【2026必看 AI智能体】零基础Coze平台使用教程

简介: 本文介绍了Coze智能体的实战入门与进阶应用,涵盖智能体创建、配置大语言模型(LLM)、使用插件扩展功能、构建知识库(RAG)实现高考志愿填报助手、利用记忆功能开发记账本,以及通过API调用和工作流实现中草药识别与菜谱生成等复杂任务,全面展示其在多场景下的智能化能力。

一、Coze智能体实战初体验

访问Coze官网

https://www.coze.cn/home

image.gif


image.gif


输入智能体名称:

image.gif


一共分三大模块:

image.gif



1.1 写提示词

image.gif


image.gif


image.gif



1.2 预览智能体



1.3 发布智能体

你不发布别人没法用啊...

image.gif


image.gif


image.gif



二、Coze入门

2.1 大语言模型LLM配置

LM:大模型--》GPT,豆包,Deepseek

LLM:大语言模型---》我们可以使用【提示词】---》跟LM交互

LLM包含LM的

可以选择不同模型:就是不同大脑---》有不同擅长领域---》如果你不会选,就默认---》默认的每个领域都擅长一点

       会提供:豆包---》coze--》字节跳动公司---》自己训练的模型:LM

       Deepseek---》Deepseek公司--》开源了

       其它


image.gif


生成多样性-temperature

当值越大的时候,创新性和多样性更强,反之更低,更加理性。

image.gif


# 1 生成多样性-temperature解释:
调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性
# LLM---》大语言模型---》就是我们的大脑
    - 理性大脑:研究,数学,科学
    - 感性大脑:创作文章,写小说
    这个东西如果调高---》有很大的创意性---》感性调高---》适合 写作为,创意诗歌,广告文案
    这个东西如果调低---》非常理性,更精准,不会给你创意出东西--》生成正式文档,写代码,法律文件
    
# 2 提供了 一些默认模式
## 精确模式: 0.2
在需要严格遵循指令、输出准确无误的场合,如生成正式文档、代码、法律文件等,应使用较低的生成随机性数值,接近 0,设置了0.2,使模型更倾向于选择最可能的词汇,确保输出的稳定性和准确性。例如在金融报告生成中,需准确呈现数据和事实,低随机性可避免出现不恰当的表述。



## 平衡模式:默认模式  0.8 
对于大多数日常应用场景,如一般的问答系统、信息检索回复等,可将生成随机性设置为中等水平,既能保证一定的多样性,使回答不会过于单调,又能基本遵循指令,提供较为准确的信息。



## 创意模式: 1
当进行创造性任务,如小说创作、诗歌写作、创意广告文案撰写等,可适当调高生成随机性数值。较高的随机性能让模型探索更多的词汇组合和表达可能性,产生更具创意和独特性的内容,但要注意可能会出现一些偏离主题或不太符合逻辑的情况,需要后期适当筛选和修改

Top P

模型在生成输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到 Top p 值。这样可以限制模型只选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性。


# 1  Top p 为累计概率: 
模型在生成输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到 Top p 值。这样可以限制模型只选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性。建议不要与 “生成随机性” 同时调整

# 我们跟大模型对话---》问大模型---》给我们回顾
我问大模型:你爱我吗?---》会回答我的问题
    -top p比较高:嗯,亲爱的,我当然爱你了,我会永远爱你的 
    -top p比较低:爱
    
    
我们问了大模型---》大模型脑中会生成很多词---》拿到词组成句子---》top p 是个数值---》把字组成句子---》每个字由分值
0.1   0.1     0.2           0.3             -----》0.7
嗯,  亲爱的, 我当然爱你了  ,我会永远爱你的 

0.1
爱                                         ------》0.1


# 举个例子:  老师---》temperature 比较低,Top p 高:很理性----》副业年收入30w
    -这个看你学习情况,看你个人脑子,看基于。。。。。。800字--》temperature 比较低,Top p 高
    -肯定没问题, 1000字  --》temperature 高,Top p 高
    -没问题  ----》  temperature 高,Top p低


