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扣子开源全家桶,Apache 2.0加持,AI Agent又一次卷到起飞

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

机器之心原创

作者:吴昕

两个核心开源产品 Github上star 数共达 9.5K。工具已上桌,开发者们,燥起来吧。

终于,另一只靴子也落地了。

7 月 26 日,新一代 AI Agent 开发平台扣子( Coze )宣布开源两款核心产品:零代码开发平台( Coze Studio )和调试工具扣子罗盘( Coze Loop )。

加上已开源的应用开发框架 Eino,扣子四大核心产品已有其三完成开源 ,从开发到运维,一个不落!

扣子产品矩阵包括扣子空间、开发平台、扣子罗盘及 Eino 框架。Eino已于4月开源,红色部分是这次开源的核心产品。

2025 年,AI Agent 迎来爆发,热度直逼今夏高温。在不少人眼中,它俨然成为大模型真正落地的「最佳实践」。而就在这个关键时刻,扣子果断全线开源,沿用高度开放的 Apache 2.0 协议 ——

一边加柴,一边开门迎客,把这把火烧得更旺,也将开源平台的竞争推到了新高度。

目前,这次开源的两个核心产品 GitHub 的 Star 数量迅速攀升,共达 9.5K,成为智能体开发领域最受关注的开源项目之一。

  • Coze Studio :
  • https://github.com/coze-dev/coze-studio
  • Coze Loop:
  • https://github.com/coze-dev/coze-loop
  • Eino:
  • https://github.com/cloudwego/eino

完整工具链开源,零门槛享受商业级能力

扣子开发平台是一款真正意义上的无代码开发平台。最大的亮点就在于——

不会写代码?完全没关系!只要你会用鼠标,分分钟就能捏出一个能跑的智能体,整个过程直观到飞起:

打开网页画布,拖拖拽拽,像搭积木一样拼出智能体的工作流程。

前端界面、后端逻辑全图形化呈现,1—2 小时轻松搞定一个实用的 AI 应用。

拖拖拽拽,像搭积木一样拼出智能体的工作流程

平台的扩展能力也相当强悍:最丰富的插件市场,搭配知识库、数据库等组件,极大拓展了智能体的能力边界。

拥有最丰富的插件市场

各种资源,一应俱全

支持发布平台也最多:一键上架平台商店,支持飞书、抖音、微信等多平台推送,同时提供强大的 API 和 SDK,便于将智能体无缝集成进你的业务系统。

现在,扣子开发平台的核心引擎全面开源——

模型接入、智能体构建到最终发布,覆盖所有开发所需核心模块。

开发者可以自由使用、魔改、分发,打造真正高度定制化的智能体应用。

开源功能清单(中文版)

「一站式可视化开发」,外加源自成熟商业平台,是扣子开发平台区别于众多 AI 开源项目的突出亮点。背靠数万家企业和数百万开发者的用户基础,充分验证了其核心引擎的稳定性与可靠性。

技术栈方面,扣子开发平台同样亮点十足——

后端采用 Golang,前端采用 React + TypeScript,整体架构基于微服务和 DDD(领域驱动设计)。

在开源语境中,性能和效率往往是最先被拷问的指标。Golang 内核像是一块扎实的基石,确保在面对高并发和复杂调用时,系统依然稳定可靠。

更别说 Golang简洁的语法和低门槛的学习曲线,开发者上手快,维护也省心,再加上它在后端、网络和容器化领域的成熟生态,妥妥一套高效稳定的底层解决方案。

在可读性和维护性方面,React + TypeScript 提供了成熟的组件化开发体验与类型安全保障,既适合新手快速上手,也便于老手精细打磨。

在微服务架构上,通过系统拆解为职责清晰、解耦良好的模块,不仅便于开发者理解和维护,也为开源社区的协同开发创造了理想环境——每位开发者都可以专注于某一具体领域,深耕细作,而不必担心「牵一发而动全身」。

在实操层面,平台提供开箱即用的容器化部署方案,大幅简化环境配置流程,让开发者能将更多精力聚焦在智能体本身的构建上。

有了扣子开发平台,捏个智能体,轻轻松松。但当智能体越来越聪明、任务越来越复杂,仅靠简单「搭积木」已经不够用了。真实场景里,难题接踵而至:

哪些 Prompt 微调真的带来了性能提升?哪些看似改了,其实没变?

尤其是对于拥有复杂工作流的 Agent,靠「提问-答复」的黑箱式调试,就像摸着石头过河——既没法回溯过程,更难精准定位问题。

扣子罗盘,正是在这样的需求下诞生。

它是一整套面向智能体的全生命周期管理工具链,以可视化方式,把智能体开发抽象为四大阶段:开发 - 评测 - 观测 - 优化,每一各环节都有明确抓手,帮你从容应对各种不确定性。

给 Prompt 写作量身打造了 IDE + Git + AB 测试三合一神器,让开发更高效,也更靠谱。

从用户提问开始,到 Prompt 是怎么被解析的、用了哪个模型、调用了哪些工具、每一步花了多少时间、有没有出错……全都详细记录下来。开发者不仅能快速找出问题所在,还能识别性能瓶颈、追踪 Token 用量,真正做到有据可查、有错好改。

一个稳定的智能体,不能靠感觉好,要靠数据说话,效果可量化。评测能力,开箱即用。

这次扣子罗盘开源,更是诚意拉满——

包括提示调试、评测体系、Trace 全链路观测、模型接入等能力统统配齐,相当于把成熟平台的硬核能力一次性下放。开发者零门槛就能体验原本专属商业客户的工具链。

开源功能清单(中文版)

