扣子

扣子是什么

扣子是一个用来搭建 AI 智能体和自动化任务的平台。输入自然语言指令，输出可运行的 Bot、工作流或插件。

支持零代码拖拽编排。也能写代码做深度定制。

底层跑的是大语言模型。具体版本会随节点配置变化。

扣子主要功能

• 多模态文档解析：能读取 PDF、图片、Word 等格式，识别文字、表格、公式，输出结构化 JSON，单文件解析上限受文件体积影响，一般情况大文件会有延迟。
• 可视化工作流编排：用拖拽节点方式串联 LLM、代码块、条件判断，输出可执行流程图，节点数量没有硬性上限，但链路太长时调试会变慢。
• 插件系统：把外部 API 封装成插件，输入参数后调用，返回结构化结果，支持自定义鉴权和参数映射，单个插件请求超时时间可配置。
• 知识库检索：上传文档后自动切分、向量化，检索时按相似度召回，输出带原文片段的回答，单知识库支持万级文档量。
• Bot 发布与多渠道接入：配置好的 Bot 能发布到飞书、微信、网页等渠道，输出统一对话接口，渠道授权需单独配置。
• 代码节点执行：在工作流里嵌入 Python 或 JavaScript，处理数据转换、计算，输出结果传给下游节点，运行时长有上限。
• 定时任务与触发器：设置 cron 表达式或事件触发，自动跑工作流，输出执行日志，触发频率过高时会排队。

这里有个细节，知识库切分策略不同，召回效果差异挺大。

扣子使用要求

需要先有账号才能进工作台。浏览器建议用 Chrome 或 Edge 较新版本。

工作流调试时，单次运行有超时限制。插件调用依赖外部服务可用性。

知识库上传的文档格式有限制。扫描件得先过 OCR。

扣子核心优势

节点级调试。每个节点能单独跑，看输入输出，定位问题比整条链路重跑快很多。

插件生态开放。第三方服务封装成插件后能复用，不用每次从头写 API 调用逻辑。

扣子如何使用

1. 新建 Bot，填名称和描述，选模型。
2. 在编排页加节点：LLM 节点写提示词，代码节点做数据处理。
3. 需要外部数据就挂插件，配好参数映射。
4. 上传文档建知识库，设切分规则和召回数量。
5. 点调试，逐节点看输出，改完再跑。
6. 确认没问题，选渠道发布。

有一点需要注意，提示词里的变量引用格式写错，节点会直接报错。

扣子同类竞品对比

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