参加完 COZE 的开发者日，我看到了 AI 工作流平台是下一代 APP Store 新范式

PC 时代：Windows

"1985 年，Windows 1.0 的发布开创了个人计算的新纪元。　

它解决了一个根本性问题：让普通人能够轻松使用计算机。　

统一的图形界面、直观的操作方式、标准化的开发环境，　

Windows 构建了第一个真正意义上的软件生态系统。　

然而，这是一个相对封闭和单一的世界。　

软件需要安装，更新要手动，使用场景局限于办公桌前。　

它就像一座固定的城堡，坚固但缺乏灵活性。　

移动时代：App Store

"2008 年，当乔布斯发布 App Store 时，你是否意识到这是一场革命？　

还记得第一次用手机下载应用的感觉吗？　

一键安装，即点即用。App Store 让软件走出城堡，变成了口袋里的百宝箱。　

朋友圈、外卖、打车、支付...每个 App 都是一个精致的工具。　

但是，你是否也经常为手机里塞满了各种 App 而困扰？　

为什么要在不同 App 之间来回切换？　

为什么它们不能像我们的大脑一样，自然地协同工作？"　

近日，我参加了火山引擎 Force 冬季大会　

在 COZE 1.5 的演讲，　

我看到 AI 时代 AI 应用平台，　

下一代 APP Store 新范式。　

COZE AI 应用开发平台：

字节对扣子的描述是：新一代 AI 应用开发平台

但我觉得，字节的野心不止是应用开发平台，

因为，我倔强认为，

未来，人人都是 AI 创作者，

亦是 AI 的协作者。

包括，演讲者开篇举例几岁开始用 

COZE 实现了自己的 AI 应用的封装。

所以，就有以下更新。

COZE 重点更新：

Project IDE 简介

扣子上现在可以开发和发布拥有完整前后端的 AI 应用，本期支持发布为 API、扣子商店、模板，未来开发 API、Web SDK 可以期待更多发布渠道的上线。　

讲人话：

未来你可以把你设计 AI 工作流封装到你的应用，包括硬件终端。　

以一个具体场景展现：　

我打开笔记本，登入扣子平台。她的眼前是一个干净的开发界面。　

# 前端界面：一个简单的AI写作助手
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

# 后端逻辑：处理用户输入并调用AI
@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate_text():
    user_input = request.json['prompt']
    response = ai.generate(user_input)
    return jsonify({'result': response})

完成后，她看着部署选项：　

• "发布为 API" - 让其他开发者能够调用
• "发布到扣子商店" - 直接面向终端用户
• "存为模板" - 供其他开发者参考和复用

点击部署，几秒钟后系统提示："部署成功！"　

我打开扣子商店，自己的应用已经安静地躺在那里，等待被发现和使用。　

未来，接口进一步开拓。　

【重点】UI Builder

扣子开发工具中增加了 UI Builder，一口气更新了 17 个 UI 组件，终于不再只有一来一回的对话式交互了！可以期待一波移动端适配的组件！　

• 各种图生图、图文创作、文件总结，不再需要多轮的对话式交互，可以通过上传框/输入框+展示区实现
• 可以通过导航条切换功能页面，而无需依赖于自然语言指令切换功能场景
• 开关、下拉菜单、数值输入框，更好地规范用户的输入，避免模型执行不稳定，一次多个输入可以由表单完成
• 由按钮等组件直接触发事件，精准调用工作流，不再依赖模型调用函数

• 无限画布，像用 figma 做设计一样搭建应用

比如：　

讲人话：

就是我们设计的 AI 工作流产品可以更可视化，人性化了　

【重点】一键发布到小程序

可直接搭建 H5/小程序类移动端页面，并直接托管发布到微信小程序和抖音小程序　

• ～20 种 UI 组件
• 十几种移动 UI 模板
• 对话式 UI 和交互式 UI 均提供

更灵活可控的数据读写

扣子工作流中增加了知识库写入能力、SQL 查询数据库能力、知识库查询时的查询改写和结果重排开关。　

这些场景可以更好地实现了：　

• 制作一个 AI 笔记本，每次将碎片化的思考输入，后续可以用自然语言来搜索/整理
• 制作一个知识库文件上传的页面，A 部门和 B 部门可以分别上传文件到各自的知识库里
• 制作一个客服质检管理页面，当质检人员对 AI 回复感到满意时，可以将该问答对存入知识库以备后续调用
• 建立一个健身打卡的应用，可以根据用户的需求准确查询调取特定日期、类型的打卡记录
• 建立一个学习语言的应用，可以记录用户的错题并调取用来复习

