仅在上周，我国AI代理领域的首个平台coze宣布了开源举措，不仅开放了AI模型管理工具，而且采纳了Apache-2.0开源许可协议，这一协议明确支持商业用途。

先前我曾提及，目前的情况是，从最初的底层模型制造商之间的竞争，发展到如今的智能体（agent）之间的较量，实际上大家所争夺的不仅仅是用户，还包括了整个AI产业的上下游生态系统。

优秀的代理能够吸引众多开发者的青睐，借助插件这一方式，赋予代理更强大的功能。

字节跳动旗下的coze在开源前，其内部生态中拥有上千种插件，无论是智能表格还是公众号文章的数据抓取，都能极大地便利知识的提取。然而，开源后由于本地授权的限制，coze的可用插件数量锐减至18个。从GitHub上目前开源的0.2版本来看，未来无疑还将持续进行更新。

用户在本地完成部署后，成功获取了coze的插件页面，发现几乎所有的功能都需要进行授权，未经授权将无法正常使用。

如所示图解，在用户进行知识库构建过程中，目前用户仅能进行本地文档的上传操作，对于在线文档、公众号等数据上传功能尚不支持。

当前，知识库文档在文件上传后仍存在本地解析的难题，这同样困扰着开发者们。在coze平台上，我们可以看到有关于此问题的issue正在被关注，并且有用户自发地发帖探讨解决方案。

在GitHub上，有较多针对知识库向量化失败的求助

coze开源，也是为了开发者生态

字节跳动相较于阿里、腾讯，在开发者生态建设方面可能表现欠佳，这主要是因为其大部分系统是封闭的，并且缺乏流量入口。此外，字节跳动自身的产品主要依赖推荐算法进行推广，与腾讯、阿里产品所具备的社交场景和固有的渠道入口相比，缺乏吸引开发者的内在优势。

在构建开发者生态方面，字节跳动将开源coze视为agent领域的一项战略举措。与之前开源的京东joyagent相比，关键在于如何指导开发者构建agent的上下游体系，进而打造一个标准化的agent生态。唯有如此，coze这款产品才能拥有更广阔的商业化前景。

一些网友对当前几个AI代理平台进行了对比分析，通过观察发现，相较于DIFY和N8N，coze在开源协议方面表现得更为开放，然而其现有功能相对较少。

本次发布了COZE的任务流与agent的基础平台，鉴于其采用微服务架构，COZE的开源策略也演变为一种社交裂变模式，通过分阶段推出新的微服务单元和功能模块，以此吸引更多开发者参与其中，并实现灵活的规模调整。

在AI模型管理平台的竞争下，Coze搜索指数排名在后

观察当前情况，N8N的搜索热度已超越DIFY，位居agent工具类之首。若coze希望吸引更多开发者，便需提供解除火山引擎绑定功能，进而支持开发者部署其他云服务，例如腾讯云或阿里云服务。

这也极大地满足了市场需求，因为火山引擎并非开发者唯一的依托，尽管目前其价格相较于阿里云要低廉许多。然而，在配套设施和服务方面，阿里云依旧位居国内云服务厂商的领先行列。

AI产品经理会用COZE吗

目前开源版本中，COZE若想赢得AI产品经理研发团队的青睐，尚需努力。以下为COZE的产品架构图，图中可见，由于字节跳动的大型企业技术架构，COZE采用了分布式架构服务。此外，它还基于DDD架构进行设计，该架构由两个平台构成，一个是AI BOT开放平台，另一个则是专注于提供运营策略的平台。

之前，MANUS的创始人曾指出，他们的主要任务并非模型训练，而是专注于提示词与上下文的设计。这正是COZEloop所从事的工作——通过不断的调试、检测与追踪，以期提升AIagent的用户体验至最佳状态。

微服务的优势在于能够仅对特定功能模块进行接入，无需全面采用对方的系统。例如，某个团队可以选择使用Coze Studio来开发应用，同时将其与自己的监控系统相连接，而非依赖Cozeloop。

所以，Coze适合有高并发、以及有测试资源的团队接入。

而Dify就更加适合AI科研团队与中小企业

以下是DIFY的产品架构示意图，该架构采用单一应用模式进行设计。一旦接入系统，便需全面参与整个系统的数据流动。若需进行二次的改造与开发，所需时间将显著增加。

在编程语言的选择上，COZE项目选用了GO语言构建其后端系统，而DIFY则采用了另一种后端技术。考虑到团队研发人员的配置情况，目前市场上招聘人员的成本和难度依次为Java、Python、Go语言。选择GO语言作为开发语言，意味着几乎很难找到有足够能力的团队来维护这一系统。

因为高性能与并发，并不是每个企业都有资格去体验

科技企业在招聘时，主要考虑其应用的跨平台性和兼容适配性，因此Java成为了首选语言。此外，为了满足AI功能的需求，他们还会额外招聘一些Python技术人员以加强团队建设。

因此，目前COZE的开放性仅限于少数个人开发者进行利用。若要实现较大规模的开发者团队应用，现有的开放程度和技术支持对团队而言构成了一定的挑战。相较之下，DIFY则更适用于中小企业。

规模较大的企业可能会倾向于选用COZE，然而这却对团队在研发人员及资源方面提出了更高的技术标准，毕竟在我担任产品经理的经历中，很少遇到有团队专门招聘掌握GO语言开发的工程师。

最后做一个调研，你有和GO语言开发工程师协助过吗？