从 Agent 到 Coze 工作流

🤖 黑马 day18｜从 Agent 到 Coze 工作流 说真的，之前听了一堆 "Agent" 概念， 但一直没搞清它和大模型到底有啥区别。 今天花了一整天，从概念 → 上手 → 搭工作流跑通， 终于有点感觉了！整理一份零基础也能看的笔记👇 —————————— 📌 Part 1：Agent 到底是个啥？ 我之前一直以为 Agent = 高级版 ChatGPT， 今天才明白——区别不在"会不会聊天"，而在"会不会动手"。 🧠 Agent 的三件套： 1️⃣ 感知（输入）— 听懂你的指令 2️⃣ 思考（大脑）— 自己拆解任务 3️⃣ 行动（工具）— 调用 API / 查数据 / 执行操作 举个栗子🌰： 你让它"查今天深圳天气并整理成一句话发给我"—— 普通 LLM：只会"假装"帮你查 Agent：会真的去调用天气 API，然后把结果发出来 ✅ —————————— 📌 Part 2：Coze 平台基础 Coze 是字节出的 AI Agent 搭建平台， 国内可直接用，不用翻墙 ⭐ 整个平台就三块： 🔹 智能体 — 给 Agent 一个"人设"+ 技能包 🔹 工作流 — 把多个步骤像流水线一样串起来 🔹 插件 / 知识库 — 让 Agent 能查资料、能调工具 完全 0 代码，拖拖拽拽就能搭。 —————————— 📌 Part 3：手把手搭一个工作流 工作流 = 一堆节点按顺序连起来。 常见节点：触发器 → LLM → 条件判断 → 工具调用 → 输出 🎯 我今天搭的："小红书标题生成器"工作流 步骤拆解👇 ① 触发：用户输入文章主题 ② LLM 节点 1：分析主题风格 ③ 条件判断：要不要分点 ④ LLM 节点 2：生成 3 个候选标题 ⑤ 输出：选最炸的那条 跑通之后发现，搭工作流最关键的不是"花哨"， 而是【每个节点的输入输出要对得上】🔑 对不上就出 bug，对得上就出奇迹。 —————————— 💡 今日收获 ✅ Agent ≠ 聊天机器人，关键在"能不能动手" ✅ Coze 是国内搭 Agent 最快的方式，没有之一 ✅ 工作流就是"流水线思维"，每个节点对好接口最重要 #黑马程序员 #黑马程序员深圳校区 #我在黑马学AI大模型