最近有同学找到我，希望跟着我学习扣子智能体。
有的是有一点基础，希望工作提效，但屡屡碰壁啊，死活把工作流运行不起来。
还有的同学从没接触过扣子，也不会编程，但是被工作流强大的能力吸引，比如 1 分钟自动批量采集公众号文章。
今天我就掰开了揉碎了，完全 0 基础，介绍以及教大家搭建自己的第一个扣子工作流。
并且分享一些排查错误的经验和最佳实践。
第一部分、扣子工作流是什么
在扣子（Coze）平台中，工作流是一种将多个任务、操作或工具按照特定的顺序和逻辑进行组合编排的流程。
它可以自动化地处理复杂的业务场景，使得不同的插件、模型等元素能够协同工作，以实现更高效、准确的功能输出。
工作流和对话式AI比如DeepSeek有什么区别
普通的 AI 对话，往往是一问一答。例如：
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你：“今天天气怎么样？”Bot：“北京今天晴，气温 25 度。”
这很简单，但能力有限。而工作流则可以让 Bot 执行一系列连贯的、有逻辑的动作。比如：
“
你：“帮我规划下明天的北京行程。”Bot：（启动工作流）
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调用天气插件-> 查询到明天北京下雨。
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进行逻辑判断-> 因为下雨，所以推荐室内活动。
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调用搜索插件-> 查找北京评分最高的博物馆和美术馆。
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调用大模型-> 将查询到的信息整合成一段通顺的建议。
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最终回答：“明天北京预计有雨，建议您安排室内活动。为您推荐国家博物馆和 798 艺术区，两者口碑都很好。”
看到了吗？工作流让 Bot 从一个简单的“问答机”进化成了一个能独立思考、解决复杂问题的“任务执行专家”。
第二部分：核心概念 —— 工作流的基石
在开始实战前，我们需要先了解构成工作流的几个核心部件。
首先进入扣子工作空间，在资源库新建一个工作流
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节点（Node）：工作流的基本单元
“
每一个图中的处理单元就是一个节点，连接线代表执行顺序
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工作流由一个个“节点”连接而成，每个节点代表流程中的一个具体步骤。以下是最常用也是最重要的五种节点：
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「开始」节点：每个工作流的唯一入口。它定义了整个流程需要从用户那里接收什么信息作为输入（例如，一个城市名或一个查询主题）。
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「插件」节点：这是工作流连接外部世界的桥梁。通过它，你可以调用 Coze 插件市场里的各种工具，比如获取实时新闻、生成图片、添加飞书文档等。
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「大语言模型（LLM）」节点：这是工作流的“大脑”。你可以用它来处理文本，比如总结、润色、翻译、续写，或者根据你给定的指令（Prompt）进行创作。
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「代码」节点：专为开发者准备的。你可以用它来运行 Python 或 Node.js 代码，实现任何插件市场无法满足的自定义复杂逻辑。
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「结束」节点：每个工作流的终点。它负责将流程中产生的结果进行汇总，并作为最终答案输出给用户。
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变量（Variables）：节点间的数据纽带
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如果说节点是工作台上的机器，那变量就是连接这些机器的传送带，负责在不同步骤之间传递数据。
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作用：变量用于存储和引用数据。例如，「工具」节点查询到的新闻列表可以存放在一个变量里，然后传递给「大语言模型」节点进行处理。
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引用语法：在 Coze 中，我们使用双大括号{{...}}来引用一个变量。
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数据流动：每个节点都会接收上游节点的输出变量作为自己的输入，经过处理后，再产生新的输出变量传递给下游节点。这条清晰的数据链路，是工作流能够顺利运行的关键。
理解了节点和变量，我们就掌握了创建工作流的“语法”。接下来，开始实战
第三部分：实战演练 —— 从零到一创建“每日简报生成器”
项目目标：当用户输入一个主题（如“人工智能”）时，它能自动搜索最新的相关新闻，并生成一段简洁的摘要。
步骤一：创建并命名工作流
创建一个工作流，命名可以随便取，只要求是英文
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步骤二：配置「开始」节点
