用Coze搭的企业级AI产品上线了，我想说的是…

DeepSeek的惊艳表现让不少企业开始蠢蠢欲动。而我所在的公司也终于要行动了：用最少的钱、最快的速度，搞出一个能通过语音智能对话自动收集用户需求的产品。这是我的第一次AI产品落地实践，也是一次从0到1的深度探索。　

当领导大手一挥，把这个“烫手山芋”扔给我时，我满脑子都是：家人们，谁懂啊？这活儿听着就让人头皮发麻，先说说我们的现状：预算极其有限、技术团队没有任何模型训练或微调能力。至于为什么是我？嗯，可能只是因为我在某次会议上“口嗨”了一句：“如果有 AI 项目落地，带我一个！”结果现实告诉我：梦想很丰满，现实很骨感——没人手把手教，全靠自己摸着石头过河。　

今天，就是想和大家聊聊，这第一个 AI 项目落地的心路历程，以及我在过程中的思考和复盘——AI 技术落地企业场景的“半吊子洞察”。希望我的经验，能给同样在 AI 浪潮中摸索的同行们一些启发。　

前面提到过我司的情况：预算捉襟见肘，技术团队在AI方面能力有限，AI 相关项目经验几乎为零。面对这样的现状，领导提出的需求却毫不含糊：要快、要省、要好。翻译一下，就是“既要马儿跑得快，又要马儿不吃草”。　

在这种前提下，我迅速盘点了市面上的解决方案：

- 直接采购现成的企业级 AI 产品？预算直接劝退。

- 自己开发一个基于开源模型的智能对话系统？技术门槛和时间成本又劝退。

思来想去，我把目光锁定在了智能体搭建平台上——这类平台号称“低代码”“高效率”，简直是为我们这种“穷且赶时间”的团队量身定制。而 Coze，作为国内市场上一个相对成熟的智能体平台，成了我的首选。　

如果你对国内这类智能体平台的选型感兴趣，可以参考这篇《国内智能体搭建平台的最完整盘点》。　

为什么是 Coze？ 　

1. 成本低：Coze 提供了免费版和专业版，专业版充值1元即可开通。相比动辄数万的第三方 AI 解决方案，简直是“白菜价”。

2. 上手快：作为一个产品经理，我没有任何编码经验，但 Coze 的可视化流程编排界面让我能在短时间内上手。官方文档和社区资源也相对丰富，只要花时间学习肯定是能整明白的。

3. 功能全：Coze 支持语音识别、语音合成、API 集成等功能，能够较好地满足我们语音对话场景的需求。

当然，选定 Coze 只是第一步。真正让我“头秃”的，是接下来的落地过程。　

在明确了用 Coze 搭建智能体的方向后，我迅速制定了项目计划，并和前后端团队进行了分工。最终，这个项目在 10 天内成功上线，初期投入成本仅 300 元。　

项目落地的关键数据：　

总耗时：约10天

初期成本：300元左右

团队配置：1名产品经理（我）+ 1名前端 + 1名后端

具体工作拆解：　

- 产品设计与智能体编排（我）：5天（含业务逻辑梳理、对话流程设计、提示词优化） 

- 联调测试（我）：5天（包括多轮对话测试、异常场景处理、agent as API集成在APP后的产品验收）

这一点也很妙，由产品经理编排工作流模式，直接把测试干没了，产品 as 业务开发+ 产品 as 功能测试　

- 前端开发：4天（语音交互界面、API集成、用户体验优化）

- 后端支持：半天（提供业务接口、用户认证机制）

细节版：　

1. 300元的成本主要是：开通 Coze 专业版账号+调试费用

- coze个人版的功能和专业版没有任何区别，唯一的问题在于个人版作为API调用限量100次，无法支持企业业务落地

- 300多元的费用消耗主要用于语音合成和语音识别功能。如果是纯文本任务，成本还能更低。

- 温馨提示专业版账号就算是编排调试，每一次调用也都是会扣费的哦~ 所以想把省钱做到极致的宝子不妨先拿个人版账号把主流程跑通…

2. 业务场景搭建（耗时：10 天）

- 产品经理视角（5 天）：作为产品经理，负责智能体的流程编排。核心任务是梳理用户需求收集的业务逻辑，设计对话流程，确保智能体能准确理解用户意图并给出合理反馈并最终完成需求的收集和发布动作。

