前两周一位做电商的朋友找我说想给店里搞一个能自动回答客户问题的AI助手但又觉得自己不会写代码这事肯定没戏。我当时直接在浏览器里打开平台当着她的面从一个空白页面开始操作填名称、选模型、粘贴一段角色设定、点发布前后真就三分钟出头一个能回答商品咨询的智能体就上线了。她盯着屏幕愣了好一会儿反复问我这就完了——对这就完了。我写这篇东西就是想告诉那些还在观望的人现在的智能体开发早就不用从写代码开始了。只要你理解这个智能体要干什么、边界在哪、用什么语气说话你完全可以在几分钟内搭出一个能用的东西之后再慢慢往里面加料。这个3分钟放到两三年前说出去没人信。放现在只要你选对了工具、知道按什么顺序填那些配置项任何一个没写过代码的人都能做到。这篇文章我会把整个过程拆开讲清楚包括底层逻辑、工具选型、手把手操作步骤、发布后怎么升级以及我实测过程中踩过的坑。文章会以销售咨询智能体作为贯穿案例它最通用覆盖了绝大多数人做智能体的真实诉求。1. 3分钟背后的底牌智能体开发早就不用从零写代码了先说清楚一个概念现在大家说的智能体已经不是那种需要你写Python脚本、调各种API、自己维护对话状态机的老玩法了。它本质上是一个有角色设定、有知识来源、能调用工具、可以对接业务系统的对话型应用。你给它一个身份、给它一些参考资料、告诉它什么能说什么不能说它就能像一个新入职的员工一样开始干活。1.1 平台到底帮你封装了什么很多人一听开发智能体脑子里还是传统软件工程的流程需求分析、架构设计、模型选型、代码编写、部署上线、后期维护。这一套走下来以周为单位计算时间很正常。但现在的智能体平台把这些环节做了大量封装第一层是模型接入层。你不需要自己去申请大模型API、处理密钥、管理配额平台已经把豆包、kimi、DeepSeek、通义千问、GPT系列这些模型都接好了你只需要在下拉框里选一个。第二层是对话管理。多轮对话的上下文要怎么存、怎么截断、怎么传给模型再拿回来平台全替你处理了。第三层是提示词工程。虽然写提示词这件事还是得你自己动手但平台给了你一个清晰的表单结构告诉你该填人设回复逻辑开场白你照着填就行。第四层是部署发布。你点一下发布平台自动生成一个可用链接甚至可以直接挂到公众号、飞书、网页小部件上不用碰服务器。这四层封装意味着你的核心工作从写代码实现逻辑变成了想清楚业务场景、用自然语言描述清楚规则。这才是3分钟能成立的真正原因。1.2 大模型能力下放让对话即开发成为可能还有一个底层变化常常被忽略近两年基础模型本身的对话理解能力、指令遵循能力提升非常快。以前你做一个问答机器人需要把对话管理、意图识别、槽位填充、回答生成拆成好几个模块分别实现。现在一个模型本身就同时具备理解、推理、生成的能力你只需要用一段话把任务说清楚模型就能按照你的要求把活干了。我把这个过程类比成带实习生你不需要教一个实习生怎么安装电脑、怎么连打印机他本来就会你要做的是告诉他岗位职责、工作边界、汇报风格然后让他上手试。平台是那个本来就具备基础能力的大学生提示词是岗前培训知识库是公司资料夹工作流是标准作业流程SOP。把这个认知框架建立起来后面学什么都快。1.3 什么样的人最适合吃这波红利我自己带过不同类型的人上手这个事总结下来有三类人收益最大第一类是业务运营人员。他们最懂业务痛点比如客服话术怎么定、用户最常问什么问题、哪些问题需要升级到人工。有了智能体平台他们可以直接把自己的业务经验灌进去不用再隔着产品经理和技术人员沟通反复解释需求。第二类是独立开发者。以前做一个AI应用要处理模型API、后端服务、前端页面一个人累得半死现在用平台做MVP原型一个晚上就能从零到一验证一个商业想法。第三类是技术负责人。他们未必自己写业务但要评估这个智能体方案能否落地、成本多少、边界在哪自己亲手搭一个是最快的认知方式。也有人问我不会写提示词怎么办。这个不用焦虑先抄后改平台自带的模板库就是最好的学习材料。你新建智能体的时候进去看别人公开的提示词是怎么组织的——角色怎么定义、约束怎么写、示例怎么给——看三五个人家的你自己就会了。2. 选平台就是选生产线Dify和Coze到底怎么选3分钟创建智能体有一个大前提你选对了工具。