在去年年末举行的OpenAI开发者大会（OpenAI DevDay）上，GPTs的出现旋即就点燃了大众的热情。自今年年初GPT Store上线以来，数以百万计的GPT如同雨后春笋般冒了出来，仿佛新一轮的造富神话近在咫尺。眼看GPT Store的如火如荼，外界也纷纷猜测，国内市场会是谁最先推出这一模式。
如今，这个问题的答案已正式揭晓。率先打响国内市场第一枪的，并不是拥有目前最强国产大模型文心一言的百度，而是在这一轮热潮中颇有些不显山不露水的字节跳动。日前，字节跳动方面在国内正式推出一站式AI Bot开发平台扣子（Coze），可支持30秒无代码生成AI Bot。据悉，无论用户是否有编程基础，都可以在该平台快速搭建各类AI应用，并一键发布到飞书、微信公众号等渠道。
根据官方介绍，扣子有无限拓展的能力集、丰富的数据源、持久化的记忆能力，以及灵活的工作流设计这四大优势。其中，无限拓展的能力集通过超60种不同的插件，覆盖了新闻阅读、旅行规划、生产力工具等多个领域，让用户可以根据自身需求快速为AI Bot添加各种功能。并且为了满足用户的个性化需要，扣子还可基于已有的API能力快速创建插件。
为了让AI Bot能够跑起来，扣子还准备了知识库功能，可管理与存储数据，并支持Bot与用户个人数据的互动。同时，持久化的记忆能力也为Bot的上下文理解提供了基础，记忆用户对话中的关键参数或内容，通过数据库查询，则保证了其可以为用户提供最准确的反馈。
最后，同时也是最为重要的一点，扣子搭建的Bot与OpenAI的GPT一样，支持用户零基础使用。无论用户是否有计算机的相关背景，也不一定需要懂得代码逻辑，就都能通过简单的拖拉拽方式，来快速搭建出一个包括大语言模型LLM、自定义代码、判断逻辑的工作流。
从某种意义上来说，扣子其实与前几年被热炒的“低代码”概念有着异曲同工之妙，也都是通过类似搭积木的方式用图形化语言来抹平应用开发的门槛。
在我们的实际体验中发现，字节跳动所宣称的30秒创作Bot并非序言，但此时的Bot还处于毛坯状态，需要后续用户自己按需添加插件，定制知识库、数据库，同时安排工作流。实际上，如果缺乏产品经理思维，或者说此前从未参与过相关产品的研发，想要借助扣子所提供的一系列工具还是有一定挑战性的。换而言之，基于扣子来生成Bot其实是有门槛的，但这个门槛不再是代码能力，而是产品思维。
如果说OpenAI是摸着石头过河，那么字节跳动这一次就是要摸着OpenAI过河了。OpenAI有GPT Store，字节跳动的扣子也有自己的Bots商店，并涵盖工具、娱乐、咨询、创意等类目。
可问题在于，OpenAI的GPT生态之所以能搞得热火朝天，GPT-4强大的大模型能力才是核心，AI Agent（智能体）、GPTs都是依赖GPT-4这颗大脑。
那么为扣子提供支持的云雀大模型究竟实力如何呢？目前在国内最权威的两个大语言模型基准测试榜单C-Eval和CMMLU上，都找不到关于字节跳动以及云雀大模型的身影。且不提C-Eval和CMMLU是否已经被一众大模型厂商“玩坏了”，没有参与评测也就意味着云雀大模型的表现无法量化。
事实上，在这一轮的AI热潮里，以算法著称的字节跳动似乎并没能走在浪潮之巅。据悉在不久前的2024年年度全员会上，字节跳动CEO梁汝波就提及，公司层面的半年度技术回顾直到2023年才开始讨论GPT，而最早描述GPT的论文在2018年就发表了，且业内做得比较好的大模型创业公司，也基本是在2018-2021年间创立。
例如百度的文心一言在2023年3月就已亮相，而字节跳动的云雀大模型则在同年8月末才上线。在AI大模型的这一轮竞争中，目前字节跳动还只能说是没掉队。而扣子的出现，则是字节跳动希望在这个赛道“弯道超车”的体现，毕竟要单纯从大模型本身超越百度的文心一言，起步更晚的云雀大模型机会渺茫，但做Bots商店，则反而是国内市场率先吃螃蟹的。
扣子本身其实是一个成功的尝试，作为一款面向C端的产品，其给了用户一个尝鲜当下最前沿科技的机会，无论最终是否能有Bot杀出重围，但至少目前关于“国产GPT Store”的热度是有了。更何况对于Bot或者AI应用而言，产品本身的素质还是次要的。
以海外市场GPTs的现状来看，比肩传统App暂时还不现实，大家使用GPT基本还以“图一乐”为主，看的也是创作者的奇思妙想。
而字节跳动的现状，则是在AI基础能力上虽然并不出众，但在流量上如今却几乎是无出其右。所以基于扣子来搭建自己的AI应用生态，字节跳动可以说是走了一步妙棋。当时间来到2024年，“百模大战”已然变为过去式，把大模型推入应用场景的AI应用将会是新的方向，这一点也是李开复、周鸿祎等大咖最近经常谈及的观点。
