扣子 / Coze 平台介绍

扣子（Coze）是字节跳动推出的一站式 AI 智能体开发与协作平台，于 2025 年 7 月以 Apache 2.0 协议完全开源。平台整合了插件生态、知识库、数据库、工作流编排、多 Agent 协作等核心能力，支持零代码/低代码方式快速构建 AI 应用。

截至 2026 年，扣子已从早期的「零代码做 Bot 的平台」演进为 Agent 原生协作操作系统，覆盖网页端、桌面端（Mac/Windows）和手机端（iOS/Android），能帮助用户完成办公自动化、视频创作、代码开发、企业客服等全场景任务。

版本演进

平台特点

1. 零代码 + Vibe Coding 双模式：既支持拖拽配置，也支持自然语言对话式编程，一句话生成工作流、智能体、网站或移动应用；
2. Agent Skills 技能生态：内置丰富的行业技能包（金融、法律、医疗、自媒体等），支持自定义技能开发、发布和交易；
3. 全端覆盖：网页端（coze.cn）、桌面客户端、手机 APP 三端同步，支持跨端无缝协作；
4. 多模型支持：接入豆包大模型、DeepSeek、Llama 3 等主流模型，支持企业私有化部署和模型微调；
5. 独立云设备：配备云电脑和云手机，Agent 可 7×24 小时后台自主执行任务；
6. 企业级能力：支持工作空间隔离、多人协作、权限管理，可对接飞书、钉钉、企业微信等平台；
7. 开源可商用：Apache 2.0 协议，支持私有化部署。

功能详述

插件

平台提供了丰富的内置插件，这些插件涵盖了从文本分析到图像识别等多种功能。设计者可以根据需要选择和组合这些插件，以实现满足特定的业务逻辑等情况。

Coze 平台直接提供了一个丰富多样化的插件生态，这些插件涵盖了从基础的文本处理到高级的自然语言处理等多个领域学习功能，比如图像识别、语音识别、数据分析等插件，这些插件的数量和种类不断增加，以适应不断变化的技术趋势和市场需求。

此外，平台还支持自定义插件的开发，极大地扩展了 AI Bot 的功能定制化程度。

让大家意想不到的是，Coze 甚至还把一些更加符合平民生活化的插件也直接整合进来了，比如：

• 新闻资讯
  • 头条新闻：持续更新，了解最新的头条新闻和新闻文章。
• 天气预报
  • 墨迹天气：提供省、市、区县的未来 40 天的天气情况，包括温度、湿度、日夜风向等。
• 出行必备
  • 飞常准：通过 VariFlight 覆盖的全球商业客运航班，你的终端用户可以轻松获得他们的航班状态、办理登机手续柜台、预计出发时间、登机口、登机状态、行李转盘等信息，并能在整个航程中随时掌握。
  • 猫途鹰：查询实时酒店搜索、航班价格、餐厅、吸引人的旅游地点等信息，以创建一个旅行网站。
• 生活便利
  • 快递查询助手、国内快递查询：查询快递单号、快递公司、快递进度等信息。
  • 食物大师：Food Master 提供食物搜索功能。
  • 懂车帝：如果你想要查询汽车信息，包括二手车、新车、某些车型的信息时，可以使用此插件进行查询。
  • 幸福里：提供二手房、新房、租房信息的插件，想要查询某个城市、区域、户型的房产信息时，可以使用此插件。
  • 猎聘：帮助用户根据工作经验、教育经历、地理位置、薪水、职位名称、工作性质等条件搜索猎聘上提供的招聘信息。

这些生活化的插件，可以让你的 AI bot 变得贴近生活，贴近普通用户的需求。

基于以上这些，其实你可以想想你自己做的一个生活化的 AI bot：

可以直接分享给你爸妈拿来通过对话查快递、买飞机票等等，不像以前那种机械学习的 APP 机器人管家，需要各种 APP 繁杂的点击交互操作。

而在这里，一切用人类自然对话的方式就能实现。

为了满足特定需求，扣子平台还允许开发者创建自定义插件。创建流程设计得非常用户友好：

具体插件的官方相关介绍可以看这里。

知识库

• 数据上传与管理： 开发者可以通过平台的界面轻松上传各种形式的数据，如文本、图片等，这些数据可以是 FAQ 文档、产品手册、行业报告等。平台提供了直观的编辑工具，使得数据的整理和分类变得简单高效。

• 训练与优化： 上传的数据被用于自动切分为一个个内容片段进行存储，然后再通过 RAG 技术检索分析这些数据并召回匹配度最高的片段，然后 AI Bot 参考这些片段进行回答，从而提高回答的准确性和相关性。

具体知识库的官方相关介绍可以看这里。

数据库

Coze 的数据库功能提供了一种简单、高效的方式来管理和处理结构化数据，开发者和用户可通过自然语言插入和查询数据库中的数据。同时，也支持开发者开启多用户模式，支持更灵活的读写控制。

