企业官网建设流程全解析

一、Coze 全类型变量分类（结合架构图）

Coze 里的变量分为5 大类，覆盖流程内临时数据、会话持久数据、全局共享数据、存储层持久数据：

1. 节点局部变量（单节点内临时变量）
2. 流程链路变量（节点间传递、循环迭代项）
3. 共享全局变量（全工作流生命周期公共变量）
4. 上行文（会话记忆变量，对话上下文持久）
5. 持久存储变量（RAG 知识库 / 关系数据库 / 文件系统）

二、分类型：Coze 变量 ↔ 传统编程变量一一映射

1. 节点局部变量（代码节点内自定义变量）

Coze 定义

仅在「代码节点」Python 脚本内定义，生命周期仅限当前代码块执行完毕，外部节点无法直接读取；

python

运行

# Coze代码节点内部 name = "测试文本" # 节点局部变量 num = 100

传统编程对应

函数内部局部变量（local variable）

python

运行

def run(): name = "测试文本" # 函数局部变量，函数执行完销毁

生命周期

代码节点执行完成即销毁，仅当前脚本可用。

2. 流程链路变量（最常用：节点输出、循环项、输入参数）

包含三类子变量：

• 输入节点入参：流程入口参数
• 普通节点输出变量：大模型、插件、数据库、IF 选择器输出结果
• 循环迭代变量：循环内当前项item、下标index、循环结果数组

Coze 特性

• 作用域：整条工作流可见，上下游节点可互相引用；
• 传递方式：节点连线自动透传，可视化拖拽绑定；
• 循环迭代项：每次循环自动生成临时 item，一轮结束刷新。

传统编程对应

1. 输入节点参数 = 函数形参（入参）

   python

   运行

   def workflow(user_input): # user_input 对应输入节点变量

2. 普通节点输出 = 函数返回值、中间临时全局变量

   python

   运行

   llm_result = llm_call(user_input) # llm_result 对应大模型输出变量

3. 循环 item = for 循环迭代变量

   python

   运行

   for item in data_list: # item 等价Coze循环内部当前项变量

生命周期

单次工作流执行周期内有效，流程结束自动销毁。

3. 共享全局变量（架构图底部：共享全局变量）

Coze 定义

整个工作流所有分支、所有节点、循环内外均可读写的公共变量，跨分支共享数据； 无需节点连线，直接全局读取 / 覆写。

传统编程对应

模块级全局变量global var

python

运行

# 全局变量，所有函数均可访问 global total_count total_count = 0 def add(): global total_count total_count += 1

生命周期

单次工作流执行全程有效，流程结束清空。

4. 上行文（会话记忆变量，架构图底部：上行文）

Coze 定义

会话级持久变量，多轮对话自动保存历史问答、关键上下文； 属于跨流程调用持久变量，同用户同会话多次调用工作流均可读取； 支持自动摘要压缩，控制 Token 消耗。

传统编程对应

会话缓存（Redis 会话存储 / Session 对象）

• Web 开发HttpSession
• 后端对话服务：Redis 存储 user_id 绑定的对话历史

python

运行

# 后端会话存储示例 session_key = f"chat_{user_id}" # 读取历史对话 history = redis.get(session_key) # 更新对话 redis.set(session_key, new_history, expire=3600)

生命周期

用户会话有效期内持久保存，不受单次工作流执行结束影响。

5. 持久层存储变量（RAG 知识库 / 关系数据库 / 文件系统）

Coze 定义

永久落盘存储，独立于工作流会话，可跨用户、跨工作流读写；

• 关系数据库：结构化字段变量（表单、对话记录）
• RAG 知识库：向量化文本片段（文档知识）
• 文件系统：媒体二进制资源（图片 / 视频链接）

传统编程对应

数据库表、文件、向量库持久化存储

python

运行

# 关系数据库存储 sql = "INSERT INTO chat_log(user, content) VALUES (?, ?)" db.execute(sql, user, content) # 向量知识库存储 vector_db.add(text, embedding)

生命周期

永久持久，手动删除才会销毁。

三、Coze 「节点变量」细分详解（你提问重点）

1. 普通节点输出变量（所有功能节点通用）

每一个拖拽节点执行完成后，都会生成专属输出变量：

• 大模型节点：content大模型回答、token消耗、结构化 json
• 插件（视频生成）：video_url、封面图、任务状态
• IF 选择器：分支匹配标记、分支内输出数据
• 数据库查询：多行数据数组、单条记录对象
• 变量聚合：整合后的统一结构体变量

对应传统代码：每个独立函数的 return 返回值。

python

运行

def call_llm(prompt): return {"content": "回答文本", "token": 120} llm_out = call_llm(prompt) # llm_out = Coze大模型节点输出变量

2. 循环节点内置专属变量

循环内部自动生成 3 个内置变量，仅循环子流程内可见：

1. item：当前遍历数组的单条元素
2. index：当前循环下标（从 0 开始）
3. loop_result：已完成轮次的结果数组，用于累加汇总对应传统代码：for 循环内置迭代变量

python

运行

data = ["A","B","C"] loop_result = [] for index, item in enumerate(data): res = sub_func(item) loop_result.append(res)

3. 代码节点局部变量

仅 Python 脚本内可用，无法直接给外部节点使用，需要通过「代码节点输出字段」中转暴露给流程。

python

运行

# 代码内部局部变量 temp_text = "临时数据" # 输出到流程全局链路变量，供下游读取 return {"output_text": temp_text}

对应传统代码：函数内局部变量，return 后外部才能获取。

四、核心对照表（一站式汇总）

表格

五、关键差异补充（低代码变量 vs 传统代码变量）

1. 可视化绑定替代代码赋值传统编程：var_a = func_return()文本赋值； Coze：可视化下拉选择上游节点输出，自动完成变量引用，无需手写赋值语句。
2. 变量类型自动识别Coze 自动区分文本、数字、数组、对象、媒体链接，无需手动声明类型；传统静态语言需要定义变量类型。
3. 分层存储自动封装传统开发需要手动写 Redis、数据库、向量库读写逻辑；Coze 通过专用节点读写持久变量，屏蔽底层存储 SDK。
4. 会话变量原生内置传统程序需要自行实现会话缓存；Coze 上行文记忆是平台原生能力，自动维护多轮上下文变量。