扣子开源版 Coze Studio 识别图片，需要三个条件同时满足：模型具备视觉理解能力、图片通过视觉输入绑定、模型实际能取得图片内容。把图片 URL 放进普通文本输入，或浏览器自己能打开图片，都不足以证明模型读到了图。
本文适用于已部署 Studio、已配置视觉模型的用户，以 2026 年 10 月 1 日读取的开源提交 fefb05ff27be 和大模型节点说明为依据。开源视觉输入组件会依据所选模型能力开放视觉字段。本文未调用真实视觉模型，测试图与目标结果为演示，不能代替实际识别检查。
用一张自己知道内容的测试图
准备一张简单、清晰且无个人信息的图片，例如拍摄桌面上的红色圆形卡片和蓝色方形卡片。位置左红右蓝，背景尽量干净。再准备第二张，把位置换为左蓝右红。先不要用身份证、发票或机密截图排查基础能力。
本例不要求特定分辨率和图片容量；按当前模型与上传组件规定使用支持的格式。第一张、第二张位置不同，用来检查模型是否真的依据图像变化回答，而非根据提示词猜测。
在大模型节点里配置视觉输入
- 创建普通工作流开始 → 大模型 → 结束，在大模型节点选择已经接入的视觉模型。
- 找到视觉理解输入，增加参数 image。如果显示“所选模型不支持视觉理解”或无法添加，先核对模型能力配置与供应商实际支持的输入，不能仅改模型显示名。
- 为 image 选择图片类型，使用该区域支持的上传或变量引用方式绑定测试图。若图片来自上游，引用上游真正的图片字段或可访问图片地址；别将整段对象、网页地址或错误消息当作图。
- 用户提示词引用 image，结束节点返回大模型的文本输出。
请只根据图片{{image}}回答：
从左到右分别是什么颜色、什么形状？
请按“左侧：颜色+形状；右侧：颜色+形状”输出。
看不清或无法获得图片时，明确说明无法判断，不猜测。image 是本例设置的变量名，使用编辑器的变量插入功能引用实际字段。普通“输入”区域与“视觉理解输入”用途不同；官方说明要求用于视觉处理的图片放在视觉理解输入。提示词只问颜色与形状，不提供图中答案。
图片上传了，为什么仍然看不到？
先看上传后生成的实际 URL。Studio 的官方基础组件说明指出，默认 MinIO 上传组件可能只生成内网链接。使用云端模型时，你自己的浏览器能访问 localhost 或局域网地址，不代表远端模型能访问。
常见处理路径有两种：
- 云端模型：让模型调用路径能取得图片。根据部署方案配置可访问的存储地址，或使用已配置的 TOS、ImageX 等上传组件；用无敏感信息的测试图验证。不要为排错把私人资料公开。
- 内网模型：确认模型服务或负责抓取图片的 Studio 服务能访问图片 URL，而非只在操作者电脑上测试。
有些模型适配路径会把图片取回并转成其他传输形式，因此不能只凭 URL 外观判断成功。查看实际节点输入、服务错误和模型响应，确认是哪个服务需要访问图片；如报图片拉取失败，再由部署人员检查地址、权限与网络。
用两张不同图和一次坏输入验证
| 测试 | 操作 | 目标结果 |
|---|---|---|
| 第一张 | 左红圆、右蓝方；运行同一提示词 | 回答的颜色、形状与位置都相符 |
| 第二张 | 只替换图片，改为左蓝方、右红圆 | 位置随图片改变，不能重复第一张答案 |
| 坏输入 | 换成失效的测试地址或移除必需图片 | 出现明确输入/获取错误，或回答无法判断；不能继续给出第一张具体内容 |
每次运行检查节点收到的 image 值与当前测试图一致。若换图后结果不变，先排查是否仍引用旧图片、是否使用了固定默认值，以及提示词或对话历史是否泄露了答案，再判断模型效果。
这组测试通过，证明当前链路能完成简单图片理解。它不能证明 OCR 数字、密集表格、模糊小字或复杂业务判断都可靠；相应任务要用有人工答案的真实样本另行检验。
结果错误时按顺序排查
- 视觉字段不可用：核对所选模型及 image_understanding 能力配置，不把普通文本模型当视觉模型。
- 节点只收到 URL 文本：确认使用视觉输入、图片类型与实际变量绑定，不能仅在普通输入里贴链接。
- 报获取图片失败：核对存储链接、访问权限、有效期与取图服务网络。
- 读到图但颜色或形状错：检查清晰度、遮挡和问题范围，用第二张对照；不要用更长提示词掩盖输入故障。
- 答案正确但结束为空：检查结束节点是否引用大模型真正的文本输出，视觉功能本身可能已正常。
如果要放进智能体，先发布测试通过的工作流，再添加到智能体技能中并传入用户图片。最后检查实际调用中的图片字段；工作流单独通过，不证明智能体已经自动接好了图片。
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