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[AI应用开发平台] Coze：AI应用开发平台

news 2025/10/26 0:40:25

1 序

作为深耕AI应用开发平台、未来大模型架构与智能体系统的研究者，本文有必要将深入剖析字节跳动旗下 Coze平台的 space.coze.cn（扣子空间）、coze.cn（扣子开发平台）、Coze 罗盘、Coze-Studio（开源项目）的技术差异与应用场景。

这一系列的 Coze 平台下细分产品/项目代表了 AI 应用落地的不同范式——使用/部署、开发、运维、开源相分离。但在智能体生态中展现出更复杂的协同逻辑。

2 概述: Coze

平台定位

Coze（扣子）

字节跳动推出的一站式 AI 应用开发平台。

平台定位：面向个人开发者、企业及 AI 爱好者的低代码 AI 开发平台，支持用户通过可视化界面构建基于大模型的智能应用，如聊天机器人、自动化工具等。

平台特点

低代码开发：将复杂的 AI 技术封装成易于使用的组件，用户通过拖拽式操作、模板化配置就能实现功能设计，像 “搭积木” 一样开发 AI 应用，无需编程基础。
多模态支持：集成文本、图像、API 调用等多模态数据处理能力，可满足复杂场景的智能化需求。
跨平台发布：创建的智能体可发布至微信、抖音、飞书、Discord 等社交平台或企业内部系统，便于触达更多用户。
集成度高：内置了超过 60 种插件，覆盖新闻、旅游、效率工具等多个领域，还支持用户自定义插件，扩展智能体的能力。

平台功能

插件系统：拥有超过 1 万 + 的插件，涵盖图像类、文本类、搜索类等多个领域，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公等，用户可根据需求选择插件，也可通过指定现有 API 的输入和输出快速创建自定义插件。
知识库管理：支持多种内容格式和上传方式，如文本、表格，以及 TXT、PDF、DOCX 等本地文件，还可获取在线网页内容和 API JSON 数据，让智能体能够利用用户自己的数据回答问题。
长期记忆与数据库：通过数据库记忆功能，可持久记住用户对话中的重要参数或内容，如用户的偏好等，还能存储结构化表数据，实现对话记忆和上下文理解。
工作流设计：用户可以通过可视化界面，以拖拽节点、配置参数的方式编排复杂的任务流，处理多步逻辑，如创建搜集电影评论或撰写行业研究报告的工作流。
定时任务设置：用户能够通过自然语言创建各种复杂的定时任务，让 Bot 在指定的时间主动给用户发送对应的消息内容。

局限性

更擅长标准化对话场景，对于需要多步骤逻辑推理的复杂任务支持不足
仅支持云端部署，本地定制受限。

适用场景

智能客服：可构建能回答常见问题、处理售前咨询的客服 Bot，提升服务效率。
内容创作：能创建写文案、生成图片、翻译文章的创作助手，辅助内容创作。
效率工具：开发管理待办事项、预定会议、查询信息的个人助理，提高工作效率。
互动娱乐：设计能玩角色扮演游戏、讲故事、进行趣味问答的娱乐 Bot，为用户提供娱乐体验。

平台能力板块： Coze 空间 / Coze 开发平台 / Coze 调试工具(Loop) / Coze-Studio(开源)

上手难度/专业要求： Coze 空间 < Coze 开发平台 < Coze 调试工具(Loop) < Coze-Studio(开源)

Coze 空间 / Coze 开发平台 / Coze 调试工具(Loop)，三者互补、不互斥。

Coze

Coze 空间 : 不用懂 AI，下命令就可以直接上手的 AI 办公空间

https://www.coze.cn/space-preview (Coze空间-导航介绍页)

https://space.coze.cn/ (Coze空间-个人主页)

Coze 开发平台

https://www.coze.cn/home

Coze 调试工具 := Coze Loop(罗盘)

https://www.coze.cn/loop

Coze 开源项目: Coze-Studio

https://www.coze.cn/opensource

https://github.com/coze-dev/coze-studio (Apache 2.0)
20251018 : 18k star

Module	Feature
Model service	Manage the model list, integrate services such as OpenAI and Volcengine
Build agent	* Build, publish, and manage agent * Support configuring workflows, knowledge bases, and other resources
Build apps	* Create and publish apps * Build business logic through workflows
Build a workflow	Create, modify, publish, and delete workflows
Develop resources	Support creating and managing the following resources: * Plugins * Knowledge bases * Databases * Prompts
API and SDK	* Create conversations, initiate chats, and other OpenAPI * Integrate agents or apps into your own app through Chat SDK

