Coze工作流的深度体验：打造家庭会议助手并浅谈插件生态

前段时间在子女教育上遇到了一些困惑（辅导过娃的作业都懂），开始反思自己的教育方式是不是过于简单粗暴，寻求一些外部资源来改善这种状态。

学习的过程中了解到「家庭会议」是一个比较好的沟通方式，开始尝试通过每周一次的「家庭会议」来加强与孩子们的交流，关心他们的关切，增进彼此的了解。

在尝试了 2 次之后，发现讨论的问题过于发散，再加上孩子们会提出一些对名词概念的困惑（例如：混淆正常的竞争与炫耀），因此准备增加这类主题，通过开放讨论、具体案例来帮助孩子们厘清不同概念的区别。

考虑到这个事情是每周需要做的，何不做成一个工作流，弄成一个 Agent 智能体，针对具体的讨论主题，生成对应的大纲、内容，并最终创建一份能在家庭会议投屏分享的讲稿和 PPT?

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设计思路

在开发 Agent 工作流之前，先要明确几个问题：

• 输入是什么
• 有哪些步骤
• 输出是什么

回到家庭会议助手这个案例，对应的输入就是：家庭会议主题。

对应到如下几个处理步骤：

• 生成会议大纲
• 对大纲进行扩写
• 生成配图
• 生成 ppt 或 doc 材料

处理步骤是相对清晰的，但是需要在实现过程中做逐步的微调。最开始是打算直接生成 PPT，但是没有找到一个可用的插件，只好退一步生成 doc 文档。

因此工作流输出就是 doc 文档下载链接。

实现的过程，考虑到工作流处理时间比较长，基本上需要 1 分钟以上，为了让用户能够耐心地等待最后的结果，当触发到工作流时，会给到一个提示。

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实现效果

生成的 doc 文档预览：

工作流实现截图：

工作流的实现细节本文不再赘述，感兴趣的小伙伴可以留言加 v 交流探讨。下面重点说下在搭建 Coze Agent 工作流的体验感受和思考。

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 使用体验

3.1 调试与日志

工作流的调试还是挺方便的，既支持整条流程的调试，也支持单个组件的调试，还支持查看调试日志，更意外的新版本新增了测试集管理（大概率是吸收了 iPaaS 产品的设计经验，哈哈哈）。

这些调试工具虽然有一些偶发的 bug，但能够大幅提升工作流的调试效率。

放几张单步调试和调试日志查看的界面让大家感受一下。

美中不足的一点在于，当通过聊天 bot 触发工作流时，无法查询这部分的日志，导致这里的 debug 只能全靠直觉，花费了较多的时间。

例如下面的报错就让人很崩溃，没有工作流日志，完全不知道从何查起。

3.2 代码 IDE

目前 Coze 工作流缺少一些内置的函数处理组件，当我需要对两个数组进行拼接的时候，就只能上代码了。

偶然发现新版本的代码组件已经支持了 AI 写代码的能力，顺手尝试了一把。

AI 写代码似乎还差点意思，主要原因可能是提示语还不够想尽清晰（话是这么说，但如果足够智能的话，可以结合上一步调试的日志或者关联组件输出的格式，判断出入参数的格式，这才是更高级的 Copilot）。

给出更明确的提示，效果好了一些，但仍然没有达到预期。

调试过程中还是会遇到一些异常输入导致脚本运行失败的情况。

不想在这里过多纠缠，凭借自己残存的研发技能，结合混元助手的帮助，手搓了一段代码来适配各种异常情况的输入。

3.3  插件体系

对于字节 Coze、腾讯元器这类 Agent 产品来说，插件将是未来平台的胜负手。

倒不是说大模型不重要，而是大模型很难做出差异化，不管是用户层的感知还是底层的预训练和推理成本，都将会趋同并不会产生代差。

但插件就不一样了。

不管是 bot 直接调用插件，还是工作流中使用到的处理节点，这里对 bot 产品化、工程化过程中开发提效是显而易见的。

举个例子，2 个月前我打算手搓一个 AI 广播站的 bot，每天从指定的公众号中爬取新的推文，整理好发送一个 AI 日报消息。

逻辑非常简单：爬取链接，生成正文摘要，大模型总结。但在爬取指定公众号新文章时就遇到了非常多的问题，通过 RPA 解决了抓取问题，又遇到了 cookie 过去问题，一路跌跌撞撞，耗费了好几天时间。

