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Coze開源48小時即沖6k星，卻被Dify嘲諷“閹割版”：插件只剩18個、日志調(diào)試全砍、私有化難賺錢。本文深扒字節(jié)真實意圖——醉翁之意不在Agent，而在生態(tài)位與智能體棋局；也提醒2B市場：別被Stars沖昏頭，生態(tài)完整度才是護城河。

我是發(fā)現(xiàn)DeepSeek和Manus開了一個很不好的頭，所以在前天晚上，7.25凌晨，Coze開源了！一時間AI圈又熱鬧起來了，他們總是這樣整活，我都麻了…

Coze是字節(jié)旗下一款A(yù)gent開發(fā)平臺（低代碼/零代碼平臺），他們非常適合簡單的個人助手類AI應(yīng)用，之前我們對常見的幾個Agent平臺做過對比：

其實，現(xiàn)階段正兒八經(jīng)分庭抗禮的要數(shù)Coze和Dify，原因很簡單：他們的生態(tài)最好，并且從迭代節(jié)奏來說，都后勁十足！

Coze得益于飛書體系的加持以及本身產(chǎn)品體驗過硬，牢牢占據(jù)著2C的市場；而Dify由于其開源的生態(tài)位，在2B私有化部署這塊一直占據(jù)第一的身位。

當(dāng)前Dify破10萬Stars，Coze Studio剛開源2天Stars近6千。Coze（之前閉源版本）插件巨多（貌似3000多）；Dify這塊要差點，但常見插件幾乎都能找到。

如果Coze將插件生態(tài)一并移植過來，對Dify威脅很大。

所以，難道Coze開源的目的就是為了與Dify爭奪市場？

為什么Coze要開源

有很多朋友都認為：Coze選擇開源，也許是面臨競品壓力，但我認為更多是想要構(gòu)建一個完整的生態(tài)。

以另一個角度來說：國內(nèi)C端本來Coze就一家獨大，那么他要侵入的領(lǐng)域就更多是2B，那么之前是什么樣的公司在用Dify呢，Dify對他們來說又是一個什么樣的生態(tài)位？

因為我去年的AI+管理經(jīng)驗，也會用到Agent平臺，這里能分享一批片面的數(shù)據(jù)：

淺度服務(wù)36家，深度服務(wù)15家客戶，在我進入公司體系前，80%不知道什么是Coze，剩下的20%也只會很簡單的用Coze，并且他們壓根就不在乎數(shù)據(jù)安全，沒有真實的私有化部署需求。

我們對這批數(shù)據(jù)簡單做下劃分：

1）50%的不明真相“群眾”

以成都為例，很多電銷的公司，內(nèi)部都是用Excel飛來飛去，他們連在線表格都沒玩明白，團隊根本沒有產(chǎn)研團隊，而這種公司在國內(nèi)巨多！

我甚至認為數(shù)據(jù)樣例增多，比例會超過60%。

2）30%不痛不癢

然后就是0-50以上團隊，他們有一定工程能力，但是多數(shù)業(yè)務(wù)場景不會使用Agent平臺，少數(shù)使用也只是在做一些不痛不癢的業(yè)務(wù)，比如內(nèi)部提效，只不過這些公司老板非常不重視內(nèi)部降本增效。

他們連最常見的財務(wù)系統(tǒng)都沒有，遑論Coze提效？

3）20%不屑于用

剩下的團隊就是50+的產(chǎn)研團隊了，他們研發(fā)實力較強，對于Agent平臺這種低代碼平臺更多是個無所謂的態(tài)度，生產(chǎn)上基本不會用，內(nèi)部提效是有可能的，但這個會進一步與辦公軟件相關(guān)，比如釘釘體系的公司絕不會選飛書的Coze。

開源->生態(tài)之爭

綜上，我覺得Coze開源更多是一場生態(tài)之爭，不僅是與釘釘?shù)纳鷳B(tài)，還包括了其背后的云服務(wù)生態(tài)。

這里分享個可能相關(guān)的案例：前幾天騰訊云的哥們（中層干部）找到我，我以為他又要給我推坑爹的產(chǎn)品，卻不曾他在忽悠我用火山引擎，一問才知道他去字節(jié)了…

