在AI原生应用开发门槛逐渐降低的今天，字节跳动推出的Coze（扣子）平台凭借“低代码+全流程”的特性，成为开发者快速落地AI项目的热门选择。无论是零基础的新手想快速搭建一个智能助手，还是资深开发者需要高效实现复杂的AI业务逻辑，Coze都能提供全方位的支持。本文将从Coze的核心定位与优势出发，详细拆解其核心功能，再通过完整的实战案例带大家掌握其使用方法，最后拓展相关生态与进阶技巧，助力大家快速上手并玩转Coze。

一、Coze（扣子）核心概述：什么是Coze？

Coze是字节跳动推出的一站式AI原生应用开发平台，核心定位是“让AI应用开发更简单”。它集成了大模型能力、插件生态、工作流引擎、数据存储等核心组件，开发者无需关注底层技术实现，只需通过可视化配置、简单代码编写（支持Python/JavaScript等），就能快速构建出具备对话交互、数据处理、第三方服务调用等能力的AI应用，比如智能客服、知识库问答、数据分析助手、自动化办公工具等。

1.1 Coze的核心优势

• 低代码门槛，高效开发：提供可视化编辑器，支持拖拽式搭建工作流，核心逻辑可通过提示词（Prompt）配置实现，即使非专业开发者也能快速上手；同时支持代码模式，满足资深开发者的定制化需求。

• 丰富的大模型支持：内置字节跳动火山引擎系列大模型（如豆包、火山方舟大模型），同时支持接入第三方大模型（需配置密钥），开发者可根据业务需求灵活选择。

• 强大的插件生态：内置海量官方插件（如天气查询、新闻获取、Excel处理、数据库连接等），同时支持自定义插件开发，轻松实现与第三方服务的对接。

• 全流程部署支持：开发完成后，可一键部署为网页应用、小程序、API接口等多种形态，无需额外配置服务器，极大降低部署成本。

• 完善的数据分析与调试：提供应用运行日志、用户交互数据统计、模型调用调试工具等，方便开发者优化应用性能与用户体验。

1.2 Coze的适用场景

Coze的应用场景覆盖个人开发、企业办公、商业服务等多个领域，典型场景包括：

1. 个人工具：智能问答助手、学习笔记整理工具、日常任务管理器；

2. 企业办公：员工知识库问答、合同审核助手、会议纪要生成工具；

3. 商业服务：电商智能客服、餐饮订单查询助手、金融资讯推送工具；

4. 开发辅助：代码生成与调试、API文档解析、技术问题解答。

二、Coze核心功能模块深度解析

要熟练使用Coze，首先需要掌握其核心功能模块。Coze的界面设计清晰，核心模块主要包括“应用管理”“插件中心”“工作流编辑器”“提示词工程”“数据中心”“部署中心”六大板块，各模块协同工作，覆盖AI应用开发的全流程。

2.1 应用管理：你的AI项目控制台

应用管理是Coze的核心入口，用于创建、编辑、删除AI应用。每个应用都有独立的配置项，包括应用名称、描述、图标、默认使用的大模型、交互方式（文本/语音）等。在这里，你可以查看应用的运行状态、访问量、用户反馈等核心数据，同时支持对应用进行版本管理，方便后续迭代优化。

2.2 插件中心：AI应用的“功能扩展库”

插件是Coze实现“连接外部服务”的核心载体，相当于AI应用的“功能插件”。插件中心分为“官方插件”和“自定义插件”两类：

• 官方插件：由Coze官方提供，覆盖高频场景，无需额外开发即可直接使用，比如“天气查询”（调用天气API获取实时天气）、“新闻聚合”（获取主流媒体最新资讯）、“Excel处理”（读取/写入Excel文件）、“MySQL连接”（操作数据库）等；

• 自定义插件：开发者可根据业务需求，通过Coze提供的插件开发规范，编写自己的插件（支持HTTP/HTTPS接口、Python脚本等方式），比如对接企业内部系统、自定义数据接口等。

