一个「AI 任务播报员」，替我从滴答清单中自动提取当天最重要的任务，用自然语言生成摘要，9 点准时发到飞书群里提醒我开工。

　　重点是，整个流程我只用了开源版 Coze，没写几行代码。下面我拆解一下它是怎么做的，以及为什么选了 Coze 开源版。

　　滴答清单本身很好用，但它主要还是一个记录工具。如果任务多了，它的提醒方式很难形成“主动干预”：

　　这些能力其实 AI 很擅长，但要打通任务系统、定时触发、生成文本，还得考虑数据私有化。如果用外部服务，很容易牵涉到权限暴露或隐私风险。

　　过去开源项目的本地部署通常涉及 Docker 环境配置、依赖安装和网络调试，过程耗时且易出错。火山引擎针对 Coze Studio 和 Coze Loop 提供了官方的一键自动化部署方案，大幅简化了部署流程。

　　完成支付： 确认订单并支付（平台自动完成后续所有操作小火箭在哪里添加分流，授权、开通ECS（云服务器）服务、配置环境、拉取镜像、启动服务……）。

　　将上述字符串进行 Base64 编码。你可以使用在线工具（如Base64 Encoder）或编程语言来完成这一步，输入后点击编码即可：

　　在我们 HTTP 节点，点击“导入 cURL”，记得把上文的“access_token”替换一下

　　然后点击试运行，在输出的结果中找到我们清单的项目，保存 ID“6891ac31e4b02778a09964ee”

　　以前想搭一个自动播报任务的助手，意味着要从零写完后端逻辑、调度系统、模型集成，甚至部署上线都要一整套手动配置。但现在，只用开源 Coze 搭配火山引擎云服务，整个链路几乎可以拖拉拽完成，代码量也压缩到极小。这不仅降低了 Agent 应用的门槛，也让更多非 AI 背景的开发者能加入其中，做出真正实用的小应用。

　　Coze 开源版本身足够灵活，能轻松集成外部模型服务，而火山引擎围绕 Coze 开源版所提供的云资源、部署工具和开发支持，也进一步降低了实践门槛。此外，像 Responses API 和模型托管等服务，也为后续扩展更复杂的智能体能力打下了基础。

　　对开发者来说，这次开源带来的不只是“自由改造”的空间，更是一次“轻量试错”的机会。用很低的成本，就可以跑通一个实际落地的 AI Agent。不再局限于实验室，也不再只是大厂内部工具，而是让每一个开发者都能用得起、跑得起、做得出。