为了方便演示，对案例中的数据进行了简化及脱敏，同时对案例的交互流程进行了简化。在这个案例中，主要使用到了扣子Coze的“知识库”、“工作流”、“快捷指令”等功能，保姆级教程，直接嘴里喂饭！

项目背景

先简单介绍下项目背景，客户是建筑行业的，想开发个智能体给行业的从业人员提供一些便利。

建设工程材料报价在每个城市都不一样，每个月的价格也不一样，而建设工程材料繁多，需要专人查阅资料才能知道对应材料在某个城市某个月份的价格，非常不方便。

客户希望能基于智能体，打造一个智能询价客服，把数据能力开放出去，用户只需要输入材料名称、地区和月份，就能查到对应材料的价格。后续可以基于此再做一些更深度的应用。

项目价值

询价这个事情，属于低价值的重复性工作，完全可以使用AI来代替。

我们以绿泡泡平台为依托，免费给建筑行业从业人员提供建设工程材料询价服务。

基于这个功能点，从个人角度，做以下商业化思维的发散：

1. 引流获客。既然有询价的需求，自然就有购买材料的需求。可以精准引流到私域，进行交易。

2. 承接广告。既可以是线上，也可以是线下，人群足够精准，获客成本更低。

思路梳理

回到正题，聊聊这个智能体开发的思路，内容大致整理如下：

1. 收集用户提供的询价信息，如果输入信息不对，提供使用案例

2. 从知识库检索材料信息，获取查询结果

3. 对用户输入的信息做标准化处理

4. 格式化输出查询结果

主要难点

1. 知识库召回准确率

2. 输入信息的标准化处理

说明如下：

从知识库查询材料相关信息，必须要保证召回的准确率，否则返回的结果很可能是错误的。

涉及日期和地区，用户输入的数据格式可能千差万别，比如知识库中的地区是上海，而用户输入的是“沪”，这就需要进行标准化处理，同理，日期格式的数据也需要做类似处理。

操作流程

创建知识库

上传数据

创建智能体

工作流概览

工作流编排

1. 开始节点：接收用户查询材料相关的信息

2. 知识库节点：返回用户查询材料的结果

3. 选择器节点：判断知识库节点返回结果是否为空，如果为空，提示无查询结果，转人工咨询，流程结束；如果不为空，进入下一步

4. 大模型节点1：标准化地区信息

5. 大模型节点2：标准化日期信息

6. 代码节点：数据预处理，按照要求进行格式化输出

7. 结束节点：输出结果

工作流调试

从知识库中选取测试数据，试运行工作流，查看结果是否符合预期。

添加快捷指令

配置快捷指令，直接使用工作流，添加相关信息，方便用户快速使用智能体。

调试智能体

在扣子Coze Bot 的预览与调试页面，测试快捷指令的功能是否正常，测试结果是否符合预期。

发布智能体

测试完成后，点击“发布”按钮进行发布，发布平台勾选订阅号，如果未授权，点击右侧的配置按钮，进行授权。

效果验证

发布以后，输入信息进行查询，结果符合预期。

总结

本文从案例实操的角度，从0到1剖析了一个真实的智能体定制化商单案例，把项目背景、项目价值、思路梳理、主要难点等内容进行了详细介绍，同时还演示了完整的操作流程，希望能给大家带来启发！