使用插件时，只需在应用中“启用”对应插件，并配置必要的参数（如API密钥、接口地址等），即可在工作流或提示词中调用插件功能。

2.3 工作流编辑器：AI应用的“逻辑核心”

工作流编辑器是Coze最核心的功能模块，用于定义AI应用的业务逻辑。它支持“可视化拖拽”和“代码编写”两种模式，适合不同层次的开发者：

• 可视化模式：通过拖拽“节点”（如输入节点、输出节点、插件调用节点、条件判断节点、循环节点等），连接成完整的业务流程。比如“用户输入城市名称 → 调用天气插件获取天气数据 → 格式化数据 → 输出给用户”，整个流程无需编写一行代码；

• 代码模式：支持Python/JavaScript等编程语言，开发者可通过代码自定义复杂的业务逻辑，比如数据处理、多插件协同调用、异常处理等。代码模式支持调用Coze的内置API，方便对接平台功能。

2.4 提示词工程：让AI更懂你的需求

提示词（Prompt）是AI应用与大模型交互的核心，Coze提供了专门的提示词编辑器，支持对提示词进行格式化、变量替换、逻辑控制等操作。通过优化提示词，可让大模型更精准地理解用户需求，输出符合预期的结果。比如在智能客服场景中，可通过提示词限定AI的回答范围（仅回答与产品相关的问题）、设置回答语气（专业、亲切）等。

2.5 数据中心：AI应用的“知识库”

数据中心用于存储AI应用所需的知识库数据、用户数据、交互日志等。Coze支持多种数据格式导入（如TXT、PDF、Excel、JSON等），并提供数据检索功能，方便AI应用在回答用户问题时，从知识库中获取精准信息。比如在企业知识库场景中，可将员工手册、产品文档等导入数据中心，AI应用即可基于这些数据进行问答。

2.6 部署中心：一键发布你的AI应用

开发完成后，通过部署中心可将AI应用快速发布为多种形态，无需额外配置服务器：

• 网页应用：生成独立的网页链接，用户可通过浏览器直接访问；

• 小程序：支持发布为微信小程序、字节跳动小程序；

• API接口：生成RESTful API，方便对接其他系统（如企业官网、APP等）；

• 嵌入式组件：支持嵌入到第三方网页或应用中。

三、Coze使用实战：打造智能天气查询助手

接下来，我们通过一个实战案例——“智能天气查询助手”，带大家完整掌握Coze的使用流程。本案例将实现“用户输入城市名称，AI助手返回该城市实时天气、温度、风力等信息”的功能，全程使用可视化配置+少量代码，适合新手入门。

