Coze Space开启内测

2025 年 4 月 18 日晚间,字节跳动的 AI 应用开发平台扣子空间(Coze Space)正式开启内测。这是字节跳动推出的全新 AI 协同办公平台,旨在成为用户与 AI Agent 协同办公的最佳场所,帮助用户更高效地完成工作。以下是其相关介绍:

  • 核心功能
    • 任务自动化:自动分析用户需求并拆解为多个子任务,自主调用工具(如浏览器、代码编辑器等)执行任务,并输出完整的结果报告,如网页、PPT、飞书文档等。
    • 专家 Agent 生态:引入专家 Agent 生态,用户可以选择不同领域的专家 Agent 提供服务,例如 “华泰 A 股观察助手” 可以生成每日早报并解答股票分析问题,“用户研究专家” 可以协助进行用研资料深度分析。
    • 探索和规划双模式:提供探索和规划双模式,用户可以根据任务的复杂性选择适合的模式。探索模式让 AI 自主动态探索,完成速度更快;规划模式让 AI 深度思考,适合高复杂性任务。
    • MCP 扩展集成:支持 MCP(模块化能力组件)扩展集成,首批官方支持飞书多维表格、高德地图、图像工具、语音合成等 MCP,未来还将支持开发者通过 “扣子开发平台” 发布自定义插件,持续拓展 Agent 能力边界。
  • 内测参与方式:访问扣子空间官网,注册或登录后填写申请信息,在官网排队领取邀请码;也可关注 “扣子 Coze” 
### 如何进行 Coze 智能体的语音测试 #### 准备工作 为了顺利开展 Coze 智能体的语音测试,需先确认已安装并配置好必要的开发环境和工具。这通常包括但不限于 Python 开发环境、音频录制设备以及网络连接状况良好。 #### 配置语音模块 Coze 支持多种方式集成语音识别与合成服务。对于希望利用平台内置能力的情况,可以通过简单的 API 调用来启用语音功能。具体而言,在 Coze 的设置面板中找到“Voice Services”,选择合适的语音服务商(如 Google Cloud Speech-to-Text 或 Alibaba Cloud),并按指引完成授权认证过程[^3]。 #### 编写测试脚本 编写一段用于触发语音交互的小程序可以帮助更好地理解整个流程。下面是一个基于 Python 实现的例子: ```python import coze_bot_sdk as sdk def voice_test(): bot = sdk.Bot() # 启动录音模式等待用户输入声音指令 audio_input = bot.start_recording() # 将获取到的声音文件发送给云端解析成文字命令 text_command = bot.transcribe_audio(audio_input) print(f"Recognized command: {text_command}") # 执行对应的动作并将结果反馈给用户 response_message = bot.execute(text_command) speech_output = bot.synthesize_speech(response_message) # 输出回复音效至扬声器播放 bot.play_sound(speech_output) if __name__ == "__main__": voice_test() ``` 这段代码展示了如何通过调用 `coze_bot_sdk` 提供的方法来实现完整的语音交互循环——从接收用户的口头指示直到给出回应为止。 #### 测试优化建议 考虑到实际应用场景中的复杂性和多样性,建议在不同环境下多次重复上述实验步骤,并记录每次的表现情况以便后续分析改进。此外,还可以尝试调整参数选项以探索最佳性能配置;比如改变采样率、增加错误容忍度或是引入自定义唤醒词等特性都能有效提升用户体验质量[^1]。
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