。
步骤二，搭建知识库。
第二步，添加内容，选择导入类型。
在线数据导入，也就是从在线网页中爬取内容。支持自动采集和手动采集两种方式，自动采集较为简单，可以单个网页抓取和批量抓取。手动采集需要安装一个官方的爬虫插件Scraper（安装包放在文末了）。这种非常适合小范围的爬取内容，比如抓取你官网中不同套餐的产品介绍，抓取在线网站中的重点文段等。二者区别如下：
接上面创建知识库的操作，填写知识库名称和描述，选择导入类型，然后点击下一步。
第三步，上传文档，分段设置和数据处理。
这个部分，是做好知识库的核心，很重要，尤其是分段！因为回答精准度跟知识库内容颗粒度直接关联。方式有自动分段和自定义分段两种，知识点很多，我讲细一点，会分享本地上传和在线数据采集两种导入文档方式。
第一种，本地文档上传方式。
如果是资料文字多、杂乱无序、不需要精准或者固定化的回答，建议自动分段，比如下面的网络流行语资料，本身就已换行，且文字杂乱关联性小，自动分段就好了，操作如下图所示（接上一步选择了本地文档的导入类型）。
如果你的资料是不同板块组成，同板块段落内容关联度很强，就需要自定义分段。比如文档是多篇文章汇总的，每篇文章是一个板块，这个时候自动分段，容易把一篇文章拆分了。又如，文档是多个产品简介，不同类型问答资料、提示词资料、操作教程等，最好自定义分段，这样系统才切分得准确。
自定义分段，不是让你自己老老实实的去拆分，也有巧妙方法。这里需要引入标识符，先做个含有标识符的文件，然后在分段适填写这个标识符，以此作为自定义分段的依据，敲重点！下面给大家分享个技巧性的操作。
我现在要上传Kimi17个官方提示词的文档，实现每个提示词都拆分准确。由于文档中有markdown格式，符号很复杂，而且每个提示词长短不一，切分时也有字数限制，如果你自动分段，就很容易把某个提示词拆分了。
这时，我们在每段提示词前面加AA来做个含有标识符的文档，注意这个标识符最好是原文档中没有的，独特的，便于识别切分。设置标识符，可以让Kimi写一段VBA代码或者批量替换（VBA玩法会写进我即将发布的Kimi学习手册中），把文档操作成下图这样，便于系统准确分段。
我们来看看分段效果，非常准确，每个提示词都单独拆分成了独立的内容片段（不同底色就表示不同的内容片段）。
在线数据上传文档，有自动采集和手动采集两种。这里操作很复杂，我给大伙演示下。
先看看自动采集，这种方式适合新手。在前面选择在线数据的导入类型后，我们选择自动采集，添加URL的方式可以是添加单个或批量添加。单个添加可以设置更新频率，对于需要实时获取资料的智能体，这个挺有用的。比如我这里做的在线网络流行语资料，需要设置更新频率为每天。
批量添加，能自动抓取网站根目录或者网站地图下面的所有网页内容，最多抓取300个，现在默认不自动更新，要等知识库做好之后才可以设置自动更新的频率。
输入网址，点击导入后，系统自动抓取，没问题后就点确认。
系统自动解析并分段，如果不够，还可以继续添加，设置同上，单个和批量可以混和来添加，如下图，背景里是先添加的单个网页，后面又批量添加。
等系统把添加的文档解析并上传，传完你可以对每段内容编辑和删除，弄完之后，点下一步就是数据处理了，这点还是比较良心的。
如果你的知识库需要多种方式导入，可以先添加完一个文档后，再往知识库添加内容。如图所示，不过需要注意的是，这时候再添加内容就是自动分段，不能选择自定义分段了。
还有一点，知识库内容都可以随时修改以及重新分段（添加内容按钮左边那个按钮就是重新分段），如果是用在线数据方式采集的，对每段内容，还可以随时更新频率，这点比较人性化。
步骤2：创建Bot，起个花哨名，选个buff模型
在个人空间点创建 Bot，起个花哨名，比如AI领域写作大师。
确认创建之后，来到编排页面。这里我多提几句，最近扣子增加了多Agent模式，这个模式可以说非常nice。
