对扣子coze驱魅，有这3个拉垮点，自测完乖乖换回FastGPT

严格来说，Coze给人的第一印象是功能琳琅满目，但真正上手之后，体验感往往大打折扣。Youtube上阅读量最高的那些Coze相关视频，大多出自国人创作者和官方团队之手，这本身就说明了一些问题。

当初试用Coze，也是希望能找到FastGPT的更优替代品。FastGPT什么都得自己动手，工具调用也得自己接API，确实有点折腾。而Coze的宣传说它已经整合好了大量一键可用的插件，还支持GPT模型，这很难不让人心动。于是，就亲自走了一遍流程。

先聊大多数人对Coze的初印象，再谈谈实际体验后那些令人不太愉快的地方。

初印象：聪明，但暗藏锋芒

很多人对字节的Coze一直有种说不清的抗拒，直到最近才真正体验了一回。不得不承认，Coze的产品设计很聪明，也由此确认了哪些产品方向最好别碰。

Coze的核心要素有三个：一是GPT-4这类大模型免费开放使用；二是官方实现了大量工具箱，整合了各种API；三是支持用户自行编排处理流程。

把这些要素串起来，其实就是当下热门的Agent概念，只不过Coze定义的这个Agent，完全由用户通过编排来实现。举个例子，现在常见的Agent实现方式，是给Agent一堆工具箱，再添一个监督员，多个LLM反复交互验证，流程长，速度慢，成功率也不高。而Coze则让用户自己编排一个明确的流程，这样出错率自然就低了。它更像是一条人人都能用的低代码任务处理流水线。

Coze的聪明之处在于，每个有真实需求的用户，都能在自己的理解范围内，完成某个工作流AI替代品的搭建。

那么，什么样的产品应该尽量避开这个范畴？凡是Coze能实现的这类应用，都可以考虑绕道而行。Coze最终肯定会变得更简单，即便不是Coze跑出来，也会是其他类似的平台。唯一的出路，要么是在体验和场景上做得比Coze更出色，要么是跳出Coze覆盖的平台和用户圈子。

Coze覆盖的场景非常广泛。考虑产品方向时，建议逐个跟Coze提供的工具箱+用户自定义流程编排就能完成的任务做对比。当然，在一些场景下，Coze的体验也不好，这恰恰是机会所在，甚至如果足够熟悉，还能在Coze上找到自己的生存空间。

除了Coze覆盖的，还有很多方向值得深耕。比如Copilot方向、嵌入式增强型、可以自动化的现有应用程序、极度依赖交互和用户体验的、非聊天对话式的AI应用，等等。

Coze确实非常聪明。大胆猜测一下，它甚至可以通过观测用户自行构建的单个任务流的使用和成功情况，更快地实现前面提到的Agent，而且效果可能比其他家好得多。目前来看，更像是用户在提供数据和创意的阶段。

实际体验：幻灭的开始

看到网上的推荐，被种草后就去体验了。一登录，乍一看有免费模型、自定义工作流、各种预设好的插件和trigger、全局变量、语音回复、额外问题建议、对话记忆等辅助功能，确实很吸引人。

这里测试的是海外版Coze。不用国内版主要有两个原因：

• 国内扣子免费模型用的是抖音的国产大模型，而国外版提供的是GPT-3.5和GPT-4。
• 国内版插件里没有Google等主流搜索插件，总体插件数量也不如海外版丰富。

当然，国内版也有一个好处：创建好的bots可以很方便地对接飞书和微信号。

实际上，在亲自试用了自定义知识库、插件和工作流这些核心功能后，结果很不理想，甚至不如我测的FastGPT。下面具体说说问题出在哪里。

插件和工作流：徒有其表的“瑞士军刀”

以构建一个“搜索近10天内AI新闻”的机器人为例。之所以选择做英文版本，是因为Coze提供的GPT模型回答质量远不如ChatGPT（即使我已经是OpenAI Plus付费用户）。中文回答质量也只有Kimi、秘塔的一半。所以，只能让它执行搜索+总结这样简单的功能，而不是写作等考验文字生成水平的任务。

去Bot Store看别人公开的机器人，测试下来效果都不怎么样，还不如直接去用ChatGPT或Kimi。包括英文翻译、小红书标题、比价等各类机器人，都无一例外。

文章标题说Coze有自定义工作流、自定义插件，测试结果却是：

1. 执行操作时，只会执行一个插件的返回结果。明明添加了那么多插件，它却只用了“Get Top News”这一项。更糟糕的是，我自定义了一个搜索工作流（主要使用谷歌搜索插件），结果根本不会执行这个工作流。

2. 再说工作流。在工作流中搜索，无法像插件搜索那样返回真实链接。截图右侧的链接地址看似真实存在，但实际上用工作流搜索得到的链接，几乎都是404 not found。

很多插件，比如展示的Github插件、Twitter搜索插件，根本用不了。感觉很多插件都是徒有其表，更不用说里面的头条、微博、公众号插件了。虽说插件可以自定义部署，可以自己导入API，但用Coze不就是为了省掉自己部署各种API的麻烦吗？

公开发布的工作流和Bot整体水平偏低，都很简单。上图左侧提供的Nodes类型也没有FastGPT多。当你真的想自定义时，会发现有很多限制：

• LLM模型不能自定义，提供的GPT模型内容质量水平不高。
• 搜索插件，很多都用不了。
• 搜索插件和LLM Nodes的结合也很困难。即使谷歌插件已经返回了搜索结果，把这些结果全部作为input给LLM，LLM也会回答它没有网络搜索和直接访问权限，不能回答插件内容。
• 各个模块的输入、输出等参数不能自定义。在FastGPT上，各种参数都可以自定义修改。

自定义知识库：水土不服的“数据仓库”

Coze支持的知识库类型，跟大多数自定义知识库支持的数据类型类似，有文本和图表两种方式。

测试结果如下：

• 飞书文档不行，扫描后提示需要扫码。
• 微信文章也不行，扫描后提示“open in weixin”。
• 谷歌表格内容太多也不行。同样的10条CSV（每条问答对文字内容稍多），在FastGPT完全没问题，到Coze这里就不行了。Coze支持表格上限大概是1040 tokens，也就几百个汉字。
• 自己上传CSV也失败。
• 想输入一个链接爬取整个网站的内容也不行。即使是手动用Coze Scrape的Chrome插件，也只能爬取那一个页面的文字和图片。

补充一点：左下角的API，每个账户有100个免费调用额度。API付费价格跟GPT、Kimi和国内外模型差不多，都是10-15美元/1M tokens。1M tokens大概能处理40万汉字左右。API价格国内外基本稳定了。

总结：华而不实的“半成品”

整体测试下来，Coze给人的感觉还是太生硬了！它提供了自定义功能，但自定义又有很多限制，主要是自定义工作流和自定义大模型，提供的GPT模型质量也不够。它提供了方便可用的插件调用，但大多数插件都用不上。它提供了知识库功能，但对知识库的上传又不够友好。

这些点恰好对应了开篇对Coze初印象的那三个赞赏点：它只是简单地把这些功能堆砌了出来，但大多都不好用。

如果要做个结合知识库和AI搜索的私人助理，目前来看还是FastGPT更靠谱。如果只是搜索AI新闻，Coze又只能调用一个插件，那还不如直接去Google搜索，或者上专业的AI新闻网站。

不知道有没有人知道，实体经济中有哪些AI应用？看了一圈，感觉大多数都是教育、金融、媒体领域的应用。