用 Coze 制作专家系统：对应经典开发步骤实践

yange大约 6 分钟

一、问题识别

明确：要解决什么问题？给谁用？边界在哪？

确定领域与用户
- 例：做一个「大学生学业规划专家系统」，用户是大一/大二学生，解决选课、保研、就业方向咨询问题。
- 约束：只回答本专业学业规划，不回答情感、娱乐类问题。
明确核心需求
- 输入：学生专业、年级、成绩、兴趣、目标（保研/就业/出国）。
- 输出：个性化选课建议、时间规划、资源推荐。
在 Coze 中落地
- 打开网址：Coze智能体页面，输入手机号码登录
- 注册后再次回到上面的页面，点击右上角的回到旧版，进入旧版页面
- 新建 Bot，命名为「学业规划专家」，在Bot 描述里写清：
  我是你的学业规划专家，仅针对大学本科阶段的选课、保研、就业方向提供专业建议，输入你的专业、年级和目标，我会为你定制规划方案。

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梳理：领域里有哪些核心概念？知识结构是什么？

抽取领域概念
- 例：学业规划领域 → 专业、年级、GPA、必修课/选修课、保研率、实习、竞赛、论文等。
- 概念关系：
  - 专业 → 决定必修课清单
  - 年级 → 决定当前阶段任务
  - GPA → 影响保研/就业优先级
梳理推理逻辑（专家思路）
- 例：
  - 若目标是保研 → 优先建议：高GPA + 科研/竞赛 + 英语六级
  - 若目标是就业 → 优先建议：实习 + 项目经验 + 技能证书

在 Coze 中落地

在 Prompt 编排里，先写「系统角色与知识边界」：

你是一位大学学业规划专家，掌握以下核心知识：
1. 不同专业的核心课程体系与选课要求
2. 保研、就业、出国三条路径的核心要求
3. 大学各年级（大一到大四）的关键任务节点
请根据用户输入的专业、年级、目标，给出可执行的规划建议。

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把概念和逻辑，转化为计算机可执行的规则/结构

知识结构化（知识库）
- 在 Coze 中创建知识库，上传/录入结构化知识：
  - 文档1：《XX专业本科培养方案》（提取必修课、选修课清单）
  - 文档2：《本校保研政策》（提取GPA要求、竞赛加分项）
  - 文档3：《互联网/国企就业技能要求》（提取岗位技能清单）
- 给知识库打标签：学业规划、保研、就业，方便后续检索。

规则形式化（Prompt 约束）

在 Prompt 里明确推理规则：

推理规则：
1. 先判断用户目标：保研/就业/出国 → 对应不同优先级
2. 结合年级给出分阶段任务：大一打基础、大二进实验室/实习、大三冲刺
3. 若信息不足，主动追问用户：专业、年级、当前GPA、目标方向
4. 禁止回答与学业规划无关的问题

缺图

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把知识、规则、交互，在 Coze 里拼成可运行的 Bot

Bot 核心配置
- 模型选择：选 Doubao-1.8 或其他模型，保证推理能力
- 知识库绑定：把刚才建的「学业规划知识库」关联到 Bot
- 插件开启：按需开启「联网搜索」

交互流程设计
- 在 开场白 里引导用户输入：
  你好！我是你的学业规划专家，请告诉我你的专业、年级和目标（保研/就业/出国），我会为你定制专属规划。
- 在 快速指令 里预设：
  - 我是大数据专业大一，想保研
  - 我是人工智能专业大二，想找互联网工作

代码/工作流（可选）
- 若需要更复杂逻辑，可在 Coze 中用 工作流 可视化编排：
  - 节点1：提取用户输入（专业/年级/目标）
  - 节点2：检索知识库匹配对应知识
  - 节点3：按规则生成规划建议
  - 节点4：格式化输出

验证：是否能正确回答问题？是否符合预期？

功能测试
- 测试用例1：
  用户：我是大数据专业大一，想保研
- 测试用例2：
  用户：我是人工智能专业大二，想找互联网工作
边界测试
- 测试无关问题：
  用户：推荐一部好看的电影
  预期输出：抱歉，我只回答学业规划相关问题，请你咨询学业方面的内容。
迭代优化
- 若回答不准确 → 补充知识库对应知识，或调整 Prompt 规则
- 若交互不流畅 → 修改开场白/快速指令
- 对应图中迭代箭头：
  - 回答跑偏 → 重新描述（回到问题识别/概念化）
  - 知识缺失 → 重新设计（回到形式化/知识库）
  - 逻辑问题 → 重新完善（回到实现/测试）

让 Bot 可见、可用、好用

发布上线
- 在 Coze 中点击「发布」按钮，把 Bot 上线到官网
- 在官网中，用户点击「学业规划专家」即可体验
用户反馈
- 收集用户反馈，持续优化 Bot
- 若用户反馈「回答不准确」 → 重新设计知识库/调整 Prompt 规则
- 若用户反馈「交互不流畅」 → 修改开场白/快速指令

点击右上角的发布，发布后可以在官网平台进行体验

发布成功后，在作品社区可以检索到

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