【扣子 Coze 技术解析】从 Bot 平台到 AI 团队协作，v1 到 v3 的架构演进与 3.0 全景

文章目录

• 扣子 Coze 技术解析：从 Bot 平台到 AI 团队协作，v1 到 v3 的架构演进与 3.0 全景
• • 一、引言
  • 二、纵向演进：三年三次定位重构
  • • 2.1 发展时间线总览
  • 三、v1 阶段（2023 年末 — 2025 年）：从 Bot 到 Workflow
  • • 3.1 起点：无代码 Bot 构建平台
    • 3.2 v1 核心功能
    • 3.3 早期定位的困境与转型
  • 四、v2（2026 年 1 月）：职场 AI + Vibe Coding
  • • 4.1 发布节点与定位重构
    • 4.2 三大核心新功能
    • • 4.2.1 技能商店（Skill Store）
      • 4.2.2 扣子编程（Vibe Coding）
      • 4.2.3 长期计划（Long-term Plan）
    • 4.3 v2.5：Agent World
  • 五、v3（2026 年 6 月 1 日）：AI 团队协作平台
  • • 5.1 版本定位与设计哲学
    • 5.2 整体架构
    • 5.3 五大核心功能深度解析
    • • 5.3.1 项目空间（Project Space）
      • 5.3.2 本地 Agent 接入（重磅功能）
      • 5.3.3 编程项目（Coding Project）
      • 5.3.4 视频项目（Video Project）
      • 5.3.5 行业技能包 2.0
    • 5.4 三端协同的技术实现
  • 六、开源战略：Coze Studio + Coze Loop
  • • 6.1 开源时间与背景
    • 6.2 Coze Studio 技术栈
    • 6.3 Coze Loop 技术栈
    • 6.4 开源的战略意图
  • 七、竞品横向对比
  • • 7.1 主流 Agent 平台对比
    • 7.2 生态位分析
    • 7.3 扣子的差异化赌注
  • 八、定价与适用场景
  • • 8.1 扣子 3.0 定价结构
    • 8.2 适用场景推荐
  • 九、总结

扣子 Coze 技术解析：从 Bot 平台到 AI 团队协作，v1 到 v3 的架构演进与 3.0 全景

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一、引言

2026 年 6 月 1 日，字节跳动旗下 AI 智能体平台「扣子（Coze）」发布 3.0 版本——三端（网页/桌面/手机）全量更新，支持接入 Claude Code、Codex CLI 等主流本地 Agent，并以「新一代 AI 团队，从扣子开始」为口号，完成了从单一聊天 Bot 到多 Agent 团队协作平台的彻底转型。

回顾扣子的演进轨迹：2023 年底以「零代码 Bot 构建」出道，遭遇功能同质化竞争；2024 年转向 Workflow 和知识库，找到企业客户；2025 年高调开源核心代码，转型开发者平台；2026 年以「AI 团队 + 三端协同 + 外部 Agent 接入」完成第三次定位重构。

本文将逐版本拆解扣子的产品演进与技术架构，重点解析 3.0 的核心能力，并给出与 Dify、n8n 等竞品的差异化判断。

二、纵向演进：三年三次定位重构

2.1 发展时间线总览

三、v1 阶段（2023 年末 — 2025 年）：从 Bot 到 Workflow

3.1 起点：无代码 Bot 构建平台

扣子最早以「Bot Studio」项目代号在字节内部孵化，2023 年底海外版率先上线。2024 年 2 月 1 日，国内版「扣子」正式发布，定位为零技术门槛的聊天 Bot 构建平台。

核心主张：用户只需写 Prompt，平台处理复杂部分——接入知识库、配置插件、多平台发布一键搞定。

3.2 v1 核心功能

扣子 v1 核心功能体系

├── Bot 构建
│ ├── Prompt 配置（人设、指令、开场白）
│ ├── 知识库（RAG）：上传文档 / 网页，Bot 带记忆
│ └── 多模态：文字 + 图片输入
│
├── 插件（Plugin）
│ ├── 官方插件：搜索、天气、新闻、计算器
│ └── 自定义 API 插件：接入外部接口
│
├── 工作流（Workflow）基础版
│ ├── 节点拖拽连接
│ ├── 条件分支、循环
│ └── LLM 节点 + 代码节点
│
└── 多平台发布
├── 豆包 / 飞书 / 抖音 / 微信
└── API 接入（企业自有系统）

3.3 早期定位的困境与转型

v1 阶段的核心问题：功能与同类产品（Dify、FastGPT）高度同质化，在技术深度上与 Dify 差距明显，在中文知识库效果上也未能拉开差距。

关键数据拐点：工作流（Workflow）调用量持续高于 Bot 调用量，且主要来自「企业内部场景」（数据处理、客服自动化、报告生成）——这个信号指向了 v2 的方向：工作流才是核心价值，而非对话 Bot 本身。

