低代码Agent开发框架使用指南（七）—Coze 数据库详解

前言

上篇文章《低代码Agent开发框架使用指南（六）—Coze 变量与长期记忆》深入介绍了Coze平台中变量与长期记忆两大核心功能：变量用于动态存储用户信息，实现个性化交互；长期记忆则记录对话历史，赋予智能体跨会话的连贯理解能力。笔者通过实际示例，展示了如何借助这两类功能有效提升智能体的交互体验。

在智能体的构建过程中，除了对用户状态与对话历史的动态管理，如何有效利用结构化数据也是实现复杂功能的关键。尤其在当前数据日益成为重要资产的环境下，从App用户行为到企业系统日志，各类信息的记录、存储与调用无处不在。为帮助开发者更系统化地管理和运用这些数据资源，本文笔者将聚焦于Coze平台中的数据库功能，带大家了解它如何进一步扩展智能体的数据处理能力，实现更强大的数据驱动型交互场景。

低代码Agent开发相关文章已全部收录于笔者专栏《AI应用工厂：低代码智能体开发使用指南》。本专栏致力于帮助零代码经验的朋友快速上手智能体搭建，学会该技能可以轻松实现如旅游助手、自动文档处理、自动视频生成等实用工具，让大模型技术真正赋能日常生活。

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一、数据库基本概念

一提到数据库，很多人首先会想到 MySQL、Oracle、SQL Server 这类传统关系型数据库。它们长期为各类企业及应用提供稳定、高效的数据管理支持，可以说是现代软件系统中不可或缺的组成部分。

从本质上讲，传统数据库是一个高度结构化的数据仓库，可以将其理解为一个功能强大的“表格系统”——类似于我们熟悉的 Excel 表格，但具备更强的并发处理与数据一致性保障。数据按照预定义的结构（行与列）进行存储，每一条数据的各个属性都对应表格中的一个字段，从而支持高效的检索与操作。例如，下面是一个用于存储文章数据的示例表结构，每条记录都包含文章标题、作者和发表时间等字段：

总体来看，传统数据库具备以下几项核心特性：

• 结构化存储：数据以表格形式组织，每个字段具有明确的数据类型与约束。
• 支持复杂查询：借助 SQL（结构化查询语言），用户能够灵活实现条件筛选、多表关联、聚合计算等高级查询操作。
• 强数据一致性：通过事务机制与完整性约束，确保数据在并发场景下的准确性与可靠性。

不过，这些特性也带来了相应的使用门槛。传统数据库通常要求用户具备专业的运维与 SQL 知识，理解其结构规范与查询语法，对于普通用户而言，独立完成建表、查询与数据处理并非易事。

那么，有没有一种更直观的数据操作方式，能够让我们直接使用自然语言与数据库“对话”？答案是肯定的——Coze 数据库正是为此而来。

二、Coze数据库使用指南

2.1 Coze数据库的创新之处

与传统数据库较高的学习门槛不同，Coze数据库创新性地融合了大模型能力，允许用户直接使用自然语言对数据库进行操作。用户无需专门学习SQL语法，仅需用日常语言描述需求，即可完成数据的查询、录入、修改等一系列操作，大幅降低了使用门槛。

举例来说，假设有一个记录书籍信息的数据库，想要查询作者为“大模型真好玩”的所有书籍。在传统模式下，用户需要编写如下SQL语句：

SELECT * FROM books WHERE author="大模型真好玩";

而在Coze数据库中，用户只需直接输入自然语言指令：“查询所有作者为大模型真好玩的书籍”，系统便能自动理解你的意图并执行查询。这种直观的交互方式，让数据库操作变得前所未有的简单友好！

2.2 Coze数据库的创建与使用

Coze平台提供了强大易用的数据库功能，支持通过自然语言完成数据表的创建、数据的插入、查询与修改，极大简化了数据管理和处理流程。下面笔者将详细介绍如何在Coze平台上创建和使用数据表。

1. 进入平台与数据库选项：首先访问 Coze平台。为方便快速测试，笔者使用先前文章中创建的“NBA新闻助手”智能体进行演示。在该智能体的“编排”页面中，可以找到“数据库”选项，点击“添加表”。

   

2. 创建数据库的三种方法：Coze平台提供了三种创建数据表的方式，如下图所示：

   

