要在coze平台让bot自动响应用户输入，需将已发布工作流绑定至bot并配置变量映射与触发条件，再通过解析节点结构化传参，实现语义理解与工具调用的闭环。
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要在扣子（Coze）平台让智能体真正“动起来”，必须把工作流和Bot绑定，并确保工作流能按需响应用户输入——比如用户一问“今天北京天气如何”，Bot就自动调用天气工作流，而不是卡在原地等手动点击运行。
将工作流绑定到Bot
进入扣子工作台 → 点击左侧「Bot管理」→ 找到目标Bot，点击右侧「编辑」按钮。
在Bot编辑页中，切换到「编排」标签页 → 向下滚动至「工作流」模块 → 点击「添加工作流」。
从弹出列表中勾选已发布的工作流（未发布的不会显示），勾选后自动加载该工作流的输入变量定义。
关键一步：为每个输入变量指定来源。例如工作流有 input_query 变量，就点击其右侧下拉框 → 选择「用户消息」或「上下文变量」；若选「用户消息」，系统会自动映射用户发送的整条文本；若需提取关键词，则必须选「上下文变量」并配合正则或大模型节点预处理。
【未发布的工作流无法被Bot调用】 工作流页面右上角状态必须是「已发布」，灰色“草稿”状态的绑定后也无法触发。
配置触发条件：让工作流只在该运行时才运行
触发条件决定工作流是否跳过执行。它不是开关，而是一道逻辑门——条件为 true 才放行，false 则直接终止该分支流程。
方法一：在工作流内部节点上设条件
打开工作流编辑器 → 选中任意动作节点（如「调用天气API」）→ 右侧属性栏找到「触发条件」输入框 → 填写布尔表达式，例如：context.user.location != null && context.input_query contains "天气"。
注意：变量名必须与前置节点输出完全一致，大小写敏感；context.input_query 是默认接收用户消息的字段，但如果你在Bot绑定时重命名了映射关系，此处要同步修改。
扣子 (Windows) 是字节跳动推出的一站式 AI Agent 平台客户端，支持多 Agent 协作、可视化工作流和知识库管理。最新版本新增 Claude Code 与 Codex CLI 接入、多端同步和项目级管理功能，同时优化了插件生态和 AI 响应速度，让用户在 Windows 上即可高效创建、运行和协作智能体，满足个人、团队及企业场景需求。
方法二：用逻辑节点做分流判断
在「开始」节点后插入一个「条件判断」节点 → 设置判断依据为 context.input_query → 添加两个分支：「是」走天气工作流，「否」走默认回复节点。
这个方式更直观，适合多意图识别场景，比如用户说“查天气”走A工作流，“写周报”走B工作流，“翻译英文”走C工作流。
传参实操：把用户说的话精准塞进工作流里
第一步：确认Bot绑定时的变量映射是否启用
回到Bot的「编排」页 → 展开已绑定的工作流 → 查看「输入变量」列表右侧的「来源」列。如果显示「未设置」，点击下拉箭头 → 选择「用户消息」或「提取字段」。
第二步：需要结构化传参时，必须加一层解析
用户说：“帮我查上海明天和后天的气温”，不能直接把整句话扔给天气API。得先加一个「大模型节点」或「正则提取节点」，把「上海」「明天」「后天」分别抽成变量 city、date1、date2，再把这些变量通过「连接线」拖到天气节点的对应输入字段上。
第三步：检查连接线是否生效
鼠标悬停在节点之间的连接线上，能看到 tooltip 显示传递的变量名和值类型；如果显示「undefined」或「null」，说明前序节点没正确输出，或变量名拼错。
这一步做完，用户发消息，Bot就能把语义拆解后喂给工作流，工作流再按条件判断是否执行、执行哪一分支、用哪些参数调用工具——整个链路就通了。