例如,Prompt 开发流程一站式打包,从设计、测试到优化全覆盖,无需另起炉灶,拿来即用。

对 Trace 的上报与查询能力,同样是一大亮点。平台支持自动记录每一条 Prompt 调试的 Trace 数据,实时追踪输入输出、执行路径和耗时明细,让原本黑盒般的 AI 推理过程彻底可见。这对于提升开发效率、加速上线流程,意义不言而喻。

更妙的是,多语言 SDK 同步开源,与商业版完全兼容,只需改几个参数,就能把扣子罗盘集成进自己业务系统,二次开发毫无压力。再加上官方文档齐全、开发指南详尽,整体门槛被拉得很低。

Eino 框架的引入也为模型接入带来了极大灵活性,支持 OpenAI 等主流 LLM,切换模型就像换积木,项目扩展性直接拉满。

上手体验也极其友好。Docker 一键部署几行命令搞定,新手也能几分钟内启动完整调试与评估环境。

总结一下:这次扣子双核心产品开源,堪称给开发社区打了一针强心剂。

开发平台主打上手快,罗盘则解决可观测难题,一次打通从构建到优化的全流程。

关键不是象征性开源,而是把经受过大规模实战验证的能力一次性打包开放:模型接入、Prompt 调试、Trace 观测、跨端部署……全栈可用、可复用。

对开发者来说,等于一开局就站在成熟体系上,轻松起步、深度定制两不误。

Apache 2.0 :把未来留给了开发者

智能体大爆发,竞品几乎全部开源,扣子选择在此关键时刻彻底释放自己的技术势能,把「半条命」交给开发社区,其实并不意外——

三款产品已经构建起一套完整、新的 Agent 开发范式。在这个尚未定型的赛道上,若想让这套范式成为行业的事实标准,必须吸引越来越多的开发者和团队围绕它开发应用、贡献插件、打磨生态。而要在有限时间内快速启动这台飞轮,开源几乎是最优解。

选择以宽松著称的 Apache 2.0,足见扣子的「让利」诚意与生态野心:

  • 代码随便用、随便改,不强制开源衍生品;
  • 专利授权机制清晰,合规无忧;
  • 和主流协议兼容性好,方便各种集成、魔改。

讲真,这几乎把开发者所有顾虑都提前解决了——不用付费、还可以闭源商用、不怕版权雷、不担心数据安全和商业秘密。包袱一丢,落地提速自然水到渠成。

这波操作,很容易让人想到当年谷歌打造 Android 的经典操作:底层保留 GPL,上层切 Apache 2.0,向手机厂商亮明态度——你可以深度定制,闭源商用,商业秘密我不碰。最终换来了生态爆发,坐拥全球手机操作系统半壁江山。

而对于中小企业和个体开发者来说,扣子这波开源更像天降助攻。

传统的 AI 开发平台,尤其是那些功能完备、性能优越的商业版本,往往伴随着高昂授权费用——个人开发者和预算紧张的中小企业,几乎望而却步。现在,扣子直接把 Agent 能力开源给你,零门槛入场,一键白嫖商业级工具链。

而且不是「阉割版」,而是真正把商业版中验证过的核心能力——包括提示词调试、即开即用的评测体系、Trace 全链路观测等——原样端上桌。大家一开局就站在成熟体系上,既能少踩坑,又能快速打磨差异化业务。

值得一提的是,许多企业(特别是大型企业和对数据安全、合规性有严格要求的机构)偏好私有化部署其关键业务系统,包括 AI 应用。

而扣子本身处于基础模型与业务场景之间,是连接两端的关键桥梁:它提供了智能体必需的流程编排、数据接入、任务执行等核心能力。现在它开源了,企业可以部署在自己的服务器或私有云上,完全掌控数据和系统,也就消除了「黑箱焦虑」。

可以说,扣子这波开源,是一次力度空前、诚意拉满的「基础设施放权」——真正把未来留给了广大开发者。

智能体时代的「操作系统」

当然,开源绝非单方面付出,而是一场双向的增益游戏。

在闭源阶段,产品演进主要依赖内部节奏和少数客户反馈。开源之后,全球开发者成为产品的「共创合伙人」——修 Bug、提需求、加插件、造模板,一切都能自下而上「涌现」。社区协同力量,会成为加速产品进化的最强引擎。

选择在 2025 年开源,时机也恰到好处。当下,无代码与低代码平台正成为 AI 应用开发的最热战场,扣子这一整套「开源大礼包」,既是拉新利器,也是生态磁场。一旦社区形成规模——

最多插件的工作流平台,是扣子主导的;智能体开发默认参考的接口和设计范式,是扣子定义的;……

当开发者习惯按你的方式做事,游戏的胜负,其实已经写好了一半。那时的扣子,不再只是字节跳动内部的一套开发工具,而是真正成为「智能体时代的公共底座」。

要知道,开源从来不是放弃主导权,而是迈向更高维度的生态博弈。

这一次,扣子可不是「贵在参与」,而是以「范式设定者」姿态入局—— SDK、Studio、插件市场 …… 「全家桶」一并奉上,毫无保留,直撼现有格局。

一线大厂披挂上阵,无论是国内起步较早的 Dify 还是已打开海外局面的 n8n,也不得不重新审视自身的定位与节奏,一场智能体开发的范式之争如箭在弦,一触即发。

最终,谁的技术规范成为行业共识,谁的接口标准成为开发者默认选项,谁才有资格主导这场最重要的生态重构。

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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!