3.1 前期准备：注册并创建应用

1. 访问Coze官方网站（https://coze.cn），使用字节跳动账号注册登录（支持个人/企业账号）；

2. 登录后，进入“应用管理”页面，点击“创建应用”，填写应用信息：
   应用名称：智能天气查询助手；

3. 应用描述：输入城市名称，获取实时天气信息；

4. 默认大模型：选择“豆包-标准版”（无需额外配置密钥，免费可用）；

5. 交互方式：文本交互；

6. 点击“创建”，进入应用编辑页面。

3.2 核心步骤1：启用天气插件

本案例需要调用天气API获取数据，因此我们直接使用Coze官方提供的“天气查询”插件：

1. 在应用编辑页面，左侧导航栏点击“插件中心”，搜索“天气查询”；

2. 找到官方“天气查询”插件，点击“启用”，进入插件配置页面；

3. 插件配置：该插件需要配置“API密钥”（Coze官方提供免费测试密钥，可在插件详情页获取），填写密钥后点击“保存”；

4. 返回应用编辑页面，确认插件已添加到“我的插件”列表中。

3.3 核心步骤2：使用工作流编辑器定义业务逻辑

我们使用可视化工作流编辑器，定义“用户输入→获取城市名称→调用天气插件→格式化数据→输出结果”的流程：

1. 左侧导航栏点击“工作流编辑器”，进入可视化编辑页面；

2. 拖拽节点搭建流程：
   从左侧“节点库”中拖拽以下节点到画布中，并按顺序连接：输入节点（默认已存在）：用于接收用户输入的城市名称；

3. 插件调用节点：选择“天气查询”插件的“get_weather”方法（获取实时天气）；

4. 代码处理节点：用于格式化天气插件返回的数据（将JSON格式数据转换为自然语言）；

5. 输出节点（默认已存在）：用于将处理后的结果返回给用户。

6. 配置各节点参数：
   （1）输入节点配置无需额外配置，默认接收用户文本输入，输入数据存储在变量“input.text”中（Coze内置变量，用于存储用户输入内容）。（2）插件调用节点配置点击“插件调用节点”，在右侧配置面板中设置参数：插件选择：天气查询；

7. 方法选择：get_weather（实时天气查询）；

8. 参数配置：city = {{input.text}}（将用户输入的城市名称作为参数传递给插件）；

9. 点击画布顶部的“保存”按钮，保存工作流配置。

3.3 核心步骤3：优化提示词（可选）

为了让AI助手更精准地处理用户输入（比如用户输入“查一下上海的天气”，AI能准确提取城市名称“上海”），我们可以优化提示词：

1. 左侧导航栏点击“提示词工程”，进入提示词编辑页面；

2. 编写提示词：
   `你是一个智能天气查询助手，负责为用户提供实时天气信息。请按照以下规则处理用户请求：

3. 从用户输入中提取城市名称（若用户未输入城市名称，回复“请输入你要查询的城市名称，例如：北京”）；

4. 若提取到城市名称，调用天气查询插件获取该城市实时天气数据；

5. 严格按照代码处理节点格式化后的文本返回结果，不添加额外无关内容。`

6. 点击“保存”，完成提示词配置。

3.4 核心步骤4：调试与发布应用

（1）调试应用

在应用编辑页面顶部，点击“调试”，进入调试页面：

• 测试用例1：输入“北京”，点击发送，应返回“北京当前天气晴，气温25℃，湿度45%，西北风3级，数据更新时间：2025-12-07 14:30:00”（具体数据以插件返回为准）；