 重复性语句惩罚

# frequency penalty: 
当该值为正时,会阻止模型频繁使用相同的词汇和短语,从而增加输出内容的多样性
# 我讲课,会经常问大家,听明白了吗?
    -负数:问了3次,大家3次都回答:听明白了
    -正数:问了3次,第一次回答听懂了,第二次回答没问题,第三次回答:很好

image.gif


 携带上下文轮数

# 1 默认为3 
  -我们跟大模型交互--》它给我回答,有时候是要参考 上面的问题---》如果是3,表示每次对话,都带上三次
      -问问题:尽量带更多的上下文轮数
    -如果携带上下文轮数:0---》一点都不参考上面的问题---》每个回答都是一个新的
    
# 2 不要太多,如果携带很多轮数---》把上面很多问题都再带回去---》携带很多文字跟大模型交互---》消耗token【带的文字个数】---》花更多钱
1 你是谁
2 你爱我吗
3 你几岁了
4 你叫什么名字  3

image.gif

最大回复长度

# 1 控制模型输出的 Tokens 长度上限。通常 100 Tokens 约等于 150 个中文汉字
    -默认:4096 
    
    
# 2 我们跟大模型交互,如果输入文字交互
  问:你 爱我 吗?   ---》相当于3个token
    回答:当然 爱你 了,你 是 我的 唯一 ---》相当于7个token
    
    
# 3 如果设置过短100---》回复特别多:回复200汉字---》大约在150个汉字时候:会被截断,就没了
# 4 我们跟大模型交互---》豆包---》不是完全免费给我们用的---》每天有点数---》点数转化成token---》如果聊得过多,每天免费点数用完了---》需要再花钱购买
  - 最早期,coze给的点数还挺多----》测试够用
    - 现在,coze给的点数越来越少--》有时候测试就不够了--》可能需要花钱了
    -coze慢慢在收紧口袋,赚钱了
      -大模型训练,调用---》都是消耗服务器资源---》刚开始为了抢占市场,免费给大家用---》毕竟公司要盈利--》大家开始习惯用了后---》慢慢收费
        
        
# 5 豆包:
  -豆包相当于一个人,基于coze做了一个聊天智能体--》给我们用---》因为相当于豆包帮我们付钱了
    
# 6 自己制作了聊天智能体
  -给你 好朋友用---》它再用的时候,不需要充钱----》你冲了

image.gif

2.2 插件

什么是插件?

# 1 插件可以让智能体功能更丰富
  -有了大脑:LLM,需要手和脚---》插件就类似于这个
    
# 2 举个例子:智能体有了大脑,可以做创意性工作,有时候需要参考一些内容
  -仿着  我写的  我爱学校这篇文章 [假设LLM不知道]----》帮我写一首诗
    -使用插件---》去获取我这偏文章[插件去获取]---》在互联网中 
# 3 coze为什么小白友好---》就是因为--》插件众多
  -获取图片
    -生成视频
    -处理excel表格
    -处理word
    
# 4 在插件市场非常非常多---》后续会讲很多---》学习起来不同插件用起来不一样
  -插件商店:  
      coze官方开发的,放上了
        第三方公司开发的,放上了
    -自定义插件:发布到coze商店---》1 期苑老师讲过--》需要编码:python
    
    
# 5 感受插件魅力
  1 获取时下最热门电影信息
    2 从头条获取4张美女图片
    3 看一下https://www.cnblogs.com/liuqingzheng地址讲了什么内容
        
        
# 6 智能体如何知道调用哪个插件?
  -有大脑:获取电影---》电影插件---》自然就掉了
        跟他交互时,直接告诉调用哪个插件
    -去给我炒菜
      -不会用嘴这个插件炒---》大脑分析完用手炒菜
        -强制要求用嘴炒菜
        
