【Coze】扣子资源，如何为我们的智能体进行赋能?

📚 Coze资源体系解析本文系统介绍Coze平台的四大核心资源： 1️⃣ 插件：扩展智能体功能，支持实时数据查询（如天气、股票）和工具调用（如图像生成）。通过提示词指定调用逻辑，实现场景化服务。 2️⃣ 知识库：存储私有数据（如企业文档），通过RAG技术增强回答准确性，解决AI“幻觉”问题。支持文件上传、网页抓取及第三方平台集成。 3️⃣ 数据库：结构化存储服务，支持自然语言操作，实现智能体的

GGBondlctrl

524人浏览 · 2026-01-28 21:18:06

GGBondlctrl · 2026-01-28 21:18:06 发布

📚 前言

本期内容将全面剖析 Coze 的核心资源体系与学习路径，从平台基础架构到高阶开发实践，系统化拆解这一智能化平台的技术精髓与应用场景。无论是希望快速上手的入门用户，还是追求深度定制的专业开发者，都能通过本指南获得关键知识模块与效率提升策略。

🌟🌟 精彩导读

本次内容聚焦 Coze 的生态资源矩阵，涵盖多模态数据处理引擎、自动化工作流编排、知识库构建方法论以及 Bot 开发的最佳实践案例。针对不同应用场景的需求，提供可复用的配置模板与性能优化方案，助力实现从理论到落地的技术闭环。

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1.什么是Coze资源

Coze 资源是⽀撑智能体功能实现的模块化基础组件，通过整合外部能⼒、数据存储与⾃动化规
则，使智能体具备信息处理、功能扩展与场景化服务能⼒。

简单来说就是：coze资源就是智能体扩展能力的一个工具，主要是包含了实时信息，以及场景化服务能力

扣子资源分类：知识库，插件，数据库，音色，提示词；

2.插件资源

2.1什么是插件

在Coze中，插件是扩展智能体功能的模块化⼯具，通过调⽤外部服务、数据接⼝或预设逻辑，使
智能体具备实时交互、动态决策和场景化服务能⼒。

简单来说就是：插件是通过调用外部服务接口，或者逻辑实现智能体功能扩展；（插件本身就是基于现有功能实现功能扩展）

2.2插件分类

插件分类主要是两种：数据实时分析，以及特殊工具处理；

前者可以用天气查询，当前导航查询等等，后者就是画图啊或者是生成图片或者是视频为主

2.3插件在coze的使用

这里在我们创建智能体项目中可以找到对应的插件功能：

我们可以根据旁边的加号，或者使用AI来帮我们寻找对应我们提示词的插件；

提示词编写，这里在使用插件时，需要用户在系统提示词中进行编辑，告诉我们的智能体什么时候调用，调用那个插件（前提是插件不止一个）；

这里小编提一嘴，对于股票来说，小编真不熟悉，也是小编的一个想法而已；

可以看到此时我们在提示词中提供插件指示，在用户输入栏目中查询对应的公司情况，那么智能体就会调用指定的插件进行分析；（时效性新闻非常有价值~~）

3.知识库资源

3.1什么是知识库资源

知识库是⼀个⽤于存储和管理外部数据的核⼼功能模块；说白了就是一个文档用来存储智能体未知的数据；相当于我们考试的时候需要依照教材上的东西来进行回答；知识库就是教材，并且这个教材是私有信息未公开的，那么智能体在查询的时候就得依照给定的知识库来进行回答；

举个栗子：假如一个公司招聘新人，那么公司WiFi，餐馆位置，员工信息，上级领导信息需要告诉他，不可能来一个新人就得说一声吧；

那么我们可以给一个文档给新人，这个文档包含了上述信息；

那么这个文档就是智能体需要学习的东西，因为这个文档是公司内部的，不可能在公网上查询得到；

是什么 ：知识库是智能体专属的、可信任的“私⼈图书馆”或“⼤脑外挂硬盘”。它存
储了公共AI模型不知道的、你私有的信息。
做什么：赋予智能体深度领域知识和事实依据。让它的回答不再是泛泛⽽谈，⽽是精
准、具体、有据可查的。
核⼼价值：解决“幻觉”问题，提供权威答案。它将⼀个通⽤的聊天机器⼈，变成了⼀个
真正能解决内部问题的专家系统，极⼤提升了信息的准确性和获取效率。