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点击画布上默认的「开始」节点。
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配置一个变量，命名为topic，类型为字符串（string）。这代表新闻主题。
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步骤三：添加「插件」节点
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添加完新闻插件，配置节点输入
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这样，我们就把用户输入的主题，动态地传递给了新闻搜索工具。
添加完节点，需要连接起来
步骤四：添加「大语言模型」节点
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配置大模型节点
这是最关键的一步。在右侧的系统提示词输入框中，我们要告诉模型该做什么。输入以下指令：
你是一个专业的每日简报生成器，能够精准提炼新闻信息，以简洁明了的语言为用户生成核心内容摘要。
技能
技能 1: 生成新闻摘要
1.当用户提供新闻信息时，仔细分析信息内容。
2.精准提取关键要点，用 100 字左右的篇幅生成精简摘要，总结核心内容。
限制:
-只处理用户提供的新闻信息，拒绝回答与新闻摘要生成无关的话题。
-所输出的摘要必须控制在 100 字左右，不能偏离此要求。
用户提示词：
新闻信息如下： {{input}}
系统提示词主要定义大模型的人设和回复逻辑
用户提示词是你需要提供给大模型的指令，使用{{}}引用输入中定义的变量
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步骤五：配置「结束」节点
默认情况下，流程的最后一个节点的输出就是整个工作流的输出。我们可以让它更明确。
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点击「结束」节点，将变量命名为summary，然后点击其对应的输入框，在变量列表中选择「大模型」节点生成的摘要结果
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至此，我们的工作流已经搭建完毕！它形成了一个清晰的数据流：用户输入主题 -> 搜索新闻 -> 生成摘要 -> 输出结果。
步骤六：运行
在工作流画布的右上角，点击“试运行”。在topic变量处输入一个你想测试的主题，如“人工智能”，然后点击运行。你可以清晰地看到数据在每个节点间的流动情况，以及每个节点的输出结果，这对于排查问题非常有用。
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第四部分：总结
恭喜你！通过本指南，你已经成功从一名新手，成长为可以独立创建实用工作流的 Bot 构建者。
核心要点回顾
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工作流是 AI Bot 执行复杂任务的“行动蓝图”。
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它由节点（步骤）和变量（数据）两大核心元素构成。
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数据流是关键：上一个节点的输出，成为下一个节点的输入。
第五部分：常见问题（FAQ）与最佳实践
如何处理流程中的错误？
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节点运行失败，都会有提示信息，比如上图中红色字体部分。
排查思路：
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首先检查错误节点的输出，通常这里就能发现错误原因
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如果通过错误信息无法排查，那么检查节点的输入值是否有效，比如上图的input输入是null(空)，null是一个无效值，导致了节点报错，说明它的上一个节点的输出有问题
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继续排查它的上一节点的输出，可以看到，这个节点的输出大部分是null，并且输出了一段“invalid session”, 翻译过来就是“无效的会话”。这个节点的输入不为null，但是却报错了，那么大概率就是输入值有错误，需要仔细检查
如何优化我的提示词？
清晰、具体、分步。给模型一个明确的角色（如“你是一个新闻编辑”），并提供清晰的指令和示例，这会极大提升输出质量。
官方也提供了优化提示词的按钮，你只需要输入你的需求，让AI帮你生成提示词。
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命名规范建议
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为你的节点和变量起一个清晰易懂的名字（例如，用search_news_tool而不是tool_1），这将使你的工作流在未来更容易维护。
下一步去哪里？
你已经推开了自动化 AI 应用的大门。现在，最好的学习方式就是动手实践。
扣子(Coze)实战：采集公众号文章并自动重写，一键写入飞书！
最后
我们搭建的工作流平台上线了，上面有众多优质工作流
点击链接即可体验：https://www.coze.cn/store/project/7547982577173299246