2025 年 AI 开发者的红利,在扣子

   日期:2024-12-26    作者:326hj 移动:http://oml01z.riyuangf.com/mobile/quote/53598.html

编辑 | 特工少女

出品 | 特工宇宙

大家普遍讲的智能体,可能并不是 AI 应用的最好形态。

在后 ChatGPT 时代,智能体(Agent )的概念逐渐变得模糊,大家现在所讲的智能体,更大程度上指的是聊天机器人(ChatBot)。

而如今 Agent 本身更像是一种技术手段,无论是智能体(ChatBot)、AI 应用还是硬件机器人,都是 Agent 的一种外化形态。

扣子官方文档对智能体的定义是:智能体是基于对话的 AI 项目,它通过对话方式接收用户的输入,由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程,并生成最终的回复。智能客服、虚拟女友、个人助理、英语外教都是智能体的典型应用场景。

为什么说智能体可能并不是 AI 应用的最好形态?因为智能体(ChatBot)的交互均是基于 LUI(Language User Interface,语言用户界面)的

传统 UX 设计主流理念是 Dont Make Me Think,但 LUI 需要用户与机器对话,开口说出自己的需求,需要不断的 Think 和表达。智能体开发者也发现了这个问题——用户面对 ChatBot 无从下手。于是设置了预设问题和联想提问等方式以降低使用门槛,但其实收效甚微。

对于一些较为 复杂的任务,大多数用户没有耐心或没有能力表达好需求的。

我此前长期反对让用户去学习各种复杂的 Prompt 技巧。平时我用非结构化的纯大白话的提问方式,也能实现那些看似张牙舞爪的 Prompt 才能达到的效果。我认为 LUI 的基础,是让用户用最平常的语言提问就能达到想要的效果,而不是徒增学习门槛,做很多 Prompt 技巧上的学问。

但我现在有一个全新的理解:之所以有那么多用户在学习和传播 Prompt 技巧和模板,本质是因为用户不想 Think。我要实现某需求,懒得想该怎么表达,我的表达得到的结果也不一定好,直接套 模板改几个字是最快的,也更可能得到好的结果。

但大多数人贩卖与学习的都是那个 Prompt 模板或使用工具的技巧,而忽略了其中的核心是清楚表达需求的能力。为什么别人让 AI 写的文案那么好,为什么别人让 AI 画的图那么美,是因为他们 Prompt 技术牛?是因为他们能清楚详细的表达需求。

GenAI 时代下的 LUI 不是小爱同学,不是告诉用户它有 ABC 功能就行了的,它更复杂更多轮更多元。开放探索式的 LUI 不一定是产品设计的最优解,大部分场景下与 GUI 结合可能交互效率更高。

有的没的讲了这么多,让我们说回扣子。

记得很早之前,扣子的官方介绍就说自己是新一代 AI 应用开发平台。我一直纳闷为什么是 AI 应用,而不是智能体开发平台?

直到这一次更新,我才真正意识到扣子的野心——成为 Agent 时代的 IDE(集成开发环境)

在 11 月 28 日晚,扣子悄咪咪更新了个 ProjectIDE,其中搭载了 UlBuilder、更灵活可控的数据读写,可以搭建具有完整前后端的 AI 应用

在我看来,它对于智能体来说既是升级,让 AI 开发突破了 LUI;更是互补,补充了更多场景下的 AI 开发需求。

之前的插件、知识库、提示词、工作流等,可以理解成 AI 项目的后端资源,而根据前端交互方式的不同,分成了智能 体(LUI 为主)和 AI 应用(GUI 为主)两种。