市面上智能体平台不少但适合零基础快速上手、社区活跃、资料多的目前主要就是Coze和Dify这两家。我用这两个平台做过不同项目下面从实际使用角度做个对比。2.1 两个主流平台的核心差异对比维度CozeDify定位偏个人、内容创作者和快速上线场景偏企业、开发者、私有化定制场景部署方式纯SaaS注册即用支持云版和开源社区版自部署模型接入内置豆包、通义、DeepSeek、智谱等免费额度大内置多家模型也支持在线接入OpenAI、Claude等知识库支持上传文档、网页、文本自动切片同样支持切分参数可精细调整工作流可视化拖拽节点丰富支持代码节点可视化编排能力深内置工具多插件生态有插件商店大量现成能力可直接挂载偏底层可通过API或自定义工具接入发布渠道网页、微信、飞书、抖音小程序等API为主也支持网页嵌入和飞书、企微适合人群零基础小白、运营、快速验证想法开发者、企业级项目、有私有化需求的人单看这张表可能还不好下决定我给你一个更直接的判断标准如果你只有今天一个晚上的时间想先把一个智能体跑通、发给朋友试用选Coze注册门槛最低免费额度最够用。如果你做的东西将来要接进公司自己的业务系统或者数据敏感不能往外放那选开源的Dify社区版部署到自己的服务器上模型API也用自己的数据全在自己手里。2.2 一个先跑通再迁移的实用策略我自己的习惯是任何新想法先用Coze快速验证确认方向没问题、用户愿意用再判断要不要用Dify做私有化重写。举个例子我之前帮一家线下门店做智能体前期就是用Coze搭的demo拿来给老板演示效果、确认需求从搭建到演示只花了一个下午。需求确定之后才用Dify社区版部署了一套到内网接上他们自己的模型API和企业微信接口整个过程大概一周。这个策略的好处是demo阶段不用太在意架构合不合理关键是快正式落地阶段再考虑数据安全、稳定性、可维护性这时候平台的深度能力才真正派上用场。很多第一次做智能体的人容易犯一个错误——一开始就纠结用哪个平台会不会锁死结果调研了半个月还没动手。其实平台之间的迁移成本没有想象中高核心资产其实是你梳理出来的提示词、知识库文档、流程逻辑这些东西拿到哪个平台都能用。2.3 为什么我不建议第一件事就怼框架你打开搜索大概率还会看到LangChain、AgentScope、AutoGen、多智能体框架这些更硬核的东西。我的建议非常直接如果你是新手或者只是想解决业务问题这些先不要碰。框架解决的是我需要更细粒度地控制智能体行为的工程问题而你在没有跑通一个最小闭环之前根本不知道自己需要控制什么。类比一下你要学做菜应该先找一口锅把西红柿炒蛋做出来而不是先研究不锈钢锅和铸铁锅的热传导差异。平台就是那口现成的锅框架是让你自己从打铁开始做锅。先跑通一个菜你才知道自己到底要什么锅。等到你真的要处理内网环境下的复杂Agent“多个智能体协作“基于RAG的高精度问答这些进阶问题时再看框架会非常有感觉因为你知道它解决的是哪个环节的痛点。3. 亲测3分钟从空白页面到能回答问题的销售咨询智能体下面进入正题。我用Coze的国内版coze.cn演示就算你完全没有基础跟着做也能在3分钟左右跑通一个销售咨询智能体。整个过程我会拆成四个步骤每一个都告诉你为什么要这么填而不是只给步骤。3.1 第一步创建项目并用一句话定义智能体登录后点击创建智能体这时页面会要求你填两个东西智能体名称和功能介绍。很多人觉得功能介绍随便写两句就行其实这一项很关键它相当于给模型一个初始提示词告诉它你是什么、你主要干嘛。比如我做的咖啡店点单助手名称填云栖咖啡AI点单助手功能介绍填帮顾客推荐咖啡饮品、解答菜单和门店相关问题、引导顾客下单。就这么一句话模型就已经进入角色了。这里有个小技巧功能介绍不要写我是一个AI助手要写你是某场景下的某角色负责完成某任务。你是在定义一个岗位不是在介绍一个工具。填完之后点创建它会带出一个人设与回复逻辑的编辑框同时右侧打开一个预览对话窗。到这里一个最基础的智能体已经活了——你直接跟它说你好它会回你。从空白页面到这一步大约1分钟。3.2 第二步用人设与回复逻辑把性格和边界立起来这是整个创建过程中最重要的一步决定你的智能体是有脑子的助手还是乱讲话的聊天机器。