1. 背景

1.1 AI 对话应用崛起

近年来，AI 应用赛道全面“爆发”。在应用开发领域，模型微调、强化学习、智能体（Agent）开发框架等技术快速成熟；与此同时，AI 应用的交互形态也在不断演进，更加多元和复杂。

目前，常见的 AI 应用交互形态主要包括：

• 对话类：如在线客服机器人、企业 Copilot
  
• 生成类：如文案撰写、代码生成、图像设计生成工具
  
• 分析与决策类：如 BI 报表分析、数据洞察工具
  
• 自动化协作类：如智能体执行跨系统多步业务任务
  

其中，对话类 AI 应用依旧是最主流的交互方式。它天然契合人机交互习惯、支持多轮交流、可嵌入多种业务场景，因此被普遍称为 Chat 或 Copilot，成为企业落地大模型的首选形态。

1.2 现有 AI 应用开发范式

当前，开发人员在实现 AI 对话类应用时，主要有两种思路：

方案 1：全链路手撸编码开发

从零开始构建完整的 AI 应用，需要覆盖多个模块的开发与集成：

• Chat UI 层

• 自定义界面设计
  
• 选型或开发 Chat 框架
  
• 支持多模态输入：文本、语音、文件上传等
  

• UI 与 Agent 的交互协议层

• 自定义协议
  
• 或采用 AG-UI 协议（定义前端 UI 与 AI Agent 之间交互的标准化接口）
  

• 对话内的深度交互能力

• 流式渲染，让响应更自然
  
• 文本 > GUI 映射，将文本转换为可交互页面元素
  

• 发布与多端集成

• 应用托管
  
• 发布到 Web、移动端、小程序等多端
  

优势：

• 灵活可控，几乎无技术限制
  
• 可以实现高度专业化的定制功能
  

劣势：

• 技术门槛高，需多领域的开发能力
  
• 成本高、周期长
  

行业已有工具链：

• CopilotKit：AG-UI 协议的实现，同时提供完整 UI 框架，方便开发者快速嵌入 Copilot 功能到业务系统。但仍面向专业开发者，只是降低了一部分实现成本。
  
• OpenAI ChatKit：OpenAI 自有协议，是 AgentKit 的核心组件，设计理念旨在简化 Copilot 功能的接入，但与 OpenAI 生态深度绑定，协议不遵循 AG-UI 标准。
  

方案 2：常规 AI 应用开发平台（低码 / 零码）

通过低代码或零代码平台，开发者可以快速实现一个基础可用的 AI 应用：

特征：

• 通用的对话类交互能力开箱即用，可直接测试、验证、发布
  
• 配置化定制，例如修改 Chat UI 的主题色、标题、Logo
  
• 部分支持有限的交互扩展，但通常仅限简单配置
  
• 对话内容以文本 + Markdown 为主，不支持灵活定制 GUI 交互
  
• 有些平台只用于调试验证，不适合直接面向生产发布
  
• 另一类是场景垂直化的现成应用（如知识库、智能客服），但业务灵活度低
  

优势：

• 上手快，低门槛
  
• 适合快速验证业务概念
  

劣势：

• 定制化能力有限
  
• 复杂业务需求往往无法满足
  
• 一旦超出平台能力边界，就不得不回到全链路编码方案
  

1.3 魔笔的定位

阿里云魔笔是 AI + 低代码驱动的应用开发平台，可端到端完成 AI 应用开发，让开发更智能、应用更智能。

魔笔核心能力：

• AI 驱动开发：支持 AI 自动生成页面图片、撰写 SQL 查询与脚本，结合大模型，让开发过程更高效、更智能。
  
• 可视化搭建：低代码拖拽式构建应用界面，实时预览和调试，所见即所得。
  
• 内置 BaaS 服务：开箱即用的云端资源（数据库、文件存储等），快速集成第三方服务，并支持与企业现有系统打通。
  
• 多端发布：AI Chat 应用一键托管，支持多环境发布，可选择独立访问模式或集成到现有 Web / 移动端应用。
  

魔笔新增的 AI Chat Builder 能力综合了上述两种方案的优势：既保留平台范式下的开箱即用高效率，又在低代码框架内实现高度灵活的定制能力。

特性：

• 支持一键将 AI 对话转化为可交互界面
  
• 降低技术门槛，让开发者与非开发人员都能在极短时间内完成从 构建 → 发布 → 运行 的全流程
  
• 同时保有平台范式下的高度可定制能力：可视化拖拽搭建、组件原子化组合、跨平台模型集成
  
• 可实现对话文本到 GUI 交互的灵活转换
  
• 可支持独立 Web 应用发布、移动端和小程序集成等
  

以下这些场景均可通过魔笔在短时间内完成搭建与部署，实现从业务需求到可交互 AI 界面的快速落地。

2. 魔笔 Chat Builder

魔笔 Chat Builder 专注于 AI 对话应用的可视化构建，核心包括两大能力：

• 自定义 Chat：拖拽式构建多模态对话界面，精准控制交互布局与渲染样式
  
• 自定义 Widget：将自然语言结果转化为可交互 UI，支持功能调用、富内容展示，并能与用户实现深度协作
  

2.1 自定义 Chat

自定义 AI Chat，旨在让开发者和业务人员能够快速搭建符合业务需求的对话界面。核心特性包括：开箱即用、灵活搭建、快速集成 AI 服务（平台无关）及多角色可视化搭建。