3.2什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强⽣成）。RAG是⼀种将“信息检索”与“⽂本⽣成”相结合的技术框架。它的核⼼思想很简单：在让⼤模型⽣成答案之前，先让它去⼀个指定的知识库（⽐如公司⽂档、数据库、⽹⻚等）⾥查找相关的信息，然后根据查找到的这些准确、最新的信息来组织和⽣成答案。

3.3知识库的使用

知识库的使用中，可以上传三种类型的内容来源：

本地⽂件上传：
◦ ⽀持直接上传本地设备中的⽂件。
◦ 格式⽀持： .txt , .pdf , .docx , .csv , .xlsx 等。
◦ 这是最常⽤、最快捷的初始化知识库的⽅式，适⽤于将已有的产品⽂档、报告、⼿册等数字化
材料导⼊。
• 在线⽹站抓取：
◦ 可以通过输⼊URL⽹址，将指定⽹⻚或整个站点的内容抓取到知识库中。
◦ ⽀持⾃动采集和⼿动采集两种⽅式。
◦ 此⽅式⾮常适合⽤于整合最新的在线资讯、博客⽂章、官⽅公告等实时性较强的信息，确保Bot
知识的时效性。
• 第三⽅平台集成：
◦ Coze提供了与常⻅协作平台的集成能⼒，例如可以直接从⻜书⽂档（Feishu）、Notion等平台
导⼊内容。
◦ 这⽅便企业将已有的知识管理体系快速对接到AI助⼿，⽆需重复上传⽂件。
• API接⼝同步：
◦ 对于表格类型的知识库，⽀持通过API⽅式将JSON数据上传⾄知识库。
◦ 这种⽅式可以实现数据的⾃动化、周期性更新，将知识库与业务数据库或其它系统打通，适⽤
于⾼度动态变化的数据，如商品库存、实时价格等。
• ⼿动⾃定义输⼊：
◦ ⽀持直接在Coze平台界⾯上⼿动输⼊⽂本或表格数据。
◦ 适⽤于添加⼀些零散的、需要补充的知识点，或者进⾏快速的测试和调试。
通过以上不同类型的组合，你可以根据实际业务需求，为你的Coze智能体构建起⼀个强⼤、灵活
且多维度的知识体系。

在创建好知识库后，也在提示词中添加指示，那么在用户栏目中询问相关的问题，智能体就能根据对应的知识库信息进行查询，分析，生成；

当我们询问对应市场的情况后，那么可以看到当前智能体的回答：

4.数据库资源

4.1什么是数据库资源

Coze数据库是字节跳动扣⼦平台提供的结构化数据存储服务，采⽤类NoSQL的⽂档模型，⽀持通
过⾃然语⾔或SQL语句进⾏数据的增删改查操作。作为智能体的"⻓期记忆"组件，它能够持久化存储⽤⼾交互数据、业务配置信息和应⽤状态，是构建复杂AI应⽤的核⼼基础设施。

简短来说，数据库资源类似mysql，但是可以通过自然语言进行增删改查；并且提供已经存过后的信息；

我们在之前已经了解过了轮数，但是实际上超过了对应的轮数后，会导致智能体失忆的情况；那么数据库资源就是长期的持久化记忆；帮助用户实现更加智能的对话；

4.2使用数据库资源

这里在找到对应的栏目后进入创建·我们的数据库

创建好数据库后可以操作其中的字段；

我们可以添加一些字段，然后通过自然语言实现数据添加；

小编在这里添加了两个字段，分别记录公司的新闻，但是小编认为数据记录新闻这件事本身就不具备对应的时效性，所以这里只做演示给大家看看；

可以发现此时我们的数据已经写入到我们的数据库中了；

5.总结

📚 Coze资源体系解析

本文系统介绍Coze平台的四大核心资源：
1️⃣ 插件：扩展智能体功能，支持实时数据查询（如天气、股票）和工具调用（如图像生成）。通过提示词指定调用逻辑，实现场景化服务。
2️⃣ 知识库：存储私有数据（如企业文档），通过RAG技术增强回答准确性，解决AI“幻觉”问题。支持文件上传、网页抓取及第三方平台集成。
3️⃣ 数据库：结构化存储服务，支持自然语言操作，实现智能体的持久化记忆，避免对话轮数限制导致的“失忆”。
4️⃣ 应用场景：涵盖从基础查询到复杂业务逻辑，提供模板与优化方案，助力开发者快速落地AI解决方案。

🌟 核心价值：通过模块化资源组合，将通用AI转化为领域专家系统，提升信息处理效率与准确性。

🌅🌅🌅~~~~最后希望与诸君共勉，共同进步！！！