我用的不是一大段口语描述而是一个结构化的模板# 角色 你是云栖咖啡店的AI点单助手主要工作是在线接待顾客、推荐饮品、解答门店相关问题。 # 能力范围 - 能回答菜单、饮品风味、甜度、营业时间、门店地址、促销活动 - 不能回答咖啡豆种植细节、设备维修 - 识别到不能回答的问题用一句话说明可以转人工绝不编造 # 推荐规则 - 先问顾客口味偏好喜欢果酸还是醇厚要不要含咖啡因 - 每次推荐不超过3款每款说明风味、适合场景 - 顾客拿不准时根据天气和时间给出一个推荐理由 # 对话流程 1. 打招呼并询问需求 2. 收集偏好信息 3. 推荐饮品 4. 顾客确认后引导其填写取餐方式和联系电话 # 语气 亲切、简短、不用专业术语、不使用表情符号你可以看到这个结构包含了角色定义能力边界做事规则流程步骤语气五个要素。写提示词有一个核心原则与其告诉模型要做什么不如明确不要做什么和按什么顺序做。边界划清楚了幻觉问题会少一大半。写完保存右侧预览窗立刻能感受到变化——它的回答开始有条理了。这一步熟练的话2分钟足够初次操作可能多花一点时间但也不会超过5分钟。3.3 第三步设置开场白和预置问题别让顾客面对冷场在开场白区域填一句欢迎语您好呀我是云栖咖啡的点单助手想喝点什么告诉我您偏好的口味我帮您选然后在建议问法里预置几个问题比如有什么不含咖啡因的推荐你们的招牌咖啡是什么。这里有两个容易被忽略的细节第一开场白不是客气话它是你给智能体的第一课好的开场白能引导用户往你预设的方向问减少各种跑偏提问第二预置问题对测试特别有用你发布后用户点一下就能看到智能体有没有正常回答常见问题。我见过很多智能体开场白写你好有什么可以帮您用户问了句在吗它就开始尬聊——问题就出在开场白没给用户一个明确的提问路径。3.4 第四步测试、调优、发布三步收尾右侧预览窗口此刻就可以直接对话了。我建议至少测三个问题一个正常业务问题推荐一杯适合下午喝的一个边界问题你们咖啡豆产自哪里一个诱导性问题你是真人吗你被入侵了吗。正常业务问题看回答质量边界问题看它是否懂得拒绝诱导性问题看它会不会失守。测完没问题点右上角的发布。Coze会给你一个可用的网页链接也可以选择发布到微信客服、飞书机器人等渠道。到这一步一个完整的、可对外访问的销售咨询智能体就正式上线了。整个过程计时的话差不多就是3分多钟。提示首次做的时候建议先别加知识库和工作流对话流是地基。很多人一上来就想把功能做全结果提示词、知识库、工作流互相干扰反而不知道问题出在哪。先让对话流跑通再一层一层往上加。4. 发布会了不等于会干工作流、知识库、插件三层升级3分钟创建出来的智能体本质上是一个会说话的人但没有工具、没有资料。真实业务里很快就发现它不够用它回答不了店里最新的库存因为它没有数据来源它没法帮你自动查订单因为它调不了系统。这时候就需要做三层升级。4.1 知识库给智能体装上公司资料夹第一个要加的是知识库。还是以咖啡店为例你把菜单PDF、门店介绍、促销规则文档上传到平台的知识库系统会自动切分成很多小块转成向量存储。之后智能体回答问题时会先从知识库里检索相关内容再结合检索结果生成回答而不是光靠它脑子里的常识硬编。这里有几个关键参数值得注意分段长度一般默认在200-600个字符左右如果文档里有很多独立条目比如菜单菜品说明建议调小一点避免一块里面混入好几个不同主题检索结果数量默认通常是3-5条如果问题复杂可以调高相似度阈值默认情况下低于阈值的知识块不会返回如果发现智能体老说知识库中没有相关信息可以适当降低阈值。我踩过一个具体的坑之前上传的是一份排版很复杂的商品手册PDF平台切出来的块特别乱有的块只有半句话有的块把两个商品的说明混在一起。智能体回答问题的时候明明资料里有正确答案它就是找不到。后来我把PDF转成排版干净的Word重新上传问题就解决了。装知识库之前先检查源文档质量这个时间投入绝对值得。4.2 工作流把聊天变成办事第二个升级是工作流。工作流解决的是一件事有固定流程的场景。比如销售咨询智能体如果一个顾客明确说我要下单你不能只是聊聊天你要走完确认订单→查询库存→生成支付链接→通知配货——这么一条链路。