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：

1. 需要收集哪些信息

2. 如何定义对应信息的字段名称

3. 如何引导用户准确的填写信息

4. 如何保存用户填写的信息

5. 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

1. 创建Bot

2. 编排Bot

1. 设置提示词

2. 设置模型参数

3. 创建数据库表

4. 设置开场白

5. 添加快捷指令

3. 调试Bot

4. 发布Bot

5. 功能验证

6. 查询数据表

创建Bot

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。

编排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：

1. 案例演示的场景比较简单，单 Agent 模式即可；

2. 需要准确引导用户填写信息，精确模式相对更符合要求；

3. 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；

4. 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”

调试Bot

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
一次性把信息发送给Bot

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。

发布Bot

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

测试Bot

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

查询信息表

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

总结

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。