如果平台能够提供一个获取指定公众号文章的插件，搭建这个 bot 就是几分钟的事情。

当你做一件事情的时间成本能够数量级下降的时候，创新成功的概率也将得到极大的提升。量变产生质变。

回到家庭会议这个场景，早期我花费一些时间去找、去试生成 PPT 的插件。虽然没有找到一件趁手可用的 PPT 插件，但 AiPPT 这款插件带给了我一些思考和启发。

首先是搜索入口，AiPPT 排序很靠前，而且被引用的次数还比较多。

进入到插件详情页，对插件的介绍和描述信息偏少，这里甚至可以提供一个 AiPPT 官网的跳转入口，一方面用户体验过更加顺滑，另一方面对插件开发者做导流，提升开发者的参与度，让插件生态更加繁荣。

虽然 AiPPT 是一款独立的 SaaS 产品，但插件的维护还是 Coze 官方团队在维护，平台初期用户还没有积累到一个数量级，开发者还没有看到变现渠道，平台研发团队不得不自己下场来堆插件，先让飞轮转起来。

但平台插件千千万，靠一己之力其实很难保证所有插件的体验，甚至对高频插件的打磨都会显得力不从心。通过发布日志可以看到，距离 AiPPT 上次更新已经两月有余，上插件容易，维护插件才是一项体力活。

如何更好地构建活跃繁荣的开发者社区，不管是通过技术让插件开发更高效，还是采用强运营和商业化激励的手段，这里才是未来插件市场成败的关键。

在使用 Coze 大模型插件以及 AiPPT 插件的时候，并不需要额外的授权，这里看似用户体验很顺滑，但实际上存在几个明显的隐患：

1. 巨大的成本投入。例如在 Coze 调用月之暗面是不需要额外付费的，只能说字节财大气粗，不计成本先做用户增长；

2. 体验的降级。共享接口配额是没有 SLA 保障的，因此在测试过程中，经常会遇到 LLM 调用超时的情况；

3. 开发者动力不足。就拿 AiPPT 插件来说，如果能够做一个 AiPPT 注册授权机制，就能为 AiPPT 带来一个新增客户，那未来 AiPPT 团队是不是会更有意愿主动去维护 Coze 平台上的插件呢？

无法提供一键授权机制，意味着通过 Coze 插件更适合获取一些公域上不需要鉴权的信息（诸如搜索、查天气、查股票等），很难切入到工作场景中，适用场景受到了大大的限制。

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 写在最后

每次体验 Coze 工作流的时候，当年做轻联（hiflow / iPaaS）的一幕幕不断地在脑袋中重放。

Coze 工作流的演进过程也是如出一辙。所见略同的依次经历了如下几个阶段：

1）打造基础核心组件

2）优化工作流开发、调试和日志

3）铺人力做多插件

4）铺人力优化插件

5）开放插件平台

做平台最大的想象是生态，最难做的也是生态。过程中最大的考验来自于，如何在有限的时间和资源投入的约束条件下，找到这个 Killer 插件，找到高频场景，实现强联结，完成商业化闭环。

不管是抱大腿拿到人无我有的接口或入口，还是通过大量用户压测和现网数据来找到可商业化的落地场景，都离不开这个终极目标。

考虑到上一波国内 iPaaS 团队一直在盈利的边缘挣扎，强如 OpenAI 也不得不放弃插件市场。在 AI Agent 浪潮的加持下，iPaaS 能否趁势而起，亦或是为 Agent 平台提供产品护城河，让我们拭目以待～