Coze平台指南（2）：开发环境的搭建与配置
1. Coze开源概述与环境准备
字节跳动于2025年7月26日正式开源其AI智能体开发平台"扣子"（Coze），包含Coze Studio可视化开发工具和Coze Loop运维管理系统两大核心组件。它采用Apache 2.0许可证，允许免费商业使用，无隐藏条款。
1.1 硬件要求
Coze的硬件要求非常亲民：
-
CPU：2核或以上
-
内存：4GB或以上
-
存储空间：至少2GB可用空间
这意味着普通家用电脑即可流畅运行，真正将AI开发门槛拉低到"家用电脑级"。
1.2 软件依赖
Coze本地部署的唯一前置依赖是Docker，它的作用是为Coze创建隔离的运行环境，避免了繁琐的环境配置工作。
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2. 安装Docker
Docker是容器化平台，允许你轻松打包、分发和运行应用程序。
2.1 安装步骤
-
访问Docker官网下载适合你操作系统的安装包。
-
双击安装包，按照向导完成安装（Windows用户需要启用Hyper-V功能，安装过程中若提示重启请同意）。
-
安装完成后打开Docker Desktop，确认状态栏显示"Running"。
💡 提示：如果从Docker官网下载速度慢，可以使用国内镜像包。
2.2 验证安装
安装完成后，打开终端或命令提示符，运行以下命令验证Docker是否安装成功：
docker --version
docker compose version
如果这两个命令都能正确输出版本信息，说明Docker已成功安装。
3. 获取Coze源码
Coze的源代码托管在GitHub上，我们可以通过git命令获取：
-
打开终端（Docker Desktop内置终端或系统终端）
-
执行以下命令克隆代码仓库：
# 克隆Coze Studio代码仓库
git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git# 进入docker配置目录
cd coze-studio/docker# 复制环境配置文件
cp .env.example .env
⚠️ 注意：Windows用户如果使用命令提示符（CMD），可能需要将
cp命令替换为copy：copy .env.example .env
对于不熟悉git的用户，可以直接在GitHub下载ZIP压缩包并解压，然后手动进入coze-studio/docker目录创建.env文件。
4. 配置模型服务（关键步骤）
这是最关键的一步，不配置模型将无法创建智能体。Coze支持多种大语言模型，包括DeepSeek、OpenAI、Claude、Qwen、Gemini、豆包等。以下以配置DeepSeek模型为例：
4.1 创建模型配置文件
-
进入模型配置目录：
# Mac/Linux用户 open ../backend/conf/model/# Windows用户 start ../backend/conf/model/ -
复制DeepSeek模板文件：
# 复制DeepSeek模板 cp ../backend/conf/model/template/model_template_ark_volc_deepseek-r1.yaml backend/conf/model/deepseek-r1.yaml
4.2 编辑模型配置
用文本编辑器打开新创建的deepseek-r1.yaml文件，修改以下参数：
base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
api_key: "sk-xxxxxxxx" # 在DeepSeek平台(https://platform.deepseek.com/)申请
model: "deepseek-reasoner"
其中api_key需要在DeepSeek平台申请。
以下是几种常见模型的配置参数参考：
| 模型类型 | base_url | model参数 | API密钥来源 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | https://api.deepseek.com/v1 | deepseek-reasoner | DeepSeek平台 |
| OpenAI | https://api.openai.com/v1 | gpt-4 | OpenAI平台 |
| 豆包模型 | - | doubao-seed-1.6 | 火山引擎 |
| Qwen | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 | qwen3-235b-a22b-instruct-2507 | 阿里百炼 |
💡 提示：豆包模型的API Key来自火山引擎（字节的云服务平台），可以在https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey申请。
5. 启动Coze服务
完成模型配置后，就可以启动Coze服务了：
-
确保当前在
coze-studio/docker目录中 -
执行以下命令启动服务：
docker compose --profile '*' up -d
