书名：图解智能体设计：零基础用扣子（Coze）搭建AI Agent实战
定价：89.0
ISBN：9787301373354
作者：杜光明 著
版次：1
出版时间：2026-05

内容提要：
本书以“初识认知、核心设计、实战演练、进阶展望”四大部分构建智能体学习路径，形成完整知识体系。
初识部分通过“搭建首个智能体”的轻量实践，快速建立全局认知，奠定学习基础；核心设计部分深度拆解智能体核心模块，将抽象概念转化为可操作的设计方法，帮助读者掌握智能体设计的底层逻辑；实战部分聚焦真实业务场景，通过典型案例深化理解，直观展现智能体解决实际问题的潜力与价值；进阶则瞄准多智能体协作等前沿领域，引领读者探索AI创新应用的新方向。
本书聚焦低代码平台“扣子（Coze）”，采用“图解优先、实践驱动”的方法，无论是产品经理、智能体设计师、开发者，还是对智能体感兴趣的普通读者，均可通过本书快速上手，开启从理论到实战的AI探索之旅。



作者简介：
杜光明，毕业于四川师范大学，计算机应用方向，现任成都咕噜网络科技公司联合创始人及AI业务负责人，内训师，同时担任成都市人工智能发展协会特约培训讲师及多家传统企业与科技企业的AI战略顾问，著有《AI提问之道》。

目录：
目　录

第1章 初识智能体：开启你的“数字员工”时代
1.1　 什么是智能体 002
1.1.1 发展简史 002
1.1.2 核心工作原理 003
1.1.3 智能体的三大核心组件 005
1.2　 为什么要学习智能体 007
1.2.1 对个人的价值 008
1.2.2 对企业的价值 009
1.2.3 对软件开发者的价值 009
1.3　 智能体、Copilot与聊天机器人的区别 010
1.3.1 核心区别与联系 010
1.3.2 实战场景对比 011
1.4　 边学边练：三分钟构建你的第一个智能体 012
1.4.1 注册并登录Coze 013
1.4.2 创建“金句官”智能体 013
1.4.3 测试与发布 015
本章小结 016
第2章 大语言模型：为智能体植入“大脑”
2.1　选择合适的模型 019
2.1.1 图解大语言模型的工作原理 019
2.1.2 大语言模型的选择原则 022
2.1.3 边学边练：切换不同模型，观察智能体
回答风格的差异 024
2.2　 模型核心参数的调优 025
2.2.1 理解关键参数 025
2.2.2 参数配置实践 028
2.2.3 边学边练：调整参数，让智能体时而“严谨”时而“富有创意” 029
本章小结 030
第3章 提示工程：如何与智能体高效“沟通”
3.1　 设定人设 032
3.1.1 人设的核心价值 032
3.1.2 人设设计技巧 033
3.1.3 边学边练：为“文案大师”设定“资深营销专家”人设 036
3.2　 定义能力与边界 037
3.2.1 技能与约束 038
3.2.2 能力边界定义的原则 039
3.2.3 边学边练：为“资深营销专家”设定技能与约束 040
本章小结 042
第4章 记忆系统：让智能体“过目不忘”
4.1　 认识智能体记忆系统架构 044
4.2　 短期记忆与上下文 044
4.2.1 上下文 045
4.2.2 控制上下文长度 048
4.2.3 边学边练：智能体上下文轮数对比测试 049
4.3　 使用变量传递信息 054
4.3.1 变量的工作原理 055
4.3.2 变量的命名规范 057
4.3.3 边学边练：使用变量搭建一个天气查询工作流 058
4.4　 使用数据库实现长久记忆 061
4.4.1 数据库的工作原理 061
4.4.2 数据库设计原则 063
4.4.3 边学边练：为“开支记录助手”智能体设计数据库 065
4.5　 沉淀对话形成长期记忆 068
4.5.1 对话式记忆沉淀的原理 068
4.5.2 长期记忆管理 069
4.5.3 边学边练：配置并查看智能体的记忆数据 070
本章小结 072
第5章 知识库：为智能体构建“外置大脑”
5.1　 知识库的核心价值 074
5.1.1 RAG技术图解 074
5.1.2 RAG与模型微调的对比 077
5.2　 构建高质量知识库 078
5.2.1 知识库构建原则 079
5.2.2 边学边练：为“产品专家”智能体创建并优化知识库 080
本章小结 083
第6章 能力扩展：让智能体“手脚并用”
6.1　 使用工具连接真实世界 086
6.1.1 图解工具调用 086
6.1.2 使用插件扩展智能体的能力 088
6.1.3 边学边练：为“自媒体文案专家”智能体配置图文创作插件 091
6.2　 使用工作流实现任务自动化 094
6.2.1 工作流节点图解 094
6.2.2 工作流编排 101
6.2.3 工作流设计原则 102
6.2.4 边学边练：设计一个“小红书AI热点文案生成”工作流 104
6.3　 使用触发器实现主动服务 111
6.3.1 触发器应用场景 112
6.3.2 触发器核心机制 113
6.3.3 边学边练：构建一个“每日AI灵感签”智能体 114
本章小结 117
第7章 实战项目（一）：构建“个性化旅行规划”智能体
7.1　 需求分析与流程设计 119
7.1.1 用户旅程与核心任务 119
7.1.2 流程设计 119
7.2　 资源库构建 120
7.2.1 旅行知识库 120
7.2.2 用户行程数据库 121
7.3　 核心工作流搭建 122
7.3.1 需求收集子工作流 122
7.3.2 行程规划主工作流 132
7.4　 智能体创建与编排 141
7.4.1 创建智能体 141
7.4.2 编排 142
7.5　 预览、调试与发布 143
7.5.1 预览与调试 143
7.5.2 发布 146
本章小结 147
第8章 实战项目（二）：构建“金牌手机导购”智能体
8.1　 需求分析与流程设计 149
8.1.1 用户旅程与核心任务 149
8.1.2 流程设计 149
8.2　 资源库构建 150
8.2.1 商品知识库 150
8.2.2 用户标签数据库 151
8.3　 核心工作流搭建 152
8.3.1 用户打标与更新子工作流 152
8.3.2 产品介绍子工作流 158
8.3.3 产品推荐子工作流 165
8.3.4 售前导购主工作流 170
8.4　 智能体编排、测试与发布 176
8.4.1 智能体编排 176
8.4.2 智能体测试 177
8.4.3 发布智能体 178
本章小结 178
第9章 多Agents模式：构建智能体团队
9.1　 多Agents模式概述 181
9.1.1 多Agents模式的核心思想 181
9.1.2 工作流模式与多Agents模式的区别 182
9.2　 Coze平台多Agents编排入门 184
9.2.1 配置全局设置 184
9.2.2 核心节点 184
9.2.3 全局跳转条件 187
9.3　 实战演练：打造一个新闻资讯智能体 188
9.3.1 构建“总控—专家”式协作团队 188
9.3.2 多Agents模式画布总览 190
9.3.3 画布节点编排 191
9.3.4 全局配置 196
9.3.5 最终检验：预览与调试 197
本章小结 198
第10章 未来展望：智能体的无限可能
10.1　 前沿技术趋势 201
10.1.1 具身智能 201
10.1.2 模型与工具协同 202
10.1.3 多模态智能 202
10.2　 影响与思考 204
10.2.1 对行业的影响 204
10.2.2 人与智能体的关系 205