'1985 年，Windows 1.0 的發布開創了個人計算的新紀元。
它解決了一個根本性問題：讓普通人能夠輕松使用計算機。
統一的圖形界面、直觀的操作方式、標準化的開發環境，
Windows 構建了第一個真正意義上的軟件生態系統。
然而，這是一個相對封閉和單一的世界。
軟件需要安裝，更新要手動，使用場景局限于辦公桌前。
它就像一座固定的城堡，堅固但缺乏靈活性。
'2008 年，當喬布斯發布 App Store 時，你是否意識到這是一場革命？
還記得第一次用手機下載應用的感覺嗎？
一鍵安裝，即點即用。App Store 讓軟件走出城堡，變成了口袋里的百寶箱。
朋友圈、外賣、打車、支付...每個 App 都是一個精致的工具。
但是，你是否也經常為手機里塞滿了各種 App 而困擾？
為什么要在不同 App 之間來回切換？
為什么它們不能像我們的大腦一樣，自然地協同工作？'
近日，我參加了火山引擎 Force 冬季大會
在 COZE 1.5 的演講，
我看到 AI 時代 AI 應用平臺，
下一代 APP Store 新范式。
字節對扣子的描述是：新一代 AI 應用開發平臺
但我覺得，字節的野心不止是應用開發平臺，
因為，我倔強認為，
未來，人人都是 AI 創作者，
亦是 AI 的協作者。
包括，演講者開篇舉例幾歲開始用
COZE 實現了自己的 AI 應用的封裝。
所以，就有以下更新。
扣子上現在可以開發和發布擁有完整前后端的 AI 應用，本期支持發布為 API、扣子商店、模板，未來開發 API、Web SDK 可以期待更多發布渠道的上線。
未來你可以把你設計 AI 工作流封裝到你的應用，包括硬件終端。
以一個具體場景展現：
我打開筆記本，登入扣子平臺。她的眼前是一個干凈的開發界面。
# 前端界面：一個簡單的AI寫作助手
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
# 后端邏輯：處理用戶輸入并調用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，她看著部署選項：
'發布為 API' - 讓其他開發者能夠調用
'發布到扣子商店' - 直接面向終端用戶
'存為模板' - 供其他開發者參考和復用
點擊部署，幾秒鐘后系統提示：'部署成功！'
我打開扣子商店，自己的應用已經安靜地躺在那里，等待被發現和使用。
未來，接口進一步開拓。
扣子開發工具中增加了 UI Builder，一口氣更新了 17 個 UI 組件，終于不再只有一來一回的對話式交互了！可以期待一波移動端適配的組件！
各種圖生圖、圖文創作、文件總結，不再需要多輪的對話式交互，可以通過上傳框/輸入框+展示區實現
可以通過導航條切換功能頁面，而無需依賴于自然語言指令切換功能場景
開關、下拉菜單、數值輸入框，更好地規范用戶的輸入，避免模型執行不穩定，一次多個輸入可以由表單完成
由按鈕等組件直接觸發事件，精準調用工作流，不再依賴模型調用函數
無限畫布，像用 figma 做設計一樣搭建應用
比如：
就是我們設計的 AI 工作流產品可以更可視化，人性化了
可直接搭建 H5/小程序類移動端頁面，并直接托管發布到微信小程序和抖音小程序
～20 種 UI 組件
十幾種移動 UI 模板
對話式 UI 和交互式 UI 均提供
扣子工作流中增加了知識庫寫入能力、SQL 查詢數據庫能力、知識庫查詢時的查詢改寫和結果重排開關。
這些場景可以更好地實現了：
制作一個 AI 筆記本，每次將碎片化的思考輸入，后續可以用自然語言來搜索/整理
制作一個知識庫文件上傳的頁面，A 部門和 B 部門可以分別上傳文件到各自的知識庫里
