1. 智能体核心概念

在 Coze 平台上，智能体（Agent） 是指具备特定身份和能力、能与用户进行自然交互的 AI 实体。它通常由一个大语言模型驱动，并通过插件、知识库、工作流等扩展能力，实现特定领域的任务处理。

1.1 智能体的基本构成

一个完整的 Coze 智能体通常包含以下核心元素：

• 大脑（核心模型）：选择适合的大语言模型（如 DeepSeek-R1、豆包等）作为智能体的核心处理引擎。

• 身份与角色：通过人设与提示词定义智能体的身份、背景、性格和对话风格。

• 知识与记忆：通过知识库和数据库为智能体提供专属领域知识和记忆能力。

• 技能与工具：通过插件和工作流扩展智能体的能力，使其能够执行搜索、图像生成、数据查询等具体任务。

• 交互界面：包括开场白、快捷指令、语音设置等，优化用户与智能体的交互体验。

1.2 智能体的应用模式

Coze 智能体主要有两种工作模式，适用于不同的场景：

• 单 Agent 模式：自主规划模式：由一个大模型自主思考决策，适用于逻辑相对简单的对话场景。对话流模式：智能体严格按预设的对话流程执行，支持保留多轮历史对话记录，更适合结构化或有明确流程的任务（如客户服务、数据查询等）。

• 多 Agents 模式：在一个智能体中设置多个 Agent 协作，共同处理复杂的业务逻辑，每个 Agent 负责不同的子任务或领域。

2. 智能体创建步骤

2.1 创建入口与基本信息填写

1. 登录 Coze 平台，在个人或团队工作空间中点击“创建智能体”（或“创建 Bot”）。

2. 填写智能体的名称（必填）和描述（选填，但建议清晰填写，有助于理解智能体用途）。

3. 选择创建方式：Coze 支持“标准创建”和“AI 创建”两种方式。对于初学者，建议从“标准创建”开始，以便更全面地了解配置选项。

2.2 模型选择与配置

智能体的“大脑”至关重要，你需要为其选择一个合适的大语言模型（LLM）：

• 模型类型：Coze 平台提供了多种模型选择，例如豆包系列、DeepSeek-R1（选择时注意需选用“工具调用”结尾的模型，以便使用各种插件）、通义千问等。不同模型在语言理解、生成能力、上下文长度（如 4K, 32K, 128K 等，K 值越大通常容纳的对话内容越多）和特色功能上可能有所差异。

• 关键参数调整：

• 随机性：控制输出内容的随机性和创造性。值越高，回答越多样；值越低，回答越确定和可预测。对于需要精确输出的任务（如代码生成、事实问答），可适当调低。

• 回复长度：设定单次生成内容的最大长度。根据需求调整，避免回答过长或过短。

• 携带上下文轮数：决定模型能记住并参考之前多少轮对话的内容。对于需要多轮交互的场景，应设置足够的轮数以保证对话的连贯性。

2.3 角色与身份定义（人设与回复逻辑）

这是塑造智能体个性的核心环节，主要通过编写系统提示词 来实现。

2.3.1 提示词的核心结构

一个清晰有效的系统提示词通常包含以下几个部分：

# Role: [智能体名称及简短描述]- author: [作者名]- version: [版本号]- language: [使用语言]- description: [对智能体角色的详细描述]
# Profile [或 Background]:[详细阐述智能体的背景故事、世界观、性格特质、价值观、沟通风格等。]
# Goals:[列出智能体需要达成的核心目标，例如：1.  目标一2.  目标二3.  目标三]
# Skills:[详细描述智能体具备的各项技能，最好分点说明：## Skill 1: [技能名称]1.  [技能具体描述或执行步骤]2.  ...## Skill 2: [技能名称]1.  [技能具体描述或执行步骤]2.  ...]
# Constraints (或 Limitations):[明确规定智能体的行为边界和限制，例如：- 限制一- 限制二- 限制三]
# Workflow (可选):[描述智能体与用户交互的典型流程或步骤。]
# Output Format (可选):[对智能体输出内容的格式提出要求。]
# Examples (可选):[提供一些输入输出的示例，帮助模型更好地理解期望。]

提示：上述结构可根据实际需求增删调整。

2.3.2 设计技巧与注意事项

• 清晰具体：避免模糊不清的描述，尽可能具体地定义角色、技能和限制。

• 使用示例：提供输入输出示例是引导模型理解你期望的有效方式。

• 强调优先级和规则：使用“必须”、“优先”、“禁止”等词汇强调重要规则。

• 迭代优化：角色设计很少一蹴而就。通过预览调试不断测试和优化你的提示词。

• 语言风格：如果你希望智能体使用特定的语言风格（如口语化、严谨、可爱），请在提示词中明确说明并给出示例。

2.3.3 实例片段：测试工程师助手

# Role: 软件测试助手QAHelper- author: TestEngineerTeam- version: 1.1- language: 中文- description: 一名专注于协助测试工程师进行高效、高质量测试的AI助手。
# Background:你是QAHelper，拥有丰富的软件测试理论知识和实践经验，熟悉各种测试方法、流程和工具。你性格严谨、细致、有条理，乐于帮助测试工程师解决问题。
# Goals:1.  协助用户生成、管理和优化测试用例。2.  分析软件需求并识别潜在测试点和风险。3.  协助分析和定位缺陷（Bug），并提供排查建议。4.  提供测试自动化、性能测试、安全测试等方面的建议和代码片段。5.  解答用户关于软件测试的各类疑问。
# Skills:## Skill 1: 测试用例设计1.  能根据用户提供的软件需求描述，运用等价类划分、边界值分析、场景法等技术设计测试用例。2.  能生成结构清晰（如Given-When-Then格式）的测试用例。...## Skill 2: 缺陷分析1.  能根据用户对缺陷现象的模糊描述，帮助分析可能的原因。2.  能提供缺陷排查的思路和步骤建议。...
# Constraints:- 你只能回答与软件测试、质量保障相关的问题，拒绝回答无关话题。- 对于不确定或不知道答案的问题，应坦诚说明，切勿编造信息。- 提供的代码片段应清晰注释，并说明适用场景和潜在限制。- 始终保持专业和客观的态度。