# 7 有些插件收费
  - 使用别人写的插件--》人家付出了劳动----》使用了一下服务器资源---》都要花钱---》插件可能收费
    - 我们可以自己写插件--》发布到coze商店----》如果用的人多,一开始免费--》后续收费

image.gif

插件使用

image.gif


image.gif


比如我们想使用“头条图片搜索”插件:

image.gif


image.gif


三、智能体之知识(RAG-高考志愿填报)

# 1 公司内部有些资料--》大模型是不知道的---》我们不公开---》我们问大模型相关问题--》大模型没法回答
# 2 现在目标是:问大模型,也能回答公司内部问题---》通RAG:增强检索--》实现
# 3 我们外接--》再问大模型---》能够先思考--》再从我们外接的数据源--》获取并给回复:
  文本:md文档,word文档
    表格:excel
    图片:png,jpg
    
# 4 就是本地知识库的使用
# 5 假设我是一家高考志愿填报的公司---》不同学校,有些公开信息LLM是知道的--》我们公司有内部资料--》我们外挂给智能体--》智能体的llm没有的话,再使用

image.gif

3.1 智能体提示词

# 角色

你是一位资深的高考志愿填报专家,熟知全国不同地区的高考政策以及各大院校的招生政策。能够依据用户提供的地区、高考分数和兴趣爱好等信息,为用户精准推荐合适的院校。

## 技能

### 技能 1: 推荐院校

1. 当用户输入地区、高考分数和兴趣爱好时,首先利用工具搜索该地区的高考政策和各院校在该地区的招生政策。

2. 根据搜索到的政策信息以及用户的高考分数和兴趣爱好,筛选并推荐合适的院校。

===回复示例===

- 🎓 院校名称: <院校具体名称>

- 🌟 推荐理由: <结合用户分数、兴趣爱好及院校招生政策说明推荐原因>

===示例结束===

## 限制:

- 只讨论与高考志愿填报相关的内容,拒绝回答无关话题。

- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织,不能偏离框架要求。

- 请使用搜索工具确保信息来源准确,并在必要处注明引用来源 。  


image.gif


但现在有一些不出名的院校,网上都很少搜的到,大模型肯定也不知道,这时就该用到我们的知识库了。


3.2 知识之文本

# 我们上传了知识库---》先从llm中找---》如果找不到--》再去知识的我们上传的文本中找

image.gif

现在我们有个markdown文件,是我们的独家内部信息,如下:

image.gif


我们需要把他上传至大模型,让大模型知道此文档的信息。

image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif



3.3 知识之表格

# 内部资料--》excel表格
# 案例:学费--上传公司内部excel表格后,再搜相关学校的学费就能搜到

image.gif

image.gif


这是我们本地的独家表格知识库。

image.gif


image.gif 编辑

image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


3.4 知识之图片

# 标注:
给图片打个标签---》这个图片代表啥

image.gif

image.gif


现在我本地有这四张图片。

image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


3.5 如何管理本地知识库

image.gif


四、Coze记忆-对话体验

4.1 智能体之记忆(个人记账本)

# 个人记账本:
  1 我们每天花费---》传给 智能体
    2 利用智能体记忆功能--》记录每笔花费
    3 统计每天花费
    4 统计每月花费

image.gif

# 记忆功能
  1 变量:常用的东西
    2 数据库:非常重要  
      -永久存储数据
        -可以导出数据
        
    3 长期记忆:不重要
      -智能体自行选择存储的
        -不是我们控制
    4 文件盒子
      -文件:图片,doc,md。。

image.gif

变量

image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


# 1 临时存储的数据,常用的数据---》存储在变量中
  -于存储每个用户使用项目过程中,需要持久化存储和读取的数据,如用户的语言偏好、个性化设置等
# 2 使用变量
  1 先设置变量----》需要有个名字--设置了两个变量
      name:记录使用者的名字; age:记录使用者的年龄。。。
            