四、v2（2026 年 1 月）：职场 AI + Vibe Coding

4.1 发布节点与定位重构

发布时间：2026 年 1 月 20 日

口号从「人人都能造 Bot」变为「职场 AI，就用扣子」，核心洞察是：只有当用户将 AI 视为工作伙伴而非工具时，价值才能真正放大。

4.2 三大核心新功能

4.2.1 技能商店（Skill Store）

v2 推出技能商店，将原本分散的能力封装为「即插即用的技能包」：

技能商店的意义不只是功能市场，更是能力标准化——相同的「A 股分析技能包」被不同用户安装后，行为可预期、效果可对比。

4.2.2 扣子编程（Vibe Coding）

扣子编程将代码生成直接嵌入工作流，支持通过对话描述需求，自动生成并部署：

Vibe Coding 三层架构：
Vibe App：对话生成完整 Web/App/小程序
Vibe Workflow：对话配置自动化工作流
Vibe Agent：对话创建专属 Agent

底层依托：
Vibe Infra → 火山引擎云服务（一键开户/部署/域名/运维）

Agent RL（强化学习优化）：v2 引入用真实用户场景数据训练 Agent 的机制，工作流的每次执行结果都可以反馈到 Agent 优化循环中。

4.2.3 长期计划（Long-term Plan）

v2 新增「长期计划」功能，允许配置持续性自动任务：

示例：
– 每天早 7 点汇总科技新闻 → 发送邮件
– 每周一生成竞品动态报告 → 推送飞书
– 实时监控特定股票指标 → 触发预警通知

这标志着扣子从「问答工具」走向「自动化流水线」，将 Agent 的价值从单次交互延伸到持续工作。

4.3 v2.5：Agent World

v2.5 是 3.0 前的过渡版本，核心概念是「Agent World」——让 Agent 从被动对话工具升级为能独立运转的数字生产力伙伴：

v1/v2：用户问 → Agent 答（被动）
v2.5+：Agent 有自己的「工作空间」，可以：
– 主动执行计划
– 持续处理任务
– 在任务间保持状态
– 与其他 Agent 交换信息

五、v3（2026 年 6 月 1 日）：AI 团队协作平台

5.1 版本定位与设计哲学

口号：新一代 AI 团队，从扣子开始

v3 的设计哲学是「人 + Agent 的真实协作团队」：

人的角色：设定目标、判断方向、确认结果
Agent 的角色：各司其职，围绕同一目标接力

传统工具范式：人 → 工具 → 输出（线性）
v3 协作范式：
调研 Agent → 市场分析
运营 Agent → 任务拆解
传播 Agent → 内容准备
↓（汇聚）
项目空间 → 人工判断 + 确认

5.2 整体架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 扣子 3.0 整体架构 │
├──────────────────┬───────────────────┬───────────────────────────┤
│ 网页端 │ 桌面端（Mac/Win）│ 手机端（iOS/Android） │
│ coze.cn │ 本地文件访问 │ 远程任务推进 │
│ 任务创建/管理 │ Agent 调度 │ 手机遥控电脑 Agent │
├──────────────────┴───────────────────┴───────────────────────────┤
│ 项目空间（Project Space） │
│ 目标 · 成员（人+Agent）· 文件 · 过程产出 · 任务历史 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Agent 生态层 │
│ ┌──────────────────────┐ ┌───────────────────────────────┐ │
│ │ 云端 Agent │ │ 本地 Agent（新增） │ │
│ │ 扣子原生 Agent │ │ Claude Code │ │
│ │ 云端专属沙箱运行 │ │ Codex CLI │ │
│ │ 付费会员专属 │ │ OpenClaw │ │
│ └──────────────────────┘ │ （数据本地，不上云） │ │
│ └───────────────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 能力层 │
│ 技能商店 · 行业技能包 · 知识库 · Workflow · 代码执行 · 模型切换 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 字节基础设施 │
│ 豆包大模型 · Seedance 2.0 · 火山引擎 · 剪映生态 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

5.3 五大核心功能深度解析

5.3.1 项目空间（Project Space）

「项目」是 v3 的核心组织单元，区别于 v2 的单 Agent 对话：

项目协作示例（以内容创作为例）：

项目：「618大促内容策划」

成员配置：
👤 运营负责人（人工）：最终审核
🤖 市场调研 Agent：分析竞品大促策略
🤖 文案创作 Agent：生成多版本文案
🤖 数据分析 Agent：预测转化效果

执行流程：
市场调研 Agent → 输出竞品报告
↓ 自动触发
文案创作 Agent → 基于报告生成 5 版文案
↓ 并行执行
数据分析 Agent → 预估各版本 CTR
↓ 汇聚
运营负责人 → 选版本 + 调整 + 确认发布

5.3.2 本地 Agent 接入（重磅功能）

这是 v3 技术含量最高的新功能：将市场上的主流 Agent 开发工具接入扣子的调度体系。

支持接入的本地 Agent：

接入机制：

本地 Agent 接入流程：

1. 用户在本地安装 Claude Code / Codex CLI 等工具
2. 扣子桌面端与本地 Agent 建立安全通道
3. 在项目空间中，将本地 Agent 作为「团队成员」分配任务
4. 任务执行时，扣子通过本地通道调用对应 Agent
5. 执行结果回传项目空间，供其他成员（人/Agent）使用