简单来说，单Agent模式像一个全能助手，自由度更高，多Agent模式则像一个团队，它还可以把你单Agent模式下创建的Bot全部串联起来，这个不得了！比如你把文案、设计、客服、财务智能体做了一通，整合这些智能体，构建一个全自动的运营体系，是不是可以卖给中小公司？
亦或超级个体，把原来多平台AI操控体系，变成基于扣子主平台的智能体运营管理系统，效率是不是更高了？当然目前还不够强大，未来肯定会应用得越来越多。
从多角色、场景应用和落地效果看，多Agent模式＞单Agent模式＞AI大模型通用回答。
扣子自家的大模型也改名了，原来叫做云雀大模型，随着豆包大模型系列发布，现在改成了其中一个模型——豆包·Function call模型，这里我多提一句，你在豆包上创建的智能体也会同步到这里来，完全打通了。
大模型选择根据需求来，moonshot就是Kimi大模型，三种模型根据回复长短区分，比如这个写作bot，用的128k。不是说越长越好，做简单问答，推送新闻等，8k就够了，模型越大回复越慢，消耗token越多，也不利于体验。
回复随机性：随机性越高，生成内容更多样，更具创新。反之，生成内容会更加保守和精确，且类似于训练数据。比如写作智能体，需要“别开生面”的创意，以适应不同的写作场景和任务需求，因此我直接搞得1。像心理咨询、营销顾问这种，也需要整高一点。如果是简单的推送新闻或者问答等，随机性可以低一点，例如设置0.2，这样更精确。
携带上下文轮数：主要控制上下文的记忆能力，对话历史轮数越多，多轮对话的相关性越高，像是需要处理复杂任务，比如行业研究报告、论文撰写智能体，或者垂直领域、有特定风格类型的，比如幽默风格写手、大厂职场写作等，建议数值大一些。
步骤3：编写提示词，让Kimi帮你写明白
那么，编写提示词（人设与回复逻辑）就得说清楚，这是重中之重！咱们就不用基础版的系统自动优化了，效果不太好，还掉价！这里直接上个高阶操作，全程交给Kimi来搞定。
下面是我3月份创建Bot时的提示词编写案例，为什么用当时的案例？
一是因为这个Bot分享到网上后，网友觉得效果不错，希望我分享，我就原封不动的公开；二是那个时候我才用扣子不久，操作思路放在这里更适合，毕竟还有好多同志不熟悉扣子。不用太关注细节，重点是掌握思路。
第一步，投喂AI领域优秀文章资料或者对标文章素材，把资料吹得高大上一些，让Kimi学习分析，并总结写作技能和特点。
强调下，资料很重要，跟知识库同源，二者结合起来做，效果才更好。找资料的方法以前文章也分享过，在这我就不啰嗦了。不管什么领域，思路都一致。
第二步，根据扣子官方编写模板撰写提示词，指令如下：
扣子官方提示词编写模板：
点击可查看大图
一顿优化操作下来，最终组合编写的提示词如下：
注意，这个写作大师智能体基于账号定位来写的，能力宽泛，可以策划、原创、二创、仿写等，是属于自由和富有创意的，因此就没有固定的回复逻辑和流程。如果你要做一些精细化或者单一任务的智能体，比如“低配版”秘塔AI搜索，或者新闻推送助手，可以参考官方的这个。
在编写提示词这块，你得下功夫，尽管我们可以让AI协助，但是需求和思路在你脑子里，不要过度依赖AI，尤其是思考。好的提示词一定是基于你的需求和意图来的，同时与知识库、工作流搭配起来，以编排回复逻辑和流程，这样就有双重保障。
可以先做简单的，再做复杂的，逐步优化。饭一口一口吃，路一步一步走，可别想一步登天。
怎么找？
步骤4：添加技能，把插件和知识库都搞起。
第一步，加技能，这里主要是插件，因为不用做工作流等，相当于给智能体加武器，属于不讲武德！官方给了60多种插件，视频解析和提取、新闻、旅游、办公、图片识别等等，的确丰富。扣子的插件满足不了你？也可以自己开发，官方都有教程。
这部分根据需求来搞，简单的智能体，你用3、4个插件即可。写作智能体，创作任务还挺复杂的。需要解析链接、PDF文件、获取站外内容，用Link Reader；需要生图，就要用ByteArtist或者通义万相等生图插件，用一个就好；需要设计图片，就调用比格设计或者创客贴（这两个我都用去水印脚本了，所以很方便）；需要简单配图，用必应图片搜索；需要获取热搜和站外文章，就加全网热搜、知乎热榜、头条搜索等。插件中还有一些例如微信搜索、公众号文章列表等插件，不太稳定，不建议加。
