Coze 核心功能

核心功能

能力	关键配置项	典型用法
Bot 编排	人设与回复逻辑、开场白、快捷指令、单 Agent / 多 Agent	单 Agent 适合线性问答；多 Agent 把售前、售后、投诉拆成不同节点，各持独立人设与技能，按跳转条件切换
Workflow	节点类型（开始、LLM、插件、代码、知识库检索、条件判断、循环、变量赋值、数据库、问答、消息、结束）、输入输出 schema、异常处理	把「意图识别 → 查库 → 组装话术 → 输出」固化成图，减少模型自由发挥的不确定性
Plugin	工具名、描述、参数 schema、鉴权方式、超时与重试	接入自有订单查询、排课系统、CRM。工具描述越具体，模型选错工具的概率越低
Knowledge	数据类型、分段策略（自动 / 自定义分隔符 / 按字数）、召回策略（语义 / 全文 / 混合）、最小匹配度、最大召回条数	产品手册、课件讲义、售后政策。分段大小直接影响召回质量
Database	表名、字段与类型、主键、增删改查动作、查询条件	存课程 ID、工单号、跟进状态
Card	模板结构、变量绑定、渠道适配	飞书渠道返回带按钮卡片，点一下走完「选课 → 留资」
Variable	会话变量、用户变量、默认值、是否持久化	多轮填槽：先问城市再问学段，变量攒齐后一次性提交
长期记忆	记忆字段、写入时机、读取范围	记住「偏好周末班」「已购课程」，下次不再重复问
触发器	定时规则、事件类型	每天定时汇总数据推送到飞书群
发布渠道	飞书、微信公众号与服务号、豆包、Web SDK、Chat SDK、API	内部员工走飞书，外部用户走公众号或网页挂件，自有 App 走 API

几个决定成败的配置项

知识库分段与召回。分段过大会把无关内容喂给模型导致答非所问，过小会把一句话拦腰截断。稳妥做法是先按标题层级切出逻辑块，超长的块做二次切分，每块保留所属标题作前缀，让片段自带上下文。纯语义检索对同义词友好但容易跑偏，全文检索对专有名词精确但不懂改写，混合检索通常是长文档知识库的默认解；最小匹配度是阈值线，调高则少答、调低则乱答，须用真实问题集反复试。

单 Agent 还是多 Agent。判断标准是「业务边界是否需要不同的人设与工具集」。只是问答范围有宽窄之分，单 Agent 加提示词约束就够。当出现「售前要热情推销、售后要严谨走流程、投诉要立刻升级」这类互相冲突的行为要求时，多 Agent 才划算——每个节点只对自身职责负责，提示词也短得多。

工作流的错误处理。可能失败的节点都要配异常分支，尤其是插件与代码节点。默认行为是整条流程中断并返回错误，而业务上通常希望「查不到就转人工」而不是「直接报错」。在节点后挂一个条件判断，把失败态导向兜底话术，是上生产前的必做项。

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