我用的是海外版，得有一個多月了，制作了三個聊天機器人和N個知識庫。
前兩天還用它生成了一篇短篇克蘇魯小說：
我先說說它的優勢。
- 首先是目前免費，且能直接呼叫GPT4的模型 ，甚至可以選擇GPT-4 (8k)還是GPT-4 Turbo (128k)。
2. 其次是一個被建立出的機器人可以連線多個知識庫 ，每一個知識庫可以包含10個單元。而每一個單元的限制是200頁長度和20MB大小，這就使得理論上你可以建立一個遠超GPTs Knowledge的聊天機器人。（可能會需要使用者預處理分割知識庫的原始檔）
3. 再然後是Coze提供了選擇繁多的外掛程式商店，建立機器人的時候可以添加很多個外掛程式。 到目前為止Open AI的GPTs如果是需要自主建立的話，能內建的外掛程式功能只有可憐的三個，一個是網頁瀏覽, 一個是數據分析/程式碼執行，還有一個是圖片生成。不過ChatGPT單個GPT能力受限的問題隨著@功能的出現得到了一定的緩解。
再說說它的缺點。
- 首先是設定相對繁瑣。 建立一個聊天機器人只能算任務做完了一半，如果使用者偏要在預覽對話方塊裏直接用那也不是不行，只是體驗會比ChatGPT差一截（因為不能建立新的聊天，所有對話都會在一個對話欄裏）。Coze所建立的聊天機器人另一半的體驗取決於它被部署到的平台。而要讓這一點成功，使用者需要在部署平台和Coze兩者的設定文件裏反復橫跳，最快10-15分鐘的設定時間還是需要的。而如果部署的平台越多，那麽這個時間是線性增長的，因為每一個平台都需要重新設定。
2. 其次是部署到對應平台後，由Coze建立的聊天機器人的互動方式受制於平台 。比如讀取檔的格式，影像現實的方式，輸入的最大長度，回復的最大長度等等。
3. 最後，Coze本身並不是大模型的供應方，只是給AI Agent準備的大模型呼叫和微調平台。也就導致了使用者無法獲得一個預設版本的GPT-4體驗，這一點在GPT-4推出@功能之後更加明顯。 多Agent的整合只能在這些套用被部署的平台去實作。
Coze選擇的方向是高度細分化的Agent庫，並不追求大語言模型本身的發展，沒有一個基準模型能直接體驗。Agent使用的體驗還需要看部署的平台，但知識庫和外掛程式的潛力更多一些。
ChatGPT是基於大語言模型構築一整套生態，有Agent方向的GPTs市集，也有可供呼叫的API介面，也可以直接在網頁端體驗，並且網頁端的體驗目前好於Coze，知識庫和外掛程式相對一般。