关于数据库的使用，目前在平台上只能在指定的 AI Bot 中进行创建和维护，同一个数据库是不能跨 AI Bot 之间使用的，即数据库和 AI Bot 是多对一的关系。

其次，使用数据库，你甚至可以不需要懂得数据库语法或是编程，只需用自然语言做数据库操作即可。而且在你创建数据表的时候，我们还可以使用 AI 功能来直接帮我们创建，如下图：

最后还提一点的是，Coze 数据库的查询模式目前主要分为单用户模式和多用户模式：

• 单用户模式下，每个 AI Bot 用户在同一个数据库中都有属于自己的存储空间，只能读写自己的数据，看不到其他用户的数据，比如一个记账 Bot，每个用户/开发者，自己记录账单，自己查看；
• 多用户模式下，在同一个数据库下，所有 AI Bot 用户都可以读写这个数据库里面的所有数据，包括其他用户的数据，比如一个漂流瓶 Bot，用户可以发布漂流瓶，也可以随机读取别人的漂流瓶。

具体数据库的官方相关介绍可以看这里。

图像流

图像流是一种简化图像处理过程的工作流工具。通过简单的拖拉拽操作，用户可以轻松地添加和配置各种图像处理节点，极大地降低了图像处理的学习门槛，使普通人也能轻松上手。这一功能对标的是更专业的 ComfyUI 工作流，但使用更加简便。

图像流节点分为三大类：智能生成、智能编辑和基础编辑，下面我来简单介绍一下具体有什么功能。

智能生成节点主要结合 AI 技术，适用于各种深度图像处理场景。

• 文生图：通过文字描述生成图片。
• 智能换脸：将参考图中的人脸替换到目标图中，需检测到人脸才可操作。
• 背景替换：替换图片背景，支持使用引导图或引导文字。
• 多图融合：将参考图的风格应用到原图中。
• 人像风格化：调整人像图的风格。
• 空间风格化：调整室内设计或建筑设计图的风格。
• 智能扩图：为图像扩展内容范围。

智能编辑节点结合传统图像编辑和 AI 技术，实现更智能化的编辑效果。

• 提示词优化：智能优化图像提示词。
• 智能抠图：保留图片前景主体，并输出透明背景图。
• 画质提升：提升图像清晰度。
• 美颜：自动识别人脸并进行美化。
• 拉伸修复：修复图片拉伸变形问题。
• 透视矫正：矫正图片的透视变形。

基础编辑节点提供传统的图像编辑功能，适合日常简单的图像处理。

• 裁剪：自定义裁剪图片。
• 添加文字：在图片上添加文字。
• 叠图：在图片上叠加其他图片。
• 亮度调整：改变图片亮度。
• 对比度调整：改变图片对比度。
• 旋转：旋转图片方向。
• 缩放：调整图片大小。

可以这样说，以上这些功能你都可以互相结合来实现出功能强大但又简单易用的图像流工作流，比如要实现一些人物换脸、背景替换、制作海报等功能，经过预设好的图像流，作为普通人都能轻松上手和使用。

工作流

Coze 平台提供了灵活的工作流设计工具，开发者可以通过拖拽式界面轻松搭建复杂的对话流程。

工作流可是 Coze 整个平台乃至整个 AI Agent 最核心强大的部分，可以这么说，以后如何衡量一个 AI 智能体真正的含金量，抛开使用的大模型能力外，大部分决定就在这个工作流设计里了。

有了这个功能，加上 AI 大模型和插件的加持，你可以做出非常复杂的 AI 智能体，但交付周期却是非常短的。

因为我们现在做的大部分都是“自然语言编程”了，相当于在 OpenAI 的 GPT API 的 Function Calling 功能。

其实就比如上面数据库操作的增删改查，AI bot 可以直接将我们的自然语言直接转换为具体的 SQL 操作语句进行下发操作，这已经是我们传统的软件开发模式所无法比拟的。

说了那么多，那具体工作流是由什么构成的呢？

工作流由多个节点组成，每个节点是工作流的基本单元。工作流包含起始节点（Start）和末尾节点（End），起始节点用于包含用户输入信息，末尾节点用于返回工作流的运行结果。

节点类型：

• 大模型节点：使用输入参数和提示词生成处理结果。
• 代码节点：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并通过自定义代码来返回输出值。
• 知识库节点：根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。
• 选择器节点：if-else 逻辑节点，用于设计工作流内的分支流程，根据设置条件运行相应的分支。
• 数据库节点：用于对数据库进行增删改查操作，前提是需要先在 Bot 添加过数据库。
• 工作流节点：用于嵌套工作流，可以实现更复杂的功能。
• 消息：支持工作流中间过程的消息输出，支持流式和非流式两种方式。
• 变量：用于读取和写入 AI Bot 中的变量，变量名称必须与 AI Bot 中的变量名称相匹配。
• 图像流：集成已发布图像流，可以执行嵌套子任务。