在两个主流平台里这个流程都可以可视化搭建拖一个开始节点接一个意图识别节点大模型节点判断用户要干嘛再根据判断结果走不同分支。如果用户要下单就走到订单查询工具节点只是普通咨询就走到大模型回答节点。流程结束前再把结果汇总返回给用户。搭工作流有一个我反复强调的原则一个节点只干一件事。新手最容易犯的操作是把判断意图、查库存、生成回答全塞进一个大模型节点里让模型在一个提示词里干所有活。虽然模型短期内能应付但后面排查问题时你会疯掉——你不知道它到底在哪一步出的错。拆成节点之后每一步都有日志、都有输出问题一目了然。4.3 插件与工具让智能体不再是光说不练第三个升级是插件。两个平台都有插件市场。Coze的插件商店相对丰富有查天气、查快递、查热搜等现成的能力Dify更偏向让你自己通过API接口挂载企业内部服务。比如我给咖啡店智能体接了一个门店库存查询的API工具当顾客问今天的巴斯克蛋糕还有吗智能体会自动调用这个工具查询实时库存再回复结果。它的回答不再是应该有吧而是门店的巴斯克蛋糕今天还有3份。这层升级的底层逻辑是大模型负责理解意图和组织语言外部工具负责获取事实和执行操作。你可以把模型理解成一个聪明的调度员它不亲自搬货但它知道该叫谁去搬。想清楚这个分工你设计智能体的时候思路会清晰很多。4.4 对话记忆别让用户重复第三遍还有一个容易忽略的配置记忆能力。默认情况下智能体只能记住当前对话窗口里最近几轮的内容。如果你希望它记住用户上次聊过什么、之前选过什么口味的咖啡就需要开启长期记忆功能或者把关键信息持久化到数据库里。这个功能开启后用户体验提升非常明显。用户第二次来智能体主动说您上次试过耶加雪菲这次要不要尝一下哥斯达黎加用户会觉得它真的记得自己。但也要注意记忆功能意味着你要回答数据存哪、保存多久、用户能不能删除这些问题涉及隐私敏感场景要谨慎开启。5. 实测中翻过的车知识库答非所问、插件超时、日志看不懂智能体做得多了翻车就是家常便饭。这一节我把几次比较典型的失败经历完整还原出来包括我当时是怎么一步步排查的。这个思路比答案本身更有复用价值——你遇到的坑八成和我这个不一样但排查链路是通用的。5.1 案例一知识库明明有答案它却回复没有相关资料现象我在Dify里挂了一个设备故障排查知识库问智能体设备报错E301怎么处理它总说很抱歉我没有找到相关资料。但我明明在知识库里上传过E301的详细维修文档。排查链路我第一件事是去知识库页面做了召回测试。所谓召回测试就是把同一个问题在配置界面里跑一遍看系统检索出来的是什么。结果发现检索结果里确实有E301相关的文档块但相似度得分很低被阈值过滤掉了。然后我再去检查文档切片发现问题出在源文档上——那是一份扫描件PDF每页的文字都被切得七零八落很多块只剩下页眉页脚。本来E301的解决步骤在第3页切出来后混进了第4页开头的内容语义乱了相似度自然低。修复方案是两步先把PDF用OCR工具转成干净的文本格式重新上传再把相似度阈值从0.6降到0.45同时把检索结果数量从3提到5。修完再测回答正常了。5.2 案例二工作流执行到一半直接死掉日志却啥也看不懂现象我在工作流里加了一个获取订单状态的HTTP请求节点每次跑到这个节点就报错。更让人恼火的是错误日志只是一串JSON没有具体说明哪里错了。排查链路我先做一个最小化测试——新建一个只有开始 → HTTP请求 → 输出三个节点的极简工作流用同样参数再跑一次。结果极简版跑通了。这时候我意识到问题不在HTTP请求本身而是前面的节点传给它的参数格式不对。我再回头看上游节点发现订单ID字段在前一个节点里被输出成了一个数组而HTTP请求节点期望的是字符串类型对不上。找到原因后我在中间加了一个变量转换的代码节点把数组取第一个元素转成字符串问题就消失了。这条经验的核心是出了错先用最小化排除法把怀疑链路上的变量一个个固定住。不要盯着大系统看要把它拆到最小单元去验证。调工作流最忌讳的是看到报错就反复改提示词改了半天报错还在——因为问题根本不在提示词。先用一个最小工作流确认环境没问题再逐步加回节点直到问题重现。