• 测试用例2：输入“查一下上海的天气”，AI应提取城市名称“上海”，返回上海的天气信息；

• 测试用例3：输入“今天天气怎么样”，AI应回复“请输入你要查询的城市名称，例如：北京”。

若调试过程中出现问题（如未返回天气数据、城市名称提取错误等），可通过“工作流日志”（调试页面底部）查看问题原因，针对性优化节点配置或提示词。

（2）发布应用

调试通过后，点击应用编辑页面顶部的“发布”，进入部署中心：

1. 选择发布形态：本次选择“网页应用”；

2. 配置网页应用信息：设置网页标题、图标、背景色等；

3. 点击“发布”，等待1-2分钟，系统将生成网页应用链接；

4. 复制链接，打开浏览器访问，即可使用智能天气查询助手。

四、Coze相关内容拓展

掌握基础使用后，我们可以进一步拓展Coze的使用场景和进阶技巧，提升AI应用的功能深度和用户体验。

4.1 拓展1：自定义插件开发入门

若Coze官方插件无法满足业务需求，可开发自定义插件。自定义插件支持两种开发方式：

（1）HTTP接口插件

适合对接已有的第三方API或企业内部系统，开发步骤：

1. 在“插件中心”点击“创建自定义插件”，选择“HTTP接口插件”；

2. 填写插件基本信息（名称、描述、版本等）；

3. 配置接口信息：填写第三方API的请求地址、请求方式（GET/POST）、请求参数、响应格式等；

4. 设置认证方式（如API密钥、Token等）；

5. 测试插件：调用插件接口，确认能正常获取数据；

6. 保存插件，在应用中启用即可使用。

（2）Python脚本插件

适合实现复杂的业务逻辑（如数据处理、算法计算等），开发步骤：

1. 在“插件中心”点击“创建自定义插件”，选择“Python脚本插件”；

2. 填写插件基本信息；

3. 编写Python脚本：支持导入第三方库（如requests、pandas等），实现自定义逻辑；

4. 定义输入/输出参数：设置插件的输入参数（如城市名称、日期等）和输出参数（如处理后的结果）；

5. 测试插件，保存后启用。

示例：自定义“未来7天天气预测”插件（Python脚本）：

import requests

def get_7day_weather(city):
    # 调用第三方7天天气预测API
    api_key = "your_api_key"
    url = f"https://api.weather.com/forecast/7day?city={city}&key={api_key}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    # 格式化结果
    forecast_list = []
    for day in data["forecast"]:
        forecast_list.append(f"{day['date']}：{day['weather']}，气温{day['temp_min']}-{day['temp_max']}℃")
    return "\n".join(forecast_list)

# 插件入口函数（Coze规定必须为handler函数）
def handler(inputs):
    city = inputs["city"]
    result = get_7day_weather(city)
    return {"forecast": result}

4.2 拓展2：Coze与其他AI开发平台对比

目前市面上有多个AI原生应用开发平台，如LangChain、Make.com、Bubble等，Coze与它们的核心差异如下：

平台	核心优势	劣势	适用人群
Coze（扣子）	低代码门槛、内置大模型、插件丰富、一键部署、中文支持友好	高级自定义功能相对有限、第三方大模型接入需额外配置	中文开发者、新手、企业办公场景、快速原型开发
LangChain	高度灵活、支持多种大模型、开源可定制、适合复杂业务逻辑	需具备Python开发基础、部署复杂、无可视化界面	资深开发者、开源项目、复杂AI应用开发
Make.com	可视化工作流强大、第三方应用集成多、适合自动化场景	AI大模型能力较弱、中文支持一般、部分功能收费	自动化办公用户、非技术人员、跨应用集成场景
Bubble	无代码开发、适合搭建完整Web应用、UI定制化强	AI功能需额外集成、学习成本较高、大型应用性能一般	无代码开发者、Web应用创业者、小型商业应用开发

4.3 拓展3：Coze进阶技巧

• 提示词优化技巧：使用“角色设定+任务描述+输出格式限定”的结构编写提示词，比如“你是一名专业的金融分析师，负责解答用户的股票相关问题，回答需包含核心观点、数据支撑，格式为分点说明”；

• 工作流异常处理：在工作流中添加“条件判断节点”和“异常处理节点”，比如插件调用失败时，返回友好提示（“当前天气服务暂时不可用，请稍后再试”）；

• 知识库优化：将高频问题、固定答案导入数据中心，设置“知识库优先回答”，减少大模型调用次数，提升响应速度；

• 数据统计与优化：通过“数据中心”查看用户交互日志，分析高频查询场景，针对性优化插件配置和提示词，提升用户体验。

五、总结与展望

Coze（扣子）作为字节跳动推出的AI原生应用开发平台，以其低代码门槛、丰富的插件生态、全流程部署支持等优势，极大降低了AI应用的开发成本。通过本文的介绍和实战案例，相信大家已经掌握了Coze的核心使用方法，能够快速搭建简单的AI应用。

未来，随着Coze平台的不断迭代，其插件生态、大模型支持、自定义功能等将进一步完善。对于开发者而言，Coze不仅是一个工具，更是一个快速实现AI创意的载体——无论是个人开发趣味工具，还是企业落地AI业务，Coze都值得深入探索。

如果你有更复杂的业务需求（如智能客服、知识库问答等），可以基于本文的基础，进一步探索Coze的高级功能（如自定义插件、多插件协同、知识库检索等），相信能打造出更具价值的AI应用。