数据流转特点：
– 本地 Agent 处理的数据不离开用户设备
– 只有任务指令和执行结果在扣子平台流转
– 适合处理敏感代码库、私有数据

应用场景举例：

一个完整的「产品开发项目」中：

• 需求分析 Agent（云端）：拆解产品需求文档
• Claude Code（本地）：调用本地代码库，生成具体实现代码
• 测试 Agent（云端）：设计测试用例
• Codex CLI（本地）：执行自动化测试脚本
• 文档 Agent（云端）：生成 API 文档

所有 Agent 的产出统一汇聚到项目空间，人工在最后审阅。

5.3.3 编程项目（Coding Project）

扣子编程在 3.0 升级为独立的「编程项目」模式：

5.3.4 视频项目（Video Project）

视频项目搭载字节自研的 Seedance 2.0 视频生成模型，打通从内容到剪辑的完整链路：

视频项目流程：
1. 对话输入主题/需求
2. AI 生成剧本（含人物、场景、台词）
3. 分镜设计（自动/手动调整）
4. 视频生成（Seedance 2.0）
5. 配乐生成
6. 对话式剪辑（继续迭代或手动调整）
7. 导出剪映工程文件（可在剪映中继续精剪）
或直接发布

关键差异化：可导出剪映工程文件，将 AI 生成内容无缝接入字节的创作者生态，完成从「AI 生成」到「人工精剪」的闭环。

5.3.5 行业技能包 2.0

v3 的技能商店进一步专业化，提供「专家级技能包 + 权威数据集」的组合：

5.4 三端协同的技术实现

v3 最具交互创新性的功能：手机远程遥控电脑上的 Agent。

场景：用户在手机上，需要 Agent 处理存放在 Mac 上的本地文件

技术链路：
手机 App → 扣子云平台 → 扣子桌面端（Mac）
↓
本地 Agent（Claude Code）
↓
读取/处理本地文件
↓
结果回传云平台
↓
手机 App 查看结果

安全机制：
– 桌面端授权后才建立连接
– 用户明确授权哪些目录可被访问
– 操作日志全程可审查

六、开源战略：Coze Studio + Coze Loop

6.1 开源时间与背景

2025 年 7 月 26 日，字节跳动将扣子的核心代码以 Apache 2.0 协议开源，两个项目在 48 小时内获得超过 9,000 颗 GitHub Star：

• Coze Studio：可视化 Agent 开发平台
• Coze Loop：Agent 优化与运营平台

6.2 Coze Studio 技术栈

Coze Studio 核心模块：

Coze Studio 架构

├── Agent 开发层
│ ├── Prompt 工程（可视化编辑 + 版本管理）
│ ├── RAG（知识库配置 + 向量检索）
│ ├── Plugin 管理（API 注册 + 测试）
│ └── Workflow 编排（节点连接 + 条件逻辑）
│
├── 调试与测试层
│ ├── 可视化 Playground
│ ├── 多模型并行对比
│ └── 输入/输出追踪
│
└── 部署与发布层
├── 多渠道发布（飞书/微信/自定义 API）
├── Chat SDK（嵌入企业系统）
└── Workflow API（对接业务流程）

6.3 Coze Loop 技术栈

Coze Loop 是面向开发者的 Agent 全生命周期管理工具：

6.4 开源的战略意图

字节开源扣子的三重目的：

1. 争夺开发者心智
→ 对标 Dify / n8n，用 Apache 2.0 降低私有化部署门槛

2. 建立技术标准
→ Coze Studio 作为 Agent 开发的标准工具链，绑定开发者生态

3. 双轨变现
→ 开源社区版（免费）+ 商业 SaaS 版（按用量付费）+ 企业私有化版

七、竞品横向对比

7.1 主流 Agent 平台对比

7.2 生态位分析

高技术门槛
↑
│ n8n
│ （企业集成首选）
│
│ Dify
│ （AI 应用开发首选）
│
│ Coze
│ （职场协作 + 字节生态）
│
低技术门槛
──────────────────────────────→
字节生态 独立/多云生态

各平台的核心护城河：

• n8n：1000+ 连接器的「集成宽度」，企业系统对接无敌
• Dify：LLM 路由 + 知识库管理的「AI 应用深度」，技术团队首选
• 扣子：字节生态打通（飞书/抖音/剪映/豆包）+ 手机端 + 零门槛，职场/内容创作者首选

7.3 扣子的差异化赌注

扣子 v3 的核心赌注是：Agent 时代的入口是「项目协作空间」，而非「单点工具」。

• n8n 和 Dify 解决的是「如何配置工作流」（工程师问题）
• 扣子解决的是「如何让 AI 参与到真实工作中」（职场用户问题）

两者面向不同的用户群体，竞争烈度低于表面看起来的那么高。

八、定价与适用场景

8.1 扣子 3.0 定价结构

官方承诺：免费 POC、零成本试错——企业可以在正式付费前完整验证场景可行性。

8.2 适用场景推荐

九、总结

参考资料：