5.3 案例三智能体突然失忆多轮对话中对不上内容现象一个客服智能体上线一周后用户反馈它聊到第五句话就忘了我是来退货的。我在测试环境里复现了半天发现确实是上下文丢失。排查链路这次我直接去看了平台的会话日志。日志里能看到每轮实际传给模型的上下文摘要。我发现问题出在平台默认的上下文压缩策略上——对话轮次超过一定数量后系统会把前面的对话做一个摘要压缩以节省token。这个摘要算法的效果一般把退货这个关键词给压没了。解决方案是在提示词里明确要求每次回复前先回顾用户的原始诉求如果用户提到退货、退款、换货必须全文保留相关字段同时对退货场景单独加了一个短对话记忆变量把关键信息固化下来。从那以后这个失忆问题没再出现过。看这些案例你会发现排查智能体问题的思路和排查传统软件问题本质上没有区别复现→采集日志→做最小化测试→定位到具体节点→修复→回归验证。只不过智能体多了一层不确定性模型输出的随机性所以要设置足够的日志打点。我现在的做法是工作流里每个大模型节点都要求它输出思考摘要和最终回答两个字段前者帮我搞清楚它的判断依据后者才是给用户看的内容——这个习惯让我排查效率翻倍。6. 离开平台还能怎么玩从低代码到代码的升级路径用平台能把业务跑起来但做到后面你会碰到一些平台满足不了的诉求比如想深度调整模型行为、想和原有的技术架构深度集成、想做多智能体之间的复杂协作。这时候就需要从用平台过渡到写代码。这条路怎么走我根据自己的经历整理了三个阶段。6.1 阶段一把平台当成后端用API往外接第一个阶段不用离开平台。主流的智能体平台都会提供API接口你可以在自己的网页、小程序、企业微信应用里调用平台的对话接口把智能体的能力嵌入你的产品。这一阶段你要学的核心是怎么管理API Key、怎么传会话上下文、怎么处理流式输出。我建议你先选一个你熟悉的技术栈用最简单的HTTP请求把平台的接口调通别一上来就引入各种SDK。跑通了再逐步加功能比如把用户会话ID和你的业务用户体系做映射。这个阶段的意义在于你会开始理解智能体服务和业务系统之间是怎么交互的这是后续所有进阶的基础。6.2 阶段二玩转框架理解Agent的运行机制当你需要在更细粒度上控制智能体的时候就可以去了解LangChain这类框架或Agent框架。做这一步之前我强烈建议你先去补两门基础课一是RAG的原理搞懂文档是怎么被切块、向量化、检索、重排、拼进提示词的二是ReAct机制搞懂模型是如何在思考→行动→观察→再思考的循环里完成复杂任务的。我见过很多人直接跳进框架看了一堆概念文档最后还是不知道从哪下手。我给他们的建议都是一样的找一个最小的例子让Agent用搜索工具回答昨天北京天气如何然后一步步打印出它的内部决策过程。看一次循环比读十篇原理文章都管用。6.3 阶段三进入多智能体编排做真正的团队协作再往后就是多智能体系统。简单来说你不再把任务丢给一个全能的Agent而是拆成多个角色不同的Agent——一个负责理解用户意图一个负责查数据一个负责写文案还有一个负责质量审核它们之间通过消息传递协作完成一个复杂任务。这个方向我能给的实操建议是先从主Agent工具Agent的两级结构开始不要一上来就搞一堆Agent互相开会。主Agent负责理解用户和编排工具Agent负责具体的查询和计算如果工具Agent处理不了再回传给主Agent。这种结构最简单也最容易排查。我见过把多Agent系统搭得极其复杂最后连谁来主导对话流程都搞不清的项目——这是新手非常容易掉进去的陷阱。提示代码化这条路不是必选项。如果你的业务用平台已经完全能满足就没必要为了用代码而用代码。工具只是工具真正有价值的部分从来都是你对业务的理解、对用户问题的洞察。最后再分享一个我的习惯每次搭完一个新智能体我都会花五分钟做一组对抗性测试——让自己站在用户的角度故意刁难它问一些边界问题、诱导性问题、口误问题。我至今不敢说哪个智能体已经完美了但这种测试做多了你会慢慢形成一种直觉哪些坑是提示词能解决的哪些坑要加知识库哪些坑需要搭工作流才能兜住。这个判断力比你会用哪个平台重要得多。拿第一个智能体练手跑起来然后让它面对真实用户再根据反馈一步步改——这是我觉得最有效的进阶方式。