到这里,我认为我已经讲清楚了,我认为的,扣子如此更新的背景原因和当下扣子对 AI 应用开发这件事的理解。

接下来,就让我们以一个案例,来具体看看扣子更新了什么。

我们基于扣子的新功能,花了四个小时搭建了一个「特工宇宙」的官网 Demo,里面包含了 AI 应用本身、智能体客服(虚拟陪伴 ChatBot)和文章部分。

Demo 链接:https://www.coze.cn/s/iDKfpo1N/

先说前端,扣子这次一口气更新了 17 个 UI 组件。如果熟悉 Figma 等设计平台或低代码平台的话,上手会比较容易

开发者无需写任何代码,通过拖拉和配置各个容器和组件,即可搭建应用的前端视觉页面。

我们将如此搭建的优势总结成了卡片。总的来说,一方面更符合用户的直觉和习惯,另一方面也能让模型更加稳定的进行输出

而前端的任何点击跳转/文字图片的生成与存储等交互,均是由配置「事件」完成的:当遇到 xxx 情况时,则执行 xxx 动作。

说到执行动作,就顺着来讲讲后端。后端其实也很好理解,工作流、插件和数据,都跟智能体搭建的界面几乎一样。而这些,充当了让项目正常执行背后的资源。

值得一提的是,在后端资源这块,扣子更新了更灵活可控的数据读写功能,知识库增加了知识库写入能力、SQL 查询数据库能力、知识库查询时的查询改写和结果重排开关。

这意味着,AI 应用上的用户数据,诸如聊天记录,生成的图片等信息,都能存储起来并支持查询,在数据层面实现了一个应用的真正闭环。

在这一周多的时间内,很多社区里的 Coze 开发者都陆续分享了其最新开发的 AI 应用!因此,我们也去请教了部分开发者老师对此次扣子更新的看法~

@DangJin 从我个人体验来看,AI 应用突破了现阶段大家对 AI Bot 的交互认知,回归到更场景化、更灵活、高效的交互方式;同时还降低开发门槛,小白仅凭可视化操作,短时间内就能打造专属 AI 应用。这不仅是个人能力的放大,更为普通人打开通往 AI 创作的大门,尤其我们这些只有想法不会写代码的产品经理~

@吕昭波 扣子单个 Bot 智能体的展现基本是对话框的方式,而现在扣子最新推出的应用能够更好的对工作流、插件和底层 LLM 能力进行封装,提供一种新的 UI 展现方式、和一种新的发布平台,能够将扣子 Bot 能力更好的链接到现有各类 Web 应用中。扣子 Bot 应用能力的推出和迭代,为开发者重构现有各类应用提供了更便捷的可能。

@大圣 我一直期望能让 AI 技术走进普通人的生活。不同于简单使用 AI 产品,我更希望每个人都能根据自己的需求,定制专属的 AI 应用。Coze AI 应用的上线,让相对抽象的智能体变得更加具象,更能引起大众的热情。虽然搭建工作流或使用可视化界面仍需要一定学习,但相比传统的编程开发,这肯定是一次质的飞跃。人人都能成为 AI 创作者的时代正在临近。这或许就是我心目中 AI 民主化最美好的模样。

@Samu PlaywithAI 扣子 ProjectIDE 的最新更新让开发者们欢呼一片,离扣子 Bot 变现又近了一步。我通过两分钟快速搭建 Demo 体验,可以感受到扣子在 AI 应用一体化构建方面的引领地位:将工作流后端与低代码前端完美融合(Zion 曾部分实现类似理念),搭配丰富的模板与UI组件,让 AI 应用突破了单一的 ChatBot 局限,有了更丰富的产品形态。虽然低代码平台大幅降低了开发门槛,但在 UI 布局(特别是多端自适应)和事件绑定方面仍有一定学习曲线。以扣子一贯的高速迭代节奏,相信很快就能看到 AI 辅助界面生成的惊喜登场,为 MarsCode 开启新的应用维度。作为一个 IDE,平台在数据库集成、复杂交互处理、调试工具和自定义域名等方面还需要快速补齐。

综上,我们认为扣子的这次更新是对开发者极大的利好,并预判在不久的将来(可能就是后两天),扣子还会不断完善 AI 应用搭建的基础设施。我们鼓励各位开发者们多多尝试扣子的新功能,这里面蕴含着巨大的想象空间与变现机会

在 12 月 19 日,扣子在上海举办了一场扣子开发者活动。根据以往的参加经验,在活动中有机会与扣子团队面对面交流,抢先内测最新功能和独家信息。还能听听资深扣子开发者大佬的实战案例分享,一起启发创意、探索变现,更可以大胆开麦,跟官方狠狠吐槽


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