零基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体

《零基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体》深度书评 在人工智能（AI）技术日新月异的今天，AI Agent作为大模型落地的重要方向，正逐渐成为AI技术的下一个风口。对于非技术背景的人群而言，如何通俗地理解AI Agent，并零门槛地利用Agent开发平台设计自己的Agent，成为了一个亟待解决的问题。叶涛、管锴、张心雨所著的《零基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体》一书，恰逢其时地为读者提供了一个全面而系统的学习指南。 本书共分为入门篇、工具篇、实战篇三大部分，结构清晰，内容循序渐进，适合对AI感兴趣的各类读者阅读，包括学习Agent的开发者、希望提升工作效率的职场人、推动企业AI深化应用的管理者，以及希望在AI领域创业的人等。接下来，我将从内容深度、实用性、可读性以及创新性四个方面，对本书进行深度书评。 一、内容深度 入门篇中，作者对AI Agent的概念、发展、与Prompt和Copilot的区别进行了详细介绍，使读者能够初步建立起对AI Agent的认知框架。同时，作者还阐述了AI Agent对个人和企业的价值，以及开发AI Agent需要掌握的基础知识，为后续的学习奠定了坚实的理论基础。 工具篇则是本书的核心部分之一，作者详细介绍了AI Agent开发平台的演进历程，并盘点了国内的主流Agent开发平台。其中，扣子平台作为重点介绍对象，其操作要点和Agent开发的通用流程被详尽剖析，为读者提供了宝贵的实践指导。这一部分的内容不仅深度足够，而且紧贴实际，使读者能够迅速上手并开发出属于自己的AI Agent。 实战篇则通过围绕五个典型的AI Agent使用场景，详细介绍了11个AI Agent的开发过程。这些实战案例不仅涵盖了AI Agent开发的各个方面，而且具有很强的针对性和实用性，使读者能够在实践中不断巩固和提升自己的技能。 二、实用性 本书的实用性体现在多个方面。首先，作者通过深入浅出的方式，将复杂的AI Agent开发技术以通俗易懂的语言进行阐述，使得非技术背景的读者也能够轻松理解并掌握相关知识。其次，书中详细介绍了扣子平台的操作方法和AI Agent开发的通用流程，为读者提供了具体的操作步骤和实践指导，具有很强的可操作性。最后，实战篇中的案例不仅丰富多样，而且贴近实际应用场景，使读者能够在实践中不断积累经验并提升自己的开发能力。 值得一提的是，扣子平台作为字节跳动推出的一站式AI开发平台，支持用户在30秒内无代码生成AI机器人，极大地降低了AI Agent开发的门槛。书中通过详细介绍扣子平台的使用方法和技巧，使读者能够迅速上手并开发出具有实际应用价值的AI Agent。 三、可读性 本书的可读性非常强。作者采用简洁明了的语言风格，将复杂的AI Agent开发技术以通俗易懂的方式进行阐述，避免了冗长和晦涩难懂的表述。同时，书中通过大量的图表、示例和实战案例，使读者能够更加直观地理解和掌握相关知识。此外，作者还注重与读者的互动和交流，通过提问和讨论等方式激发读者的学习兴趣和思考能力。 在排版和设计方面，本书也做得非常出色。页面布局合理、字迹清晰、图片和表格的使用得当，使得读者在阅读过程中能够保持良好的阅读体验。同时，书中还提供了丰富的参考文献和资源链接，为读者提供了进一步学习和探索的渠道。 四、创新性 本书在创新性方面也有不俗的表现。首先，作者将AI Agent开发技术与扣子平台相结合，为读者提供了一种全新的学习方式和开发路径。通过利用扣子平台的无代码生成AI机器人的功能，读者能够迅速上手并开发出具有实际应用价值的AI Agent，从而降低了AI技术的学习门槛和应用成本。 其次，本书在内容组织和呈现方式上也具有一定的创新性。作者通过入门篇、工具篇和实战篇的结构安排，使读者能够循序渐进地掌握AI Agent开发的相关知识和技能。同时，书中还通过大量的实战案例和图表示例，使读者能够更加直观地理解和掌握相关知识，提高了学习的效率和效果。 此外，本书还关注到了AI Agent技术的未来发展趋势和应用前景。作者在书中不仅介绍了当前的AI Agent开发技术和应用场景，还展望了未来的发展趋势和潜在应用领域，为读者提供了更加广阔的视野和思考空间。 总结 综上所述，《零基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体》一书在内容深度、实用性、可读性和创新性等方面均表现出色。作者通过深入浅出的方式介绍了AI Agent开发的相关知识和技能，并结合扣子平台提供了具体的操作步骤和实践指导。书中通过丰富的实战案例和图表示例，使读者能够更加直观地理解和掌握相关知识，提高了学习的效率和效果。此外，本书还关注到了AI Agent技术的未来发展趋势和应用前景，为读者提供了更加广阔的视野和思考空间。 对于想要学习AI Agent开发的读者而言，本书无疑是一本不可多得的佳作。无论是初学者还是有一定基础的读者，都能够在本书中找到适合自己的学习路径和实践指导。通过认真学习和实践本书中的内容，读者将能够迅速掌握AI Agent开发的相关知识和技能，并在实际应用中不断提升自己的开发能力和竞争力。因此，我强烈推荐本书给所有对AI Agent开发感兴趣的读者阅读和学习。

