CozeAI应用开发

CozeAI应用

官方文档

扣子AI应用是什么

通过扣子平台构建的 AI 应用具备强大的可扩展性,支持与个性化的用户界面绑定,依托于先进的大模型技术,形成一个独立的 AI 解决方案。扣子应用通过工作流或对话流处理复杂的业务逻辑与编排,其内置的丰富节点库提供了逻辑处理、知识写入与检索、大模型服务、会话管理等多种能力,帮助开发者灵活编排自动化流程、构建各种智能服务。简单来说扣子平台就是给没有编程能力小白提供了一个开发应用的平台。

扣子AI应用可以干什么

扣子应用不仅能够适配移动端和网页端的各种框架,还能兼容广泛的终端设备,还支持导出小程序源代码以进行进一步的定制开发。扣子应用的灵活性体现在多个方面:它能够以 API 服务或 Chat SDK 的形式轻松集成到现有的应用程序或网站中;你还可以将扣子应用发布为微信小程序、抖音小程序,或者发布到其他常用的社交平台上,甚至可以将其部署为 Web 页面,以便更广泛的用户群体能够访问和体验。这是什么意思?QT Creator知道吗?其最重要的功能就是为应用开发人员提供了一个可视化开发界面的工具。而扣子则是不演了,可视化开发应用的逻辑功能和界面。还学什么前端后端,直接用扣子啊。

开发流程

扣子平台提供了一个高效快捷的方式开发具有复杂交互功能的 AI 应用。

流程图

以下开发流程图:

创建AI应用项目
进入集成开发环境IDE
编排业务逻辑
使用工作流/对话流
配置变量/插件/知识库/数据库
试运行调试
设计用户界面
拖拽式组件布局
数据与事件绑定
实时界面预览
测试应用
预览模式
是否符合预期?
发布应用
选择发布渠道
微信/抖音小程序
Web页面
API/SDK集成
用户使用与反馈

流程说明:

  1. 线性开发阶段:从项目创建到发布的完整开发路径

  2. 循环验证机制:测试环节设置判断节点,未达预期可返回修改

  3. 多端发布能力:支持主流小程序、Web部署和API集成等多种输出方式

  4. 可视化特征标注

  5. 紫色节点:核心开发环节

  6. 绿色节点:验证与决策节点

  7. 橙色节点:最终输出形态

该流程图体现了扣子平台"低代码+全链路"的核心特点,特别突出了:

  • 无需编码的可视化编排

  • 前后端联动的数据绑定

  • 多终端发布能力

  • 开发测试一体化闭环

开发环境

扣子平台提供了一个线上的应用集成开发环境(IDE)。它支持可视化的编排方式和调试能力,使得 AI 应用的开发变得更加快速和简单,让开发者能够专注于创意和业务逻辑。 应用集成开发环境由业务逻辑用户页面两个模块组成。

业务逻辑模块

业务逻辑模块主要用于业务逻辑开发,包含资源列表和配置区域两部分。

  • 资源列表:资源列表中包含工作流、插件、知识库、变量、数据库功能。你可以使用项目所属空间内的已有资源,也可以新建资源。

在 AI 应用项目中新建的资源,只能被这个应用使用,无法与其他应用共享。如果需要变成共享资源,需要进行转移。

  • 配置区域:你可以在配置区域对创建或添加的资源进行配置和调试。支持左右分屏展示。

业务逻辑

用户界面模块

用户界面模块用于用户页面搭建,由组件列表、画布和配置面板组成。

  • 组件:扣子提供了丰富的组件供你选择。

  • 画布:画布支持组件的拖拉拽,并支持通过拉伸方式快速调整组件的大小。

  • 配置面板:在配置面板中,你可以通过属性相关配置来调整组件样式。通过事件绑定的方式实现业务逻辑与页面组件之间的联动。例如,给一个按钮组件绑定一个工作流的点击事件。当用户点击这个按钮时,就会触发工作流调用。

用户界面

面组件之间的联动。例如,给一个按钮组件绑定一个工作流的点击事件。当用户点击这个按钮时,就会触发工作流调用。

[外链图片转存中…(img-5In6sbSR-1742716325625)]

快速开发一个AI应用

### 部署扣子智能体至ESP32设备 #### 1. 扣子智能体概述 扣子智能体通常指一种轻量级的人工智能模型或算法,能够在资源受限的边缘设备(如ESP32系列微控制器)上运行。这些智能体可以处理简单的自然语言理解任务、模式识别或其他机器学习推理工作。 对于ESP32-S3和ESP32-C3这类微控制器,可以通过集成预训练的语言模型片段或者简化版的功能调用来实现智能化操作[^1]。例如,在智能家居场景下,利用ChatGPT Function Call功能解析用户的自然语言命令并映射到具体的硬件动作。 #### 2. 实现方案分析 以下是两种可能的实现路径: - **基于云端AI服务的方式** 使用ESP32作为数据采集端与控制端,通过Wi-Fi连接互联网访问远程服务器上的强大计算能力来完成复杂的NLU(自然语言理解)过程后再下达具体指令给本地设备执行相应动作;这种方式依赖稳定高速网络环境但无需占用太多本地存储空间及算力资源。 - **完全离线方式** 将小型化的神经网络模型下载安装于MCU内部闪存之中以便独立运作而不需要任何外部联网条件即可快速响应简单查询请求比如开关灯光调节风扇速度等等基础功能设置——这特别适合那些追求隐私保护以及希望减少延迟时间的应用场合[^2]. #### 3. 开发工具链介绍 为了便于开发者高效便捷地构建此类项目,官方提供了专门面向物联网领域开发者的软件开发套件(SDK),其中包括但不限于如下几个重要组成部分: - **Espressif IoT Development Framework (IDF):** 提供全面的基础库支持帮助用户轻松配置外设驱动程序编写应用程序逻辑代码. - **openai-realtime-embedded-sdk:** 特定版本允许直接对接OpenAI API从而引入先进的对话理解和生成能力进入嵌入式系统当中去. - **Arduino IDE插件扩展包:** 对初学者友好降低了入门门槛使得更多人群能够参与到创作过程中享受乐趣的同时也促进了生态系统的繁荣发展.[^3] 下面给出一段伪代码展示如何初始化BLE模块并与客户端建立通讯链接: ```cpp #include <BLEDevice.h> #include <BLEServer.h> void setup() { Serial.begin(9600); BLEDevice::init("SmartButton"); pServer = BLEDevice::createServer(); } void loop() { if (!pServer->getConnectedCount()) delay(50); // Wait until connected } ``` ---
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