毕竟单纯的AI大模型所能提供的能力相对有限，ChatGPT在发布半年之后使用率下降就是明证。而以大模型为底座搭建的GPTs、Bots等AI应用，可能才是消费级市场更加青睐的对象。
- 为什么这件事值得所有开发者关注？
过去 12 个月，大模型卷完参数卷价格，但真正卡住落地的是“最后一公里”——Agent 的编排、调试、监控。现在，字节把内部打磨 2 年的扣子全家桶一次性 Apache 2.0 开源，等于把商业版的发动机直接拆给你。 - 开源包里到底有什么？
- Coze Studio：可视化拖拉拽 workflow，内置 RAG、插件市场、知识库，Golang+React 微服务架构，2 核 4 G 就能跑。
- Coze Loop：Prompt 实验室 + 自动评测 + Trace 级监控，支持 Langchain / Eino 框架，团队可直接在平台上做 A/B。
- 许可证：Apache 2.0，可商用、可闭源二次开发，专利授权写进条款，企业法务再也不用头疼。
- 上手 3 步走
① GitHub 拉源码：git clone后一条docker compose up完成部署；
② 在模板里填 Ark / OpenAI Key，30 秒接入模型；
③ 打开localhost:3000，从官方模板“小红书文案助手”开始魔改，10 分钟就能上线自己的 AI 客服。
#AI开源 #Coze #字节跳动
最近字节跳动的扣子（Coze）开源的新闻刷屏了，但其实很多人并不知道扣子是什么，那我就用通俗易懂的语言给大家讲讲什么是扣子？扣子的竞争对手有哪些？扣子开源的意义及影响、以及未来的发展趋势。
一、先来说说什么是扣子 (Coze)？
其实，可以把“扣子”想象成一个强大的AI智能体（Agent）组装工厂。
扣子提供了一个平台（主要是在线的，现在也有开源版本），让开发者甚至不太懂编程的人，都能通过相对简单的操作（比如拖拽模块、编写自然语言指令），来构建属于自己的AI智能体（Agent）。
通俗一点解释：扣子就是帮你造这种“智能体（Agent）”的工具。
有人可能又要问了，什么是智能体（Agent）？这个大家可以去看一下之前几期的“通俗易懂大模型”，都有很明确、很通俗的解释，这里不再赘述。
扣子有哪些核心功能呢？主要有以下几部分：
- 1、模块化搭建：像拼乐高一样，把不同的功能模块（工作流、插件、知识库等）组合起来。
- 2、工作流引擎：这是核心！可以借助扣子设计一套自动化的步骤流程，让AI按部就班执行复杂任务。
- 3、支持多种大模型：本身不造大模型，但可以连接市面上各种优秀的大模型（如豆包、DeepSeek等），让你选最合适的。
- 4、连接外部世界：通过各类“应用插件”（比如借助之前讲的MCP协议），能让智能体调用各种外部服务（查股票、订外卖、控制智能家居等）。
- 5、调试优化工具：提供专门的工具（如Coze Loop）帮你测试AI的输出对不对、好不好、稳不稳定，方便改进。
- 6、分发部署：做好的智能体可以发布成网页、接入App（如微信公众号）、或者通过API供其他系统调用。
所以，扣子是什么就很清晰了，扣子就是一个让普通人也能打造复杂、实用AI助手（智能体）的低代码/无代码开发平台。很重要的是，借助扣子，无论是设计流程、搭建模块、连接大模型、测试调优等，基本不需要编写代码，对于不懂开发的人，也可以拖拖拽拽就能生成构建。
扣子处在AI Agent平台这个新兴但竞争激烈的赛道，主要对标以下几类产品：
（一）国外类似的平台
1、OpenAI的GPTs + Assistant API
GPTs允许用户通过聊天定制专属助手，Assistant API则提供更底层的开发能力。
与其相比，扣子的工作流引擎、开源策略、对企业级功能的支持是其差异化优势。
2、LangChain/LlamaIndex
这些是更偏向开发者的开源框架，用于构建基于大模型的应用。
与其相比，扣子提供了一个更完整、更可视化、开箱即用的平台体验，降低了使用门槛。
3、其他初创平台
如Adept, Inflection (已转型)，以及众多提供特定场景Agent开发工具的创业公司。
（二）国内大厂竞品平台
1、百度智能云千帆AppBuilder
百度推出的类似AI Agent应用开发平台，强调企业级能力和模型生态。
2、阿里云百炼
阿里云的大模型服务平台，也包含应用搭建能力，是阿里云生态内的重要竞争者。
3、讯飞星火认知大模型+开发者工具
讯飞依托其强大的语音和行业模型，也在构建智能体开发生态。
4、其他平台
如Dify、腾讯云TI平台、Minimax、Moonshot等大模型公司提供的相关工具链。