2.1.1 开箱即用

设计器内置可直接使用的 Chat 组件，将基础对话组件拖入画布后，即可自动加载核心对话功能：

• 欢迎页：助手 Logo、欢迎语及快捷常用语；
  
• 多模态输入：文本输入（含快捷提示集）、语音输入、文件上传；
  
• 智能体配置栏：深度思考开关、联网搜索开关
  
• 内置角色：预置两个角色 User 和 Assistant，Assitant 角色支持 Markdown 流式渲染、显示工具和 MCP 调用、输入和输出 Token 消耗等；
  
• AI 服务集成：一键创建并绑定百炼智能体，自动完成参数配置、API-Key 选择与智能体应用选择。
  

2.1.2 灵活搭建 Chat 框架

不同于其他平台通常只提供主题模板或有限的 Chat 配置项（如修改标题、颜色、文本），魔笔 Chat Builder 提供 100% 可定制化的 Chat 搭建能力，允许开发者自由定义对话界面的布局、交互逻辑和渲染样式。核心能力基于 ChatPro 核心容器 + 原子组件物料实现：

• ChatPro：承载完整对话逻辑与 UI 元素的核心容器
  
• 原子化组件：AI 专用与通用组件，可任意组合成适应不同业务的交互框架

• 面向 AI 对话场景专门设计的原子化组件，包括：

• 基础对话（ChatPro），核心容器，承载完整的对话交互逻辑与内容。
  
• 对话气泡（Bubble），消息显示组件，支持打字机效果与流式自然渲染。
  
• 多角色列表（BubbleList），按不同角色展示内容区的对话列表。
  
• 发送框（Sender），多模态消息输入组件，可自定义底部交互。
  
• 思维链（ThoughtChain），可视化展示 AI 推理过程及工具调用链路。
  
• 操作列表（Actions），消息底部的可选操作集，如“重新发送”“复制”等。
  
• 文件卡片（FileCard），在对话中直观展示已上传文件的预览与状态。
  
• 会话管理（Conversations），管理和切换多会话列表，可与基础对话组件联动使用。
  
• Widget 渲染器（WidgetRender），绑定多个 Widget，消费动态数据并按规则渲染交互组件。
  

• 通用组件物料（70+），包括表单类、按钮类、展示类、导航类、容器类、图表类等，这些组件均可原子化嵌入 Chat 容器，让 Chat 应用的交互表现力可以任意拓展。
  

在 ChatPro 容器中，开发者可以将任意组件原子化组合，完全自主定义 Chat 的 UI 布局与交互逻辑。

对话列表区多角色自定义自定义搭建，可参考 2.1.4。

2.1.3 快速集成 AI 服务

基础对话（ChatPro）组件可通过配置 AI 集成操作，直接访问各类 AI 大模型和智能体应用服务。魔笔的 AI 集成操作完全与平台无关，无论你的模型或智能体是什么框架、运行在哪个平台，都能轻松接入使用。

