Coze

Coze是什么？如何用扣子平台快速开发AI应用？2026年最新评测

Coze（扣子）核心功能快览：Coze是字节跳动的AI智能体开发平台，提供智能体构建、工作流自动化、知识库管理等核心功能。支持多模态交互、可视化流程编排、多平台一键部署，无需编程即可创建聊天机器人、智能客服等AI应用。

一、Coze（扣子）是什么？

Coze（中文名“扣子”）是字节跳动自主研发的新一代AI智能体开发与分发平台，于2025年正式推出。该平台采用低代码/无代码设计理念，旨在显著降低AI应用开发的技术门槛，让即使没有编程背景的用户也能快速创建基于大语言模型的智能应用。

Coze产品定位与核心价值：

Coze面向个人开发者、企业用户及AI爱好者，提供直观的可视化界面和模块化工具，使AI智能体开发变得像搭积木一样简单。平台通过智能体（Bot）、工作流（Workflow）、知识库（Knowledge Base）和插件（Plugins）四大核心模块，支持用户构建从简单问答机器人到复杂业务流程自动化的各类AI应用。

Coze关键数据指标（截至2026年1月）：

• 开发效率：相比传统开发方式，Coze可将AI应用开发周期缩短70%-80%
• 集成能力：支持50+官方插件，600+应用和服务连接
• 部署渠道：一键发布至微信、抖音、飞书等10+主流平台
• 模型支持：集成豆包、DeepSeek等主流大语言模型

Coze的本质是一个AI“组装车间”，提供各种现成的“零件”，用户只需按需组合，就能打造出专属的AI助手。无论是简单的聊天机器人，还是复杂的商业应用，都可以在Coze平台上快速实现。

二、Coze的主要功能和特点

Coze平台的功能设计围绕AI智能体开发的全生命周期，涵盖了从构思、创建、测试到部署的各个环节。

1. 智能体（Bot）构建核心功能

智能体是Coze平台的核心产出物，相当于一个可执行特定任务的AI助手。Coze提供全面的智能体构建能力：

• 人设与回复逻辑定义：通过自然语言设定智能体的身份、性格、知识范围及回复风格
• 多模态能力集成：支持文本、图像、语音等多模态交互，可接入图像生成、语音转文字等工具
• 工具与插件调用：内置丰富的官方工具（如“网页搜索”“计算器”“代码解释器”），也支持接入第三方API或自定义插件

2. 工作流（Workflow）自动化功能

工作流是Coze最强大的功能之一，用于将复杂任务拆解为自动化流程：

• 可视化流程编排：通过拖拽节点（如“LLM调用”“条件判断”“插件执行”）在画布上搭建流程，无需代码即可实现多步骤任务自动化
• 灵活的逻辑控制：支持条件分支、循环执行、并行处理等复杂逻辑，适配多样业务场景
• 实时调试与优化：提供可视化调试工具，用户可以直观查看AI应用的运行状态，快速定位和解决问题

3. 知识库（Knowledge Base）管理功能

用于存储和管理智能体的专属知识，确保回复的准确性与针对性：

• 多格式知识导入：支持导入文本、PDF、Word、Excel等格式文件，或直接粘贴网页链接
• 智能知识召回：自动从知识库中检索相关内容，并结合LLM生成回复，同时标注知识来源
• 知识更新与维护：支持随时添加、删除、修改知识内容，确保信息的时效性

4. 平台特色与优势

Coze平台的突出特点包括：

• 零代码开发：拖拽式操作、模板化配置实现功能设计，无需编程基础
• 多模态能力：集成文本、图像、API调用等多模态数据处理
• 跨平台发布：创建的智能体可发布至微信、抖音、飞书、Discord等主流平台
• 团队协作：提供企业版SaaS服务，支持权限管理、多人协作开发

三、如何使用Coze？

Coze平台的使用可以分为基础入门、进阶开发和高级优化三个阶段，以下是详细的实操指南。

第一阶段：创建第一个智能体（适合零基础用户）

以创建“生活问题小助手”为例，演示基本操作流程：

1. 注册与登录：访问Coze官网，使用手机号或邮箱注册账号
2. 创建智能体：在平台左上角单击“+”号，输入智能体名称和功能介绍
3. 定义人设与回复逻辑：在智能体配置页面的人设与回复逻辑面板中输入提示词，例如：“你是一位贴心的生活问题小助手，擅长用通俗易懂且亲切的语言，为用户解答生活中遇到的各类问题”
4. 添加技能与插件：点击插件功能对应的“+”图标增加相关技能，如天气查询、食谱推荐等
5. 测试与调试：在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期
6. 发布与部署：完成调试后，单击发布将智能体发布到各种渠道中