这里着重说一下Dfiy，这是由苏州语灵人工智能科技有限公司开发的一款智能体开发平台，现在也是业内主流的开源平台。
业内有人将两者做了个对比，得出的结论是，扣子使用起来更便捷，但Dify功能更强大。
但无论如何，扣子开源，对于Dify来讲是有非常大的影响的。
（三）其他通用低代码/无代码平台
如钉钉宜搭、腾讯微搭、用友/金蝶相关产品等。
扣子的核心差异在于专注于AI智能体的构建和优化，特别是在利用大模型能力进行意图理解、自主规划、工具调用等方面更加深入和垂直。
字节将扣子最核心的部分（Coze Studio & Coze Loop）开源，选择宽松的Apache 2.0许可证，可以说是意义非凡，影响巨大。
为什么这么说？
（一）首先，对扣子自身来讲
1、吸引开发者和生态建设
我认为这是最核心的意义！
开源是吸引全球顶尖开发者的“金字招牌”。
开发者可以免费使用、学习、修改、贡献代码，极大加速扣子生态的繁荣。因为更多开发者使用，意味着更多插件、模板、应用被创造出来。
扣子 Coze 教程
2、打造“事实标准”的野心
开源是为了让扣子的核心架构（工作流、插件接口等）被社区广泛接受，成为AI Agent开发的“普通话”或“通用标准”。
一旦成为标准，地位就难以撼动。
3、建立信任，促进商业转化
开源核心代码，让企业用户能“看清底牌”，增强对平台安全性和可靠性的信任。
这有助于推动需要更高安全性和服务的企业用户选择扣子的商业版本（团队版/企业版）。
这让开源版成了最好的“体验装”。
4、快速获取反馈与创新
全球开发者的使用和贡献，能帮助扣子团队更快地发现需求、修复问题、吸收创新点子，推动平台进化。
5、降低开发门槛（间接）
开源社区可以开发更易用的工具、教程、扩展，进一步降低非专业开发者的使用门槛。
6、应对封闭平台的局限
未来的AI生态需要千万开发者共建，封闭平台难以满足。开源是拥抱开放生态的最佳方式。
（二）其次，对行业和开发者来讲
1、免费获得强大的生产级引擎
开发者可以直接使用经过字节大规模验证的核心工作流引擎和调优工具，无需从零造轮子，大大加速开发效率。
2、无商业化限制的灵活性
Apache 2.0 许可证允许任何人基于开源代码自由构建商业产品和服务，没有后顾之忧，激发了创业和商业创新的可能。
3、推动行业标准化
如果扣子开源架构被广泛采纳，将减少不同Agent平台之间的兼容性问题，促进组件复用和互操作性，降低整个行业的重复建设成本。
4、提升AI Agent开发水平
开源促使大家关注工程化、稳定性、可观测性，推动行业从“能演示”走向“能实用”、“能商用”。
5、对行业其他竞品是毁灭性打击
扣子开源对于行业竞品（无论是开源的Dify、闭源的百度千帆等）都是毁灭性打击，尤其是闭源平台，动辄几百万的费用，现在扣子一开源，其他闭源平台很难卖出去了，开源平台市场空间也会被挤压。
随着人工智能的快速发展，对于未来的趋势越来越让人看不清、摸不准，但有几点是肯定的：
（一）AI Agent 必定会逐步从“试验型”走向“工具型”转变
核心趋势是智能体不再满足于“能聊”，更要“能干实事”、“干得稳”、“干得好”。
在这其中，扣子强调的可靠性、稳定性、生产级部署能力是关键。
（二）开发门槛必定会持续性降低
让非专业开发者（业务人员、普通用户）也能轻松构建实用的智能体是扣子等平台的重点方向（如用自然语言生成工作流）。
（三）模型能力趋同的情况下，平台工程能力成关键决胜因素
当大家都能接入类似的大模型时，平台在如何高效、稳定、低成本地集成模型、调用工具、管理流程方面的能力成为核心竞争力。
（四）标准化和生态繁荣至关重要
统一的工作流、插件接口等标准能极大促进生态发展。开源是推动标准形成的最有效手段之一。
生态的丰富程度（插件、应用数量）将决定平台价值。
（五）企业级和个人级用户需求必然会持续爆发
更多企业或个人用户将寻求利用AI Agent自动化流程、提升效率、改善服务。
将驱动对安全、合规、权限管理、高并发、可观测性等企业级、个人级功能的需求。
（六）对于垂直场景和深度价值会更加聚焦
通用Agent价值毕竟有限，未来的成功智能体将深度绑定特定业务场景（如财务分析、医疗辅助、供应链优化、智能制造、智慧政务），解决具体痛点。
（七）成本优化是长期挑战
随着智能体应用规模扩大，如何有效控制和降低模型调用、计算资源等成本，将是平台和用户共同面临的持续挑战。
（八）开源与商业的共生模式成熟
扣子采用的“开源核心建生态，商业服务创收入”的模式，将成为AI基础设施领域的常见策略。
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