同時，之前做文心的一些銷售，最近聯(lián)系下來居然也去了字節(jié)，工作是推廣字節(jié)的AI產(chǎn)品！

最后，如果將視野在拉大，4月的時候字節(jié)推出了對標Manus的智能體扣子空間。

這種智能體的核心在于工具鏈，工具鏈的話暫時又可以具象化到各個MCP服務(wù)，從這個角度字節(jié)可能需要吸引足夠的開發(fā)者進入生態(tài)才玩得起來！

要知道智能體是個大得多的賽道，Coze對于他似乎不值一提了

所以，開源Coze可能不是一個倉促的決定，如果其目標是要反哺上層的智能體應(yīng)用的，那么對生態(tài)的要求就高了。

最后，再大膽猜測一下：Coze不開源，也賺不到錢！

Hi Agent

依舊是之前做AI+管理時候的事，有2家公司使用的是飛書的私有化Coze部署版本：Hi Agent。

但企業(yè)方反饋并不好，原因是跟線上的版本差距太大！

我私下咨詢內(nèi)部人員得到了一個信息是：Hi Agent與Coze是兩個團隊做的，可能銷售蹭了Coze的熱度，于是我進一步咨詢了下這種SaaS私有化部署賺不賺錢，答案是否定的！

SaaS最大的敵人是定制化，定制化需要員工駐場開發(fā)，如果要做大就要維護一個龐大的實施團隊，管理是一個問題，更大的是版本問題！

比如年初部署一個公司賺了500萬，但年底企業(yè)如果要求升級，直接的結(jié)果就是這一年所有已經(jīng)做好的應(yīng)用可能全部要修改。

因為版本很難做到無痛升級，并且年初部署人員有可能離職了，新的同學(xué)根本不了解業(yè)務(wù)，實際執(zhí)行下去就是一筆爛賬，最后都是成本問題，總結(jié)下來：如果企業(yè)要賺錢那就要敗口碑！

從這個角度來說，Dify的做法是對的：我是開源的，我又不賺你錢，那使用最新版本導(dǎo)致的問題就該你們公司自己消化。

大家能理解Dify，畢竟是白嫖，但大家不會理解字節(jié)，因為真的很貴…

基于此，如果本來也賺不到撒錢，那不如開源算了，只不過讓下面同學(xué)（AITech實驗室）實際部署測試了一波后發(fā)現(xiàn)：當(dāng)前是閹割版本…

閹割Coze

大家部署比較簡單，飛書產(chǎn)品文檔一直很好，直接照著官方的來就行：

獲取源碼

git?clone?https://github.com/coze-dev/coze-studio.git

配置模型

cd?coze-studio

# 復(fù)制模型配置模版

cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml

#編輯文件

vim backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml

這里要修改配置：

1）id 全局唯一，每個模型都要不一樣

2）meta.conn_config

• api_key獲取方式
• model獲取方式

修改拉取源

修改Docker鏡像地址為國內(nèi)源：

vim /etc/docker/daemon.json

# 修改為如下內(nèi)容

{

“registry-mirrors”: [

“http://hub-mirror.c.163.com”,

“https://docker.mirrors.ustc.edu.cn”,

“https://registry.docker-cn.com”

]

}

部署并啟動服務(wù)

cd?docker

cp .env.example .env

docker compose –profile?“*”?up -d

接下來就可以體驗了，這里先說結(jié)論：

Coze是閹割版

這個可能比較重要，Coze開源版是閹割版。

初步體驗下來，主要缺少的是海量插件都不能用，只有18款內(nèi)置插件，并且很多還需要授權(quán)；調(diào)試方面不支持回溯歷史版本、不支持查看歷史運行日志、不支持查看運行關(guān)系圖；

然后對比Dify的話，開發(fā)體驗方面要稍好，但生態(tài)方面其實并不占優(yōu)勢，甚至由于沒有很好的支持MCP還有可能落下風(fēng)(COZE內(nèi)部是插件機制，有自己的一套規(guī)范)

簡單來說：只是現(xiàn)在這個版本的話，真不足以讓Dify慌，最后還是給一個案例，方便大家進一步了解…

簡單案例

我們用智能體實現(xiàn)一個簡單的天氣查詢功能：

具體步驟如下：

用戶問系統(tǒng)”上海天氣如何？”

系統(tǒng)加工后轉(zhuǎn)發(fā)給模型

{

“用戶問題”：”上海天氣如何？”,

“可用工具列表”: [{

“tool_name”: “weather”,

“tool_desc”:”查詢某地的天氣”,

“tool_params”:[{

“param_name”: “location”,

“param_desc”: “城市名稱，如：上海”,

“param_type”: “String”