第二阶段：工作流编排（进阶开发）

当智能体需要处理复杂任务时，需要用到工作流功能：

1. 创建工作流：在业务逻辑页面，找到工作流，然后单击“+”>“新建工作流”
2. 设计流程节点：通过拖拽方式添加开始节点、大模型节点、条件判断等
3. 配置节点参数：为每个节点设置相应的输入输出参数和处理逻辑
4. 流程测试：使用示例数据测试工作流各环节是否正常运作
5. 集成到智能体：将工作流与智能体关联，实现复杂任务自动化处理

第三阶段：知识库与长期记忆（高级优化）

为提升智能体的专业性和个性化，可以添加知识库和长期记忆功能：

1. 构建知识库：上传专业文档（Word、PDF等），构建专属知识库
2. 配置记忆机制：设置智能体记忆用户偏好、对话历史等个性化信息
3. 优化检索效果：调整知识检索参数，确保智能体准确引用相关知识

实用技巧：

• 从简单场景开始，逐步增加复杂度
• 善用平台提供的模板和示例，快速上手
• 充分利用测试功能，持续优化智能体表现
• 关注提示词工程，精细控制智能体的回复风格和内容

四、Coze的官方地址和获取方式

Coze平台主要通过Web端提供服务，支持多平台访问和使用：

• 官方网站：https://www.coze.cn
• 访问方式：支持主流浏览器访问（Chrome、Safari、Edge等）
• 移动端适配：页面响应式设计，在手机、平板等移动设备上也有良好体验
• 平台集成：通过API或SDK将AI应用集成到业务系统中

Coze目前主要提供云服务（SaaS）形式，用户无需下载安装即可使用。创建的应用可以一键发布到多个平台，如豆包商店、飞书应用中心、微信公众号等。

五、Coze vs 竞品对比分析

为了全面了解Coze在市场上的定位，我们将其与两款主流竞品Dify和n8n进行对比分析：

对比维度​	Coze​	Dify​	n8n​
定位​	开源无代码AI聊天机器人平台，主打快速构建对话式AI应用	开源的大语言模型应用开发平台，专注于AI应用全生命周期管理	开源的、可扩展的工作流自动化工具，核心是跨系统集成
开源情况​	Apache 2.0协议	开源	“公平代码”许可
核心设计理念​	“即用即走”，通过可视化界面和预制模板降低AI开发门槛	融合后端即服务和LLMOps理念，提供全流程支持	以流程为核心，通过节点拼接实现系统间数据流转
工作流搭建​	可视化拖拽，支持基础流程设计，部分节点支持简单脚本	有Chatflow和Workflow，支持条件分支等复杂逻辑	高度灵活，支持条件分支、循环、并行执行，可嵌入代码
模型支持​	内置多模型对话系统，支持主流大语言模型，选择相对有限	支持数百种开源/专有模型，可本地部署，能动态切换模型	可通过插件或API集成多种主流大语言模型
连接器数量​	约50+官方连接器	插件机制完善，可扩展API和第三方工具	超过400个内置节点，支持600+应用和服务连接
数据处理能力​	可通过插件和脚本进行数据处理，能力相对有限	内置RAG框架，AI相关数据处理能力强	可通过JavaScript/Python处理数据，灵活强大
部署方式​	仅提供云服务（SaaS）	支持私有化部署和云服务	支持本地部署、云服务和Kubernetes集群部署
学习门槛​	零代码操作，中文文档完善，学习门槛低	需一定技术基础，了解大模型知识，上手难度适中	需理解API接口和数据处理逻辑，对技术能力有要求
成本模型​	目前免费，未来或按交互量收费	开源部分免费，私有化部署等企业级服务可能需付费	社区版免费，企业版按用户/工作流付费

对比总结：

• Coze优势：最适合快速构建对话型AI应用，特别是与字节系产品集成的场景，对零基础用户最友好
• Dify优势：适合对企业级AI应用开发有更高要求的场景，支持更复杂的模型管理和运维
• n8n优势：在复杂自动化和系统集成方面最强，适合有技术背景的开发者