    2 我们跟智能体交互--》只要涉及到  变量的名字---》就会自动记忆,存储到变量中
    3 后期用户交互--》再设计到变量名字---》就会获取出来
    4 不同人使用--》是不一样的--》
    
    
# 3 智能体发布后:不同人打开--》是不同人的账号
  -我设置的是 彭于晏,39岁
    -你们打开,就不是彭于晏和39岁,没设置之前是默认值
    
# 4 买了个小爱机器人
  -出厂:他的名字叫小爱同学  ,年龄是 3岁
    -你使用:我给它命名为:铁蛋,99岁
    -以后你只要叫铁蛋--》他就答应
      -你叫小爱同学,它还答应吗?
    -用了5年,我叫他老铁
      -现在叫铁蛋,还答应吗?---》不答应了

image.gif

数据库(重要)

# 1 表格存储支持智能体开发者定义【表结构】,并将用户数据存储在表中。实现收藏夹、书籍管理、用户管理,财务管理等功能
  -大白话:你创建了一个个人记账智能体---》存储每天花费,不能存在变量中---》存在数据库中
    -类似于excel表格
      ID号    花费金额      花费事由            花费时间
        1         99       给女朋友买衣服       2025-10-19
        2         199      给爸妈买衣服         2025-10-19
        3         399      给兄弟买衣服         2025-10-19
        
# 2 使用数据库
  1 创建表结构:给表起个名字--》存每天花费
      -自定义数据表---》创建扣子数据库[这个表存在coze平台上了]
          -不能存在我们自己电脑
            -我们自己电脑的数据库,coze智能体能使用吗?能,需要代码--》往后学
        -表名称不能中文
        -创建字段:注意字段类型和解释[给大模型理解]
    2 添加到智能体   
  3 跟智能体交互---》智能体自动把花费存到表结构 中
      我今天给女朋友买一份,花费99元
    4 获取今天的花费
      我今天花了多少钱

image.gif

image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


长期记忆(收费)

# 1 开启后可总结聊天对话的内容,并用于更好的响应用户的消息。由火山引擎-记忆库提供更稳定更准确的记忆召回服务。
  你是你  
    你女朋友是个人记账智能体:把你女朋友的长期记忆功能打开了
      -长期记忆,设置了   奶茶   关键词
    以后跟女朋友聊天,只要涉及到  奶茶 ,他就记到脑子里 
    很久以后,再聊奶茶相关,她都能召回[从大脑中把相关信息获取出来]
    
# 2 做个了解即可,一般我们不用

image.gif

文件盒子

文件盒子默认是关闭的。主要作用就是存文件,再调取文件。比如我们在智能体的文件盒子里存储一张发票的图片,那么我们和大模型交互的时候,就可以随时调取发票的图片。

image.gif


image.gif


4.2 智能体之对话体验

开场白

智能体发布后 ——》每次别人打开,显示的第一句话。


image.gif


设置好开场白后我们发布智能体测试:

image.gif


用户建议

关闭后,每次智能体回复完,不会再显示建议

在每次智能体回复后,不会提供任何用户问题建议

我们不能控制,提示的是什么

image.gif

我们只能控制开启与关闭,不能控制提示的建议是什么。


快捷指令

创建快捷指令后,用户只需要点击---》就能执行某个操作

image.gif

image.gif


背景图片

我们上传一张背景图片:

image.gif


image.gif


语音通话

image.gif


用户输入方式

image.gif


可以设置打字输入还是语音输入。


五、ApiFox调用Coze智能体

5.1 发布智能体(必须)


5.2 准备调用参数

我们调取智能体需要两个参数:

  1. 机器人id
  2. 认证token

机器人id可以通过发布智能体时候的浏览器url获取到: image.gif


image.gif


添加一个token:

image.gif


image.gif


5.3 ApiFox发起对话

把文字发给智能体

image.gif


image.gif


image.gif


获取coze返回给我们的

# 获取coze返回给我们的数据----》因为我们问了今日总花费--》coze会返回给我们今日总花费
      1 get 请求,地址是:https://api.coze.cn/v3/chat/message/list

image.gif

image.gif


image.gif


image.gif



六、Coze工作流案例一(中草药识别工作流)

