当前位置: 首页 > news >正文

扣子(Coze)宣布开源两大核心项目——Coze Studio(扣子开发平台)和Coze Loop(扣子罗盘),附安装步骤

2025年7月26日,字节跳动旗下AI开发平台“扣子(Coze)”宣布开源两大核心项目——Coze Studio(扣子开发平台)和Coze Loop(扣子罗盘),采用Apache 2.0协议,支持免费商用及本地化部署。

  1. 开源内容

    • Coze Studio:提供可视化AI智能体开发工具,支持零代码/低代码拖拽式工作流编排、插件扩展、知识库管理等功能,可快速构建聊天机器人、自动化工具等应用。
    • Coze Loop:专注AI智能体开发运维(DevOps),覆盖提示词调试、性能评测、运行监控等全生命周期管理,支持多模型接入(如豆包、OpenAI等)。
  2. 技术架构与部署

    • 技术栈:后端采用Golang,前端为React+TypeScript,基于微服务与领域驱动设计(DDD)。
    • 部署要求:最低配置为2核CPU+4GB内存,需预装Docker环境,提供一键部署脚本。
  3. 商业化与生态意义

    • 开源协议允许企业私有化部署,降低AI应用开发门槛,直接对标Dify等同类产品。
    • 通过开放核心能力,吸引开发者共建生态,推动AI智能体在电商、教育、企业服务等场景的落地。
  4. 行业影响

    • 此举被视为国产AI技术开源化的重要进展,可能冲击现有AI开发工具市场格局,尤其对中小企业和开发者群体具有较高吸引力。

这个是 GitHub 项目地址: https://github.com/coze-dev/coze-studio

安装步骤

环境要求:

  • 在安装 Coze Studio 之前,请确保您的机器满足以下最低系统要求: 2 Core、4 GB
  • 提前安装 Docker、Docker Compose,并启动 Docker 服务。

部署步骤:

  1. 获取源码。

    # 克隆代码
    git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git
  2. 配置模型。

    1. 从模板目录复制 doubao-seed-1.6 模型的模版文件,并粘贴到配置文件目录。

      cd coze-studio
      # 复制模型配置模版
      cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml
    2. 在配置文件目录下,修改模版文件。

      1. 进入目录 backend/conf/model。打开复制后的文件ark_doubao-seed-1.6.yaml
      2. 设置 idmeta.conn_config.api_keymeta.conn_config.model 字段,并保存文件。
        • id:Coze Studio 中的模型 ID,由开发者自行定义,必须是非 0 的整数,且全局唯一。模型上线后请勿修改模型 id 。
        • meta.conn_config.api_key:模型服务的 API Key,在本示例中为火山方舟的 API Key,获取方式可参考获取火山方舟 API Key。
        • meta.conn_config.model:模型服务的 model ID,在本示例中为火山方舟 doubao-seed-1.6 模型接入点的 Endpoint ID,获取方式可参考获取 Endpoint ID。
  3. 部署并启动服务。 首次部署并启动 Coze Studio 需要拉取镜像、构建本地镜像,可能耗时较久,请耐心等待。部署过程中,你会看到以下日志信息。如果看到提示 "Container coze-server Started",表示 Coze Studio 服务已成功启动。

    # 启动服务
    cd docker
    cp .env.example .env
    docker compose --profile '*' up -d

关注我,持续更新本地部署教程

http://www.dtcms.com/a/299414.html

相关文章:

  • ubuntu下docker安装thingsboard物联网平台详细记录(附每张图)
  • 如何在 Ubuntu 24.04 或 22.04 中创建自定义 Bash 命令
  • 商汤InternLM发布最先进的开源多模态推理模型——Intern-S1
  • 【机器学习深度学习】LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决
  • 开源智能体框架(Agent Zero)
  • VLAN的划分(基于华为eNSP)
  • Android 蓝牙学习
  • 使用Netty搭建一个网络聊天室
  • ​P1103 书本整理 - 洛谷​
  • 方正小标宋简3.0,可编辑
  • 暑期算法训练.9
  • ArcGIS 2024软件下载及安装教程|ArcGIS软件安装附下载地址|详细安装说明
  • Linux中的线程(Lightweight Processes - LWP)
  • Flowable 实战落地核心:选型决策与坑点破解
  • MGER实验
  • 数字化转型 - 企业数字化建设的几点思考
  • 苍穹外卖学习笔记Day3
  • 6种AI Agent模式详解:从原理到实战应用
  • GRE和MGRE综合实验
  • 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 热词数量分析日期统计功能实现
  • Netty综合案例(下)
  • 人工智能与能源:智慧能源的高效与可持续
  • 2025年入局苹果Vision Pro开发:从零到发布的完整路线图
  • uniapp+vue3——通知栏标题纵向滚动切换
  • 去除视频字幕 4 : 下一步,打算研究 Video Inpainting (视频修复):
  • MongoDB数据库高并发商业实践优化·运行优化之不可使用root账户进行MongoDB运行-优雅草卓伊凡
  • 【LeetCode 热题 100】79. 单词搜索——回溯
  • 《用于几何广义断层触觉传感的图结构超分辨率:在仿人面部的应用》论文解读
  • Linux随记(二十一)
  • COZE官方文档基础知识解读第六期 ——数据库和知识库