这个命令的含义是：
-
docker compose：使用Docker Compose运行服务 -
--profile '*'：启用所有profile配置 -
up：启动服务（没有就创建容器，有就重启） -
-d：detached模式，即在后台运行
首次运行需要下载和构建镜像，可能需要5-15分钟（具体时间取决于网络速度）。
6. 访问Coze界面
服务启动成功后，打开浏览器访问http://localhost:8888，你就可以看到Coze Studio的首页了。
首次访问时，系统会提示你注册账号，输入任意邮箱和密码即可完成注册并登录系统。
7. 避坑指南：常见问题与解决方案
在部署过程中，可能会遇到一些常见问题，以下是解决方案：
7.1 端口冲突错误
如果启动时提示Ports are not available，说明有端口被占用：
解决方案：
- 关闭占用端口的程序（如3306/6379）：
# Windows查找占用3306端口的进程 netstat -ano | findstr :3306 # 然后使用任务管理器结束对应PID的进程 -
或者修改
docker-compose.yml中的端口映射配置，将冲突的端口改为其他未占用端口。
7.2 MySQL启动失败
如果报错MYSQL_USER cannot be "root"：
解决方案：
-
删除系统环境变量中的
MYSQL_USER和MYSQL_PASSWORD。
7.3 Elasticsearch启动失败
如果报错exit 127或提示"service 'elasticsearch-setup' didn't complete successfully"：
解决方案：
-
用VS Code或Notepad++等代码编辑器打开
docker/volumes/elasticsearch/setup_es.sh文件。 -
在编辑器的右下角，你会看到CRLF或LF的标识，点击它并选择LF格式。
-
保存文件后重新启动服务。
7.4 Windows特有问题
Windows用户可能会遇到以下问题：
-
命令不存在错误：Windows系统可能不支持一些Linux命令（如
cp、open等）：-
使用
copy代替cp -
使用
start代替open
-
-
端口被系统保留：如果出现
Ports are not available: exposing port TCP 0.0.0.0:2379错误：# 查看端口占用 netstat -ano | findstr :2379 # 重置网络适配器 net stop winnat net start winnat
8. 进阶配置：更换模型
如果你想更换为其他模型（如切换到Qwen），可以按照以下步骤操作：
-
复制模板文件到配置目录：
cp ../backend/conf/model/template/model_template_basic ../backend/conf/model/qwen.yaml -
修改qwen.yaml内容：
id: 2 # 保持唯一性，不可与其他模型重复 name: "qwen3-235b" meta.conn_config:base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"api_key: "阿里百炼申请的KEY"model: "qwen3-235b-a22b-instruct-2507" -
重启服务生效：
docker compose --profile '*' restart coze-server
9. 验证部署是否成功
完成所有步骤后，可以通过以下方式验证Coze是否成功部署：
-
访问http://localhost:8888，能够看到Coze登录界面
-
注册账号并登录系统
-
尝试创建一个简单的智能体并进行对话测试
- 如果遇到"Something error: Internal server error"，可以通过查看日志排查问题：
# Linux/Mac docker logs coze-server | grep -i 'node execute failed'# Windows docker logs coze-server | findstr /i "node execute failed"
10. 本章小结
本章详细介绍了Coze开发环境的搭建与配置过程，主要包括以下内容：
-
环境准备：安装Docker作为Coze运行的基础环境
-
获取源码：从GitHub克隆Coze Studio代码仓库
-
模型配置：配置DeepSeek或其他大语言模型作为智能体的核心引擎
-
服务启动：使用Docker Compose启动所有Coze服务
-
问题排查：解决部署过程中可能遇到的常见问题
-
验证测试：访问Coze界面并验证部署是否成功
现在你已经成功搭建了本地的Coze开发环境，可以开始创建和测试自己的AI智能体了。在下一章中，我们将深入介绍如何使用Coze创建你的第一个智能体，并配置其基本功能和特性。
温馨提示：火山引擎等平台提供的免费API调用额度是有限的，请注意你的token消耗情况。你也可以配置本地模型或其他第三方模型服务，只需修改相应的
base_url即可。
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