• 基于模板创建：在新建数据表下拉框中点击“基于模板创建”按钮，Coze会使用默认的“书籍相关数据库”模板生成对应的数据表结构。默认表名为reading_notes，包含id、sys_platform、uuid、bstudio_create_time等系统预置字段。用户可以参照此模板修改或增添新字段。每个字段都包含数据类型定义和“是否必要”的约束选项，勾选后则该字段为必填项。

  

• 自定义数据表：在新建数据表下拉框中点击“自定义数据表”按钮，手动输入表名、字段名及类型等信息。系统会提供一个包含id等四个默认字段的表格，不需要的字段可以删除。用户可以点击“新增”按钮添加自定义字段，例如添加一个test属性。

  

  

• 使用AI新建：如果觉得以上方法仍不够便捷，可以使用“使用AI新建”功能。只需输入用户想创建的数据表的自然语言描述，例如：“我想创建一个NBA新闻存储表，可以存储新闻标题，摘要和发布时间”，Coze便会根据描述自动生成数据表结构，之后可在此基础上进行微调。

  

  

3. 使用自然语言插入数据：数据表创建完成后，即可使用自然语言向表中插入数据。以NBA新闻助手为例，输入指令：“帮我查询当日NBA新闻，并存储到数据库中”。观察运行过程可以发现，智能体依次调用了获取当前时间、查询头条新闻，最后通过TableMemory功能将数据存入数据库。

   

4. 处理执行过程与问题排查：点击已调用的TableMemory步骤，可以查看操作详情。Coze会将自然语言指令转换为SQL语句并执行。如果首次插入数据时报错也无需担心，可以继续向大模型提问，让它协助分析问题并修正。

   

   

   

5. 查看表中数据：要查看已存储的数据，可以在编排面板点击对应数据表的“编辑”按钮，即可浏览表中的全部记录。

   

   

6. 使用自然语言增删改查：同样，用户可以通过自然语言对话对数据进行增删改查。例如，输入指令：“请帮我删掉数据库中标题中包含东契奇的数据”。执行后，可以观察到表中的记录总数减少了一条，证明操作成功。

   

   

通过以上步骤，笔者带大家完整体验了Coze数据库从创建到使用的便捷流程。无需编写复杂SQL，仅凭自然语言即可驾驭数据。建议大家亲自上手，尝试对数据库进行各种操作，感受它的强大功能！

三、数据库操作延伸扩展

3.1 数据分析与可视化

1. 创建智能体与数据库： 首先新建一个名为“数据库可视化”的Coze智能体。

2. 创建数据表：创建一个名为"task_data"的数据库，在数据库中添加task_name任务名称，task_desc任务描述，ddl截止日期和priority优先级四个字段。

3. 插入数据：单条与批量操作： 表结构创建后，即可通过自然语言插入数据。输入如下指令单挑插入一条数据

请在`任务表`中添加一条数据，任务标题为`完成周报`，任务描述为`总结本周工作内容，并提交给老板审阅`，优先级为`高`，截止日期为`2025-11-30`。

Coze同样支持高效批量操作，可以一次性输入多条数据：

请在`任务表`中批量添加以下数据：
任务标题： 完成周报， 任务描述： 总结本周工作内容，并提交给经理审阅， 优先级： 高， 截止日期： 2025-11-30;
任务标题： 准备会议材料， 任务描述： 制作下周项目会议的 PPT 材料， 优先级： 高， 截止日期： 2025-12-02；
任务标题： 回复客户邮件， 任务描述： 及时回复客户关于产品售后服务的咨询邮件， 优先级： 中， 截止日期： 2025-12-04;

4. 执行数据查询：数据录入后，可以随时进行查询。例如，要查找所有高优先级任务，只需输入：

请查询`任务表`中所有优先级为`高`的任务数据。

5. 集成插件实现数据分析与可视化：增删查改这种玩法已经不高级了，Coze 数据库最强大的功能在于可以利用 Coze 平台的其他强大功能，对数据进行智能分析和可视化展示。比如，可以先在智能体编辑页面添加几个跟数据分析有关的插件，比如官方的 图表大师：

6. 生成数据分析报告：插件配置完成后，即可通过自然语言指令，让智能体基于数据库内容生成全面的分析报告。智能体会自动查询数据、进行分析，并调用“图表大师”插件生成直观的可视化图表，最终呈现一份图文并茂的分析报告。

