Coze 扣子 3.0 入门指南：从智能体到工作流全解析

字节跳动推出的 Coze（扣子）已经成为国内构建 AI 应用最热门的低代码平台之一。这篇入门内容基于 B 站 UP 主的 Coze 3.0 系统课程整理，把这个平台的核心概念、能力边界以及与 Dify 的关系梳理清楚，帮助零基础用户理解「用 Coze 到底能做什么、怎么开始」。

Coze 是什么：对标 Dify 的 AI 应用开发平台

Coze（发音为「扣子」）是字节跳动推出的一款 AI 工具平台，定位与开源框架 Dify 相似——都是让用户无需从零写代码，就能快速搭建各类 AI 应用。它同样支持智能体（Agent）、工作流、对话流等能力。

两者的核心差异在于开放性：Dify 是完全开源的，用户可以查看源码、自行部署；而 Coze 并未开源。因此课程中讲解的所谓「平台架构」，并不是剖析源码，而是理清 Coze 在构建 AI 应用时涉及的名词术语与层级关系。对初学者来说，先建立这套概念模型，比急着动手更重要。

在订阅模式上，Coze 分为个人版（免费版）和企业版。个人版每天提供一定的免费额度，足够入门和轻度使用；如果调用量较大，则需要付费升级。

两种应用类型：智能体与 AI 应用

理解 Coze 的关键，是搞清楚它只提供两种 AI 应用的构建方式，这一点与 Dify 有明显区别。

作为对照，Dify 支持的应用类型更多，包括聊天机器人、智能体、文本应用、工作流、对话流等五类。而 Coze 只聚焦两类：

• 智能体（Agent）：可以调用工具，添加技能、知识库和记忆，适合构建具备主动能力的 AI 角色。
• AI 应用：内容看似简单，实际不然。它不仅能嵌套工作流，还支持通过拖拽方式搭建可视化界面，让用户在应用页面上直接对话、绘画、生成 PPT 等。

值得关注的是，Agent 和 AI 应用都支持嵌套工作流。区别在于，Agent 更强调通过工具调用完成任务，而 AI 应用更偏向按用户预设的流程步骤来驱动大模型完成一系列操作，并配有前端可交互的应用页面。

单 Agent 与多 Agent 模式

智能体本身还分为单 Agent 和多 Agent 两种模式，此外还有多对话模式。多 Agent 协作意味着可以让多个智能体各司其职、相互配合完成复杂任务，这也是当前 AI 应用开发的一个重要方向。课程会用不同案例分别演示这些模式的设置方法。

多 Agent 系统（Multi-Agent System）是近年来 AI 应用架构的重要演进方向。其核心思想是将复杂任务拆解，由多个专职 Agent 分别负责不同子任务，再通过协调机制汇总结果。例如，一个内容生产场景可以由「搜索 Agent」负责信息收集、「写作 Agent」负责文本生成、「校对 Agent」负责质量审核，三者串联或并行工作。与单 Agent 相比，多 Agent 模式的优势在于每个 Agent 的提示词与工具集更聚焦，出错时更容易定位和修复，整体系统的可扩展性也更强。不过，多 Agent 之间的信息传递与调度逻辑也会带来额外的设计复杂度，初学者建议先熟练掌握单 Agent 场景，再逐步过渡到多 Agent 协作。

工作流：Coze 能力的核心

工作流之所以被单独作为一个大章节讲解，是因为它承载了 Coze 最灵活、最强大的部分。

所谓工作流，就是按照用户意愿，把一系列节点按一定逻辑连接起来，形成处理数据、生成内容或驱动大模型执行任务的流程。它不局限于数据处理，本质上是让大模型「按步骤办事」。

Coze 的节点数量远多于 Dify，且非常灵活，除了官方节点，还支持第三方用户提交的节点。课程会重点介绍几类常用节点：

• 基础节点
• 业务逻辑节点
• 输入输出节点
• 数据库节点
• 知识与数据节点
• 图像处理节点
• 插件节点

由于节点极多，无法逐一讲完，实用的思路是：掌握常见节点，再学会「按需求在平台上搜索对应节点」的方法。这样即便遇到没接触过的节点，也能自行找到并应用。

工作流（Workflow）的概念源自业务流程自动化领域，在 AI 应用开发中特指将大模型调用、数据处理、外部 API 请求等操作以「节点 + 连线」的可视化方式组织起来的执行流程。每个节点代表一个原子操作（如调用 LLM、执行代码、查询数据库），节点之间的连线定义了数据流向与执行顺序，还可以加入条件分支、循环等控制逻辑。这种设计让非专业开发者也能直观地描述复杂的业务逻辑，同时也方便调试——可以逐节点查看输入输出，快速定位问题所在。Coze 的工作流既可以作为独立产品发布，也可以作为子流程被 Agent 或 AI 应用调用，形成嵌套结构，这正是其灵活性的来源。

插件与代码调用：进阶能力

插件是 Coze 扩展能力的重要方式。无论在工作流的节点中，还是在 Agent 里，都可以指定插件来完成特定任务。Coze 支持三类插件来源：官方插件、其他用户提交的插件，以及用户自定义插件。当官方和社区插件都无法满足需求时，自己动手定义插件就成了关键技能。

在开发之外，Coze 还提供代码调用能力（Coze SDK）。构建好 Agent 之后，可以通过 Python 或 Java 编写代码来调用该 Agent、与之进行对话，从而把智能体集成进自己的业务系统中。

Coze SDK（Software Development Kit）本质上是对 Coze API 的封装，让开发者能用熟悉的编程语言（Python 或 Java）以函数调用的方式与平台交互，而无需手动拼接 HTTP 请求。典型用途包括：在已有的 Web 应用或企业内部系统中嵌入智能体对话能力、通过定时脚本批量触发 Agent 执行任务、以及在自动化测试流程中调用 Agent 进行回归验证。对于没有前端开发能力但熟悉 Python 的用户而言，SDK 调用是把 Coze 智能体接入实际业务最直接的路径，也是从「平台使用者」迈向「应用开发者」的关键一步。

Coze 与 Dify 该如何选择

把 Coze 学明白之后，才谈得上和 Dify 做客观对比。二者定位相近，但差异明显：

维度	Coze	Dify
开源	否	是
应用类型	智能体、AI 应用（2 类）	聊天机器人、智能体、工作流等（5 类）
节点数量	极多，含第三方节点	相对较少
部署	平台托管，按额度付费	可自行部署

简单说，追求快速上手、丰富节点与插件生态、又不想操心部署，Coze 是省心之选；而对数据私有化、二次开发有强需求的团队，开源的 Dify 更合适。

需要提醒的是，本课程内容大部分源自 Coze 官方文档，讲解者在此基础上补充了实战案例。官网文档还有更多细节，入门阶段掌握这些核心概念，已经足以让你构建出想要的 AI 应用。