新手的话，建议前面加少点，调试一些简单任务，用得顺畅后再逐步加插件。比如你是仿写和站外二创，你需要解析链接，必须用Link Reader，需要配图，就用字节的ByteArtist一个插件，不要搞太复杂了。
添加完后，点击知识配置区-自动调用按钮，设置下调用和检索规则。这里的配置主要是解决从那里查，怎么检索，召回几条精准内容的事儿。内容找得全，相关性强，大模型才回得准。这里我简单说下，详细配置说明可见官方文档。
作为新手，前期建议都自动调用，这种方式，会在每轮对话自动调用知识库来回答。按需调用的话，需要在左侧人设与回复逻辑区明确何种情况调用哪个知识库回复，这就增加了提示词编写的难度。
搜索策略方面，简单来说，语义检索更注重内容之间的内在联系，全文检索更直接，适合找具体词汇，而混合检索则是两者的结合，既考虑内容也考虑联系。下面是一些适用场景说明：
当你的智能体需要理解句子或短语之间的深层联系时，比如写论文时找相关资料，或者翻译跨语言的文本，用语义检索。当你的智能体要找包含特定术语或专有名词的文档时，比如搜索法律文件中的特定条款，或者研究报告，用全文检索。当你的智能体需要同时考虑文档的内容和它们之间的联系时，比如做市场调研或者爆文创作，需要找的资料既要包含特定的关键词，又要符合一定的主题或情境，就用混合检索。
第三步，基础配置。这里主要是配置不太重要的内容，比如记忆功能、对话体验和角色三个板块，我简单介绍下。
记忆功能，是相对重要的。它可以持久记录和回忆对话中的重要参数或内容，让交互更便捷、有趣、回答更精准。
变量部分，保存用户姓名、行为偏好或者语言风格等信息，Bot会记住并调用，后面对话会越来越合你的口味，比如你可以设置幽默风格、语言变量，随时让他切换风格回答或者不同语言来回答。最好的方式是你在编写提示词时，指定变量的使用场景，这样回答更准确。具体操作可以查看官方文档，如果你看得枯燥或者看不懂，直接在页面调出Kimi阅读助手，让他帮你解释、总结等，这个方法适用于绝大多数网页，很方便。
更关键的一点是，你如果对某些内容不熟悉或者需要追问，你直接选中，插件会自动识别，并加在对话框中（这些都是小技巧，可以当引用或者标注来用）。
数据库，可以帮我们把信息（比如客户资料、商品清单、订单信息）整齐地分类存放，让数据管理变得简单又清晰。这个功能其实很厉害，应用场景非常多，比如用于个人记账、金融分析、社交互动、客户关系管理、库存管理、健康追踪、项目管理等多种场景。我们这里用不到，而且需要技术基础，没有基础的话可以看官方文档。
长期记忆的主要作用是增强Bot智能体的个性化服务能力，通过记录和累积用户的交互历史，使Bot能够更好理解用户的意图和需求，提供更加连贯和相关的响应。
可以跟变量和知识库搭配起来使用，变量和长期记忆的结合，通过记录用户在具体场景对话中的选择（例如用户选择偏好设置）来动态更新长期记忆，以便在未来对话中提供个性化服务。知识库提供通用信息，长期记忆可作为补充，二者结合可以使Bot实现更精准的交互。比如在用户询问产品信息时，知识库提供通用答案，长期记忆补充用户的购买历史或偏好，让Bot的回答更加贴合用户的个人需求。其实相当于你通过对话交互，在对Bot做数据训练，长期使用效果愈加明显。
长期记忆在页面上开启即可，会自动总结，点击按钮可以查看总结内容。
对话体验这些简单，就不过多说了。可以添加背景图片，选择中英文两种语音角色，语音主要是用在豆包APP上，不得不说，豆包的语音做得还是很不错的，非常接近真人了。
步骤5：测试Bot，调教到它服服帖帖听你话。
调试的话，核心在于模拟交互，验证功能，确保Bot能够按照预期执行任务，比如正确理解指令，回答是否精准。具体而言，需要调试你添加的插件、工作流或知识库等。对于一些专业性智能体，比如写作类的，你还得测试文章效果。
点击可查看大图
步骤6：发布Bot，选个你喜欢的平台跟它玩。
