扣子

一、核心定义与定位

1. 官方定义

2. 本质定位

• AI 应用的 “操作系统”：把零散的 AI 能力（生成、理解、搜索、工具调用）组织成可重复执行的流程。
• 低代码开发范式：非技术人员通过拖拽即可构建复杂业务逻辑，降低 AI 应用门槛。
• 智能体的 “执行骨架”：为 AI 智能体赋予流程化、可规划、可协作的执行能力，从 “被动响应” 走向 “主动执行”扣子（Coze）。

3. 两大核心类型

二、核心架构与组件

1. 核心组件：节点（Node）

（1）基础控制节点（流程骨架）

• 开始节点：定义流程入口，配置输入参数（如文本、列表、文件）。
• 结束节点：定义流程出口，返回最终结果。
• 条件分支节点：基于规则（如金额>1000）实现流程分流，支持多分支判断。
• 循环节点：遍历列表 / 数据集，批量执行子流程（如批量生成 100 篇小红书文案）。
• 并行节点：同时执行多个子流程，提升效率（如同时生成文案与配图）。

（2）AI 能力节点（流程大脑）

• 大模型节点：调用豆包、通义千问等模型，执行生成、总结、推理、分类等核心 AI 能力。
• 知识库节点：接入私有文档 / FAQ，实现基于私有知识的精准问答，解决 “幻觉” 问题。
• 多模态节点：支持文本、图像、音频、视频的生成与理解（如文生图、视频剪辑）。

（3）工具与数据节点（流程手脚）

• 插件节点：调用外部工具（如飞书、Excel、图片生成、数据爬虫），实现 “AI + 工具” 联动。
• 数据库节点：读写结构化数据（如用户信息、订单记录），实现数据持久化。
• 代码节点：嵌入 Python/JS 代码，处理复杂逻辑或自定义功能，兼顾灵活性与扩展性。
• API 节点：调用第三方接口，打通企业内部系统（如 ERP、CRM）。

2. 数据流转：变量（Variable）

• 全局变量：流程内所有节点可访问，用于存储公共数据（如用户 ID、配置参数）。
• 节点输出变量：每个节点的输出可作为后续节点的输入，实现数据链式传递。
• 列表 / 对象变量：支持复杂数据结构，适配批量处理与多模态数据。

3. 执行引擎

• 智能规划引擎：自动将自然语言需求拆解为可执行任务链（如 “策划发布会”→自动生成甘特图）。
• 多智能体协作引擎：按任务类型自动分配最优 AI 智能体（数据、分析、可视化、文案），实现跨角色协同。
• 流程自动化引擎：固化流程为模板，一键触发执行，支持定时 / 事件触发。

三、核心技术原理

1. 任务拆解与规划（AI 项目经理）

2. 多智能体协同（AI 团队）

• 数据智能体：负责数据抓取、清洗、入库。
• 分析智能体：负责数据建模、趋势预测、洞察提取。
• 创作智能体：负责文案、报告、PPT 等内容生成。
• 执行智能体：负责调用工具、发送通知、触发动作。

  通过节点间的变量传递，实现智能体间的无缝协作，如同一个 AI 团队在并行工作。

3. 低代码可视化编排

• 前端：可视化画布，实时预览流程与数据流转。
• 后端：自动将可视化流程编译为可执行的 JSON 配置，无需手动编码。
• 调试：支持单步执行、变量查看、错误回溯，快速定位问题。

4. 全链路监控与可观测性

• 执行日志：完整记录每个节点的输入、输出、耗时、状态。
• 性能监控：实时查看流程耗时、成功率、资源占用。
• 告警机制：节点执行失败时自动触发通知（如飞书、邮件）。

四、核心优势

1. 零代码门槛，人人可用

2. 深度融合大模型与业务逻辑

3. 强大的扩展性与集成能力

• 内置插件市场，一键接入数百种工具（办公、设计、数据、开发）。
• 支持自定义插件 / API，无缝对接企业内部系统。
• 兼容多模态数据，实现文本、图像、音频、视频的全链路处理。

4. 批量处理与规模化复用

• 支持循环 / 批量节点，一键处理数百上千条任务（如批量生成内容、清洗数据）。
• 流程可保存为模板，团队共享复用，避免重复造轮子。

5. 企业级安全与合规

• 支持私有部署 / 数据本地存储，保障敏感数据安全。
• 提供内容审核 / 合规校验节点，确保输出符合规范。
• 完整的操作审计日志，满足监管要求

五、典型应用场景

1. 内容创作自动化

• 批量内容生成：循环节点 + 大模型 + 多模态，批量生成小红书 / 公众号文案、海报、短视频。
• 报告自动生成：数据抓取→分析→可视化→PPT/Word 报告全链路自动化。
• 多模态创作：文案生成→配图→配音→视频剪辑，一站式完成内容生产。

2. 企业流程自动化

• 智能客服：对话流 + 知识库 + 插件，实现自动问答、工单创建、物流查询、退款处理。
• 财务 / 行政审批：表单提交→自动校验→分级审批→通知→归档，全程无人值守。
• 数据处理与分析：自动从数据库 / Excel 抓取数据→清洗→建模→生成洞察报表。

3. 智能体与业务系统集成

• AI 员工：构建具备长期记忆、主动执行能力的 AI 智能体，负责客户跟进、项目管理、数据监控扣子（Coze）。
• 跨系统联动：通过 API 节点打通 ERP、CRM、OA，实现数据互通与流程自动化。

4. 个人效率提升

• 个人助理：自动整理邮件、生成周报、安排日程、搜索信息。
• 学习与研究：自动搜集文献、总结要点、生成思维导图、撰写论文大纲。

六、与传统工作流 / 提示词的对比

1. 扣子工作流 vs 传统提示词（Prompt）

2. 扣子工作流 vs 传统 BPM（业务流程管理）

七、搭建与使用流程（极简版）

1. 创建流程：选择 Workflow 或 Chatflow，进入可视化画布。
2. 设计流程：拖拽节点→连线定义顺序→配置节点参数（模型、提示词、工具、变量）。
3. 调试优化：单步执行→查看变量→修正逻辑→优化提示词 / 参数。
4. 发布部署：保存为模板→一键发布到飞书 / 企业微信 / API / 网页。
5. 监控迭代：查看执行日志→分析性能→持续优化流程。

八、总结与价值

• 对个人：解放双手，将重复性工作自动化，专注创造性任务。
• 对企业：构建 AI 驱动的业务流程，提升效率、降低成本、加速数字化转型。
• 对开发者：零代码快速构建 AI 应用，聚焦业务价值而非技术细节。