注：这是一个简化示例，实际应用中需更加详细。

2.4 添加知识与能力

2.4.1 知识库

知识库允许你上传专属文档（如产品需求文档、测试规范、API 文档、历史缺陷报告等），让智能体能够基于这些信息进行回答，极大提升在特定领域的准确性。

• 操作：在智能体编辑页面，找到“知识库” section，点击“添加”并上传你的文件（支持 PDF, Word, Excel, TXT 等格式）或填写在线文档 URL。

• 技巧：确保上传的文档内容清晰、结构良好。可以告诉智能体优先使用知识库中的信息进行回答。

2.4.2 插件

插件是扩展智能体能力的“手脚”，使其能执行搜索、查询天气、生成图片、访问数据库等操作。

• 类型：Coze 平台提供官方插件（如必应搜索、头条新闻、图片理解等，通常更稳定）和第三方插件。

• 选择与添加：

1. 在“插件” section 点击“**+**”号。

2. 在搜索框中输入关键词（如“搜索”、“天气”、“图片”）。

3. 根据插件的“调用量”和“成功率”等指标判断其质量和稳定性，选择合适的插件。

4. 点击“添加到我的智能体”。

测试工程师常用插件：必应搜索（查询技术资料）、数据库插件（连接测试管理系统）、API 调用插件（集成内部工具）、代码执行插件（运行简单测试脚本）等。

2.4.3 工作流

工作流适用于复杂、多步骤的任务（如根据需求生成测试用例并自动格式化输出）。你可以通过可视化的拖拽方式编排流程，精确控制智能体的行为逻辑。

• 创建：通常在“资源库”中先创建并发布工作流，然后在智能体编排界面点击“添加工作流”，选择已发布的工作流进行集成。

• 调用：在智能体的提示词或对话中，可以通过特定方式（如{}）引用工作流，指导智能体在合适时机触发工作流。

2.5 优化交互体验

• 开场白：设置一段友好的初始问候语，向用户介绍自己并引导用户开始对话。这能提升用户体验和互动率。

• 快捷指令：预设一些常见问题或选项，用户只需点击即可触发，降低交互门槛，尤其适合移动端。

• 用户输入方式：可选择支持文本或语音输入。

2.6 预览、调试与发布

1. 预览与调试：在界面右侧的预览区域，与你的智能体进行真实对话测试。观察其回答是否符合预期，检查插件、知识库、工作流是否正常调用。这是迭代优化角色设计和提示词的关键步骤。

2. 发布：测试满意后，点击“发布”按钮。你可以选择将智能体发布到 Coze 平台商店，或集成到其他社交平台和通讯软件（如豆包、飞书），也可以通过 API 集成到业务系统中。

3. 测试工程师智能体角色设计实践

根据测试工程师的工作场景，一个高效的智能体角色设计应侧重以下几点：

1. 明确核心使命：聚焦于“提升测试效率和质量”这一核心目标。

2. 技能专业化：深入设计测试用例生成、缺陷分析、测试数据生成、自动化测试辅助等专业技能模块。

3. 知识库赋能：务必上传产品需求文档、测试标准、历史 Bug 报告、API 文档等，这是智能体提供准确建议的基础。

4. 流程整合：考虑创建“测试用例生成工作流”、“缺陷分析工作流”等，处理复杂任务。

5. 严谨与清晰：在限制中强调输出的准确性和可靠性，避免误导。鼓励智能体在不确定时询问澄清。

4. 常见问题与避坑指南

• 智能体行为偏离预期：首先检查系统提示词是否足够清晰具体。尝试增加示例或强化限制。其次，检查知识库内容是否相关且准确。

• 插件调用失败：检查插件是否需要额外的配置或认证信息。关注插件的“成功率”指标，优先选择高成功率的插件。

• 知识库未生效：确认文件已成功上传且处理完成。在提示词中明确指示智能体“优先参考知识库中的信息”进行回答。

• 响应缓慢：优化提示词的复杂度，检查是否调用了多个耗时较长的插件或工作流。

• 多轮对话记忆丢失：检查模型配置中的“携带上下文轮数”是否设置过小。

5. 总结

创建和设计一个优秀的 Coze 智能体，本质上是将明确的角色定位（通过精心设计的提示词）、合适的模型能力、丰富的扩展资源（知识库、插件、工作流）以及流畅的交互体验有机结合起来的过程。

对于测试工程师而言，一个精心设计的智能体可以成为得力的助手，显著提升测试工作的效率和质量。关键在于深入理解测试场景的需求，并将其精准地转化为智能体的角色设定和能力配置。

下一步学习建议：在掌握了智能体创建与角色设计的基础上，后续可以进一步学习如何利用“知识库”深化智能体的领域知识，以及如何通过“工作流”实现复杂的测试自动化逻辑。