六、Coze的典型应用场景

Coze平台具有广泛的应用场景，覆盖个人使用、企业服务、内容创作等多个领域。

1. 内容创作类应用

• 短视频脚本生成Bot：结合工作流实现“选题→初稿→润色→排版”自动化
• 文案优化助手：快速生成各类文案内容，支持多语言和风格适配
• 多媒体内容生成：通过插件生成图片、视频等多媒体内容

2. 企业服务类应用

• 智能客服系统：替代传统客服，实现自动回复、意图识别、情绪感知
• 内部培训助手：基于企业知识库构建，解答员工问题，避免“幻觉回答”
• 数据管理与报告生成：整合企业数据，支持文档解析、数据查询与自动化报告生成

3. 个人工具类应用

• 学习助手：定制化整理知识点，生成学习笔记
• 旅行规划Bot：结合实时数据生成个性化行程
• 生活助手：生成个性化旅行计划、管理日程、智能推荐等

4. 开发者工具

• API测试Bot：快速测试和验证API接口
• 代码解释助手：帮助理解和优化代码
• 自动化测试流程：通过工作流实现软件测试自动化

七、Coze能为用户带来的价值

Coze平台在不同维度上为用户创造显著价值，主要体现在以下几个方面：

1. 技术门槛降低价值

• 民主化AI开发：使非技术人员也能参与AI应用创建，扩大创新主体范围
• 学习曲线平缓：直观的可视化界面大幅减少学习成本
• 快速原型验证：想法可在几小时内转化为可运行的原型，加速创新迭代

2. 效率提升价值

• 开发效率提升：相比传统编码方式，开发周期缩短70%-80%
• 运营成本优化：自动化流程减少人工干预，降低运营成本
• 多任务并行处理：智能体可同时处理多个请求，提高服务效率

3. 业务创新价值

• 快速试错机会：低成本的开发方式鼓励业务创新尝试
• 个性化服务能力：可根据不同用户需求定制专属智能体
• 多渠道覆盖：一次开发多平台部署，扩大服务覆盖范围

4. 资源整合价值

• 模型资源整合：统一接入多种大语言模型，降低技术选型复杂度
• 工具生态集成：丰富的插件生态避免重复造轮子
• 知识资产沉淀：通过知识库功能积累和复用企业知识资产

八、Coze最近3到6个月内的重大功能更新

根据2025年下半年至2026年1月的最新信息，Coze平台进行了多项重要更新和改进：

1. 开源战略实施（2025年9月）

Coze采用Apache 2.0协议开源，成为AI领域的重要举措：

• 开放核心代码：开发者可自由部署、二次开发及商用
• 社区生态建设：借助开源社区构建开发者生态，推动技术普惠
• 标准化推进：促进AI智能体开发行业标准化进程

2. 产品架构优化

• Coze与Coze空间区分：更清晰的功能定位，Coze专注于开发，Coze空间聚焦协同办公
• 性能优化：DeepSeek-R1/V3模型提供低延迟（20ms）与高并发处理能力（500万TPM）
• 稳定性提升：增强平台稳定性，减少服务中断情况

3. 功能增强

• 工作流功能强化：增加更多节点类型，支持更复杂的业务流程编排
• 知识库管理优化：提升知识检索准确性和效率
• 多模态能力扩展：增强图像、语音处理能力

4. 生态系统扩展

• 插件生态丰富：新增多个官方插件，覆盖更广泛的应用场景
• 平台集成加强：深化与飞书等字节系产品的集成
• 开发者工具完善：推出扣子罗盘（CozeLoop）等开发工具

九、常见问题FAQ解答

基于用户常见疑问和搜索热点，整理以下FAQ内容：

1. Coze是免费的吗？收费模式如何？

Coze采用积分扣减计费模式，目前提供免费额度，专业功能需付费：

• 免费额度：免费用户每日有有限次调用额度，满足基础学习与实践需求
• 付费模式：大规模商业使用需购买专业版，按Token消耗计费
• 成本示例：调用10次左右的deepseek和豆包1.5b模型，消耗约1000积分

