最近 AI 圈出现了一个很有意思的现象：

越来越多的人开始做 AI Agent（智能体）应用。

以前想做一个 App，需要：

• 会编程
• 会服务器
• 会前后端
• 会部署

现在，一类新的平台正在改变这件事。

只需要会“描述需求”，就能做出一个 AI 应用。

字节跳动推出的 Coze（扣子），就是这样的工具。

简单理解一句话：

如果大模型是“发动机”，Coze 就像“汽车工厂”。

你不需要造发动机，只需要 拼装工作流，就能跑起来一个 AI 应用。

这也是为什么最近越来越多人开始研究 AI Agent 开发。

文章目录

1. Coze 是什么：字节推出的 AI Bot 开发平台
2. AI Bot 与 AI Agent 的核心概念
3. Coze 的三大核心能力
4. 国内版 Coze vs 海外版 Coze 的区别
5. 为什么越来越多人开始学习 Coze
6. Coze 背后的 AI Agent 技术架构
7. AI Bot 的商业化机会

1 Coze 是什么：字节推出的 AI Bot 开发平台

Coze（扣子）是字节跳动推出的一款：

AI Bot（智能体）开发平台。

它的核心定位其实非常清晰：

一个低代码 AI Agent 构建平台。

在 Coze 里，你可以创建各种 AI 应用，例如：

• AI 客服机器人
• AI 知识库助手
• AI 写作助手
• AI 图像生成助手
• AI 数据分析助手
• AI 旅游攻略助手

这些在 Coze 里统一叫：

Bot（AI 智能体应用）

本质上就是：

用大模型驱动的小型 AI 应用。

2 AI Bot 与 AI Agent 的核心概念

很多人会把 AI Bot、AI Agent、智能体混在一起。

其实可以这样理解。

传统软件

传统软件逻辑是：

用户点击按钮 程序执行代码 返回结果

所有逻辑都是 提前写死的代码。

AI Agent

AI Agent 的逻辑完全不同。

它更像一个 能思考的系统：

AI Agent 一般由四部分组成：

• 大模型（LLM）
• 工具（Tools）
• 知识库（RAG）
• 工作流（Workflow）

而 Coze 的作用就是：

把这整套能力做成一个平台。

3 Coze 的三大核心能力

从平台设计来看，Coze 主要有三个核心能力。

1 低代码 AI 开发

在 Coze 里，你不需要写复杂代码。

很多逻辑通过：

• 文本配置
• 工作流编排
• 插件调用

就能完成。

例如：

用户提问 → 查询知识库 → 再调用搜索 → 整理答案

这一整套流程可以用 可视化流程图完成。

2 插件（Tools）能力

大模型本身只能生成内容。

但它不能：

• 查询数据库
• 查天气
• 查机票
• 访问网站

所以需要 插件（Tools）。

例如：

插件本质上是：

给 AI 增加行动能力。

3 多平台发布

在 Coze 创建的 Bot，不只是网页工具。

还可以发布到多个平台，例如：

• Discord
• Telegram
• Web 网站
• 企业客服系统

也就是说：

一个 Bot 可以同时服务多个平台。

4 国内版 Coze vs 海外版 Coze 的区别

由于网络环境和法规原因，Coze 分为：

• 国内版
• 海外版

两者主要区别在三个地方。

1 模型差异

国内版使用字节自研模型：

云雀（Skylark）

特点：

• 中文能力好
• 国内访问稳定

海外版则接入：

• GPT-4
• GPT-4 128K
• GPT-4V
• DALL·E

模型能力更强，但通常需要成本。

2 插件生态

国内插件更多是：

• 本地生活
• 国内服务
• 企业系统

海外插件生态更丰富，例如：

• YouTube
• Twitter
• GitHub
• 各类国际 API

3 发布平台

国内支持：

• 微信公众号
• 客服系统
• Web 应用

海外支持：

• Discord
• Telegram
• Slack

随着平台发展，这些差距会逐渐缩小。

5 为什么越来越多人开始学习 Coze

现在越来越多开发者和运营人员开始学习 Coze，原因其实很简单。

1 AI 开发门槛在降低

以前开发一个应用：

程序员 写代码 部署服务器

现在可能只需要：

设计工作流 + 调用 AI

很多非程序员也可以参与。

2 AI Agent 正在成为新趋势

越来越多公司在尝试：

• AI 客服
• AI 办公助手
• AI 自动化流程
• AI 数据分析

本质就是：

用 AI 替代部分重复劳动。

3 平台还处在早期阶段

很多 AI 平台在早期都会：

• 免费模型
• 免费 API
• 免费算力

因为平台需要：

• 用户
• 应用
• 生态

等生态成熟后，大概率会开始收费。

6 Coze 背后的 AI Agent 技术架构

从技术角度看，Coze 本质上是一个 Agent 工作流系统。

核心组件包括：

• Prompt
• LLM
• Tools
• RAG
• Workflow

很多 Agent 框架其实也是类似结构，例如：

• LangChain
• AutoGen
• CrewAI
• OpenAI Agents

Coze 做的事情其实就是：

把这些技术封装成一个平台。

7 AI Bot 的商业化机会

AI Bot 的商业价值目前主要集中在三个方向。

1 AI 客服

替代部分人工客服。

适用于：

• 电商
• SaaS
• 企业服务

2 AI 内容生产

例如：

• AI 写作
• AI 短视频
• AI 海报
• AI 文案

3 AI 自动化工作流

例如：

• 自动生成报告
• 自动数据整理
• 自动运营内容

本质都是：

用 AI 替代重复劳动。

写在最后

技术史上经常出现一个现象：

复杂技术突然变得人人可用。

比如：

• WordPress 让普通人做网站
• Shopify 让普通人做电商
• Notion 让普通人做工具

现在很多人觉得：

AI Agent 可能就是下一波。

而像 Coze 这样的工具，正在把 AI 应用开发这件事——

变得像 搭积木一样简单。

当技术门槛降低之后，真正重要的反而不是技术本身，而是：

• 你的想法
• 你的工作流设计
• 你解决问题的能力

因为最终决定 AI 能做什么的，从来不是模型。

而是人类的想象力。