制作一個客服質檢管理頁面，當質檢人員對 AI 回復感到滿意時，可以將該問答對存入知識庫以備后續調用
建立一個健身打卡的應用，可以根據用戶的需求準確查詢調取特定日期、類型的打卡記錄
建立一個學習語言的應用，可以記錄用戶的錯題并調取用來復習
最新多模態模型搶先體驗
豐富的多模態模型，今天新發布的豆包·視覺理解模型、豆包文生圖 2.1 和 豆包音樂模型，在扣子都能通過插件的方式第一時間體驗到，期待接下來會有一大批有意思的多模態 AI 應用在扣子誕生！
優勢點：
精準的識別：使用大模型的 ASR 進行語音轉文本，具備上下文理解能力（比如上文出現過的名詞能在識別中復用，說話風格和代稱也有更好理解），并對噪聲、垂直領域、中英混說等復雜場景識別效果提升
強大的 AI Agent 能力：扣子作為 AI Agent 搭建平臺，包含了 Agent 各項能力，如記憶（文件盒子、數據庫、變量）、知識（文本、表格、照片）、技能（插件、觸發器）、編排（工作流、圖像流）等
低延遲：使用了 RTC（Real-Time Communication）方案，把鏈路中的延遲充分降低
自然的語音效果：使用大模型的 TTS 進行文本轉語音，根據上下文，智能預測文本的情緒、語調等信息；生成超自然、高保真、個性化的語音，在自然度、音質、韻律、氣口、情感、語氣詞表達等方面更像真人；同時對中英文混說也有很好的支持。
信息輸入輸出增加了圖片信息和聲音信息，
聲音可以是你的克隆聲音
這時候，各種老師，家長們有福了
一個場景：未來 2025 年深圳某智能硬件展區。
小王正在演示他們的新產品：一個小巧的辦公桌面音箱，頂部有個呼吸燈在柔和地閃爍。
'看這里，'他指著音箱背面的接口，'Type-C 供電，3.5mm 音頻輸出，還有這個...'
他手指點了點一個帶有特殊標識的端口：'扣子硬件認證接口。任何通過認證的 AI 模塊都能即插即用。'
展臺上，幾個不同形狀的 AI 模塊整齊排列：
離線語音識別模塊
實時翻譯模塊
本地大語言模型模塊
'插上去就能用，'他拿起一個模塊，'不需要聯網，也不用擔心數據安全。企業可以根據需求隨時更換。'
旁邊的顯示屏正播放著演示：一位員工對著音箱說：'幫我總結下午會議的要點。'呼吸燈閃了閃，音箱開始用自然的語氣復述會議內容。
'未來這個端口會成為標準配置，'小王說，'就像 USB 一樣普及。'
他打開手機里的扣子硬件開發平臺，上面顯示著最新的模塊認證指南。
平臺，用戶，交互端，交互方式，創造方式，分發模式
平臺，用戶，交互端，交互方式，創造方式，分發模式
不是軟件吞噬硬件，
也不是硬件吞噬軟件，
是一個
從軟硬協同到 AI 流程，
從編碼到提示工程，
從下載到即時使用。
早上醒來，你說：'幫我規劃今天的行程。'
這個簡單的請求會觸發什么？
過去：
你需要打開日歷 App 查看安排
打開地圖 App 查看路線
打開天氣 App 查看預報
打開郵件 App 確認會議...
現在：
AI 助手直接整合所有信息
理解你的習慣和偏好
主動提供完整的建議
隨時根據變化調整方案
也許有一天：
我們不再區分什么是應用，什么是平臺
不再關心某個功能在哪里，
只需要表達我們想要什么，
然后看著它自然地實現，
'這個愿景可能看起來很理想化，
但技術的發展往往比我們想象的更快。
這是正在發生的改變。
作者介紹周知：
AI 覺醒派主理人，AI 工作流專家
AI 覺醒派 COZE 代表作品：
小覺醒思維助手，Suno 音樂歌詞專家、智能筆尖，
未來想成為超級個體的你，鏈接我，
加入我的 AI 學習社群，領取 AI 覺醒包。
一起探索成為 AI 作家，AI 歌手，AI 藝術家。