2. Coze支持哪些大语言模型？

Coze支持多款主流大语言模型，但选择相对有限：

• 主要支持：字节自研豆包大模型、DeepSeek
• 国内版特色：支持豆包、Kimi、千问等国产模型
• 国际版差异：支持GPT-4、Claude等国外模型

3. 没有编程基础能使用Coze吗？

完全可以，这正是Coze的核心设计目标：

• 零代码设计：通过可视化界面和拖拽操作即可完成大部分开发任务
• 自然语言交互：可用自然语言描述需求，系统自动生成相应配置
• 模板化开发：提供丰富的模板，新手可快速上手

4. Coze在数据安全方面表现如何？

数据安全是企业用户关注的重点，Coze提供基础安全保障：

• 安全措施：提供加密传输和数据隔离，符合基础安全标准
• 合规性：符合基础安全标准，但企业版功能可能更全面
• 建议：处理敏感数据时建议评估风险，或仅使用公开、脱敏数据

5. Coze有哪些明显的优缺点？

优点：

• 入门门槛极低，拖拽式界面和自然语言编程让非技术用户快速上手
• 插件生态丰富，海量官方插件免去了自行开发的麻烦
• 工作流功能强大，可视化流程设计直观且逻辑清晰
• 多渠道部署便捷，尤其与字节系产品融合度高

缺点与挑战：

• 深度定制受限，实现复杂算法时可能感到受限
• 插件稳定性依赖原服务商，有时可能出错
• 大模型选择相对有限，特别是与国际平台相比
• 平台依赖性较强，对有严格数据本地部署要求的企业不友好

6. Coze与Coze空间有什么区别？

这是平台演进过程中形成的重要区分：

• Coze：AI智能体开发平台，面向“搭建者”，是生产AI应用的工具
• Coze空间：AI协同办公助手，面向“使用者”，是用AI解决具体工作的场所
• 简单类比：Coze像是“工厂”，Coze空间像是“办公室”

十、总结

Coze（扣子）作为字节跳动推出的AI智能体开发平台，通过低代码/无代码的视觉化界面，显著降低了AI应用开发的技术门槛，使非专业开发者也能快速构建和部署智能体应用。

Coze核心价值总结：

1. 技术民主化：将专业的AI开发能力赋予普通用户，推动技术普惠
2. 开发效率提升：通过模块化、可视化工具大幅缩短开发周期
3. 业务创新加速：低试错成本鼓励更多创新尝试
4. 生态系统集成：丰富的插件和平台集成扩展能力边界

Coze适用性评估： Coze特别适合以下场景：

• 教育工作者、业务人员和普通爱好者快速实现AI创意
• 中小型企业需要快速部署AI解决方案但缺乏技术团队
• 内容创作者和营销人员需要自动化内容生产流程
• 企业内部的轻量级自动化和智能客服需求

未来展望： 随着AI技术的普及和平台功能的不断完善，Coze有望成为AI时代“应用商店”的重要基础设施。不过，平台也面临模型选择有限、深度定制能力不足等挑战，需要持续优化才能保持竞争力。 对于大多数普通用户和小型团队来说，Coze提供了一个平衡易用性和功能性的折中方案，是探索AI应用开发的优秀起点。对于有复杂需求的企业用户，可能需要评估平台功能是否满足长期需求，或考虑Dify等更专业的替代方案。

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参考文章或数据来源

本文综合参考了以下权威来源的多篇文章和数据：

1. 【全网首发保姆级】AI 智能体扣子 (Coze)：从原理到实操的 0 基础全面解析（CSDN博客，2025年06月13日）
2. 零代码搭建AI Agent：Coze平台全攻略，小白也能轻松上手（必收藏）（深圳城市开发者社区，2025年09月08日）
3. Coze（扣子）智能体平台介绍（微信公众号，2025年10月29日）
4. 什么是扣子（coze），一文读懂扣子（Coze）平台（编程小饴-DeepSeek技术社区，2025年04月12日）
5. AI 智能体｜什么是 Coze？（百度知道，2025年12月30日）
6. 百度AI搜索 – 办公学习一站解决（百度AI搜索，发布日期未知）
7. 零代码搭建AI Agent：Coze平台全攻略，小白也能轻松上手（必收藏）（CSDN博客，2025年09月08日）
8. 实测 Coze！这个 AI 神器到底香不香？一文说透我的真实体验（微信公众号，2025年05月11日）

引用总结：本文引用了CSDN、深圳城市开发者社区、微信公众号、百度知道等多个平台的内容，数据来自官方文档、行业报告及实际用户体验，确保文章的专业性和可靠性。

最新更新日期：2026年1月7日