具体工作流的官方相关介绍可以看这里。

多 Agent 协作

在 Coze 平台上，多 Agent 模式可以让你创建功能更全面、处理能力更强的 AI Bot。

为什么选择多 Agent 模式？因为在默认的单 Agent 模式下，处理复杂任务需要编写非常详细和冗长的提示词，还可能需要添加各种插件和工作流，这增加了调试的复杂性。多 Agent 模式通过分工协作，可以有效解决这些问题。

首先，多 Agent 模式允许你为每个 Agent 配置独立的提示词，将复杂任务分解为多个简单任务，而不是在一个提示词中设置所有的判断条件和使用限制。这大大降低了配置和调试的难度。

其次，你可以为每个 Agent 节点配置独立的插件和工作流，这不仅减少了单个 Agent 的复杂性，还提高了测试和修复 bug 的效率。

举个例子，多 Agent 模式如何应用？

假设你想创建一个实时翻译 Bot，可以将用户输入内容翻译为多种语言。以下是简要步骤：

1. 创建一个名为“实时翻译”的 Bot。
2. 切换到多 Agent 模式并输入全局提示词，例如“请将用户输入翻译为目标语言”。
3. 配置父 Agent 节点，描述其功能，将用户输入翻译为目标语言。
4. 添加三个 Agent 节点，分别处理中文、日语和韩语翻译任务，配置每个 Agent 的名称、适用场景和提示词。
   • 中文翻译 Agent：设置提示词为“将用户输入翻译为中文”，适用场景为处理中文翻译任务。
   • 日语翻译 Agent：设置提示词为“将用户输入翻译为日语”，适用场景为处理日语翻译任务。
   • 韩语翻译 Agent：设置提示词为“将用户输入翻译为韩语”，适用场景为处理韩语翻译任务。
5. 在预览与调试区域测试翻译任务，检查各个 Agent 是否能够正确处理任务。

这里大家可能会好奇地问，工作流与多 Agent 模式有什么区别呢？

工作流是一种低代码方式开发插件的方法，适用于将各种节点添加到 Bot 中使用。而多 Agent 模式则通过分配不同任务给不同 Agent，扩展 Bot 功能，更适合处理复杂任务。

具体多 Agent 模式的官方相关介绍可以看这里。

总结

Coze 平台通过其强大的功能和简便的操作，正在改变我们与 AI 交互的方式。以下是对 Coze 平台核心优势的详细总结：

1. 简化 AI Bot 创建过程。Coze 平台降低了 AI Bot 创建的门槛，使得即使没有编程基础的用户也能轻松创建功能强大的 AI Bot。通过拖拽式界面和直观的配置，用户可以快速构建复杂的对话流程和图像处理任务。
2. 强大的插件生态系统。Coze 提供了丰富的内置插件，涵盖了从文本分析到图像识别等多种功能。用户可以根据需要选择和组合这些插件，极大地扩展了 AI Bot 的功能和适用范围。此外，平台还支持自定义插件开发，使得功能定制更加灵活。
3. 灵活的工作流设计。允许开发者通过自然语言编程和拖拽式界面轻松搭建复杂的对话和处理流程。工作流包含多种节点类型，如大模型节点、代码节点、知识库节点和数据库节点，能够满足各种复杂的业务需求。
4. 多 Agent 协作。它允许用户将复杂任务分解为多个简单任务，由不同的 Agent 分工协作完成。这不仅简化了任务配置，还提高了调试和修复效率。例如，一个实时翻译 Bot 可以由多个 Agent 分别处理不同语言的翻译任务，提高了处理效率和准确性。
5. 强大的数据库和知识库功能。Coze 的数据库功能支持自然语言插入和查询，简化了数据管理和处理过程。知识库功能通过 RAG 技术（检索-增强生成）提高了 AI Bot 的回答准确性和相关性，适用于各种应用场景，如 FAQ 系统、产品手册和行业报告等。
6. 用户友好的开发者支持。Coze 平台为开发者提供了详细的文档和支持，使得自定义插件和工作流的创建过程更加顺畅。无论是初学者还是专业开发者，都能从中受益，快速上手并解决遇到的问题。
7. 简化图像处理的图像流。图像流是一种简化图像处理过程的工作流工具。通过简单的拖拉拽操作，用户可以轻松地添加和配置各种图像处理节点，极大地降低了图像处理的学习门槛，使普通人也能轻松上手。

通过以上这些功能，Coze 平台不仅适合初学者，也为专业开发者提供了强大的工具和支持。它通过自然语言处理、图像流、多 Agent 协作等功能，让 AI 技术真正走进了我们的日常生活，成为我们日常工作的得力助手。

延伸阅读

• Coze 官方文档