这本书名字中叫零基础开发，但是事实上一直到第6章写完了，还是没有讲怎么开始开发，前面列得那些内容，等你如果会开发了，回过头一看就明白了， 但是如果不会，看了也记不住。 然后从第7章开始，心想终于能够开始step by step了，但是并没有，就连网址是哪个，在哪里打开都没有(默认这些应该都会)。 我最后还是自己baidu，找到了coze的官网，看了那个快速入门教程以后，才明白这本书到底在讲什么，实际上这本书前半部分就是技术文档的陈列，后半部分是一些案例的展示，但并不是教程，因为你并不能照着实现(例如最开始的那个投标助手，提示词也不对，也没有上传的招标文件知识库)，就只能看看而已。 所以，这完会不是一本step by step的零基础开发，应该是Coze文档说明和一些智能体案例示例，有可能作者觉得最重要的第4章，开发的方法论什么，但是那也不是快速入门的书需要的，而且也不应该放在最开始。 期望高，失望越高。

公司的同事借我看的书，也还可以的啦。coze现在用得越来越少了，之前也算是短暂地火过一段时间，看的过程中我发现这居然就是我研一的“人工智能+”课程学习的工作流和智能体相关的内容……现在基本已经过去2年了，AI更新迭代也早就把coze甩在后面了。 我切实地跟着教程做了几个智能体，感觉有些“智能体”还是很鸡肋的，接入一个大模型然后写一段人设和恢复逻辑就能叫智能体了，相比之下嵌入工作流的智能体让我觉得更professional一点，但是实际上也只是让这个所谓的“智能体”去执行它内部的工作流而已，也有点…… 我前段时间还接触了opencode接入vscode，果然还是这个比较好用。opencode更加灵活一点，也完全听得懂自然语言。现在想起来，opencode就是一个很好的代码智能体了，我用这个智能体去创造新的智能体，也非常智能，而coze的智能体工作平台只是一个平台而已。（好像也可以接受自然语言搭建平台了？但是具体我还没用） 嗯，它非常依赖插件，但是好多插件都要钱，而且插件的性能、特征、输入值和输出值各不相同，在找插件的时候需要花费比较多的时间还不一定能找到满足自己需求的，还是opencode好用啊哈哈哈。 下一步就是进一步学习更多的ai平台！同事和我说需要先确定“需求”，再去做产品。但是我作为一个实习生，本身能接触到的业务就不是很多，今天上午想自动化我本就为数不多的一个任务，结果网站反爬机制太完善了，遂failed。虽然生活中也有很多“需求”，但我目前也还有更重要的事情要做，55555。 哎，还是多趁着仅有的一点零碎化时间学习一下AI吧。

基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体》聚焦于“AI Agent”这一大模型落地的重要方向，面向零基础读者，系统讲解了从概念到实操的完整流程。全书分为三大部分： 1. ​​入门篇​​：阐述 Agent 的概念、发展历程，与 Prompt、Copilot 的区别，以及 Agent 对个人和企业的价值；同时介绍开发 Agent 所需的基础知识和技能。 2. ​​工具篇​​：梳理 Agent 开发平台的演进，盘点国内主流平台，并重点讲解扣子平台的操作要点及通用开发流程。 3. ​​实战篇​​：围绕 5 个典型场景，详细展示 11 个 Agent 的开发过程，帮助读者在真实业务中落地应用。

