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coze的智能体都是单用户模式,如何适配区分不同用户?

Answer

Coze 的智能体在适配区分不同用户方面,主要通过以下方式:

  1. 角色定义:分为超级管理员和普通用户。超级管理员拥有管理整个系统的最高权限,负责项目的正常运作和维护。普通用户没有项目配置的权限也无法进入管理后台页。
  2. 配置模式:
    • 模式 A:Zion 默认智能体。选择此模式将直接使用 Zion 在 Coze 平台预配置的官方智能体,适用于测试。系统会自动填充相关信息,预设头像与昵称。若后续想自定义修改智能体的各种收费模式、前端展示,可在“管理后台”进行修改。
    • 模式 B:用户自己的 Coze 智能体。选择此模式需要在“管理后台”页自行配置在 Coze 平台上获取的 Bot ID、OAuth 应用 ID 以及一对公私钥。
  3. 数据库方面:数据库是 Coze 用来长久存放用户自己生成的数据的功能,单用户模式是自己记录自己的数据,多用户模式则相当于大家一起维护一份数据。在记账管家的应用中,需要注意区分单用户和多用户模式,避免用户互相编辑对方的数据。
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References

问:Coze (扣子)是什么?

Coze是由字节跳动推出的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代AI聊天机器人而设计。它旨在简化AI机器人的开发过程,使得无论是开发者还是非技术用户,都能够快速搭建基于AI模型的各类问答Bot,处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。Coze平台的主要特点包括:1.多语言模型支持:Coze使用了大型语言模型,如GPT-4-8K和GPT-4-128K,并提供了云雀语言模型等,以支持不同场景下的对话和交互。2.插件系统:平台集成了超过60款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,同时支持用户创建自定义插件,以扩展Bot的能力。3.知识库功能:Coze允许用户上传和管理数据,支持Bot与用户数据交互,可以上传TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV格式的文档,或基于URL获取在线内容和API JSON数据。4.数据库和记忆能力:Coze提供了数据库功能,允许Bot访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。5.工作流设计:用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流,处理逻辑复杂的任务流,Coze提供了大量灵活可组合的节点,如大型语言模型(LLM)、自定义代码、判断逻辑等。6.多代理模式:在一个机器人中可以运行多个任务,允许添加多个代理,每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。7.免费使用:Coze目前对用户是完全免费的,用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。8.易于发布和分享:用户可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上,让更多的用户与之互动。Coze平台的设计降低了大模型使用的门槛,提供了丰富的工具和资源,以支持快速开发和部署AI聊天机器人,满足不同用户的需求。

Coze变现模板全新升级:【一键配置版】 函子(Zion)让你快速用智能体赚钱!

在项目中,我们定义了两种角色:超级管理员和普通用户。超级管理员:这个角色拥有管理整个系统的最高权限。不论是否为项目的拥有者,只要系统尚未指定超级管理员,你首次访问模板发布页面时,将被引导成为超级管理员,负责项目的正常运作和维护。普通用户:与超级管理员不同,普通用户没有项目配置的权限也无法进入管理后台页。因此只有超级管理员才可对“Coze变现模板”的bot进行相关配置。1.成为超级管理员:点击【成为超级管理员】按钮,进入用户注册登录页面。1.注册并登录:完成注册后,你将获得超级管理员账户,拥有管理项目的权限。1.选择智能体配置模式模式A:Zion默认智能体选择此模式,你将直接使用Zion在Coze平台预配置的官方智能体,适用于测试。系统自动填充Zion官方的Bot ID、OAuth应用ID以及一对公私钥,并预设头像与昵称。选择该模式后,项目自动创建完成,你可以将平台首页分享给用户,让他们体验聊天页面。若后续想自定义修改智能体的各种收费模式、前端展示,可在“管理后台”进行修改。模式B:你的Coze智能体(本次教程)选择此模式,你需要在“管理后台”页自行配置在Coze平台上获取的Bot ID、OAuth应用ID以及一对公私钥。1.在“管理后台”页配置智能体信息

Coze记账管家——数据库使用教程

本bot基于三部分构成:提示词:本bot使用了结构化提示词的框架,通过提示要求大模型根据不同的行为调用不同的工作流数据库:能够记录不同用户历史记账记录的关键,工作流里会用到;工作流:增加记账调用add_accounting_record工作流;查询账户余额调用query_accounting_balance工作流;删除所有记账记录调用init_accounting_records[heading2]2、数据库[content]数据库是coze用来长久存放用户自己生成的数据的功能,我们可以通过mysql语句写入数据到数据库中,也可以从数据库中读取已存储数据用于加工或显示;本次是记账功能,定义了三个字段:item:记账的事项;字段类型stringoccurrence_time:记账发生时间;字段类型string(因为不清楚time类型是什么格式,官方文档也没写,所以用了string类型)account_change:变得的金额,即收入或花费的金额数;字段类型integer(定义的单位是分,例如1.23元,到时候记录进入数据库是123,注意这里一定要用integer类型,不能使用number,不然当金额有小数时计算会不准)(ps:这里踩坑了,刚开始理解错了单用户模式和多用户模式的区别,单用户模式就是自己记录自己的数据,多用户模式是相当于飞书文档大家一起维护一份数据,刚开始选了多用户模式,导致用户互相编辑了对方的数据)