这个案例咱们升级操作，不仅用插件和知识库，还加入工作流，并且让Kimi协助自动设计工作流，做个复杂的智能体。
工作流是打造智能体的核心，是扣子编排中最难的一部分。它就像是一个简单的拼图游戏，通过设置并拖拽不同的模块（节点），比如插件、知识库、大模型、代码等，来搭建起一个完整的业务流程。工作流就是sop，帮助我们把复杂的任务分解成简单的步骤，然后自动完成，并确保工作既快速又准确。
为了让小白也能轻松理解、效率操作，待会咱们再引入一个高效工具，谷歌浏览器的插件，Anything Copilot，这个插件算个“缩小版谷歌浏览器”，可以在侧边栏无限制、多方式地打开 AI 及其他网站，实现双屏操作功能。这个功能其实Edge就有，但是考虑到很多朋友都用的谷歌，我就用谷歌来操作。
以上为edge使用示例
前面讲解过的操作我们简单带过，这里重点在工作流设计。
接下来咱们正式开始Kimi协助操作流程。
后面就是跟前面做知识库相同的步骤，分段和数据处理。方法前面都讲了，这里就不赘述了。
这里是最新版扣子的截图
第三步，来到工作流设计页面，配置节点，这是最重要最难的（最近更新了图像流，基本上啥都能搓了，包括前面说的一键生成图文），而且也是我讲的最细的部分，不要觉得麻烦哈。坦白讲，小白看到这里可能头都大了，都不知道怎么开始。毕竟需要一些技术性语言，比如变量，只能用字母、字符等设置。
第一步：配置开始节点。
询问Kimi，顺便也当作考验下他，让他帮你配置第一个节点。
你看Kimi多懂事，每个变量一一对应起来了。你按照它给的设置，根据自己需求选择使用，复制粘贴完整就是，“懒人”用着极度舒适（0编程基础的朋友可以顺带学习并了解下常用技术语言，其实也就是着译的英文，一般不使用拼音或者首字母简写之类的）。
之前发的官方链接中就叫做condition节点，因为当时他们没改成中文，所以你会看到是condition节点，国内版对应选择器节点。
先向Kimi提出你的问题，比如这里不能配置，页面出现什么反馈，怎么解决？Kimi会给你一些建议和解决办法。
其实基本可以确定了，他已经指出了连接问题，下图中的第2点建议。你思考也觉得是这个问题，然后再问他怎么去连接两个节点？他直接把操作步骤给你了，让你通过圆圈把两节点连接起来，你再去试，完美解决。
在对话过程中，你搞定了给Kimi说，他还很高兴，似乎听到你解决了问题，估计感觉到老师的快乐了，哈哈。对话不要太死板或者拘谨了，该活泼就活泼，该幽默就幽默，工作生活会增添很多乐趣。
说实话，这个选择器（条件判断）设置较难，新手确实要花点时间研究。不过有了Kimi，也能提高效率。跟前面思路一样，把选择器的设置页面截图后，传给Kimi，让它根据要求来写。你只需要盯着他写的对不对，符合你要求不。
第三步：配置大模型节点。
接下来，我先弄个插曲。因为流程较多，我怕Kimi配置出错，就准备简化步骤，先加个大模型节点和结束节点，运行一番，到时候排查也方便。咱们循序渐进，后面再添加知识库，弄个完整流程（PS：简单点的工作流可以一次性搞完，复杂的可以部分运行后再增加）。
现在配置第三个，大模型节点，按照之前的方式问他，发设置页面截图和要求。它把配置结果都给你了，不过我截图没注意，给他显示的是云雀大模型（之前的素材，现在叫豆包），咱们可以选好Kimi的moonshot后再发给他。
注：这里本身是为了测试，Kimi配置较简单，下面咱们还要优化。
我发布后去编排页面测试了下，Kimi还是贴心，把测试建议都给我了。
第六步：增加知识库
还有种更好的方法，就是你把提示词编写模板、大模型编写页面截图以及要求等都发给他，让他针对性的编写。但是往往一次不够好，需要你多次优化后，整合形成如下这种提示词。提醒下，为了使回答更具个性化，你可以增加技能，语气，限制等。这里我就附上了联系信息，方便让用户私信联系，另外也可以运行测试下效果。以下为简洁版和个性版参考：
简洁版：
个性版：
之前已配置过，现在就是让Kimi帮忙检查下，这里他引导我增加了大模型输出的变量，设置完后就试运行一下，运行成功就可以发布了。