多模态能力升级

最新多模态模型抢先体验　

丰富的多模态模型，今天新发布的豆包·视觉理解模型、豆包文生图 2.1 和 豆包音乐模型，在扣子都能通过插件的方式第一时间体验到，期待接下来会有一大批有意思的多模态 AI 应用在扣子诞生！　

生图模型：一键生成可直接使用的海报；实现表情包、桌面壁纸、手机壳自由

语音 OpenAPI ：低延时、定制化、随时打断和音色克隆

优势点：　

1. 精准的识别：使用大模型的 ASR 进行语音转文本，具备上下文理解能力（比如上文出现过的名词能在识别中复用，说话风格和代称也有更好理解），并对噪声、垂直领域、中英混说等复杂场景识别效果提升
2. 强大的 AI Agent 能力：扣子作为 AI Agent 搭建平台，包含了 Agent 各项能力，如记忆（文件盒子、数据库、变量）、知识（文本、表格、照片）、技能（插件、触发器）、编排（工作流、图像流）等
3. 低延迟：使用了 RTC（Real-Time Communication）方案，把链路中的延迟充分降低
4. 自然的语音效果：使用大模型的 TTS 进行文本转语音，根据上下文，智能预测文本的情绪、语调等信息；生成超自然、高保真、个性化的语音，在自然度、音质、韵律、气口、情感、语气词表达等方面更像真人；同时对中英文混说也有很好的支持。

讲人话：

信息输入输出增加了图片信息和声音信息，　

声音可以是你的克隆声音　

这时候，各种老师，家长们有福了　

端硬件

💡

一个场景：未来 2025 年深圳某智能硬件展区。

小王正在演示他们的新产品：一个小巧的办公桌面音箱，顶部有个呼吸灯在柔和地闪烁。

"看这里，"他指着音箱背面的接口，"Type-C 供电，3.5mm 音频输出，还有这个..."

他手指点了点一个带有特殊标识的端口："扣子硬件认证接口。任何通过认证的 AI 模块都能即插即用。"

展台上，几个不同形状的 AI 模块整齐排列：

离线语音识别模块

实时翻译模块

本地大语言模型模块

"插上去就能用，"他拿起一个模块，"不需要联网，也不用担心数据安全。企业可以根据需求随时更换。"

旁边的显示屏正播放着演示：一位员工对着音箱说："帮我总结下午会议的要点。"呼吸灯闪了闪，音箱开始用自然的语气复述会议内容。

"未来这个端口会成为标准配置，"小王说，"就像 USB 一样普及。"

他打开手机里的扣子硬件开发平台，上面显示着最新的模块认证指南。

AI 应用平台 = 下一代 App Store

PC 时代

平台，用户，交互端，交互方式，创造方式，分发模式　

智能手机

平台，用户，交互端，交互方式，创造方式，分发模式　

AI 时代

不是软件吞噬硬件，

也不是硬件吞噬软件，

是一个

从软硬协同到 AI 流程，

从编码到提示工程，

从下载到即时使用。

早上醒来，你说：'帮我规划今天的行程。'

这个简单的请求会触发什么？

过去：

你需要打开日历 App 查看安排

打开地图 App 查看路线

打开天气 App 查看预报

打开邮件 App 确认会议...

现在：

AI 助手直接整合所有信息

理解你的习惯和偏好

主动提供完整的建议

随时根据变化调整方案

也许有一天：

我们不再区分什么是应用，什么是平台

不再关心某个功能在哪里，

只需要表达我们想要什么，

然后看着它自然地实现，

"这个愿景可能看起来很理想化，

但技术的发展往往比我们想象的更快。

这是正在发生的改变。

文章来自于微信公众号“纵所周知101”，作者“纵所周知101”