本文介绍字节跳动推出的 AI Bot 开发平台“扣子”，涵盖无代码生成 Bot、知识库集成、插件扩展及工作流编排等功能。通过实际案例展示如何利用自然语言编程构建个性化应用，探讨低代码时代下 AI 应用开发的便捷性与未来趋势，并提供提示词优化与工作流调试建议。文章详细解析了扣子的核心特性，包括知识库 RAG 应用、插件 API 集成以及可视化工作流设计，并给出了 TypeScript 代码示例。同时强调了提示词工程、成本控制和合规性在 AI 应用开发中的重要性，旨在帮助开发者快速上手并构建高质量的 AI 助手。
如果说 2023 年是人工智能爆火的一年，那么 2024 年可能将会是人工智能产品爆发的一年。有不少业内人士预言 2024 年将会出现更多的基于 AI 的落地产品，或许 AI 时代实实在在的到来了。
相信 ChatGPT 大家都比较熟悉了，很多小伙伴已经从使用搜索引擎转为使用 GPT 来作为自己获取信息的一个主要途径了。但是 ChatGPT 提供的是一种通用的大语言模型的能力，理解自然语言、写代码、写文案等都是很强大的，但是 ChatGPT 却不太具备人的情感，大多数人其实就是把 ChatGPT 当做一个生产力工具用的。
但就在前段时间，一款名为'扣子'（Coze）的 AI 应用在网上火了一把。这款 AI 应用和 ChatGPT 不同的是，它更注重有情绪的聊天，给大家提供了一个类似真实的劝婚场景，也是当下年轻人普遍会面临的一个问题，所以可见开发者其实是非常懂得迎合大众的情绪的。
但其实我们都知道它的基座还是借助了大语言模型，但是不同的是让我们看到了 AI 应用的一种很好的创新。
最近，字节正式宣布在国内市场上线一站式 AI Bot 开发平台'扣子'，这是继其在 2023 年 12 月在海外市场推出平台后的又一重要进展。扣子的推出标志着字节跳动在 AI 领域的持续创新和领先地位，同时也为广大用户提供了一个更简单、更便捷的 AI Bot 开发工具。
扣子平台支持 30 秒无代码生成 AI Bot，无论用户是否有编程基础，都可以快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot。这一功能的推出，大大降低了 AI Bot 开发的门槛，使得更多人能够参与到 AI 生态的建设中来。用户可以根据自己的需求，快速为机器人添加功能，实现从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。
扣子平台的优势不仅仅在于易用性，更在于其强大的拓展能力。目前，扣子已集成了超过 60 种不同的插件，覆盖新闻阅读、旅行规划、生产力工具等多个领域。用户可以直接将这些插件添加到 AI Bot 中，丰富其功能。此外，扣子还支持创建自定义插件，用户可以将已有的 API 能力通过参数配置的方式快速创建一个插件让 AI Bot 调用。这种灵活的拓展能力使得扣子平台能够满足各种不同的需求，为用户提供更加全面的服务。
其实用法上来看，如果只是想要创建一个专属于你的聊天机器人，其实是非常简单的，甚至你只需要跟他说一句话就行了，当然所有的一切建立在提前登录一下！
这个时候你就创建好了一个专门生成土味情话的 Bot 啦！然后我们可以试试跟它聊天的效果。
会发现其实，还是挺有意思的，但是其实这个能力用 ChatGPT 也完全可以做到，我根本没必要再搞一个自己的所谓的'Bot'啊？
我刚开始也这么想，但是有趣的是我们可以在其中自定义一些属于我们自己的特色功能。ChatGPT 的训练数据都是某个日期之前的，但是在扣子中我们可以为我们的 Bot 指定一个知识库，这样它就会选择性的为我们提供知识库里的内容，并且支持很多种导入的格式。
我这里弄了两个链接作为知识库，可以获取这两个网页的土味情话。
通过这样，在回答中就会有一定比例是来自我们知识库的内容。更重要的是我们还可以设定约束条件。
哈哈，这样至少可以为用户提供一些情绪价值，不至于像 ChatGPT 那样一板一眼了，因此这里面有很多可以想象的空间，比如做一个'相亲对象模拟器'，'哄女朋友模拟器'，'面试官模拟器'等等。
所以我趁热打铁又做了个'EMO 鼓励大师'，它会以谩骂的方式鼓励用户变得更好😂
然后就可以发布出去啦！发布途径目前有这几个：微信客服，公众号（服务号），飞书等对于个人发布者来说不太方便，搞那一套很麻烦，所以只有豆包比较方便。但是我这个因为属于'谩骂'的方式，好几次没有审核通过，最后修改的已经很委婉了，审核是通过了，但是还是不能分享出去，可能是审核机制里会屏蔽此类言辞锋利的应用吧！
之所以很喜欢玩这个，是因为除了以上的功能，扣子还提供了插件和工作流这两个强大的功能！
插件是一个工具集，一个插件内可以包含一个或多个工具（API）。目前，扣子集成了超过 60 种类型的插件，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型。使用这些插件，可以帮助你拓展 Bot 能力边界。例如，在你的 Bot 内添加新闻搜索插件，那么你的 Bot 将拥有搜索新闻资讯的能力。
因此我们可以通过插件获取最新资讯，然后把资讯交给语言模型去理解，可以玩出很多有意思的花样。例如我们可以通过获取股市信息的插件来获取股市资讯，然后交给语言模型去理解，告诉他怎么帮我们整理这些资讯，甚至保存在某个例如数据库这样的地方。
插件开发建议：
如果流程比较复杂的话我们可以通过工作流来实现。
工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。
当目标任务场景包含较多的步骤，且对输出结果的准确性、格式有严格要求时，适合配置工作流来实现。
我们举个例子，创建一个可以生成萌萌的人物头像的例子，当用户输入一个人物的时候，我们把它的萌版画像给画出来。所以这个过需要做一些处理，它的流程如下：
关键词 -> 添加修饰词 -> 文生图模型 -> URL -> 展示
可以看到整体就跟我们平常写代码一样，每一步都有输入和输出，中间我调用了字节提供的文生图的大模型，最后以 MD 文档的格式输出就好。
可能出现的效果不一定是自己想要的，那就再提示词再优化一下就好了，我们可以在前面代码的部分改一改。
async function main({ params }: Args): Promise<Output> {
const perfix_desc = "萌萌的，Q 版的"
const suffix_desc = "，头可以大一点，身体小一点，人物特色凸显一下，有点小泥人的那种感觉"
const name = params.input || ""
const ret = { desc: perfix_desc + name + suffix_desc }
return ret;
}
再试一下，感觉会好一点。
直到优化到我们想要的效果为止。
工作流调试技巧：
整体体验下来还是很酷的，最让人舒服的地方就是可以用自然语言的方式进行编程，这个时候我就在想，未来可能人人都将会是程序员，因为即便从未学过编程的人，可能也可以使用扣子做出一个快捷的小应用，并且还可以不断调试，不断使用提示词来优化自己的应用。
可以看得出来，其实扣子本质上就是希望做国内的 GPTStore，提供更加个性化的 GPT，并且整合各种垂直领域的模型，模型提供能力，让用户自己来决定何如使用这些能力。
或许人人都是程序员的时代真的来了！
低代码开发注意事项：
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