扣子（Coze）是字节跳动推出的一站式AI Agent开发平台，支持零代码或低代码快速构建智能体（AI Agent）和工作流。

它深度整合大语言模型，简化智能体搭建流程，同时通过知识库、工作流等功能精准配置响应逻辑，确保回复符合预期。其中工作流作为业务逻辑的载体，将大模型能力与结构化流程结合，通过可视化画布，支持拖拽节点快速搭建。

一、智能体

如何开发智能体？ 扣子通过可视化搭建智能体框架（配置人设、知识库、插件、数据库），并通过拖拽式工作流编排实现复杂业务逻辑的自动化处理。

• 搭建能力：零代码可视化配置智能体的基础组件，包括人设与回复逻辑、知识库、插件工具、长期记忆等。
• 编排能力：通过可视化工作流将插件、大语言模型、代码块等功能进行组合编排，实现复杂、稳定的业务流程自动化。

搭建能力定义"智能体是谁"，编排能力决定"智能体怎么干活"。

如何快速理解智能体？ 智能体 = 提示词定义角色行为 + 大模型提供推理能力 + 知识库补充专业信息 + 记忆系统维持上下文连续性。

智能体就是"有角色、有知识、有记忆的AI大脑"。

1. 提示词工程 + 大模型

提示词是用户跟大模型交互的接口，用来要求模型如何响应；大模型是智能体的大脑，提供基础的推理和生成能力。

2. 知识 + 记忆

知识库让AI能与用户自己的数据进行交互，长期记忆能让AI持久记住对话中的关键内容。

二、工作流

如何开发工作流？ 扣子提供了一个可视化画布，你可以通过拖拽节点迅速搭建工作流。在工作流画布中，你可以清晰地看到数据的流转过程和任务的执行顺序。

扣子提供 工作流（顺序执行节点完成自动化任务） 和 对话流（基于多轮对话交互处理复杂业务逻辑） 两种编排模式。

• 工作流（Workflow）：面向任务执行，"输入→处理→输出"的线性自动化流程，适合生成报告、制作海报等功能性需求。
• 对话流（Chatflow）：面向用户交互，通过多轮对话收集信息并处理复杂逻辑，适合智能客服、个人助手等对话性应用。

工作流（Workflow）是"自动化流水线"，对话流（Chatflow）是"智能对话员"。

如何快速理解工作流？ 工作流是一系列可执行指令的集合，用于实现业务逻辑或完成特定任务。它为应用/智能体的数据流动和任务处理提供了一个结构化框架。

工作流将大模型的通用能力与具体业务逻辑相结合，通过流程化编排实现复杂任务的自动化处理。

工作流就是"给AI大脑设计的办事流程图"。

工作流的核心在于节点，每个节点代表一个独立的步骤或逻辑。这些节点负责处理数据、执行任务和运行算法，并且它们都具备输入和输出。每个工作流都默认包含一个开始节点和一个结束节点。

• 开始节点：定义启动工作流需要的输入参数。

• 结束节点：用于返回工作流的运行结果。

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