6.1 需求

# 1 需求:用户上传一张草药图片---》给我显示出草药的特性:
  中草药名称
    性味归经
    主要功效
    适用症状
    禁忌事项
    
# 2 需要一个流程---》最简单的工作流
  -1 上传图片
    -2 识别图片--》识别出图片的草药名字---》分析出主要功效。。。。
      -大语言模型---》图片识别,思考,分析能力
    -3 结果格式化输出

image.gif

6.2 创建工作流

image.gif


image.gif


开始节点

image.gif


识别草药节点

添加大模型节点:

image.gif


image.gif


image.gif


系统提示词-设定这个大模型是中草药识别专家

# 角色
你是一位专业的草药识别专家,能够精准识别用户上传的草药图片,并详细介绍草药的药性等信息。
## 技能
### 技能 1: 识别草药并介绍药性
1. 当用户上传草药图片时,仔细分析图片特征。
2. 运用专业知识,识别出草药名称。
3. 详细介绍该草药的药性,包括性味、归经、功效、主治病症等信息。
===回复示例===
   -  草药名称: <草药具体名称>
   -  性味归经: <该草药的性味特点>
   -  主要功效: <主要功效>
   -  主治病症: <可治疗的病症列举>
   -禁忌事项:<主要禁忌>
===示例结束===
## 限制:
- 只讨论与草药识别和药性相关的内容,拒绝回答无关话题。
- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织,不能偏离框架要求。

image.gif

image.gif


用户提示词-基本上把变量给它即可

{{caoyao}}

image.gif

image.gif


小插曲:系统提示词和用户提示词区别

# 1 只要是---》 提示词---》控制大模型功能
  -设置了一个中草药识别专家
      1 只能识别中草药?需要做限制
        2 识别成功后,输入格式是什么样?需要做限制
        
# 2 既然都是控制大模型功能,有什么区别?
  -系统提示词:定义 AI 的「底层操作系统」
        1 角色与身份设定:明确 AI 的专业领域和交互定位,例如 “你是一位资深中医养生顾问,回答需专业且通俗易懂”。
        2 行为规范与风险控制:制定强制规则,例如医疗场景中 “当用户描述病症时,必须建议线下就医”,金融场景中 “提及股票代码时需声明不构成投资建议”。
        3 知识边界限定:划定信息范围,例如 “你的知识截止到 2023 年 7 月” 或 “仅使用人教版教材知识点作答”。
        4 交互风格塑造:定义语言特征,例如法律咨询机器人需 “保持严谨客观语气,避免主观判断”。
      5 系统提示词在模型初始化时加载,持续影响所有后续交互,确保 AI 在多轮对话中保持一致性。例如,心理
        6 咨询机器人的系统提示可要求 “记住用户每次咨询的关键事件,建立长期档案但严格保密”。
    -用户提示词:触发具体任务的「动态指令」
        1 任务触发与格式控制:引导 AI 执行特定操作,例如 “用 Markdown 表格展示本周股票行情” 或 “用 Python 代码实现冒泡排序”。
        2 动态需求调整:基于对话历史灵活变化,例如 “参考刚才的训练计划,将每日跑步时间调整为 45 分钟”。
        3 个性化引导:融入情感或风格倾向,例如 “以幽默方式讲解量子物理基础概念”。
        4 复杂任务分解:将大目标拆解为多步骤指令,例如 “先总结论文创新点,再指出研究方法缺陷,最后推荐相关文献”。
        
# 3 系统提示词:大模型理解成一个专家
  控制专家具备哪些功能,是否能识别图片?识别成功后,输出格式什么样?
    对人物的设定:设定大模型是狗,设定大模型是猫
# 4 用户提示词:
  我们要跟专家对话---》对话的内容
    我们跟狗对话,让它叫
    我们跟猫对话,让它爬
    
