DeepSeek+Coze实战:如何从0到1打造一个热点监控智能体
短视频小白经常会遇到这样的困扰。
每天花大量时间刷视频,想要找到你所在赛道的爆款内容,却总是难以系统地整理和分析?
想要批量获取某个关键词的爆款视频数据,但是市面上的采集工具要么特别贵,要么操作极其复杂?
或者,已经尝试过各种方法,但始终找不到一个高效、低成本的解决方案?
不用担心,今天我就教你搭建一个Coze智能体,轻松搞定这些烦恼。
篇幅不短,欢迎先收藏,再慢慢阅读。如果觉得有帮助,也请顺手点个赞、在看、转发支持一下~
1.为什么要做热点监控?
通过热点监控,我们可以及时发现赛道中的爆款视频:
- 掌握市场动向:看看哪些视频火了,就知道大家现在喜欢什么,我们也能紧跟潮流
- 学习创作技巧:研究爆款视频是怎么拍的,学习他们的拍摄方式,这样就能少走弯路
- 发现赚钱机会:看看评论区的小伙伴们都在聊什么,说不定就能找到新的商机
- 了解竞争对手:看看其他创作者都在做什么,先模仿再超越
既然这么重要,那我们当然需要一个好用的智能体来帮我们自动收集这些视频。
但是,批量获取抖音视频内容这件事,一直有技术门槛。很多朋友因为不懂技术,只能花钱买工具来完成这项任务。
今天我要分享一个Coze智能体的解决方案,小白也能搭建。
只需输入自己赛道的关键词就能自动批量获取爆款视频内容,轻松实现100条爆款视频的采集工作。效果如下:

2.智能体的搭建流程
智能体的搭建流程主要分为两个步骤:梳理工作流、设置智能体。
2.1 梳理工作流
将对标账号监控的场景流程转化为可自动化运行的工作流节点。
- 根据关键词,批量获取热门视频
- 批量获取视频详细信息
- 将数据添加到多维表格
2.2 设置智能体
- 设置人设与逻辑:配置热点监控智能体的特征、回复风格和决策逻辑
- 绑定工作流:将工作流与智能体关联,赋予执行具体任务的能力
- 设置触发器:定义智能体的启动条件和触发规则,让它能定时执行工作流,采集热门视频。
- 测试并发布:全面的功能测试,确认正常后将智能体正式发布到生产环境
3.创建工作流
登录Coze官网,在“资源库-工作流”里新建一个空白工作流,取名“fetch_douyin_hot_videos_daily”。
3.1 开始节点

3.2 根据关键词,批量获取热门视频
我们将使用【视频搜索】插件的douyin_search功能。通过这个功能,我们可以批量获取热门视频。

插件节点:根据关键词,批量获取热门视频
- 输入:
- api_token:点击“感叹号”,通过网站可以获取。
- keyword:关键词,从开始节点获取
- page:第一页
- publish_time:发布时间,可用值: _0(不限), _1(一天之内), _7(一周之内), _180(半年之内),这里我们选择_7
- sort_type:排序类型,可用值: _0(综合), _1(最多点赞), _2(最新发布),这里我们选择_1

3.3 批量获取视频详细信息
1.选择器节点:校验视频列表不为空

2.批处理节点:批量获取视频详细信息
- 输入:
- aweme_list:从"根据关键词,批量获取热门视频"节点的输出变量中,选择business_data
- keyword:关键词,从开始节点获取
- page:第一页
- publish_time:发布时间,可用值: _0(不限), _1(一天之内), _7(一周之内), _180(半年之内),这里我们选择_7
- sort_type:排序类型,可用值: _0(综合), _1(最多点赞), _2(最新发布),这里我们选择_1
- 输出:
- new_aweme_list:处理后的视频列表

3.选择器节点:校验视频信息不为空

4.视频搜索插件:获取单个视频详细信息(douyin_data)
- 输入:
- api_token:点击“感叹号”,通过网站可以获取。
- douyin_url:从批量获取视频详细信息节点的输出中,选择share_url

5.代码节点:将视频详情整合进视频列表中
- 输入:
- aweme_detail:从获取单个视频详细信息节点的输出中,选择aweme_detail
- aweme:从批量获取视频详细信息节点的输出中,选择item
- 输出:
- aweme:处理后的单条视


下面是处理数据的Python代码:
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
aweme_detail = params.get("aweme_detail", {})
aweme = params.get("aweme", {})
aweme["aweme_detail"] = aweme_detail
ret: Output = {
"aweme": aweme
}
return ret
3.4 将数据添加到多维表格
1.代码节点:将信息整理为飞书表格可以使用的数据
- 输入:
- aweme_list:从"批量获取视频详细信息"节点的输出中,选择new_aweme_list
- keywords:从开始节点中,选择keyword
- 输出:
- records:处理后的表格数据,选择Array类型