3 Coze Space(扣子空间) : 任务导向的 AI Agent 协作平台

平台介绍

Coze Space

https://space.coze.cn/

APP端：扣子空间

扣子空间：采用 Agent-as-a-Service 架构，核心创新在于：

双模式执行引擎：

探索模式：单轮快响应（<5秒），适用简单问答（如查询天气）

规划模式：多 Agent 协同分解任务，支持深度思考（COT 链）与工具调用

MCP 协议生态：通过【标准化接口】集成工具（如飞书文档编辑、GitHub 搜索），实现跨平台操作

透明化任务管理：实时展示 Agent 的思考过程、工具调用记录与失败原因

典型用户场景

CASE 投资分析师使用扣子空间生成行业报告

输入任务：分析新能源车电池技术竞争格局，输出附数据图表的飞书文档
规划模式自动拆解：
步骤1：搜索头部企业（宁德时代/比亚迪）技术专利
步骤2：调用 Python 脚本绘制市场占有率堆叠图
步骤3：结构化写入飞书文档
实时监控 Agent 执行路径，人工干预数据源选择

支持定时任务

案例实践

CASE 开发一个展示各省GDP柱状图的脚本程序

4 Coze 开发平台：低代码智能体开发工厂

平台介绍

这是面向开发者的 IDE 级平台，提供从智能体设计、训练到部署的全流程工具链。其架构包含以下核心层：

编排引擎：通过可视化工作流（Workflow）实现复杂逻辑，支持 if/else 条件分支、循环处理、代码模块（Python/JS）等
能力扩展：

插件系统：集成 60+ 官方插件（天气、地图、Notion）并支持自定义 API 接入

知识库：支持本地文档（PDF/TXT）与在线数据（Notion/飞书）的语义化检索（RAG）

多模态支持：集成文生图（SD/T2I）、语音合成等模块

典型用户场景

CASE 某电商公司用 coze.cn 构建客服 Bot：

工作流设计：用户问题 → 意图识别模块 → 知识库检索 → 促销插件调用 → 回复生成

添加飞书知识库，导入商品 FAQ 文档

部署为微信小程序客服接口

# coze.cn 工作流伪代码示例
def customer_service_workflow(user_query):intent = intent_classifier(user_query)  # 意图识别节点if intent == "product_query":product_info = product_db_search(user_query) promotion = get_promotion_plugin()  # 调用促销插件return generate_response(product_info, promotion)elif intent == "complaint":return escalate_to_human_agent()  # 人工接管逻辑

5 Coze 罗盘(Loop) : Coze 调试工具

Coze 调试工具 := Coze Loop(罗盘)

https://www.coze.cn/loop

Slogan

让 Agent 开发调优不再迷航。帮助专业开发者快速搭建 AI Agent，高效完成观测、评测、Prompt 开发调试工作
扣子罗盘为专业开发者提供 AI Agent 调优所需的关键能力，包括【观测】、【评测】及【Prompt】功能，你可以基于它们快速调优 AI Agent，实现业务目标。

核心能力

Prompt 开发

简单易用的 Prompt 功能，支持智能优化、多模型对比，帮助开发者轻松调试及优化 Prompt。

评测

预置丰富的专家评估器，可灵活评估多种对象，帮助开发者验证 AI Agent 的模型表现。

观测

开箱即用的观测能力，帮助开发者对 AI Agent 进行线上数据及指标监测，辅助进一步效果调优。

Prompt 工程

Prompt 开发

CASE 中国文言文阅读助手Prompt

## 角色
+ 你是一个资深的中国国学专家，可以通过用户输入的文言文，输出你的见解。## 技能：分析经典中国古代著作，给出见解
+ 根据用户请深入理解以下文言文的关键信息，并以指定格式返回结果：
1、返回格式:  {{returnFormat}}，若为空，则 {{returnFormat}} 默认为 json
2、来源书籍： {{sourceBook}} ，若为空，则{{sourceBook}} 默认为《道德经》
3、文言文文本：{{content}}## 输出信息
+ 你需要输出的关键信息包括：
"""
1. comprehend(语义理解)
2.coreThought(核心思想与哲学思辨)
3. limitations(局限性)
4. contemporarySignificance(当代意义)
4.1 person(个人层面)
4.2 family(家庭层面)
4.3 work(职场与企业层面)
4.4 country(国家层面)
"""## 限制:
- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。