    
    
    你病了--》你把给你请了一个医生[系统提示词],而不是教师---》你跟医生对话:你跟医生  说我头疼[用户提示词],而不是说算一下10+100等于多少

image.gif

输出节点

image.gif


试运行

image.gif



七、Coze工作流案例二(菜谱生成工作流)

# 1 工作流和智能体的区别
  工作流可以一步一步的制作--》执行的时候,是按步执行
    智能体不具备按步执行的功能
    
    
# 2 需求:
  用户输入菜名
    生成一个html页面【也可以生成手机端的页面】:
      有菜名
        介绍
        材料
        营养
        制作步骤
        。。。
        
        
# 3 输入家里有什么菜---》推荐几个菜谱
  菠菜,鸡蛋,油,海胆----》推荐出个菜--》写出制作步骤
    
    
# 4 输入   佛跳墙---》生成下面的网页信息

image.gif

7.1 工作流步骤

# 1 开始
  -输入菜名:要做的菜的名称
    
# 2 使用插件---》可以根据菜名--》查询这个菜的做法
  -第三方插件
    -不用插件:直接用大模型---》可以,我们不用
      -美食专家
        -根据名字---》生成美食制作过程
   
# 3 插件返回数据--》json格式:字符---》把这个格式转换成---》大模型处理数据格式
  菜名:
    介绍:
    材料:
    。。。。。
    
    
# 4 最终要把数据写入到html中---》html有格式---》把上一个大模型的输出:菜名。。。----》交个这个大模型---》帮咱们处理成好看的html格式
# 5 使用插件--》把html格式文字---》写入到 html文件中---》从浏览器中看到
  -数据转html插件
    
# 6 输出--html地址--》浏览器打开

image.gif

7.2 创建工作流

image.gif


开始节点

image.gif


根据菜名返回菜谱-插件节点

image.gif


我们搜索“食神”插件,添加到工作流中:

image.gif


image.gif


处理插件返回的数据-大模型节点

输入

image.gif


系统提示词

# 角色
你是一个专业的菜谱整理助手,擅长将传入的菜谱查询数据{{input}}整理成适合输出的格式,确保格式精美、简洁易用。
## 技能
### 技能 1: 整理菜谱数据格式
1. 接收传入的菜谱查询返回数据{{input}},如果内有多条数据,选择第一条。
2. 对数据进行分析和整理,将菜谱信息如菜品名称:titlle、描述:description,食材:foods,营养:nutritions,步骤:steps,按照特定的html友好格式进行编排。
3. 生成的格式要注重美观,层次分明,方便用户在html页面中展示。
===回复示例===
   - **菜品名称**:title
   -**描述**:description
   - **食材**:foods
     - [食材1]
     - [食材2]
     - ……
    - **营养**:nutritions
      - [营养1]
      - [营养1]
       - ……
   - **步骤**:steps
     1. [步骤1内容]
     2. [步骤2内容]
     ……
===示例结束===
### 技能 2:自动选择
1. 如果输入的菜谱有多个,自动选择第一个菜谱处理数据,其它菜谱不处理。
### 技能 3:自动补充
1. 如果菜品名称:titlle,描述:description,食材:foods,营养:nutritions,步骤:steps等某一信息缺失,请根据你的专业知识补齐。
## 限制:
- 只处理与菜谱数据格式整理相关的内容,拒绝回答无关话题。
- 输出内容必须符合给定的格式要求,保证简洁易用。
- 整理过程需基于传入的菜谱查询数据{{input}} ,若某个信息缺失,请根据你的专业知识补充完整。

image.gif

用户提示词

{{input}}

image.gif

image.gif


处理html格式-大模型节点

输入

image.gif


系统提示词

# 角色
你是一位专业的HTML菜谱优化师,擅长在既有HTML基础上,进一步提升菜谱呈现的美观度与实用性,确保菜谱信息能以最佳状态展示给用户。
## 技能
### 技能 1: 基于给定HTML生成优化后的菜谱HTML
1. 当用户输入上述格式的HTML菜谱内容时,仔细分析其中菜谱名称、描述、食材、营养成分和烹饪步骤等信息。
2.格式如下,根据传入的数据{{input}}中菜谱名称,描述,食材,营养成分和烹饪步骤,进行动态替换
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>香煎三文鱼配时蔬 - 简易食谱</title>
  <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
  <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/font-awesome@4.7.0/css/font-awesome.min.css" rel="stylesheet">
  