请根据`任务表`的数据，分析我的任务优先级情况，并生成一份任务优先级情况情况分析报告。内容包括按优先级统计的任务分布，以文字和图表的形式呈现。

整个过程无需手动编写任何查询或图表代码，充分展现了Coze在数据智能处理方面的强大与便捷，是不是很神奇！

3.2 Coze数据库的最佳实践

为了更高效、可靠地使用Coze数据库，遵循以下最佳实践至关重要。

实践一：使用标准化的数据格式和明确的表结构

良好的设计是后续所有数据应用的基础。

• 统一数据类型：确保同一字段的数据格式一致。例如，日期统一采用YYYY-MM-DD格式，数值明确单位和精度。
• 规范命名：为数据表和字段设置清晰、规范的名称，建议使用下划线分隔单词，并避免使用数据库保留字。
• 审慎设置字段约束：对于关键业务字段，应开启“是否必要”选项，强制填写以保证数据完整性。同时，需评估可选字段为空值（NULL）的可行性，避免影响数据质量和功能稳定性。

通过以上措施，可以显著提升数据质量，减少不一致和冗余，为复杂的数据处理奠定坚实基础。

实践二：明确 Coze 数据库的使用边界

Coze数据库作为一款轻量级、面向自然语言交互的产品，在易用性上表现出色，但其功能和性能与传统企业级数据库相比存在差异。因此，明确其适用边界至关重要。

Coze平台提供了多种数据管理工具，应根据具体场景选择：

• 变量 (Variables) ：适用于保存临时性的、会话级别的数据，如用户在单次对话中提供的偏好信息。
• 长期记忆 (Long-term Memory) ：用于自动记录并总结用户跨会话的交互历史，为实现个性化服务提供上下文。
• 知识库 (Knowledge Base) ：专为存储和管理非结构化的静态文档知识设计，支持高效的检索任务。
• Coze 数据库：核心用于存储和管理结构化的业务数据，适合数据量不大、查询分析逻辑相对简单的场景。

对于数据安全性与一致性要求极高的核心业务系统，或需要处理海量数据、执行复杂高频查询的应用，目前仍建议通过开发自定义插件或工作流，来安全地对接外部专业数据库系统。

简而言之，将Coze数据库用于其擅长的轻量级结构化数据管理，并与变量、记忆、知识库等功能组合使用，方能构建出既智能又稳健的应用。

3.3 Coze数据库实际运用案例

以下两个案例展示了Coze数据库在具体场景中的应用价值。

1. 个人记账助手
利用Coze数据库，可以快速搭建一个智能记账助手。

• 数据管理：用户通过自然语言创建包含类型、金额、日期、备注等字段的记账表。
• 轻松记账：直接说“今天午餐消费35元”即可记录支出。
• 智能查询：通过“查询我本月的餐饮总支出”等指令，快速获取消费洞察。
• 可视化报告：结合插件，自动生成月度收支饼图或趋势图，让财务状况一目了然。

2. 智能日程管理助手
结合数据库与工作流，可以打造一个能干的日程管家。

• 自然语言编排：用户可通过“下周三下午三点安排与客户的会议”直接创建日程。
• 自动提醒：利用工作流在日程开始前通过指定渠道（如钉钉、飞书）自动发送提醒。
• 冲突检测：智能体可自动检测时间冲突，并在用户添加新日程时发出预警。

以上案例仅是Coze数据库能力的初步展现。借助其自然语言交互与数据管理能力，开发者可以高效构建出各类创新应用，为用户提供更智能、更便捷的数字化服务。

四、总结

Coze 数据库作为 Coze 平台的一个重要组成部分，为 AI 智能体应用开发提供了实用的数据存储和管理能力。它基于自然语言交互，使得数据操作门槛大大降低。同时，它与 Coze 平台的工作流、变量、插件等功能深度集成，可以实现灵活多样的数据应用。此外，笔者还提到可以将数据库与Coze 平台的其他存储能力灵活搭配，构建更加智能化的应用。当然了除了讲过的 变量、长期记忆、数据库这些记忆存储外，Coze还有一种存储海量、非结构化数据的存储方式——也就是现在非常流行的知识库啦，我们下期讲解~

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