一、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。
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 天气预报查询助手 | 
 日历行程助手 | 
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 智能出行助手 | 
二、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; 

添加 Dify 集成资源
2. 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。

Dify 集成操作配置
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; 

自定义数据转换
3. 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。

集成操作验证
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。

对话列表按角色搭建
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)。

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

"助手" 角色搭建
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; 
| 
 Widget 可视化搭建 | 
 Widget 入参设置 | 
| 
 Widget 声明自定义事件 | 
 Widget 触发自定义事件 | 
2.2.3 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; 
|  | 
 Widget 渲染器数据源 | 
| 
 Widget 渲染器绑定多个 Widget | 
 Widget 渲染器配置事件处理器 | 
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[1]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[2]; 
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) 
| 
 发布环境管理 | 
 自定义域名流程 | 
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; 

身份源设置
2.3.3 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; 
三、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
 
                         
                                    











 
                     
                     
                     
                     
                     
                     
                     
                             
                             
                             
                             
            
             
            
             
            
            