补充一下，结束节点的选择回答模式可以自定义。回答内容设置必须引用输出变量中的变量或者参数名，且对应起来，注意下图中红色和蓝色框一一对应，引用方式为：{{变量名或者参数名等}}
步骤三：创建并编排Bot
点击可查看大图
调用外部工具的最佳方式是，加上关键词，比如搜索下最近的AI热点资讯，生成一张图片，知乎热榜 推送今日AI资讯，必应搜索3张AI科幻图...等等（能加上插件名称更准确）。如果问得不太明确，就容易造成工作流和插件的回答冲突。这里插件不要加太多了，够用就好，相同功能的插件就用一个。
把小客服给你的一些资料直接存进飞书，方便你使用。
获得资料后，直接存成表格，点击后直接下载。
获得资料后，生成pdf文件，存成自己的文档。
好了，我不多演示了。记得调试好了去发布你的Bot，我的小客服发布到了豆包和公众号，欢迎大家去体验，获取资料等等。
总体而言，创建智能体的大体思路是：
对多数人而言，用好插件、知识库和工作流已足够，毕竟大多是自己用，而非商用。要想更好，还可以加入数据库，变量，图像流，甚至多Agent。
这篇文章是之前基础版扣子教程的延续，应用两案例+三章节+由浅入深的总体格局，希望大家跟着思路，逐步探索，轻松掌握，以便举一反三。
AI智能体的发展是个趋势，从目前各大厂相继开放来看，商业化落地进程在加快了，多Agent模式也会逐步成熟，越来越多人会入坑。毕竟，大模型更多的是通用能力，而垂直场景的智能体更适合专项任务。他可以通过知识库、数据库以及对话不断自我训练，按照你特定的工作流，实现想要达成的目的。
未来智能体的应用场景会越来越多，包括个性化教育、智能经营管理、健康咨询与监护、虚拟个人助理、内容创作与分发、企业办公自动化、辅助决策制定等方面。智能体的优势在于满足个性化需求，提供定制化服务，通过优化流程，提高效率和生活质量，可落地细分场景。
这也是我今后的主攻方向，我的远大目标是用“AI+”重塑“互联网+”，落地到商业场景。如果大家有好的项目，需要工作流或者企业级智能体开发，也可以联系我（微信号 hkzxt023），大家可以一起来做。
写到这里，快2万字了，有点小兴奋。
我想叨叨几句。
之所以撰写这篇教程，最主要的就是回应网友需求和允诺。期望和我一样的零技术基础的朋友，也能在扣子创建自己的高级智能体。
从最初只想写用Kimi全自动创建智能客服，到回应网友们的需求，公开这个写作智能体调教方法，期间反反复复修改与优化。
过程中，我也在思考，怎么让大家更易上手。
开始只是想分成两篇写，这样流量也更多。
但考虑两个案例特性，一个用到插件和知识库，
另一个再添加工作流，正好能满足大部分需求。
从计划扣子教程到现在，一个月了。
从准备素材到现在，花了三周。
还有一点，我也看了网上很多有关扣子的教程，多数走遍创建流程，直接扔出提示词，知识库上传一遍，工作流直接讲解等等。
其实有些教程写得挺好的，甚至官方文档，不过还是不那么容易懂。这大概多是技术或产品在写，包括我也容易陷入个误区，站在个人角度考虑。这让一些新手或者0技术基础的朋友稍微感到难，从而不去实操。就没办法传播开来。
这里最重要的不是案例，而是操作思路。希望大家掌握的是，对一个陌生，甚至没有接触过的东西，如何借用AI和效率工具来学习并上手，如何思考整个架构，怎么在提问互动中进步等。
文章内容繁多，但还好通俗易懂，我基本上没有应用专业术语，因此阅读起来可能会好一点。不过想要靠仅一两次阅读就学会，是不大可能的。我建议多阅读几次，跟着思路实操。阅读十次，不如操作一次！在实践过程中，你才会遇到问题，利用AI来协助你解决问题，这点意义重大。
为了大家更好阅读，理解和学习。咱们直接拓展举一反三的方法，借用文中提到的开双屏操作。阅读时，打开文章，调出Kimi阅读助手，常用语总结，快速理清文章脉络。实操时，在左边主页面打开扣子实操，右侧边栏在Anything Copilot插件打开公众号文章，这样边看边操作，效率更高。（用edge也可以实现相同效果）