Coze扣子实战：多智能体协同搭建AI团队全解析

国产智能体开发平台 Coze（扣子）近期在 AI 圈受到不少关注。它主打的能力是让用户在无需编写大量代码的情况下，快速落地智能体工作流，甚至组建一个由多个 AI 智能体协同的"AI 团队"。本文基于一份 B 站教程内容，梳理 Coze 的产品定位、核心能力与多智能体协同的实际玩法。

Agent 产品的三大分类

在深入了解 Coze 之前，先厘清当前市面上 Agent 相关产品的分类，有助于我们判断每款工具处于哪个层级。教程作者将其大致分为三类。

第一类是智能体搭建工具。这类工具的本质是"用 Agent 去做一个你想要的 Agent"，即通过平台快速搭建符合自己需求的智能体。代表产品包括 Coze、Coze Studio、Dify、以及类似 MaxKB 一类的工具。其中 Coze 与 Coze Studio 可视为同源产品，区别在于 Coze 门槛更低，不会编程也能上手，而 Coze Studio 则需要一定的编程能力。

第二类是Agent 软件，即可以直接干活的产品，比如 Claude Code、Codex、Cursor 这类编程类工具，以及一些质谱、龙虾、Hermos 之类的应用。它的难点在于安装配置，以及如何精准地向它描述需求。作者也把发展到 3.0 版本的 Coze 归入这一类——早期的 Coze 更偏工具方向，但随着迭代，它已经具备 Agent 软件的属性。

第三类是Agent 开发框架，这是编程人员最核心的部分，包括 LangChain 生态中的 LangChain、LangGraph、DeepAgents，以及面向 Java 开发者的 Spring AI、Spring AI Alibaba 等。

作者给出的建议很直接：对 IT 从业者而言，这三类都要会，只是存在优先级差异。企业用什么就学什么，公司报销哪款就用哪款；而 Python 大模型生态（LangChain/LangGraph/DeepAgents）则是长期发展的必备技能。

Agent 开发框架中提到的 LangChain 生态值得单独说明。LangChain 是目前最主流的大模型应用开发框架，提供模型调用、记忆管理、工具调用等标准化抽象；LangGraph 是其衍生项目，专门用于构建有状态的多步骤、多智能体工作流，以"图"结构（节点+边）描述 Agent 之间的协作逻辑，适合需要条件分支与循环的复杂场景；DeepAgents 则是面向国内开发者的衍生生态工具。Spring AI 与 Spring AI Alibaba 是将大模型能力引入 Java/Spring 生态的框架，便于已有 Java 技术栈的企业快速接入 AI 能力。理解这三类框架的层次，有助于判断 Coze 这类低代码平台究竟在哪些场景下可以替代编码工作，哪些场景仍需要框架级的定制开发。

Coze 到底能做什么

需要注意访问方式：直接访问 coze.com 可能进不去，而访问 coze.cn 会直接进入工作平台，反而看不到产品介绍。教程作者提供了带 ovio 后缀的地址用于查看首页与介绍文档。由于官方首页改版频繁，原本的"文档"入口一度消失，建议直接通过整理好的地址访问官方中文文档。

Coze 的核心定位是"把工作交给扣子"。无论你是编程、会计还是做图行业，都可以让 Coze 帮你完成对应的工作任务，因为其内置技能相当丰富。对编程人员而言，它甚至可以作为转接层，对接 Claude Code 一类平台去完成代码编写。

从教程规划来看，围绕 Coze 的完整学习路径涵盖八个维度：Agent 产品概念普及、Coze 整体介绍、Agent 平台使用、Coze 内部的三种 Agent 类型、项目形态、技能商店、Coze 编程与自定义能力，以及工作流。这些模块共同构成了从入门到进阶的完整链路。

多人多智能体协同：Coze 的杀手锏

Coze 官方文档强调的第一大能力，就是多人多 Agent 协同去完成具体任务。这也是它区别于普通智能体工具的关键。

所谓多 Agent，指的是同一个工作空间里可以容纳多个各司其职的智能体。教程作者演示了自己搭建的三个智能体：一个改名为"王刚"的统筹型智能体（登录后系统会默认给你一个名为 Coze 的智能体）、一个专职写代码的 Claude Code 智能体、以及一个负责业务的"金牌法务"智能体。三者组合起来，就能承接一个法务相关的项目。

特别值得关注的是那个连接本地 Claude Code 的智能体。作者本地已正常安装 Claude Code，Coze 可以通过它连接到本地 Windows 电脑。这意味着，过去你使用 Claude Code 时需要守在电脑前反复推进（所谓 N1、N2 地推动任务），而接入 Coze 之后，只要本地电脑保持开机，你就能通过 Coze 的移动端远程控制本地的 Claude Code 继续干活。这种"移动端遥控本地开发环境"的模式，对开发者的工作方式是一次实质性的解放。

Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行 AI 编程助手，能够直接读写本地文件系统、执行终端命令并完成多步骤编程任务，相当于一个可以操作真实开发环境的 AI 程序员。它的特点是任务执行能力强，但交互模式偏向"一问一推进"——用户需要持续在终端旁监督并给出下一步指令（即文中所说的"N1、N2地推动"）。将 Claude Code 接入 Coze 的意义在于：Coze 充当了调度层，把"需要人守在终端旁反复确认"的交互模式，转变为可通过移动端异步发起、本地自动执行的工作流，显著降低了开发者的时间成本。

多人协作与资料留存

"多人"则体现在项目维度。一个项目里可以包含多个 Agent，同时还能召集真实的"人类"成员加入。例如在前述法务小程序项目中，除了王刚、金牌法务、Claude Code 这几个智能体外，还能让多位真人协作者共同参与。

这种"多人 + 多 Agent"的组队模式，实现了一键组队、分工干活的协作形态。更重要的是，整个协作过程中产生的资料都会在 Coze 平台上留存下来，保证了项目上下文与历史信息的连续性。

对于希望把 AI 真正嵌入团队工作流的用户而言，这种把人与多个智能体统一在一个项目空间内协同的设计，正是 Coze 想要传递的核心价值。

项目上下文的持久化留存，在多智能体场景下尤为关键。单个对话窗口的上下文长度受限于模型的 context window（上下文窗口），一旦超出，早期信息便会被截断，导致 Agent"忘记"之前发生了什么。Coze 将协作资料统一存储在项目空间中，相当于为整个团队提供了一个外挂的"长期记忆"，使得智能体在下次被调用时仍能访问历史信息，从根本上缓解了上下文丢失的问题。这也是平台级产品相对于单纯调用 API 的核心优势之一。

小结

作为国产智能体平台，Coze 的优势在于中文友好、上手门槛低，同时又保留了自定义技能与工作流的进阶空间。它既能作为不懂编程者的搭建工具，也能作为开发者对接本地 Claude Code 的"遥控"中枢。多人多 Agent 协同、一键组队、资料留存这几点，构成了它在同类产品中的差异化竞争力。当然，教程也坦言其响应速度"该等还得等"，以及 Agent World 出于安全考虑暂未开放，这些都是使用时需要留意的现实。