书名:《零基础开发Ai Agent 手把手教你用扣子智能体》 ​作者:叶涛（壹启同辉创始人，AI时代新咨询倡导者，AI场景化落地赋能师） ​备注: ​ 一直想找一本AI的书籍看一下，如常所愿。Agent（智能体）是大模型落地的重要方向，是AI技术的下一个风口。 ​ 智能体最大好处是代码可视化，就是没有编程技术和经验的人，通过关键词也可以编写和使用智能体（例:简单应用和游戏的编写，大模型简单应用落地），在学习这本书中产生了很多正反馈，这也是学习快乐的地方。 目前市场最好用的就是字节跳动的扣子智能体，使用的人多，抖音主推，每天有免费的额度使用和创作。 ​ 看到智能体的发展，ai技术必将为我们这个时代按下加速键，AI场景应用也会为我们这个时代带来更多便利。

诚如书名，算是手把手讲得非常详细的一本AI Agent搭建教程，为了便于当作工具书进行翻阅，还特意买了纸质书，奈何迟迟未留出实操实践的时间。 今日工作便遇到一个仅凭大模型无法解决之场景问题，其实可以靠Agent很好解决，但却因时间紧张还是先用低效的人工完成了，这种书到用时并不少，恨的是未早早付出实践的情况让自己很是羞愧。

