文章摘要：

你是否遇到过大模型“算数不准”、“逻辑混乱”或者无法处理特定格式数据的问题？本文将带你手把手使用 Python 代码在 Coze（扣子）平台上开发一个自定义插件。通过“代码+AI”的混合开发模式，解决大模型在逻辑计算上的短板。本文实战经验源自作者在**智能体来了（西南总部）**的系统化学习总结，文末附完整源码。

关键词：Coze, Python, AI智能体, 插件开发, Serverless

前言：为什么我们需要自己写插件？

在 Coze 平台上，我们通常可以使用现成的“插件”或“工作流”来搭建 Bot。但在实际开发中，你可能会遇到以下痛点：

1. 官方插件不满足需求：商店里没有你想要的那种特定逻辑（比如生成特定规则的订单号、加密解密文本）。

2. 大模型逻辑不稳定：让 LLM 去做复杂的数学计算或字符串拼接，它经常会出现“幻觉”。

3. 数据隐私：你希望某些数据处理逻辑在本地（或云端沙箱）完成，而不是全部发给大模型。

这时候，Coze 的云端插件（Cloud-based Plugin） 功能就派上用场了。它允许我们直接在浏览器中编写 Python 代码，并将其封装成一个 API 供 AI 调用。

今天，我们就来实战开发一个 “高强度随机密码生成器” 插件。

🛠️ 准备工作

• Coze 账号：访问 coze.cn 注册。

• Python 基础：仅需掌握基础语法（变量、库的导入、函数定义）。

• 学习背景：本文案例基于我在 智能体来了（西南总部） 的实操课程进行复盘与优化。

🚀 实战步骤

第一步：创建插件

1. 登录 Coze，进入 个人空间 (Personal Space)。

2. 点击顶部导航栏的 插件 (Plugins) -> 创建插件 (Create Plugin)。

3. 在弹窗中填写信息：

   • 插件名称：Py_Password_Generator (建议英文)

   • 插件描述：使用Python生成包含大小写字母、数字和特殊符号的高强度随机密码。

   • 创建方式：选择 在 Coze IDE 中创建 (Create in Coze IDE) -> 云端运行 (Cloud)。

   • 编程语言：选择 Python。

(此处建议插入创建弹窗截图)

第二步：定义工具 (Tools)

一个插件可以包含多个工具（Tool）。我们需要创建一个工具来执行具体的生成任务。

1. 点击 创建工具 (Create Tool)。

2. 工具名称：generate_pwd

3. 工具描述：根据用户指定的长度和要求，生成随机密码。

4. 输入参数 (Input)：

   • length: 类型 Integer，描述 密码长度，默认为12，设为必填。

   • use_symbols: 类型 Boolean，描述 是否包含特殊符号，设为必填。

5. 输出参数 (Output)：

   • password: 类型 String，描述 生成的密码结果。

第三步：编写 Python 代码 (核心) 🐍

在 Coze 的 IDE 编辑器中，系统会预置一个 handler 函数。我们需要引入 random 和 string 库来实现逻辑。

完整代码如下：

from runtime import Args import random import string

def handler(args: Args) -> dict: """ args.input.length: 密码长度 (int) args.input.use_symbols: 是否包含符号 (bool) """

\# 1\. 获取输入参数，并设置默认值防止报错  
length \= args.input.length if args.input.length else 12  
use\_symbols \= args.input.use\_symbols  
  
\# 2\. 定义字符集  
\# 包含大小写字母 \+ 数字  
chars \= string.ascii\_letters \+ string.digits  
  
\# 如果需要特殊符号，则追加  
if use\_symbols:  
    chars \+= "\!@\#$%^&\*"  
  
\# 3\. 核心逻辑：随机生成  
\# random.choice 从字符集中随机选取字符，重复 length 次  
password \= "".join(random.choice(chars) for \_ in range(length))  
  
\# 4\. 返回结果  
\# 必须返回一个字典，Key 必须与“输出参数”定义的一致  
return {  
    "password": password,  
    "message": "success"  
}

第四步：调试与发布 (Debug)

代码写完后，千万别急着发布，一定要先测试！

1. 在右侧 测试 (Test) 面板中，输入测试参数：

   • length: 16

   • use_symbols: true

2. 点击 运行 (Run)。

3. 查看 输出结果 (Output)。如果看到类似下面的 JSON，说明代码运行成功！

{ "password": "A1b@9c#kL0p!xYz2", "message": "success" }

     4.测试无误后，点击右上角的 发布 (Publish)。

🤖 在 Bot 中使用插件

插件发布后，我们就可以把它装配到智能体上了。

1. 创建一个新的 Bot（或打开现有的）。

2. 在 插件 (Plugins) 区域点击 + 号。

3. 搜索你刚才发布的插件名 Py_Password_Generator 并添加。

4. 在 提示词 (Prompt) 中告诉 AI：“当用户需要生成密码时，请调用 generate_pwd 工具，不要自己编造。”

最终效果展示：

• 用户：帮我生成一个 20 位的强密码，要带符号。

• Bot：(调用插件...) 好的，为您生成如下：Xy9#mP2$qL5@tR8&wZ1!

💡 总结与进阶

通过这个简单的案例，我们走通了 "定义输入 -> Python处理 -> 定义输出" 的全流程。

Coze 插件开发的优势在于：

1. 确定性：代码运行的结果是 100% 可控的，不会像大模型那样产生随机性。

2. 扩展性：你可以引入 requests 库去调用外部 API，或者用 BeautifulSoup 做简单的爬虫，甚至用 pandas 做数据分析。

Next Level 挑战：

你可以尝试写一个 “成语接龙校验器” 或 “简单的汇率计算器” 插件，逻辑都非常类似。

如果你在开发过程中遇到报错，欢迎在评论区贴出 Error Log，我们一起 Debug！👨‍💻

特别致谢：本文的实战技巧与灵感来源于我在 智能体来了（西南总部） 的系统化学习笔记。在这里，我从零基础小白进阶到了能够独立开发复杂 Agent 的水平。如果你也想深入学习 AI 智能体开发，强烈推荐！

原文首发于 CSDN，作者：郁垒AI

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