1. 创建集成资源
   

魔笔支持接入的 AI 集成资源包括：

• 百炼大模型：阿里云百炼提供的千问系列模型服务
  
• 百炼智能体：基于阿里云百炼开发的智能体应用
  
• Dify：基于 Dify 开发的智能体服务
  
• 自定义大模型：兼容 OpenAI API 接口的第三方或自研模型
  
• HTTP：自定义接口的大模型服务（HTTP API）
  

阿里云百炼的服务，可通过魔笔内置的系统集成资源直接访问，无需用户手动创建。

示例：添加 Dify 集成资源，配置项包括：

• Dify Base URL：Dify 服务基础 URL 地址
  
• API-Key：Dify 平台的访问密钥
  

1. 创建并配置集成操作
   

集成操作是对某个集成资源的调用封装，在应用中可以直接被 ChatPro 或其他组件使用。

当选择 Dify 集成资源时，会显示适配 Dify 的专属配置项，例如：

• 可选参数，定义 content参数，用于传递用户输入的内容
  
• 操作类型，支持三种模式：对话型应用 - 发送对话消息、工作流应用 - 执行工作流、文本生成应用 - 发送消息
  
• 提问内容，映射到 Dify API query 字段，例如设置为 {{content}}，外部传入的 content 值即为提问
  
• 用户标识，映射到 Dify API user 字段，例如设置为 {{mobi.currentUser.id}}，自动获取当前用户 ID
  
• SSE 开关，是否启用流式响应
  

{{}} 是魔笔的表达式语法，支持通过 JavaScript 语法灵活访问和操作应用内数据。

回调处理示例：

• 对 Dify 流式响应数据进行累加处理
  
• 用户可按实际业务场景自定义数据转换逻辑
  

1. 绑定集成操作并验证
   

在 ChatPro 中绑定 Dify 集成操作 → 输入对话内容 → 等待 Dify 返回流式响应 → 验证成功。

魔笔设计器提供了极致的 "所见即所得" 搭建体验，无需显式地手动发布，设计器中可实时配置实时生效。

2.1.4 对话列表角色搭建

在对话列表区中，魔笔 Chat Builder 支持灵活的多角色搭建，可使用多角色列表（BubbleList）组件，对不同角色的消息内容区进行可视化设计与布局。

角色映射机制：

• 将对话列表区的所有消息内容归类到某个角色的内容区进行渲染
  
• BubbleList 接收一个对话列表（数组）数据源
  
• 通过角色路径读取每条消息的角色字段，并映射到对应的角色配置
  
• 在最基础的 AI 对话场景中，典型角色包括：

• user（用户角色）：表示终端使用者的消息
  
• assistant（助手角色）：表示 AI 智能体响应的消息
  

简单场景中 user 和 assistant 两个角色已经足够，也可以添加多个角色，实现类群聊或更复杂的交互。

可视化搭建流程：

选中某个角色后，设计器会切换到该角色的专属可视化搭建画布，开发者可在画布中自由组合组件。

用户（user）角色示例，该示例的布局相对简单，包括：头像（Avatar）、用户名（Text）和消息主体（Bubble）。

助手（assistant）角色示例，整体 UI 布局使用容器组件（Container）进行位置与结构调整，每个功能子块由不同组件搭建，并绑定数据与样式：

1. 头像：助手头像（Avatar）
   
2. 标题：配置为“智能助手”（Text）
   
3. 思维链：显示智能体的工具调用与 MCP 执行过程（ThoughtChain）
   
4. 消息主体：通过文本 / Markdown 渲染助手的核心消息内容（Bubble）
   
5. 消息操作栏：支持复制消息、复制请求 ID（Actions）
   
6. Token 消耗统计：输入和输出 Token 数量显示（Text）
   

2.2 自定义 Widget

魔笔 Chat Builder 的自定义 Chat 能力已经支持接入任意自定义大模型服务，足以搭建一个高定制度的完整 AI 对话应用。

如果要进一步让对话交互突破纯文本 / Markdown的限制，呈现更丰富的 GUI 交互与可操作功能，可以结合自定义 Widget 能力进行扩展。

2.2.1 什么是 Widget

Widget 是可嵌入到对话列表中、进行局部渲染的交互式内容区域，它可以将对话中的结构化数据，映射为可交互的 GUI 组件。

在传统业务里，可能会被称作“对话卡片”或“业务卡片”，但魔笔 Widget 远不止如此。

魔笔 Widget 的特点：

• 独立管理，可复用，每个 Widget 独立定义并管理，可在不同应用场景重复使用
  
• 可视化灵活搭建，不仅能展示结果/数据，还可包含交互逻辑、数据请求、数据绑定、业务流程执行，相当于在对话中嵌入一个“小型页面”
  
• 通用数据绑定，与平台无关，与任何大模型服务或平台无关，只需输入符合指定格式的数据，即可渲染
  
• 绑定到 Widget 渲染器，Widget 不能像普通页面那样单独访问，必须绑定到 Widget 渲染器，根据输入数据和匹配规则进行渲染
  
• 对话列表区应用，最典型场景：放入对话列表区，将角色文本替换为可操作的 GUI 区块，也可将 Widget 渲染器脱离对话列表，放置在 Web 应用任意位置
  
• 标准化通信机制，与 Widget 渲染器外的 Chat 容器双向通信，可与整个 Web 应用环境进行交互，实现复杂业务流程集成
  

2.2.2 Widget 搭建

魔笔的自定义 Widget 搭建，遵循平台统一的低代码开发范式，让开发者像构建 Web 应用页面一样去设计一个可交互、可复用的 Widget。

Widget 搭建特点：

• 独立管理，每个 Widget 都有独立的增/删/改/查生命周期管理，提供单独的 Widget 编辑模式，可在不影响其他应用的情况下专注于单个 Widget 的设计
  