黄佳这本《零基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体》，和上一本《Claude Code实战》是同一作者但两条完全不同的路。那本是给会写代码的人往深里走，Harness、SDK、Headless，越读越工程；这本是给不会写代码的人往浅里走，扣子平台、拖拽、配置，目标是让运营、产品、业务岗也能把自己脑子里的想法变成"数字员工"。两本摆在一起看，正好是2025年AI Agent落地的两个极端——高端定制和大众普惠。 书的结构很直白：前面三章铺概念和平台，中间两章（五六章）把扣子的功能模块拆透，后面实战篇五个场景十一个Agent案例，占了一半篇幅。下面按你说的三个模块走。 ------ 模块一：全书核心观点与概念提炼 先把这本书到底在卖什么讲清楚。它不卖算法，不卖模型原理，卖的是一个判断——Agent的门槛已经从"会写代码"降到了"会描述需求+会配工具"。扣子（Coze）作为字节系的零代码Agent平台，把大模型、插件、知识库、工作流、记忆这几件事封装成了可视化组件，拖拖拽拽就能拼出一个能调用API、能查数据库、能记住对话历史的"数字员工"。 书里反复强调的几个认知，是读懂这本的关键： 第一，Agent不等于聊天机器人。聊天机器人是"问一句答一句"，Agent是"给了目标自己想办法"。区别在于有没有工具调用能力和自主规划能力。扣子里这个差距靠两样东西补齐：插件（让Agent能伸手摸外界）和工作流（让Agent按你定的路线走，而不是瞎规划）。 第二，"小而美"比"大而全"活得久。书里4.2.3节专门讲了这条——聚焦特定场景和功能，别一上来就想做个"万能助理"。一个只管招投标文件分析的Agent，比一个什么都能聊两句的"个人秘书"有用得多。这条其实是所有低代码平台的通病反推：平台能做的看起来很多，但你撒得太开就一定做不深。 第三，Agent是助手，不是托管方案。4.2.4的原话意思很直白——别指望把事情全扔给它就完事，它是跟你搭伙的，关键决策点还得人收一道。这条在后面工作流和知识库那几章会反复出现，是黄佳一贯的务实调子。 第四，扣子体系里的四大件：插件（伸手）、工作流（走脑）、知识库（喂料）、记忆（记性）。这四样凑齐了一个Agent才站得住，少一样都是残的。后面五六章就是挨个拆这四样加图像流、变量、数据库、卡片这些周边件。 ------ 模块二：逐章主要内容和观点 第1章 引言与基础知识 / 第2章 AI Agent概述 前两章是铺垫，给零基础的人把Agent这个概念立起来。从Life 3.0的脑洞切入，讲Agent的定义、和大模型的关系、ReAct框架那套"推理+行动"的循环。这里黄佳的处理方式是把学术概念压得很扁——不讲数学，不讲论文，只讲"大脑（大模型）+感知（多模态）+行动（工具调用）"这三件套。适合完全没接触过Agent的人建立第一印象，但如果你已经读过他的《动手做AI Agent》或者吴恩达那套，这两章可以扫一眼就过。 第3章 扣子平台介绍与操作要点 从这一章开始落地。注册登录、创建工作空间、理解"Bot"和"Workflow"两个核心界面对应的是什么，平台左侧商店右侧编排的逻辑。这章没什么深东西，就是带你把环境跑通，属于"跟着点一遍"的章节。价值在于把扣子和国外原版Coze、Dify、FastGPT这几个同类平台做了个模糊区分——扣子的优势在国内生态（豆包模型、飞书集成、微信对接），劣势在海外版功能滞后和定制深度不够。 第4章 Agent开发的功能模块详解——模型配置、提示词与多Agents 这章是承上启下的关键。4.2节那四条开发原则是整本书的方法论骨架：通过工具拓展能力是Agent有价值的关键、坚持小而美、把Agent当助手不当托管、模型配置要根据场景挑（豆包通用、DeepSeek推理、GLM多语，书里是按扣子能接的模型来讲的）。 提示词那节讲得比较实，不是泛泛的"Role-Task-Constraint"老三样，而是结合扣子的"人设与回复逻辑"文本框来讲——系统提示词、用户提示词、开场白、用户问题建议这几个字段分别管什么，怎么配合。多Agents模式那节讲团队协作的雏形：一个Bot管调度，底下挂几个专业Bot，各自守一块。这块和上一本Claude Code里子智能体的思路是通的，只是一个在代码层一个在平台层。 第5章 功能模块详解——插件、工作流、图像流 这章是全书技术密度最高的之一。插件部分讲三件事：扣子插件商店直接用、API文档创建自定义插件、鉴权和参数映射。工作流是这章的重头，节点类型（大模型节点、代码节点、条件分支、循环、变量赋值、HTTP请求、数据库连接）挨个过，然后讲怎么串、怎么调试、怎么发布。图像流单独拎出来是因为扣子在大模型节点之外给了套视觉工具链（换脸、风格迁移、扩图、抠图），5.3.4给了个换脸的实战案例，从建流到调参数到出图。 这章有个判断值得记：工作流的价值不在于"让Agent更聪明"，而在于"让Agent不胡来"。自然语言规划是概率性的，工作流是确定性的，关键业务路径就该用工作流锁死，别让模型现想。 第6章 功能模块详解——知识库、记忆与对话体验 知识库这节讲RAG在扣子里的实现：文本切片、向量化、召回阈值、重排序。书里给的认知是——知识库不是把文档倒进去就完事，切片策略（按段落/按标题/按固定字数）和召回top-k的设置直接决定Agent专不专业。变量和数据库那节讲的是"记性差"的补丁：变量管单轮对话里的临时状态，数据库（扣子给的NoSQL式云库）管跨会话的持久数据，比如用户的偏好、历史订单、积分数。 长期记忆和文件盒子是扣子特有的两个功能点，前者让Agent跨会话记得住"这人上次说过他过敏体质"，后者让Agent能读写用户上传的文件。