100个 Coze 智能体实战案例

👋 家人们，今天我们正式开始 「100个 Coze 智能体实战案例」 系列！

为了让关注的小伙伴，去学习到字节的大杀器，coze空间里面的工作流，做agent智能体也好，工作流也好，很多人都会疑惑

最近 AI Agent 的话题特别火，很多小伙伴都在问我：

“到底什么是 Agent？”
“工作流要怎么设计才能搭出一个像样的智能体？”

没关系，咱们就从动手实战开始学起。本系列不是概念堆砌，也不是照搬官网例子，而是真正面向场景 + 思路 + 实操，每篇文章都能让你复刻一个可用的智能体！

🎯 案例一：智能出题助手

🧠 为什么要做这个？

在日常教学、教培机构、题库建设、在线出题等场景中，我们经常会遇到：

1. 题目格式杂乱无章
   常见试题来自 Word/PDF，混合选择题、判断题、简答题，人工识别很头大。
2. 人工整理费时费力
   老师整理题目，得复制、粘贴、分类、编号、输出，重复机械劳动拉满。
3. 标准答案生成需求高频
   很多教培公司需要快速产出标准答案，交付内容，满足教学评估或用户需求。

✅ 我们的目标是什么？

通过 Coze 的工作流系统，打造一个自动完成如下任务的智能体：

• 🧾 自动识别上传文档格式（PDF、Word等）
• 🧠 智能解析题目内容并分类（选择题、判断题、简答题）
• 🤖 自动生成标准答案（接入大语言模型 GPT）
• 📄 输出为格式清晰的文档（支持 Markdown、Word 等）
  展示案例

需求分析：

在我们的日常生活中，或多或少的都会有关于这个出题助手的应用案例，我们从以下的背景来进行分析

在教育培训、在线教学、题库构建等场景中，我们经常会面对如下问题：

1. 题目格式杂乱
   老师或机构收集到的试题，往往是以 PDF 或 Word 文档形式存在，题型混杂、排版混乱，难以直接使用。
2. 人工整理费时费力
   每次整理选择题、填空题、判断题等，需要大量人工复制粘贴、分类、汇总，效率极低，且容易出错。
3. 答题生成需求高频
   教培行业对自动化出题、判题、答题解析的需求日益增长，尤其是面对成百上千份试题资料，人工处理根本无法满足快速上线和内容结构化的要求。

✅ 项目目标

我们希望通过一个自动化工作流，实现以下目标：

• 自动识别上传文件类型（如 PDF）并提取文字内容
• 自动判断题型并进行结构化分类（选择题 / 判断题 / 简答题等）
• 自动生成标准答案（可接入 AI 大模型，如 GPT）
• 自动输出为标准格式文档（如 Markdown、Word），用于后续题库系统导入或内容发布
  逻辑设计
  我们来简单拆解以下逻辑，如图所示
  

然后我们设计了如下的工作流

🔧 技术逻辑设计 | 三大模块拆解

🟢 模块一：文件识别与格式转换
📥 输入上传文件 → 判断类型 → 提取内容
🔍 逻辑图如下：

📌 节点说明

1. 开始节点：接受变量输入（如选择题/判断题标志）
2. 文件类型判断器：识别上传的是 PDF 还是其他格式
3. 条件判断器：判断是否为 PDF → 是则调用 pdf_reader 解析文字内容
4. File_Translator：将 PDF 转换为可处理的纯文本，进入后续处理环节

🟡 模块二：题目解析与分类

🧠 识别题型 → 分类处理 → AI答题生成

📌 节点说明：

1. 变量聚合：整合文本输入
2. 选择题节点：识别并抽取选择题内容
3. 判断题节点：基于标记判断是否为判断题
4. 简答器：生成简答题答案，调用 LLM 返回标准答复

🔵 模块三：答案整理与文档输出

📑 整合所有题型 → 结构化文档 → 返回用户
🔍 逻辑图如下：

📌 节点说明：

1. 题目汇总节点：将选择题、判断题、简答题统一输出结构
2. create_document：生成 Markdown / Word 格式文档
3. 结果节点：文档返回，用户可下载或用于题库系统导入

🚀 最重要的不是“搭节点”，而是“理思路”！

本教程不是“照猫画虎”式教学，而是带大家思考一件事：
一个智能体能不能落地，关键不是你用了多少个节点，而是这个逻辑路径是否真的解决了问题。

所以，从输入到输出、从识别到分类，每一步都要设计清楚目标和边界。

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💬 你想搭建的下一个智能体是？
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