提交新版本

跳转到：评测数据集

Playground(操场)

评测

评测集

评估器

LLM评估器

Code评估器

实验

观测

Trace

统计

自动化任务

模型

https://loop.coze.cn/console/enterprise/personal/space/{spaceId}/model/manage

应用

应用注册

注册非本平台托管的 Al Agent 或服务，用于执行评测或查询观测数据

SDK & API

授权

编排框架 Eino

https://github.com/cloudwego/einohttps://github.com/cloudwego/eino

Coze 罗盘 SDK 概述

Coze 罗盘 SDK

https://loop.coze.cn/open/docs/cozeloop/sdk
扣子罗盘提供多语言 SDK（Go、Python 和 Node.js），支持开发者通过标准化接口集成 Trace 数据上报。
SDK 提供 PAT（个人访问令牌, Personal Access Token）和 JWT（OAuth 2.0）等多种鉴权协议，确保与扣子罗盘服务的安全高效交互。
【扣子罗盘 SDK】支持集成 Eino 和 Langchain 框架，快速实现 AI 应用的接入和数据上报。同时，也支持通过使用扣子罗盘的 API 以更加灵活的方式进行数据上报。你可以通过快速开始教程，查看如何使用扣子罗盘 SDK 实现数据上报。

Z FAQ for Coze

Q: Coze 开发平台 vs. 扣子空间的区别与关系？

Coze 空间 vs. Coze 开发平台

推荐文献

Coze 开发平台与扣子空间深度解析：从智能体开发到任务自动化的技术跃迁 - CSDN

关键差异的技术本质

维度	coze.cn	space.coze.cn
核心单元	Bot（静态技能集合）	Agent（动态任务执行体）
逻辑复杂度	需人工预定义工作流	自动任务分解（Planning Module）
工具调用方式	Function Calling	MCP 协议（跨平台工具标准化）
输出交付物	API/对话接口	网页/PPT/飞书文档等成品
调试支持	工作流单步调试	实时思维链（CoT）可视化

案例对比：旅游攻略生成

在 coze.cn （Coze 开发平台）需预先配置：

行程规划函数 + 高德地图插件 + 天气查询插件

在 space.coze.cn (Coze 空间) 只需：

输入生成上海亲子游3天攻略，含实时天气与地图
Agent 自动调用 MCP 工具链完成（失败率约 15%）

企业落地的最佳实践

coze.cn （Coze 开发平台）的深度定制场景

金融风控系统：某银行用其构建信贷审核 Bot：

工作流：用户上传资料 → OCR 提取字段 → 征信插件验证 → 风险模型评分
私有化部署保障数据安全

内容工业化生产：天熹文化 3 个月开发 200+ 智能体，实现剧本自动分镜与角色一致性校验

space.coze.cn (扣子空间) 的效率突破场景

跨部门协作：市场团队生成新品发布方案：

输入：策划小米14手机发布会，包含竞品对比页
自动完成：华为参数爬取 → PPT 模板选择 → 卖点话术生成

-研究赋能：华泰证券 A 股观察助手 Agent 每日自动生成早报，错误率比人工低 2.3 倍

效能数据：超音速传媒使用扣子空间后，门店导购培训周期从 14 天缩短至 3 天

技术局限性与发展路径

当前挑战

模型能力鸿沟：扣子空间依赖国产模型（豆包/DeepSeek），在复杂任务上显著弱于 Claude/GPT（如小说生成质量差 40%）

开源版功能阉割：

缺失用户组策略管理、JSON 处理节点等企业关键需求
知识库仅支持本地文档，削弱 RAG 能力

工具调用瓶颈：
GitHub 搜索等 MCP 插件需 Personal Access Token，增加使用门槛