  <!-- 简化配置 -->
  <script>
    tailwind.config = {
      theme: {
        extend: {
          colors: {
            primary: '#e67e22',
          }
        }
      }
    }
  </script>
</head>
<body class="bg-gray-50 font-sans">
  <!-- 主内容 -->
  <main class="container mx-auto px-4 py-6">
    <!-- 菜谱标题区 -->
    <div class="mb-6">
      <img src="https://picsum.photos/id/488/1200/400" alt="香煎三文鱼配时蔬" class="w-full h-48 md:h-64 object-cover rounded-lg mb-4">
      <h2 class="text-2xl md:text-3xl font-bold mb-2">香煎三文鱼配时蔬</h2>
    </div>
    <!-- 内容区 -->
    <div class="grid grid-cols-1 md:grid-cols-3 gap-6">
      <!-- 左侧主内容 -->
      <div class="md:col-span-2 space-y-6">
        <!-- 菜谱描述 -->
        <section class="bg-white p-5 rounded-lg shadow-sm">
          <h3 class="text-lg font-bold mb-3 text-primary">菜谱介绍</h3>
          <p class="text-gray-700">
            外酥里嫩的三文鱼搭配新鲜时蔬,营养均衡且制作简单。三文鱼富含优质蛋白质和Omega-3脂肪酸,搭配时令蔬菜,是健康美味的晚餐选择。
          </p>
        </section>
        <!-- 制作步骤 -->
        <section class="bg-white p-5 rounded-lg shadow-sm">
          <h3 class="text-lg font-bold mb-4 text-primary">制作步骤</h3>
          <div class="space-y-4">
            <div class="flex gap-3">
              <span class="bg-primary text-white w-6 h-6 rounded-full flex items-center justify-center flex-shrink-0">1</span>
              <p>三文鱼柳吸干水分,撒盐和黑胡椒腌制10分钟</p>
            </div>
            <div class="flex gap-3">
              <span class="bg-primary text-white w-6 h-6 rounded-full flex items-center justify-center flex-shrink-0">2</span>
              <p>平底锅加橄榄油,鱼皮朝下中火煎4分钟,翻面再煎2-3分钟至粉红色</p>
            </div>
            <div class="flex gap-3">
              <span class="bg-primary text-white w-6 h-6 rounded-full flex items-center justify-center flex-shrink-0">3</span>
              <p>西兰花切朵、胡萝卜切条、芦笋去根,焯水2分钟后沥干</p>
            </div>
            <div class="flex gap-3">
              <span class="bg-primary text-white w-6 h-6 rounded-full flex items-center justify-center flex-shrink-0">4</span>
              <p>黄油融化,放入蔬菜翻炒1分钟,加盐和黑胡椒调味</p>
            </div>
            <div class="flex gap-3">
              <span class="bg-primary text-white w-6 h-6 rounded-full flex items-center justify-center flex-shrink-0">5</span>
              <p>蔬菜铺底,放上三文鱼,挤柠檬汁,撒欧芹碎即可</p>
            </div>
          </div>
        </section>
      </div>
      <!-- 右侧边栏 -->
      <div class="space-y-6">
        <!-- 食材列表 -->
        <section class="bg-white p-5 rounded-lg shadow-sm">
          <h3 class="text-lg font-bold mb-3 text-primary">食材准备</h3>
          <ul class="space-y-2">
            <li class="flex justify-between pb-2 border-b border-gray-100">
              <span>三文鱼柳</span>
              <span>300克</span>
            </li>
            <li class="flex justify-between pb-2 border-b border-gray-100">
              <span>西兰花</span>
              <span>100克</span>
            </li>
            <li class="flex justify-between pb-2 border-b border-gray-100">
              <span>胡萝卜</span>
              <span>1根</span>
            </li>
            <li class="flex justify-between pb-2 border-b border-gray-100">
              <span>芦笋</span>
              <span>8根</span>
            </li>
            <li class="flex justify-between pb-2 border-b border-gray-100">
              <span>橄榄油</span>
              <span>2汤匙</span>
            </li>
            <li class="flex justify-between pb-2 border-b border-gray-100">
              <span>黄油</span>
              <span>1小块</span>
            </li>
            <li class="flex justify-between">
              <span>柠檬、盐、黑胡椒、欧芹碎</span>
              <span>适量</span>
            </li>
          </ul>
        </section>
        <!-- 营养成分 -->
        <section class="bg-white p-5 rounded-lg shadow-sm">
          <h3 class="text-lg font-bold mb-3 text-primary">营养成分</h3>
          <ul class="space-y-2 text-sm">
            <li class="flex justify-between pb-2 border-b border-gray-100">
              <span>热量</span>
              <span>320千卡</span>
            </li>
            <li class="flex justify-between pb-2 border-b border-gray-100">
              <span>蛋白质</span>
              <span>28克</span>
            </li>
            <li class="flex justify-between pb-2 border-b border-gray-100">
              <span>脂肪</span>
              <span>18克</span>
            </li>
            <li class="flex justify-between">
              <span>碳水化合物</span>
              <span>12克</span>
            </li>
          </ul>
        </section>
      </div>
    </div>
  </main>
</body>
</html>。
## 限制:
- 只处理与优化菜谱相关的HTML内容,拒绝回答与该任务无关的话题。
- 所输出的HTML内容必须符合基本的HTML语法规则。
- HTML内容应聚焦于清晰呈现菜谱信息,避免过于复杂的设计影响信息查看。
- 只能使用合适的、符合版权规定的图标进行美化。

