一、什么是对话流¶

对话流本质上是一种专门面向对话场景的工作流，更适合：

• 智能客服；
• 个人助手；
• 虚拟角色；
• 需要多轮上下文的对话应用。

1.1 对话流和工作流的区别¶

最关键的差异在于：

• 工作流偏“功能处理”；
• 对话流偏“持续对话”。

对话流的模型节点可以读取历史对话，而普通工作流通常更像一次性任务处理。

1.2 创建对话流¶

进入路径：

+资源 -> 对话流

试运行时通常需要先关联一个智能体，再通过测试入口验证交互效果。

二、知识库怎么用¶

知识库适合把文档、FAQ、产品说明、培训资料这类非结构化内容喂给智能体，让它在回答时可以基于外部资料检索和引用。

2.1 创建知识库¶

进入路径：

+资源 -> 知识库

创建时大部分默认配置通常就够用了：

2.2 在智能体里引用知识库¶

创建好知识库后，可以直接绑定到某个智能体，然后配合大模型一起使用。

三、数据库怎么用¶

Coze 里的数据库更像一个轻量的结构化数据存储层，适合管理：

• 客户信息；
• 订单；
• 产品列表；
• 业务状态记录。

3.1 数据库限制¶

笔记里提到的常见限制包括：

• 每个智能体最多 3 个数据表；
• 每个工作流数据库节点最多 1 个数据表；
• 每张表最多 20 个字段；
• 最多 10 万行；
• 单表最大 500MB。

3.2 创建数据库¶

进入路径：

+资源 -> 数据库

然后把数据库和测试智能体关联起来做验证。

四、什么时候该用哪一种¶

• 只做一步或几步功能处理：
• 用工作流。
• 需要多轮对话上下文：
• 用对话流。
• 需要让模型回答时引用文档：
• 用知识库。
• 需要保存和查询结构化业务数据：
• 用数据库。

五、一个实战判断¶

很多初学者一开始什么都想塞进智能体里，但更稳妥的思路是先分清任务类型：对话问题交给对话流，文档问题交给知识库，结构化状态交给数据库。这样智能体后面才容易扩展。