}]

}]

}

大模型收到后回復(fù)：

{

“tool_name”: “weather”,

“tool_params”: “location=上海”

}

系統(tǒng)根據(jù)大模型的指令實際調(diào)用服務(wù)：

https://your_service.com/api/weather?location=上海

系統(tǒng)把外部服務(wù)查詢結(jié)果給大模型：

{

“用戶問題”:”上海天氣怎么樣？”

“Weather查詢結(jié)果”: {

“location”: “上海”,

“weather”: “多云，25度”

}

}

大模型根據(jù)數(shù)據(jù)回答問題并返回：

上海今天多云，25度，溫度很舒服，適合戶外運動

工作流核心思路比較簡單：

1）外層需要包裝一個循環(huán)，通過Status判斷當(dāng)前是什么狀態(tài)，應(yīng)該怎么處理，是否需要繼續(xù)循環(huán)

• Status=0代表新請求
• Status=1代表需要調(diào)用外部服務(wù)
• Status=2代表外部服務(wù)請求完成
• Status=3代表調(diào)用結(jié)束

2）每個步驟完成后，需要手動修改Status的值，讓循環(huán)進行下一個步驟。

3）循環(huán)過程中的臨時數(shù)據(jù)，需要存儲在”循環(huán)變量”中，方便下次調(diào)用

最后，將提示詞給想要偷懶的同學(xué)…

# 角色

任務(wù)處理大師

# 任務(wù)

1. 根據(jù)用戶輸入解決用戶問題

2. 如果你判斷解決問題需要使用工具，請返回調(diào)用工具的信息

3. 如果你判斷不需要調(diào)用工具，則根據(jù)輸出示例直接返回答案

4. 不要額外輸出其他內(nèi)容，也不要格式化輸出

5. 如果缺少必要的參數(shù)信息，則根據(jù)輸出示例提示用戶補充

# 可使用的工具列表

[{

“url”: “http://youer_service.com/api/weather”,

“tool_name”: “weather”,

“tool_desc”:”查詢某地的天氣”,

“tool_params”:[{

“param_name”: “location”,

“param_desc”: “城市名稱，如：上海”,

“param_type”: “String”

}]

}]

結(jié)語

如果我們只站在Agent平臺的角度思考問題，為什么他會存在？其實原因無非一點：給不想/不會寫代碼的人用！

在幾年前有個很冷的笑話，老板讓下面有2年沒寫代碼的總監(jiān)去開發(fā)一個東西，2天后老板在群里問搞得怎么樣了？

該總監(jiān)回了一句：有日子沒寫代碼了，昨天搞了一天的環(huán)境，現(xiàn)在正在做？

老板這里就很疑惑了，打趣道：搞什么環(huán)境，要香薰的嗎？

這讓那個總監(jiān)很煩躁，你別說他很煩躁，你突然讓我寫代碼，想起那個環(huán)境問題，我也很煩躁…

而Agent平臺這種低代碼平臺，在解決環(huán)境煩躁這點是很優(yōu)秀的，只不過最近Cursor、Trae等AI編程助手貌似也能解決這類問題了。

所以，邏輯上來說，低代碼平臺的生存空間會被AI壓縮，Coze與Dify也不例外。所以，低代碼平臺的優(yōu)劣，比較重要的還是得看其插件生態(tài)，這個短時間AI夠不著。

而從插件生態(tài)再看這次的開源版本，Coze根本不是Dify的對手；另一方面，Dify正在和一些公司洽談進一步的融資，這場戰(zhàn)役還有的玩。

所以，Coze想要更進一步，是需要進一步開源的，畢竟現(xiàn)在N8N有水土不服、Dify身上還有一些商業(yè)限制，這些都是機會…

最后，其實之前也說了：就我的實際經(jīng)歷，各個團隊重要系統(tǒng)都不會用Agent平臺，不論是Coze還是Dify天花板挺低的，特別是AICoding已經(jīng)足夠提效了…

綜上，這波Coze開源的意義依舊是字節(jié)辦公體系生態(tài)位的事，其實對各個公司可能沒什么影響，只不過Dify團隊的背后貌似跟騰訊淵源頗深，不知道騰訊這個玩家是不是真的想完全錯過這次AI辦公了？