image.gif

用户提示词

{{input}}

image.gif

html转页面-插件节点

image.gif


image.gif


image.gif


7.3 工作流试运行

image.gif


image.gif


image.gif


7.4 发布工作流和智能体中生成

发布工作流

image.gif


智能体中引入使用

image.gif


image.gif


image.gif


image.gif


image.gif

目录
相关文章
|
4天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
14天前
|
云安全 监控 安全
|
5天前
|
自然语言处理 API
万相 Wan2.6 全新升级发布!人人都能当导演的时代来了
通义万相2.6全新升级,支持文生图、图生视频、文生视频,打造电影级创作体验。智能分镜、角色扮演、音画同步,让创意一键成片,大众也能轻松制作高质量短视频。
1131 152
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Z-Image:冲击体验上限的下一代图像生成模型
通义实验室推出全新文生图模型Z-Image,以6B参数实现“快、稳、轻、准”突破。Turbo版本仅需8步亚秒级生成,支持16GB显存设备,中英双语理解与文字渲染尤为出色,真实感和美学表现媲美国际顶尖模型,被誉为“最值得关注的开源生图模型之一”。
1802 9
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 API
一句话生成拓扑图!AI+Draw.io 封神开源组合,工具让你的效率爆炸
一句话生成拓扑图!next-ai-draw-io 结合 AI 与 Draw.io,通过自然语言秒出架构图,支持私有部署、免费大模型接口,彻底解放生产力,绘图效率直接爆炸。
725 152
|
7天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
504 5
|
12天前
|
人工智能 安全 前端开发
AgentScope Java v1.0 发布,让 Java 开发者轻松构建企业级 Agentic 应用
AgentScope 重磅发布 Java 版本,拥抱企业开发主流技术栈。
672 14