背景

随着AI大模型的普及，国内也涌现出许多帮助用户更便捷使用大模型的平台。扣子就是其中之一。国内已经有蛮多用户了，我试用了这个平台，来给我的网站搭建一个小助手，效果非常好。这篇文章就来分享我如何利用Coze实现一个AI小助手。

功能

我这次要通过AI实现的功能有：

1. 查询站内的吉他谱
2. 查询某首歌的歌词

这两个功能是非常基础但是实用的功能，特别是查歌词，在我们扒歌的时候，把歌词粘进去是第一步。

搭建智能体

何为智能体？用官方的话就是Agent，这个概念想必学过人工智能的同学都不陌生。我最近在看一本书叫《动手做AI Agent》，这本书里说，Agent的架构，包含四大要素：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（tools）、执行（Action）。Coze的智能体就初步具备这四大要素。

我们看到，最左侧有一部分prompt，用于让Agent理解人类意图。基本需要包含三点：角色、技能和限制。优化工具可以帮我们更容易些好prompt。

中间侧有技能、知识、记忆、对话体验等模块。其中技能里包括：插件（现成的一些工具）、工作流（特定功能的策略）、触发器（定时器）。我后面着重讲一下工作流。

都配置好后，点击发布，就可以得到一个属于你自己的智能体了，你可以在多个平台里使用这个智能体，提供了API、Web SDK的方式。我这边简单实用Web SDK集成入我的网站，十分方便。

新增工作流

工作流是一个低代码节点编辑工具，通过添加节点，以及设计流程，得到一个特定功能的输出结果。这个添加节点，以及编辑节点的流程非常的丝滑，体验很棒。

可以看到，可以添加的节点类型非常多。其中，业务逻辑是实现自定义工作流很重要的节点。代码帮助你实现自定义功能，选择器可以帮助你拆分策略。

以我的YUERGS_song工作流为例，我们上述提到了两个功能点，要在一个工作流里实现，如何设计？

首先，智能体的开场白要求用户按照指定的格式输入以下内容：

查询站内吉他谱，请输入“1_歌名”
查询歌词，请输入“2_歌名_歌手”

根据用户输入内容，代码_3节点的功能是将字符串分割，输出问题类型type、歌曲song和歌手singer。

下一步，根据代码_3输出的type，用选择器，走不同的策略。type=1，走查吉他谱的策略；type=2，走查歌词的策略。

查吉他谱

新增一个代码节点，在节点中，根据网站的服务接口，返回所有的站内歌曲信息，并基于歌曲信息，拼出吉他谱的请求路径，最后返回吉他谱图片的url数组。

查歌词

查歌词相对复杂些，需要调用两个插件：

1. searchSongs（网易云音乐），基于歌名得到歌曲元信息
2. Songs_lyric（网易云歌曲歌词），基于歌曲ID得到歌词

那么，我们先基于searchSongs插件，输入歌名，得到一批歌曲的信息，就包含了歌曲ID。由于同名的歌曲不少，代码_2就基于用户输入的歌手，做一次过滤，将过滤后的歌曲信息传给选择器_1，如果歌曲数量小于1，直接反馈用户查询失败，如果大于等于1，则传给Songs_lyric插件，利用批处理功能，一次性查询所有歌曲的歌词，并输出。

最后，汇总两个策略的结果，通过代码_1做一下处理，将结果返给结束节点，结束节点输出给用户。

已上就是工作流的整体结构，是不是很简单。

效果

Coze平台体验地址：https://www.coze.cn/store/agent/7432578959772057626?from=store_search_suggestion&bid=6el2fshq41013
吉他网站站内小助手体验：https://tryiscool.space/music-score/#/

例如：输入 “1_黑色柳丁”，顺利得到该歌曲的三页吉他谱

输入“2_流沙”，也成功获取到了流沙的歌词。

效果非常不错，有了智能体，后面很多的idea也都可以落地。

总结

从上述的叙述，可以看出，Coze的智能体具备以下的优点：

1. 工作流自定义能力强，且编辑简单
2. 智能体搭建流程简单，使用便捷
3. 插件丰富

未来的开发，很大一部分可能都依赖智能体，因此相关行业的小伙伴可以提前熟悉这类工具的使用，提高自己的工作效率。