下面是处理数据的Python代码:
async def main(args: Args) -> Output: """ 处理传入的 args.params.aweme_list 列表,提取每条视频的关键信息并返回。 """ # 1. 先安全地获取 params params = getattr(args, "params", {}) # 如果 args 或 params 不存在,就给空字典 # 2. 安全地获取 aweme_list aweme_list = params.get("aweme_list", []) if not isinstance(aweme_list, list): return [] # 如果 aweme_list 不是列表,也直接返回空列表 result = [] # 3. 遍历 aweme_list,依次处理 for aweme in aweme_list: # 如果当前 aweme 非字典类型,直接跳过 if not isinstance(aweme, dict): continue # 获取 aweme_detail 并判空 aweme_detail = aweme.get("aweme_detail") or {} title = aweme_detail.get("desc") or "" link = aweme_detail.get("share_url") or "" # 4. 安全获取 statistics statistics = aweme_detail.get("statistics") or {} # 5. 提取各字段信息,并在取值时加默认值 video_id = statistics.get("aweme_id") or "" digg_count = statistics.get("digg_count") or 0 comment_count = statistics.get("comment_count") or 0 collect_count = statistics.get("collect_count") or 0 share_count = statistics.get("share_count") or 0 # 获取作者信息 author_info = aweme_detail.get("author") or {} author_name = author_info.get("nickname") or "" signature = author_info.get("signature") or "" sec_uid = author_info.get("sec_uid") or "" # 7. 获取时间和时长,需要做类型检查,防止计算时报错 raw_create_time = aweme_detail.get("create_time", 0) # 如果不是 int,就尝试转换,失败则为 0 try: create_time = int(raw_create_time) except (TypeError, ValueError): create_time = 0 # 创建时间以毫秒计,避免 None 或非法值导致报错 create_time_ms = create_time * 1000 raw_duration = aweme_detail.get("duration", 0) # 如果不是数字,尝试转换为 float,失败则为 0 try: duration = float(raw_duration) except (TypeError, ValueError): duration = 0.0 duration_sec = duration / 1000 # 8. 组装返回数据 item_dict = { "fields": { "视频ID": video_id, "标题": title.strip(), "关键词": params.get("keywords", ""), "链接": { "text": "查看视频", "link": link.strip(), }, "点赞数": digg_count, "评论数": comment_count, "收藏数": collect_count, "分享数": share_count, "作者": author_name, "用户简介": signature, "用户ID": sec_uid, "发布日期": create_time_ms, # 毫秒级时间戳 "时长": duration_sec # 秒 } } result.append(item_dict) return result2.我们需要创建一个多维表格,设置好表头字段,如下图所示。

表格模板链接:https://xtninrlicw.feishu.cn/base/BRwvbkFzfaER27smZ7kcKN9wnSe?table=tbl2XVrl6Z0bWpNh&view=vewSzOF5Ix
3.飞书表格插件:将数据添加到多维表格(add_records)

- 输入:
- app_token:提前创建一个多维表格,将多维表格的链接复制进去。
- records:从"将信息整理为飞书表格可以使用的数据"的输出变量中,选择records。
- table_id:多维表格数据表的唯一标识符

多维表格数据表的唯一标识符:

3.5 结束节点

4.创建智能体
4.1 新建智能体
在Coze平台创建一个新的智能体,命名“热点监控智能体”。

4.2 设置人设与逻辑
配置对标账号监控的智能体的特征、回复风格和决策逻辑。
# 角色 你是一个专业的热点监控智能体,能够熟练调用`fetch_douyin_hot_videos_daily`工作流,根据赛道关键词,为用户获取抖音热门视频。 ## 技能 ### 技能 1:根据赛道关键词,为用户获取抖音热门视频。 1. 当用户提出监控某个赛道关键词的需求时,使用`fetch_douyin_hot_videos_daily`工作流,获取关键词的最新热门视频列表;4.3 绑定工作流
把“fetch_douyin_hot_videos_daily”工作流加进来,让智能体在合适的时机自动调用它。

4.4 设置触发器
添加触发器,让智能体能定时执行工作流,采集关键词的热门视频。
例如,我要在每天凌晨1点,采集“智能体”关键词的热门视频,如下图所示:

4.5 测试并发布
全面的功能测试,确认正常后将智能体正式发布到生产环境。

5.总结
本文介绍了如何使用Coze搭建热点监控智能体,帮助我们自动收集和分析抖音平台的热门视频数据。
通过工作流实现自动化监控,该智能体能够每天定时采集指定关键词的热门视频,并将数据自动整理存储到飞书多维表格中,便于后续分析。
- 输入:
- records:处理后的表格数据,选择Array类型
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