• 低代码可视化搭建，与 Web 页面开发体验一致：可视化 UI 设计 → 数据集成 → 数据绑定，支持拖拽式组合组件，实时调整样式与布局
  
• 入参设置与调试，Widget 动态消费外部数据进行渲染，可自由定义输入参数，搭建时可配置模拟入参，在没有真实数据传入时也能实现实时预览与调试
  
• 事件与通信机制，Widget 可声明可发送的事件类型，方便 Widget 渲染器按定义配置事件处理器，Widget 内可通过触发事件与外部环境交互，例如：通知 Chat 容器更新状态、向 Web 应用发送操作指令
  

2.3.3 Widget 渲染

Widget 渲染器（WidgetRender） 是专门用于渲染 Widget 的页面组件，可以理解为 Widget 的运行容器。

支持绑定多个 Widget，并根据动态数据源输入与匹配规则，渲染指定的 Widget，并将数据传递给它。

核心能力：

• 数据源设置，接受并监听来自外部的数据源（结构化数据）输入
  
• Widget 绑定

• 可绑定多个 Widget
  
• 从当前 Web 应用中下拉选择目标 Widget
  
• 配置显示条件（Widget 匹配规则）
  
• 配置入参映射（将数据绑定到 Widget 定义的输入参数）
  

• 事件处理器（Event Handler）配置

• 查看所有已绑定 Widget 声明的事件
  
• 为这些事件配置对应的处理器，实现 Widget 与应用的通信、交互与联动
  

2.3 多端发布

在利用自定义 Chat 和自定义 Widget 搭建完成富交互的 AI 应用后，魔笔支持将应用快速托管并多端发布，覆盖开发调试到生产上线的全流程。

2.3.1 多环境发布

魔笔提供两个发布环境：

• 开发环境

• 系统分配默认域名，快速发布用于测试和验证
  
• 发布有效期 24小时，到期自动回收
  

• 生产环境

• 支持用户自定义域名和访问路径
  
• 自定义域名需先备案，然后添加到魔笔平台绑定
  
• 购买 3 个月以上付费套餐，赠送域名备案服务码
  

示例应用（生产环境）：

• https://app.mobiapp.cloud/image-creator-assistant（生图助手，PC / H5）
  
• https://app.mobiapp.cloud/weather-forecast-ssistant（天气预报助手，PC / H5）
  

2.3.2 账号和权限

魔笔内置完善的账号与权限体系：

账号体系

• 内置账号系统：开箱即用
  
• 匿名访问：一键开启
  
• 社交媒体集成：钉钉、微信、企业微信
  
• 自定义扩展：支持 OIDC、OAuth 2.0 协议，方便接入企业自有身份系统
  权限管理
  
• 基于权限组管理
  
• 控制应用、集成资源、文件管理等功能的访问权限
  

2.3.2 多端适配

魔笔开发出的 AI 应用是 Web / H5 应用，可在不同终端灵活集成与访问：

• Web / H5 应用

• 支持开发/生产环境发布
  
• 可设置身份源，实现业务系统对接
  

• 小程序 / 公众号

• 支持接入钉钉、微信等身份源
  
• 可将 Web / H5 页面直接嵌入
  

• 移动端 App

• 以 H5 页面嵌入形式集成
  
• 平台支持基于 JWT 的身份认证
  

3. 总结与展望

魔笔 AI Chat Builder 的使命，是以低门槛、高效率的方式，让开发者与非技术人员也能在极短时间内，完成专业级 AI 应用的构建、发布与运行，从而加速 AI 技术的业务落地与价值兑现。

未来，Chat Builder 将持续围绕三大方向打磨能力：

• 能搭：提供更丰富的组件与集成能力，覆盖更多业务场景
  
• 搭好：打磨设计器体验，提升应用的专业度与稳定性
  
• 好搭：简化配置与操作流程，让开发与非开发人员都能轻松上手
  

我们也将推出更多开箱即用的 AI 应用模板，让“搭好”与“好搭”真正落到每位用户手中。

此外，“好搭”的 AI 智能开发模式 已在内测中。用户只需通过自然语言，即可完成本文所描述的 AI 对话应用搭建流程。该功能将于近期开启公测，为 AI 应用开发带来全新的构建体验。

4. 附录

想第一时间感受 魔笔 Chat Builder 的能力？您可以通过以下两种方式立即上手：

• 方式 1：访问魔笔控制台

• 在 模板广场中浏览并选择示例模板
  
• 直接在线体验文档中提到的全套示例应用
  

• 方式 2：使用百炼 UI 设计器（深度集成了魔笔能力）

• 打开百炼 UI 设计器创建一个全新的 UI
  
• 系统将同时为您一键创建关联的 AI 智能体
  
• 从 UI 到智能体绑定自动完成，无需额外配置
  

• 技术支持

• 加入钉钉技术支持群（95685005085）与我们交流
  
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