近日，刚录制完《 为简道云插 ai 的翅膀》，主要是结合简道云所提供的两种的方式：前端事件与自建插件。
自从自建插件功能上线后，前端事件用的不如曾探索云函数时多，但不可否认，因自建插件需要企业版及以上，那么前端事件，对于一些用户来说，还是一个比较重要的对外功能拓展的渠道。
COZE 不是单独的具象化的某个功能，你可以把它理解为AI世界的一个连接器，通过它即可以连接基础的AI大模型，也可连接种类丰富的插件与工作流。
> 融合效果
>> 前端事件
前端事件的方式，是通过get或post直接调用 COZE 的 api 接口 ，可以完成一些轻量的、直接性的功能，适合传递一些类型简单的值，比如文字性信息的创作等，本次演示了，生成周报模板与生成客服信息。
>>> 发起问题
如何快速掌握简道云
>>> 智能回复
要快速掌握简道云，可以参考以下步骤：
1. 阅读简道云产品简介，了解其基本功能。
2. 按照快速入门路径，学习表单、流程、仪表盘等核心功能。
3. 参考入门示例，进行表单设计、流程设计等操作。
4. 实践操作，尝试搭建自己的应用。
此外，还可以参考简道云的官方文档、视频教程以及在线社区等资源，以获取更多帮助和支持。
>> 自建插件
自建插件的方式，是通过构建一段功能性代码后再调用 COZE 的 api 接口 ，在传递值时，会便于构建一个稍微复杂的值，比如字典类型的，本次演示中，将插件节点融入了流程的插件节点，当节点触发时，即可调用 COZE 的 api 接口，当然，也可以将其结合智能助手，构建专属的智能 RPA 。
>>> 发起问题
我是一个简道云平台的应用开发者，我这周主要的完成的工作是简道云与COZE平台的结合，帮我写一下我的周工作总结。
>>> 智能回复
在本周的工作中，我主要致力于简道云平台与 COZE 平台的结合。通过深入研究和不断尝试，成功实现了两者之间的有效连接与协同工作。在这个过程中，我对两个平台的特性和功能有了更深入的理解，克服了诸多技术难点，确保了结合的稳定性和可靠性。通过此次工作，为后续相关项目的开展奠定了坚实基础，也提升了自己在应用开发领域的专业能力和实践经验。未来我将继续努力，不断优化和完善这一结合成果，为业务发展提供更强大的支持。
> 课程视频
>> 视频链接
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> 实现过程
>> 资源准备
>>> 官方文档
官方文档
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建议了解一下基础的知识
>>> 准备内容
访问令牌
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BOT ID
进入 Bot 的开发页面，开发页面 URL 中 bot 参数后的数字就是 Bot ID。
例如https://www.coze.cn/space/73428668341****/bot/73428668*****，bot ID 为73428668*****
>> 前端事件
官方文档
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建议了解一下基础的知识
参考设置
# Header/Body设置
## Header
Authorization：访问令牌
Content-Type：application/json
Accept：application/json
Host：api.coze.cn
Connection：close
## Body
bot_id：BOT ID
user：用户 ID
query：用户问题
通用表达式
# 最终回复
$.messages[?(@.type == "answer")].content
>> 自建插件
官方文档
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建议了解一下基础的知识
通用代码
# 后端函数
# python 3.6
# 代码
import requests
import json
headers = {
'Authorization': f"Bearer {triggerConf.get('Personal_Access_Token')}",
'Content-Type': 'application/json',
'Accept': '*/*',
'Host': 'api.coze.cn',
'Connection': 'keep-alive',
}
data = {
"bot_id": f"{triggerConf.get('Bot_Id')}",
"user": "JDYUSER",
"query": f"{triggerConf.get('yourquery')}",
"stream": False
}
try:
response_data = requests.post('https://api.coze.cn/open_api/v2/chat', headers=headers, json=data)
result = json.loads(response_data.text)
answer_content = [msg['content'] for msg in result['messages'] if msg['type'] == 'answer']
if answer_content:
answer_text = " ".join(answer_content)
return {"messgae":answer_text}
else:
return {"messgae":"无有效回复内容"}
except Exception as e:
return {"messgae":"未能有效对接COZE"}
# 请求参数
[
{
"id": "Personal_Access_Token",
"label": "访问令牌",
"description": "",
"fieldType": "text",
"isHidden": false,
"isEnabled": true,
"isRequired": false,
"fieldConf": {
"isMultiLine": false
},
"defaultValue": ""
},
{
"id": "Bot_Id",
"label": "Bot_Id",
"description": "",
"fieldType": "text",
"isHidden": false,
"isEnabled": true,
"isRequired": false,
"fieldConf": {
"isMultiLine": false
},
"defaultValue": ""
},
{
"id": "yourquery",
"label": "用户问题",
"description": "",
"fieldType": "text",
"isHidden": false,
"isEnabled": true,
"isRequired": false,
"fieldConf": {
"isMultiLine": true
},
"defaultValue": ""
}
]
# 返回参数
[
{
"label": "回复信息",
"id": "messgae",
"fieldConf": {},
"fieldType": "any"
}
]
> 拓展实践
刚通过前端事件做了一个小测试，简道云提供的信息，如下：
{
"role": "写作",
"params": "夏天的夜晚"
}
{
"role": "翻译",
"params": "夏天的夜晚"
}
{
"role": "求和",
"params": "1,2,3,4,5,6"
}
role 是本次所使用的角色 ，params 是本次要处理的数据，然后，在 COZE 的 BOT 中 引入一个 专门定制的 工作流，让 BOT 在这里就像是 工作流的一个接口，用来接收数据与传递数据，这时候有意思的事情就发生，你会发现基于 COZE 所构建的这一个整体，就像是一个外部的拓展函数，可以形象的理解为：
COZE ( role , params )
它可以为你带来，极其丰富的想象空间。
> 未来意义
如前文所述，COZE 不是单独的具象化的某个功能，它是AI世界的一个连接器。
目前直接可使用的有豆包、通义千问、MiniMax、moonshot四款模型，据不完全统计，平台已经集成超 400 余款各类型的插件，官方插件50余个，涉及资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等多个分类，同时，也支持自建插件。通过工作流，可自定义问题处理的路径，让输出变的更为可控，其搭建方式和简道云平台的流程、智能助手PRO、数据工厂几乎类似，也是拖拉拽的方式。
目前，通过简道云主要处理的是数字类或逻辑性的信息，融合 COZE 后会不会带来一种新的方式，现在下结论有些尚早，但愿会有这种可能？
当然，在测试中也发现，因调用时限等问题，太过复杂的需求，目前来说响应结果可能还够理想，个人觉得，尽管如此，仍不可否认，这是一种值去关注的方式，最为核心的一点：成本低，且背后有着无限的可能。
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