最近也跟朋友在群里聊起扣子，扣子最近发声较少，但不代表大家没有在使用扣子。朋友也担心扣子被其他产品盖过去，希望扣子推出面向企业级Agent的功能，扣子Bot总感觉功能强大但距离企业级应用还有很大距离。今天晚上全新发布的扣子将会重塑生产力，可以说扣子归来仍是王者。这次机会 = Eino + 云端扣子 + Agentic架构师 + 行业Know-how1. 具备全面的企业级AI应用架构能力，需要具备强大的真需求分析、对Agent和工具编排、对现有业务流重塑的能力，厚积薄发。2. 聚焦细分领域场景，对于个人和团队来说有价值的不是模型、不是Agent，而是行业场景Know-how。3. 解决现实生活、工作中的实际问题，从解决问题出发，积少成多、解决真需求才是真道理。扣子发布了免费版、个人进阶版、团队版和企业版，重点是推出的【企业版】。其实扣子推出面向企业级Agent并不意外，去年下半年很多开发者会有些迷茫，扣子Bot如何融入到企业级AI应用业务流？扣子Bot如何商业化变现？真正企业级AI应用应该是什么样子？去年开始从Agent开发者向Agentic架构师转变，站在扣子这个巨人的肩上，我们要如何设计企业级AI应用成为了探索的方向。春节前和朋友继续聊聊这样的运营平台，重点是Agent ToB应用可能用到的各维度和组件都汇总起来，包括Prompt收集、调试、评估、使用，也包括对Agent应用的全方位检测、日志统计以及费用成本统计与优化。这与扣子今天全新发布的扣子罗盘很相似，并非真要碰瓷扣子，而是单个Agent蓬勃发展之后一定会朝着Agentic应用落地的角度发展。在开发者自嗨之后、在企业拨云见日之后，一定会更注重应用和实际效果。去年12月就全面总结了扣子的各项技能、业务逻辑、会话管理、知识库&数据、图像处理、组件、插件、模型、发布形式、交互形式、Agent模式、分析共12个模块的九九八十一张卡片。通过这些卡片，你将能够更好的基于扣子进行架构设计，研究分析用户需求场景、使用扣子各项能力提供最佳方案。我们不仅要关注扣子Bot如何搭建，还要关注如何对扣子Bot进行编排，这样才符合企业引入扣子Bot到现有业务流中，这样才能通过扣子解决现有的问题和痛点。Agentic架构师要关注哪些？不仅仅是扣子Bot工作流、插件，需要构建自己的知识体系框架，比如Prompt开发就包括：①汇总收集Prompt；②Prompt调优；③通过Playground进行评估测试；④使用Prompt（扣子罗盘已经提供Prompt调用记录了）。2月22日全球开发者先锋大会 X 亚马逊云科技UserGroup活动中已经分享了Prompt管理4步骤，如出一辙。不仅这些，模型管理、数据管理等等也都可以提炼为这4个步骤，具体细节见之前分享。5. 你需要搭建自己的架构体系、需要成为Agentic架构师话说回来，如何搭建自己的企业级AI应用知识体系呢？如下框架供参考。资源维度
企业级AI应用架构按照资源组件维度切分为6层，包括：Agent/应用、Prompt、工具、数据、模型、基础设施。
1. Agent/应用是包括了插件、工作流、Prompt、模型能力等模块和组件，可以面向用户直接提供服务；另外还可以将Agent作为基础能力封装为API嵌入到现有业务中，部分场景下也需要通过Multi-Agent来实现不同角色Agent互相协作的场景。
2. Prompt包括提示词，Prompt可以通过多个平台提供的模板来获取，也可以自行编写或从第三方平台来获取，不需要限制在单个平台中；Prompt是非常容易实现跨平台应用的，比如在A平台获取的Prompt可以在B平台进行调优，然后复制Prompt并在C平台开发应用。
3. 工具层包括各类插件、工作流、代码片段，这块是非常难以实现跨平台应用的，各平台有不同的拖拉拽方式来构建插件和工作流并且不支持导出，应用开发时需要自行复制了。
4. 数据层包括用于模型微调、模型评估的数据集，包括企业内部各类文档的知识库，也包括应用运行时使用的数据库数据。数据层也可以分为4个步骤来使用，包括数据获取、数据调优/清洗、数据质量评估、数据使用。
5. 模型层包括4个使用步骤，包括模型选型、微调/精调、评估、使用，通过这样4个步骤能够让我们更好的按照模块进行优化。这样我们也就能够更好地评估是否该采用DeepSeek、Grok等新模型。
6. 基础设施是提供以上服务和应用的基座，可以使用云端资源，也可以使用本地环境资源，又或者可以使用混合架构的方式；即便使用云端资源也可能会跨平台调用资源。
架构维度
企业级AI应用架构按照架构设计维度也切分为6层，包括：合理部署、业务持续、性能效率、安全合规、成本优化、持续运营。
1. 合理部署维度中，框架重点关注多云平台部署策略、应用嵌入方式、数据存储方案和私有化部署等关键要素，为企业提供灵活且可扩展的部署选项。
2. 业务持续维度着重于构建高可用的模型服务架构、确保知识库服务可靠性和保障Agent应用稳定性，以实现系统的持续稳定运行。
3. 性能效率维度关注模型性能调优、知识库RAG优化和Prompt工程优化等方面，通过多维度的优化措施提升系统整体性能。
4. 安全合规维度则涵盖了生成内容安全、基础设施安全、权限管理等关键领域，确保系统运行符合相关法规要求。
5. 成本优化维度提供了成本收集分析、资源使用优化和预算控制等方面的最佳实践，帮助企业实现成本的合理控制。
6. 持续运营维度则关注数据监控分析、项目管理规范和持续优化策略的实施，确保系统能够持续改进并保持最佳状态。
其实在更早的时间字节已经开源了Agent应用开发框架Eino，这次扣子全新升级也绑定了Eino，我们不仅可以用扣子开发单个Agent应用，还可以通过扣子云端搭建企业级AI应用，但仍存在“扣子Agent难以嵌入企业业务流”的难题，Eino的绑定正好解决了这个问题。企业、团队、个人开发者还可以继续在云端扣子搭建各类工作流、开发Agent，通过此次扣子罗盘已经适合构建企业使用的Agent了，如果想把这些Agent嵌入企业业务流就使用Eino来开发。如果没有开发能力和想法的企业/团队，还是可以继续使用云端扣子来尽可能解决问题。所以，开发者的机会也在这里，Eino+云端扣子+Agentic架构师+行业Know-how，将会是你我的机会！扣子今天已经发布全面升级、重塑生产力的公告，以为扣子就这些了么，以为企业级AI应用和Agentic架构师就这些了么？显然不是，已发布的就是让大家能看到的，肯定还有很多正在探索和研发中的。
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