卡片那节讲输出样式定制——Agent回复不一定非得是纯文本，可以套卡片模板走富文本、按钮、图片混排，这个在对客场景（客服、导购）里很实用。 第7章起 实战篇：5大场景11个Agent 实战篇占全书后小半，五个场景分别是专业分析类、内容创作类、客服交互类、生活助手类、教育陪伴类，十一个案例。7章能看到的明确两个： • AI投标助手：自动检索招标文件关键信息。规划阶段先定"要抽哪些字段（工期、资质要求、评分标准、保证金）"，然后配知识库塞招标范本，工作流走"读取文档→切片→大模型抽取→结构化输出"，最后套卡片返回。这个案例的亮点在"专业分析类Agent的三核心功能"——长文档理解、结构化抽取、领域知识增强，是书里给的范式模板，后面其他专业分析类都可以照这个架子套。 • 调研诊断Agent：定位是"替代初级顾问的数字员工"，比投标助手复杂一层，要走多轮对话收集企业信息（行业、规模、痛点、现有系统），然后调知识库里的诊断框架，最后出报告。开发过程详解那节从人设写起（"你是深耕制造业数字化十年的咨询顾问"），到知识库灌入麦肯锡7S、波特五力这类框架，到工作流分"信息采集→框架匹配→报告生成"三段。这个案例值钱在它演示了"Agent+咨询方法论"怎么结合，不是纯技术活。 提到的另几个案例——智能客服、虚拟女友、个人助理、英语外教——应该分布在第8到第10章，对应客服交互、生活助手、教育陪伴这几类场景。智能客服那个是经典题：知识库灌FAQ、工作流走"意图识别→知识库检索→大模型润色→不满意转人工"；个人助理走日程+提醒+文件盒子；英语外教走多轮对话+纠错+情景角色扮演。虚拟女友那个属于"人设+长期记忆+多轮情绪承接"的典型玩法，技术不难，难在人设提示词和语气卡的细腻度。 第11章应该是综合复盘，把"什么时候用单Bot、什么时候上多Agents、什么时候必须走工作流锁死、知识库和多Agents怎么搭配"这几条决策树给出来。 ------ 模块三：读后感悟 这本书我翻完的感觉，和上一本Claude Code那本对照着看最有意思。黄佳这个人写AI书有个很稳的地方——他知道自己这本书是写给谁的。Claude Code那本默认你vibe coding过关、CLI熟、知道什么是ReAct什么是Context Window，所以敢直接上Harness、Headless、SDK；这本默认你可能是个运营、可能是个产品经理、可能是个做招投标的中介、可能是个开网店的老板，代码只会点皮毛甚至完全不会，但你有业务痛点，你想弄个东西帮你扛一部分活。 所以这个定位决定了两件事。一是它不会深。讲到工作流节点的时候不会跟你聊DAG调度器原理，讲到知识库的时候不会跟你聊embedding模型选型，讲到多Agents的时候不会跟你聊CrewAI还是AutoGen。它只告诉你扣子里这个按钮点下去是什么效果、参数填什么、常见坑在哪。二是它必须案例密。十一个案例占一半篇幅，因为每个案例都是"哦原来我这行也能这么搞"的一次点头。投标助手对做标书的人、调研诊断对咨询公司 junior、虚拟女友对做情感向产品的、英语外教对教培的——每个人能在里面捞到自己那一个。 但说实话，这本书也有它躲不开的天花板。第一是平台绑定。你学的所有东西都在扣子这套UI和字节这套生态里，哪天扣子改版、收费策略变了、海外版和国内版功能割裂了，你这本书里一半操作路径就得重调。第二是复杂度的天花板就在那。扣子工作流最多能串多少个节点、自定义插件能接多复杂的鉴权、数据库能扛多大并发——这些它不跟你讲，因为讲了你也用不上，但真到生产级场景（比如一个每天被调几万次的客服Agent），你会发现自己被平台框死了，得往外跳，跳去Dify、跳去LangChain、跳去上一本Claude Code那种自己搭Harness的路子。所以这两本书其实是个递进关系——这本让你先跑起来、理解Agent到底是个什么东西、验证自己的业务场景值不值得做；跑通了、业务量上来了、被平台卡住了，再去看那本。 还有一条读完觉得黄佳埋得挺深的。书里4.2.4说"把Agent当助手不当托管"，这条其实是整本书的价值观底线。你看十一个案例，没有一个敢让Agent直接拍板——投标助手是"抽关键信息给你人看"，调研诊断是"出报告给你人审"，客服是"搞不定转人工"。他没明说但一直在示范的是：Agent落地的第一原则不是"多智能"，是"可控"。这一点比那些"全自动AI员工替代人类"的标题党靠谱得多，也是为什么他的书能卖给真正要干活的人，而不是只卖给看热闹的。 如果你是完全零基础、业务岗、想给自己或团队搞个数字员工试试水，这本书是合适的入口，跟着第7章以后挑一个跟自己行业近的案例照抄一遍，三天能跑出毛坯。抄完如果觉得"哎这路子能行"，再决定是继续在扣子里堆功能，还是跳出去换更硬的栈。这个节奏，比一上来就啃LangChain或者一上来就买Claude Max要划算。

在制造领域，Agent目前已经可以充分利用计算机视觉技术，自动分析产品缺陷，确保产品质量，减少人工检查成本。通过Agent的加持，我们可以进一步分析生产过程中的数据，优化工艺参数、生产流程，提高产品质量和生产效率。

能感受到作者很用心地在写，把自己如何基于COZE平台开发AI Agent的经验分享出来，而且也有很多进一步的思考和归纳，比如三类Agent开发类型等。 后半部分内容都在介绍一些常用场景的Agent开发过程，内容偏操作层面，类似低代码开发的指导手册。 其中投标助手的开发描述来看，作者应该对投标业务比较熟悉。这也印证了AI Agent开发最核心技能是懂业务的观点。 整体上，对于AI Agent初入门的学习者还是有价值得。

Agent取代人工，提升效率 开发者需要学习的是，明确的业务流程和提升业务流程优化。知道每个细节环节应该做什么。 比如一个销冠在工作的每个流程，利用AI就可以取代一些重复性工作节点，顺利成为销冠