- 调试（5 天）：编写测试数据集，试验各类场景下agent的应对，并做出符合业务目标的调整；

3. 前后端开发

- 前端（4 天）：前端小伙伴负责搭建语音对话界面，将 Coze 智能体发布为 API 后，集成到公司自有 APP 中，处理权限、userKey 等技术细节。

- 后端（半天）：后端小伙伴提供了一个业务接口，支持智能体的工作流与公司现有需求系统对接。

听起来是不是很顺利？但实际上，这 10 天里，“坑”真的很多。举几个例子： 　

最终，这个智能体上线了，用户可以通过语音对话快速提交需求，智能体也能按照预设流程进行分类和反馈。我的任务完成了，但我心里却五味杂陈。

1. “智能”还是“人工”？产品经理的业务能力才是上限

表面上看，Coze 这样的平台让 AI 应用的落地变得“傻瓜化”——不需要懂代码，只需拖拖拽拽，就能搭建出一个智能体。但实际上，智能体的“智能”程度，很大程度上取决于产品经理对业务的理解和流程编排的能力。　

以我们这个项目为例，为了让智能体准确收集用户需求，我需要： 　

- 把用户可能提出的问题进行分类（如闲聊、复杂长难句、一句话多需求等等）；

- 针对每类问题设计对应的对话流程和处理逻辑；

- 在测试中不断调整，确保智能体的回答既准确又自然。 

整个过程下来，“人工”的成分远远超过了“智能”。智能体本质上只是按照我设计好的流程执行，真正的“智能”——比如自适应学习、语义推理——几乎没有体现。换句话说，Coze 这样的平台，更像是一个“高效的自动化工具”，而不是真正的“智能体”。

2. 成本与效率的权衡：短期救急，长期隐患

不可否认，Coze 在成本和效率上的优势非常明显。300 元的初期投入、10 天的上线周期，对于预算有限、技术储备不足的中小企业来说已经非常高效。

但这里有个关键问题被忽略了：coze 这一类智能体平台降低的究竟是什么成本？　

我认为这个项目能如此快速落地的背后，隐藏着巨大的“隐性成本”——那就是我个人的前期积累。 （不是自夸或邀功）

至少在我提出用coze来解决这个问题前，公司内部没有几个了解这个平台，更别提用这个平台解决企业业务中的问题。但如果没有我这小半年自学 AI 相关知识的经历，没有我之前用 Coze 搭建过个人应用的“练手”经验，这次项目的落地速度和效果，恐怕要大打折扣。可以说，如果换成一个纯小白产品经理，可能连“用 Coze 这样的平台解决问题”这个思路都不会想到。 　

Coze 的“低成本”优势，其实是建立在“恰好遇到一个像我这样有准备的想要做AI应用的产品经理”这个前提上的。换句话说，Coze 降低了技术门槛，但并没有真正降低认知门槛。　

3. 行业趋势的启发：从 Coze 到 Manus，智能体的未来在哪里？

这周Manus横空出世，主打“Less structure, More intelligence”——相比 Coze 这种高度结构化的智能体平台，Manus 更强调自适应学习和动态决策能力。这让我不禁思考：Coze 这样的平台，还能在市场上风光多久？更智能的 agent，又会在什么时候真正落地企业场景？　

以我的观察，Manus 这样的下一代智能体，虽然前景可期，但在企业级应用中落地，依然面临诸多挑战： 　

1️⃣稳定性与可控性：企业场景对系统的稳定性和可控性要求极高，而更智能的 agent 往往意味着更高的不确定性。如何在“智能”与“可控”之间找到平衡，是一个关键问题。

2️⃣集成难度：企业级应用往往需要与复杂的现有系统（如 CRM、ERP 等）无缝集成，而 Manus 这样的新玩家，是否能提供成熟的集成方案，尚待观察。

3️⃣成本问题：更智能的 agent 往往需要更高的算力和数据支持，这对中小企业的预算是一个巨大考验。

这次用 Coze 搭建企业应用的经历，既让我感受到新技术带来的便利，也让我深刻认识到其背后的挑战和局限。作为一个产品经理，我越来越意识到，AI 落地的成功，从来不是单纯的技术问题，而是技术和业务深度融合的结果。 　

对我的启示：

在 AI 项目中，产品经理不再只是“需求收集者”，而是需要成为“业务逻辑的设计者”和“技术落地的推动者”。对业务的深刻理解、对技术的敏锐感知，是决定项目成败的关键。

曾经说产品经理可以不懂技术，但AI时代下不懂技术的产品经理将失去对需求实现的边界的把控，未来的产品经理只会是少数即懂技术又懂业务的又能发现问题提出问题，又能解决问题的人。

当然还是要感谢我司和领导给了我这次做AI应用落地的机会，这次经历遇到了一些坑，也又很多收获，我相信，AI 技术会越来越深入地融入我们的工作和生活，而作为产品经理的我们，也需要在技术浪潮中不断学习、迭代，找到属于自己的“智能”之路。　

在 AI 的赛道上，技术是引擎，业务是方向盘，而产品经理，是那个既要踩油门又要掌舵的司机。冲吧！别怕翻车，反正车是公司的！