在当今蓬勃发展的人工智能领域，AI智能体的学习与应用正成为众多个人和企业探索的热门方向。而在众多的平台中，Coze扣子脱颖而出，成为一个极具吸引力的选择。

一、 扣子的功能概述与零代码开发魅力

Coze扣子是字节跳动旗下新一代的AI应用开发平台，它为用户带来了前所未有的便捷体验。无论你是否具备编程基础，都能在这个平台上快速搭建基于大模型的各类AI应用。

这就像是打开了一扇通往AI世界的大门，即使是技术小白，也可以轻松涉足。而且，搭建好的AI应用具有很强的传播和集成能力。

它可以被发布到各个社交平台、通讯软件，让更多的人能够接触和使用。同时，还可以通过AIP或者SDK将AI应用集成到业务系统中，为企业的智能化转型提供强大的助力。

二、选择扣子的潜力依据

1、雄厚的资金投入支撑技术创新

字节跳动对AI领域的重视，为Coze扣子的发展奠定了坚实的基础。我们看到，在2024年字节跳动投入了800亿元人民币，而到了2025年这个数字大幅跃升至1600亿元。进一步超越的百度、阿里、腾讯投入的总和。

如此大规模的资金投入，让Coze扣子能够不断进行技术创新和优化。它可以紧跟AI发展的前沿趋势，不断为用户带来更先进、更强大的功能和体验。例如，它能够更快地响应用户的需求，在处理复杂的AI智能体任务时表现得更加出色。

2、优秀的人才结构助力技术突破

字节跳动深知人才对于技术创新的重要性，在打造Coze扣子背后的AI团队时积极吸引顶尖人才。近期以高薪挖来了阿里通义团队的核心技术负责人周畅及其团队成员。这些专业人士的加入，为Coze扣子的AI技术研发注入了新的活力。

当公司拥有这群科技头部领军人物，宛如装上强劲引擎。他们凭借深厚技术沉淀与丰富经验，精准把握行业趋势，化解难题，驱动技术研发迭代，引领产品优化。

在 AI 智能体领域，尤其算法优化和模型改进上精准高效，使 Coze 扣子在激烈竞争中赢得先机 。

3、独特的数据优势奠定坚实基础

Coze扣子的数据来源独具特色，它以抖音和豆包采集训练为基础。抖音这个全球知名的短视频平台，拥有海量的用户生成内容。

这些内容涵盖了各种各样的场景、话题以及用户行为等数据。这些数据就像是一座巨大的宝藏，真实而生动地反映了现实世界的各种情况和人们的需求。

豆包作为字节跳动的AI应用，在与用户的大量交互中也积累了非常宝贵的数据。这两者相结合，进一步丰富和完善了Coze扣子的训练数据集。

基于这样独特的数据优势，Coze扣子在学习和应用AI智能体时，能够更好地理解用户的意图和需求。它就像一个贴心的助手，能够提供更精准、更贴合实际的解决方案，为用户带来更高效、更优质的服务。例如，在回答用户关于生活常识、文化娱乐等方面的问题时，能够给出更加符合用户期望的答案。

三、 扣子的技术优势

1、灵活的工作流设计

在其他平台设计工作流时，往往需要编写代码来实现。这对于很多非专业开发者来说，无疑是一道难以跨越的门槛。然而，Coze扣子却提供了一种非常便捷的拖拽式方式。通过节点链接起工作流，用户无需搭建基础就可以轻松搭建一个AI应用。

这种方式就像是搭积木一样简单有趣，而且还非常灵活。无论是简单的AI任务流程，还是复杂的多步骤智能体工作流程，都可以通过这种方式快速实现。这大大降低了开发AI应用的难度，提高了开发效率。

2、无限拓展的能力集

Coze扣子平台集成了众多功能丰富的插件。这就好比是一个装满各种工具的百宝箱，用户既可以直接使用别人创建好的插件，也可以根据自己的需求创建插件。然后通过简单的拖拽操作，就可以将这些插件加入到整个工作流当中。

这种无限拓展的能力，使得用户在开发AI智能体时可以根据不同的应用场景和需求，自由组合各种功能。比如在开发一个智能客服AI智能体时，可以添加语言翻译插件、情感分析插件等，从而让智能体的功能更加完善和强大。

3、丰富的数据源

Coze扣子在数据源方面给予了用户很大的灵活性。它支持用户上传自己应用场景的数据源，或者属于自己垂直领域的知识库。

这就意味着用户可以将自己独有的数据融入到AI智能体的开发中，使其更加符合自身的业务需求。同时，用户还可以通过在线链接的方式，将网页上的一些数据集爬取到智能体当中。这种丰富的数据源支持，为开发出具有个性化、专业化的AI智能体提供了有力的保障。

4、持久化的记忆能力

在AI助手实现商业价值的过程中，记住用户的一些特征是非常重要的。例如用户的语言编号、他们喜欢问的一些问题等。Coze扣子具有持久化的记忆能力，就像一个贴心的朋友，能够持久地记住该用户的这些特征。

这使得AI智能体在与用户交互时，可以根据用户的历史信息提供更加个性化的服务。比如，根据用户之前的提问偏好，提供更加针对性的答案和建议，从而提高用户的满意度。

综上所述，无论是从平台的功能、发展潜力，还是技术优势来看，Coze扣子都是学习AI智能体的一个优秀选择。它为我们开启了一个充满无限可能的AI智能体学习和应用之旅。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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