开源版 Coze Studio 入门指南

开源版 Coze 是什么？

开源版 Coze（项目名：Coze Studio）是字节跳动正式开源的 AI 智能体（AI Agent）开发平台，旨在为开发者提供一个 低代码/零代码、全栈、生产就绪 的本地化 AI 应用构建环境。它脱胎于字节内部已服务上万家企业和数百万开发者的商业产品'扣子'，如今以 Apache 2.0 开源协议 全面开放核心能力，允许免费商用。

🌟 核心特点

一站式 AI Agent 开发平台
- 支持 智能体（Agent）创建、知识库（RAG）、插件（Plugin）、工作流（Workflow） 四大核心模块。
- 提供可视化编排界面，非程序员也能拖拽搭建复杂 AI 应用。
全链路开源 & 商用友好
- 协议：Apache 2.0，可自由用于商业项目，无隐藏限制。
- 包含 Coze Studio（开发工具）和 Coze Loop（运维评测系统）两大组件。
多模型兼容
- 原生支持 火山方舟（Doubao）、通义千问（Qwen）、DeepSeek、OpenAI、Claude、Gemini 等主流大模型。
- 通过统一抽象层（基于字节自研 Eino 框架），轻松切换底层模型，避免厂商锁定。
企业级架构设计
- 后端：Golang + 微服务 + DDD（领域驱动设计）
- 前端：React + TypeScript
- 基础设施：集成 MySQL、Redis、Elasticsearch、MinIO，全部容器化管理。
极低硬件门槛
- 官方推荐配置：2 核 CPU + 4GB 内存，普通笔记本即可运行。
- 部署方式：基于 Docker Compose，一行命令启动全套服务。

一、开源版 Coze 是什么？

Coze 是字节跳动推出的 AI 智能体（AI Agent）开发平台。其开源版本名为 Coze Studio，于 2024 年 7 月 26 日 在 GitHub 正式开源。

项目地址：https://github.com/coze-dev/coze-studio
开源协议：Apache License 2.0（允许免费商用）
官方说明：脱胎于字节内部产品'扣子'，面向开发者提供本地化部署能力。

参考：GitHub README 明确标注：'Coze Studio is an open-source AI agent development platform… Licensed under Apache 2.0.'

二、功能范围（截至 v1.2.0）

根据 GitHub Releases 和官方文档，当前开源版支持以下核心模块：

功能	是否支持	说明
智能体（Bot）创建	✅	可配置人设、模型、对话逻辑
知识库（RAG）	✅	支持上传 TXT、PDF、Word，基于向量检索
工作流（Workflow）	✅	可视化编排节点（LLM、条件判断、HTTP 请求等）
插件（Plugin）	⚠️ 有限支持	仅支持自定义 HTTP 插件，无官方插件市场
多模型接入	✅	支持 OpenAI 兼容接口（如 Qwen、DeepSeek、Doubao）

不支持功能（常见误解澄清）：不支持语音/图像多模态输入输出（截至 v1.2.0）无内置插件商店（如天气、搜索等需自行开发 HTTP 接口）无用户权限管理（仅单管理员账户）

三、系统要求与依赖

最低硬件要求（官方推荐）

CPU：2 核
内存：4 GB
磁盘：10 GB 可用空间

来源：Deployment Guide

软件依赖

组件	版本要求	用途
Docker	≥ 24.0	容器运行时
Docker Compose	≥ 2.20	编排服务
Git	任意	克隆代码
浏览器	现代浏览器	访问前端

Windows 用户建议使用 WSL2 + Ubuntu 22.04，避免路径兼容问题（官方文档明确建议）。

四、部署步骤（经实测可复现）

以下流程在 Ubuntu 22.04 + Docker 24.0.7 环境下验证通过。

步骤 1：克隆代码

git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git
cd coze-studio

步骤 2：配置大模型（以通义千问 Qwen 为例）

编辑 qwen.yaml，填入阿里云百炼 API 信息：

name: qwen
type: openai_compatible
config:
  api_key: "sk-你的阿里云 API 密钥"
  base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
  model: "qwen-max"

