当前位置: 首页 > news >正文

大模型——深度评测智能体平台Coze Studio

深度评测智能体平台Coze Studio

7 月底字节跳动的 Coze-Studio 正式开源,算是 AI 智能体领域的一个大事件。这个月终于有时间在内网环境进行了部署和评测,希望能为团队的企业知识库和 AI 应用建设提供多一个选项。

其实,我们厂的知识库系统一直是自研的。没有直接采用市面上的开源方案,主要是基于几点考虑:

  • 技术栈匹配优先:知识库属于应用层基础设施,不像 linux/k8s 底层系统那样标准统一。采用团队最熟悉的技术栈,才能保证长期的稳定维护和迭代(比如市面上的智能体大都是基于 python,coze 是基于 go,我们的技术栈是 jvm,就不太适合拿来即用)。
  • 可控性至关重要:作为企业核心设施,我们需要对问题的响应速度和系统的稳定性有绝对把控力,而开源项目的更新节奏和潜在 bug 风险有时难以控制。
  • 定制化需求高频:直接使用开源产品,遇到定制需求时需要开分支修改,很难合并回 master 分支,后续的二次开发和升级成本非常高。

Coze空间 的开源版本让我能以更低的成本体验一个大厂能展现的功能完整的智能体平台。以下把我的评测和部署记录分享给大家。

个人评测

值得称赞的亮点

  1. 智能体功能完整:平台整体设计成熟,涵盖了智能体开发所需的大部分核心功能
http://www.dtcms.com/a/347901.html

相关文章:

  • 【Cmake】cmake_minimum_required,project,include,install,add_executable
  • 关于链式二叉树的几道OJ题目
  • 【Java SE】抽象类与Object类
  • 什么是正态分布
  • Mysql InnoDB 底层架构设计、功能、原理、源码系列合集【五、InnoDB 高阶机制与实战调优】
  • Manus AI 与多语言手写识别技术文章大纲
  • 夜间跌倒漏报率↓78%!陌讯多模态算法在智慧养老院的精准监测方案
  • Python 地理空间分析:核心库与学习路线图
  • 【三维重建】第二章 Python及Pytorch基础
  • 关于说明锂电池充电芯片实际应用
  • Python Excel
  • C++项目实战——高性能内存池(四)
  • Nacos-11--Nacos热更新的原理
  • 循环中的阻塞风险与异步线程解法
  • 综合测验:配置主dns,dhcp,虚拟主机,nfs文件共享等
  • 操作系统知识
  • (一)算法(big O/)
  • claude-code+kimi实测
  • 当AI成了“历史笔迹翻译官”:Manus AI如何破解多语言手写文献的“密码锁”
  • Redis优缺点
  • leetcode80:删除有序数组中的重复项 II(快慢指针法)
  • 历史数据分析——半导体
  • 5.在云服务器上部署RocketMQ以及注意点
  • 双指针:三数之和
  • SQL注入1----(sql注入原理)
  • 深入理解 OPRF 技术:盲化伪随机函数的原理、对比与应用
  • UE 官方文档学习 C++TArray 移除操作
  • C++11: std::weak_ptr
  • 单片机的输出模式推挽和开漏如何选择呢?
  • leetcode算法刷题的第十六天