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生成设计图:包括图书馆静音舱+小组讨论舱 :用隔音板材划分独立空间,舱体外壳由学生绘制抽象艺术图案。 可变形桌椅 :定制模块化桌椅,支持拼合为“创作大桌”或独立卡座,适配小组作业与个人学习。 艺术疗愈角 :设置减压涂鸦墙、小型绿植温室,配备舒缓音乐耳机。
以下是为您提供的关于生成您所需设计图的相关信息: 星流一站式 AI 设计工具具有入门模式和高级模式。 入门模式: 可以使用图像控制功能精准控制生成图像的内容和风格,如空间关系、线稿、人物长相、姿势等。 只能使用以下四种参考功能: 全部图片参考功能,包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 原图、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 高级模式: 点击生成器下方的切换按钮进行切换。 与入门模式相比增加了高级模式框架。 基础模型方面,允许使用更多的微调大模型,如基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5。 图片参考方面,允许使用更多的图像控制功能,在星流基础大模型下,增加了 tile 分块与 softedge 线稿。 高清分辨率修复:利用算法对初步生成的图像进行简单的图生图高清放大(目前仅支持基础模型 xl 和 1.5 模型)。 放大算法会影响图像放大后的图像质量,建议默认即可。 重绘幅度与初步生成的图像的相似度有关。 其他参数默认即可,参数方面允许调整更多的高级参数。 采样器方面,采样方法决定了模型在生成图像过程中的出图质量,有些采样器在细节处理上表现更佳比如 DPM++2M,而有些则在生成速度上更快,比如 Euler。 采样步数一般来说,步数越多,模型对图像的生成和优化越充分,但同时也会增加生成时间。 随机种子是文生图的随机数种子,通过设置相同的随机数种子,可以确保在相同的参数配置下生成相同的图像。 CFG Scale 控制生成图像与提示词一致性的重要参数。 具有脸部/手部修复功能,利用算法对人像的脸部或者手部进行修复。 此外,学生使用项目化的方式分析现状,做问卷调查,数据分析,在 ChatGPT 的帮助下设计出优化过的设计图,然后使用 3D 的空间设计软件设计出来 3D 的设计图。比如有孩子为优化老师家访路线提出做一个软件产品的案例。
2025-03-23
如何写适配多个llm的提示词
以下是关于如何写适配多个 LLM 的提示词的详细内容: 实现原理: 提示词工程主要由两部分代码组成,即提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中,它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时应注意用无关紧要的工具作示例以免 LLM 混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表,实际使用时可动态调整以让 LLM 知晓可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出,并将工具返回的内容再次嵌入 LLM,利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数,对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码,以提高成功率。对于不接受某些角色的 LLM 接口,可改为回传给 user 角色。 相关成果: 目前绝大多数小型本地开源大语言模型以及部分商用大模型接口不支持稳定的 tool calling 功能,现有的微调 LLM 解决方案会浪费大量时间和算力。本文提出仅使用提示词工程和精巧的代码设计,让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。使用多个不具备该能力的 LLM 作为测试模型,在多个工具调用任务上实验成功率达 100%,且基于 comfyui 开发,适合无代码基础的人员复现和修改。
2025-03-03
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意,本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze,我应该怎么安排?
如果您想要系统学习 Coze,可以参考以下安排: 第一期共学回放 5 月 7 号() 大聪明分享|主题:Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号() 大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号() 艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号() 罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号() Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一,搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT:“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白,一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息: 一泽 Eze 的教程:可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)
2025-04-13
构建一个Agent会从计划、记忆、工具、行动,4个方面来描述。那么每个方面具体都包含一些什么内容
构建一个 Agent 通常从计划、记忆、工具、行动这 4 个方面来描述,每个方面具体包含的内容如下: 计划(Planning): 子目标分解:将大型任务分解为较小可管理的子目标,以便有效处理复杂任务。 反思与改进:对过去的行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来的步骤,从而提高最终结果的质量。 记忆(Memory): 短期记忆:将所有的上下文学习视为利用模型的短期记忆来学习。 长期记忆:通过利用外部的向量存储和快速检索来提供长期存储和召回信息的能力。 工具(Tools): Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 行动(Action): 当接收到任务时,GPT 会先思考决定如何使用工具,然后可能会出现一个小图示,告知用户它尝试使用工具来完成任务。例如在让它搜索、画图时,它会做出相应的行动。
2024-08-15