大家好，我是无界生长。
最近在做Coze开发AI智能体的课程，大家如果有课程学习需求可以联系我。下面分享一个实操案例：使用扣子Coze从0到1搭建一个信息收集助手，并接入微信公众号。为了方便演示，对案例中的数据进行了简化及脱敏，同时对案例的交互流程进行了简化。在这个案例中，主要使用到了Coze的“数据库”、“快捷指令”功能
价值智能客服是AI智能体实操落地最多的场景之一，企业通过AI搭建自己的智能客服，几乎避免不了一个问题——收集用户信息。无论你的智能客服是提供什么功能，都希望通过收集用户信息的方式链接到用户，尤其是服务咨询、产品营销等场景，而智能客服处于对接用户的一线，是最方便也最容易成为用户信息收集入口的。通过填写信息的方式筛选意向用户，可以有效提升用户转换率，提升营业额。
思路梳理在开始之前，需要想清楚要做哪些事情，挑战是什么，内容大致整理如下：
需要收集哪些信息
如何定义对应信息的字段名称
如何引导用户准确的填写信息
如何保存用户填写的信息
如何查询用户填写的信息
看完是不是有点头大？不要慌，有手就行，下面跟着我一步步实操。
操作流程创建Bot
编排Bot
设置提示词
设置模型参数
创建数据库表
设置开场白
添加快捷指令
调试Bot
发布Bot
功能验证
查询数据表
登录Coze国内版，创建Bot，填写Bot名称，Bot功能介绍和图标按需修改，确认无误后，点击“确认”创建Bot。
设置提示词
提示词的设置非常关键，决定了智能体与用户交互逻辑，尤其是在需要引导用户准确填写信息的场景下，需要进行多轮调整，效果才会相对比较好。既然是保姆级教学，提示词我也给大家准备好了，如下图所示。文字版的提示词内容较长，扫描文末二维码加我微信领取。
在上述提示词中，明确了要收集哪些信息，字段名称是什么，准确引导用户填写信息并让用户确认，保存用户信息到“user_info”表。
设置模型参数
单 Agent 模式
豆包 Function call 模型
精确模式
携带上下文论数：10
输出格式：文本
说明：
案例演示的场景比较简单，单 Agent 模式即可；
需要准确引导用户填写信息，精确模式相对更符合要求；
流程涉及到与用户进行多轮对话/交互，携带上下文轮数推荐设为10，可以视实际情况调大；
输出格式保持文本格式即可。
创建数据库表
在数据库右边点击“+”，添加表
填写数据表名称、数据表描述、Table查询模式以及字段相关信息
设置开场白
主要是提示用户使用快捷指令
添加快捷指令
点击快捷指令后面的“+”，添加指令
填写快捷指令信息
按钮名称用于在Coze平台触发
指令名称用于在飞书、公众号等渠道触发
定义组件和指令内容
指令效果预览，核对无误后，点击“确认”
不使用快捷指令
测试输入无关内容
按流程输入信息
故意输入非法信息
纠正电话号码后，确认信息，提示收集完成
测试信息确认功能是否生效
使用快捷指令
使用快捷指令的好处是能高效准确的收集信息，避免多轮对话交互，信息填写完成后，回车确认
回复确认，保存数据
查看数据库数据
Bot提示信息收集完成，我们如何验证是否真的把数据保存下来了呢？很简单，在Bot调试页面有个“已存数据库”的按钮，点击即可查看保存的数据
可以看到已存数据和我们测试输入的数据一致，符合预期
说明：
调试Bot使用的数据库与发布Bot后使用的数据库不是同一个，数据不互通。
选择合适的发布平台，点击右上角的“发布”。为了对接微信生态，我们这里勾选了发布到“微信公众号（订阅号）”，等待Bot审核完成
Coze平台
测试交互流程
测试快捷指令
微信公众号
测试交互流程
测试快捷指令
微信公众号
测试过程中发现，在微信公众号查询，获取到的信息不完整，但是在Coze平台获取到的信息是完整的，可能和多用户配置有关
Coze平台
在Coze平台能正常查询到所有用户信息
本文通过案例实操的方式，演示了如何使用Coze从0到1搭建一个信息收集助手，核心是利用Coze的“数据库”、“快捷指令”功能。