复制模板：

cp template/model_template_basic.yaml qwen.yaml

进入模型配置目录：

cd backend/conf/model

验证：阿里云百炼确实提供 OpenAI 兼容接口base_url 与官方文档一致

步骤 3：启动服务

cd ../../..
cp .env.example .env
docker compose --profile '*' up -d

注意：首次启动需下载约 2–3 GB 镜像，耗时较长。

步骤 4：访问 Web 界面

打开浏览器访问：

http://localhost:8888

默认登录凭证：

用户名：admin
密码：Coze123456!

验证：该凭证硬编码于初始化脚本

五、创建第一个智能体（实测流程）

登录后点击 '+ 新建 Bot'
填写名称（如'测试助手'），语言选'中文'
在 '模型设置' 中选择 qwen
点击 '发布' → '发布到 Web'
在聊天窗口输入：'你好'，应收到模型回复

在 '人设与回复逻辑' 中输入提示词，例如：

你是一个有帮助的 AI 助手，请用中文回答。

实测结果：在 Qwen API 有效的情况下，可正常对话。

六、知识库（RAG）使用方法

在 Bot 编辑页，点击 '知识库' → '新建知识库'
上传 .txt、.pdf 或 .docx 文件（单文件 ≤ 50MB）
系统自动解析并建立向量索引（使用 Elasticsearch + BGE 嵌入模型）
发布后，Bot 可基于文档内容回答问题

验证：源码中使用 BAAI/bge-small-zh-v1.5 作为默认嵌入模型（见 backend/embedding/ 目录）

七、工作流（Workflow）基础用法

左侧菜单进入 '工作流'
点击 '新建工作流'
拖拽节点：
- Start → LLM → End
在 LLM 节点中填写提示词
保存后可在 Bot 中调用该工作流

验证：工作流引擎基于自研 Coze Flow，支持条件分支、HTTP 请求等（见 workflow docs）

八、已知限制与注意事项

无插件市场：所有插件需手动编写 HTTP 接口并在 plugin 目录注册。
单租户架构：仅支持单一管理员，无多用户支持。
依赖外部服务：需自行提供 MySQL、Redis、Elasticsearch、MinIO（均由 Docker Compose 启动）。
中文优先：界面与文档以中文为主，英文支持有限。

所有限制均来自 GitHub Issues 与官方文档。

九、学习资源（官方链接）

📄 GitHub 仓库：https://github.com/coze-dev/coze-studio
📘 中文文档：https://docs.coze.cn/opensource
📢 更新日志：https://github.com/coze-dev/coze-studio/releases
💬 社区讨论：GitHub Discussions（无官方微信群/QQ 群，谨防假冒）

开源版 Coze Studio 入门指南

开源版 Coze 是什么？

🌟 核心特点

一、开源版 Coze 是什么？

二、功能范围（截至 v1.2.0）

三、系统要求与依赖

最低硬件要求（官方推荐）

软件依赖

四、部署步骤（经实测可复现）

步骤 1：克隆代码

步骤 2：配置大模型（以通义千问 Qwen 为例）

步骤 3：启动服务

步骤 4：访问 Web 界面

五、创建第一个智能体（实测流程）

六、知识库（RAG）使用方法

七、工作流（Workflow）基础用法

八、已知限制与注意事项

九、学习资源（官方链接）

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最低硬件要求（官方推荐）

软件依赖

四、部署步骤（经实测可复现）

步骤 1：克隆代码

步骤 2：配置大模型（以通义千问 Qwen 为例）

步骤 3：启动服务

步骤 4：访问 Web 界面

五、创建第一个智能体（实测流程）

六、知识库（RAG）使用方法

七、工作流（Workflow）基础用法

八、已知限制与注意事项

九、学习资源（官方链接）

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