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【全网最全】Coze Studio 扣子开发平台 Windows /Mac / Linux 本地部署教程,小白也能轻松搞定!

发布日期:2025-07-27 07:08:38 浏览次数: 1564
作者:通问AI智能体

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字节跳动开源AI开发神器Coze Studio,手把手教你本地部署,轻松打造专属AI应用!

核心内容:
1. Coze Studio开源版功能与优势介绍
2. 详细的环境准备与安装步骤指南
3. 模型配置与项目构建的实用技巧

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

本文以完整的教程来教会大家如何获取并部署 Coze Studio 开源版,快速构建项目、体验 Coze Studio 开源版。

字节跳动于2025年7月25日晚间正式开源了扣子的两个核心项目——Coze Studio(扣子开发平台) 和 Coze Loop(扣子罗盘)

先简要介绍下两个项目:

Coze Studio (扣子开发平台)是扣子(Coze)官方的开源版本,是一个面向开发者的AI Agent 可视化设计与编排工具

Coze Loop(扣子罗盘) 是一个面向开发者的AI Agent 运维与生命周期管理平台,用于配合 Coze Studio 实现完整的 Agent 管理体验。

这意味着无论是个人开发者还是企业团队,现在都可以在本地或云端部署和使用扣子平台,打造属于自己的 AI Agent 应用。


现在带着大家来完成Coze Studio开源版的安装。

环境要求

在参考本文安装 Coze Studio 之前,确保您的软硬件环境满足以下要求:

项目 说明
CPU
2 Core
RAM
4 GiB
Docker
提前安装 Docker、Docker Compose,并启动 Docker 服务,详细操作请参考 Docker 文档:
macOS:推荐使用 Docker Desktop 安装,参考 Docker Desktop For Mac(https://docs.docker.com/desktop/setup/install/mac-install/) 安装指南。
Linux:参考Docker 安装指南(https://docs.docker.com/engine/install/) 和 Docker Compose(https://docs.docker.com/compose/install/) 安装指南。
Windows:推荐使用 Docker Desktop 安装,参考Docker Desktop For Windows(https://docs.docker.com/desktop/setup/install/windows-install/)安装指南。

安装 Coze Studio

步骤一:获取源码

在本地项目中执行以下命令,获取 Coze Studio 最新版本的源码。

# 克隆代码 
git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git

备注: git是一个从代码仓库拉取代码的工具,大家通过以下网址下载,安装一下即可,安装非常简单,安装以后,就可以使用git命令了。如果你没有安装git,请先安装git:https://git-scm.com/downloads

当然,如果你不想安装git,你也可以直接下载github的zip包,如下图:

下载后解压即可。

步骤二:配置模型

Coze Studio 是基于大语言模型(LLM)的 AI 应用开发平台,首次部署并启动 Coze Studio 开源版之前,你需要先在 Coze Studio 项目里配置模型服务,否则创建智能体或者工作流时,无法正常选择模型。

本文档以火山方舟模型为例,演示如何为 Coze Studio 配置模型服务。如果你准备使用 OpenAI 等其他在线模型服务,应参考模型配置https://github.com/coze-dev/coze-studio/wiki/3.-模型配置)文档正确填写配置文件。

  1. 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。

  2. 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

  3. 2. 在配置文件目录下,修改模版文件。
  • • 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:在线模型服务的 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 Keyhttps://www.volcengine.com/docs/82379/1541594)。
  • • meta.conn_config.model:在线模型服务的 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 IDhttps://www.volcengine.com/docs/82379/1099522)。
  1. 1. 进入目录 backend/conf/model。打开文件ark_doubao-seed-1.6.yaml
  2. 2. 设置 idmeta.conn_config.api_keymeta.conn_config.model 字段,并保存文件。
    Image
  • • 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:在线模型服务的 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(https://www.volcengine.com/docs/82379/1541594)。
  • • meta.conn_config.model:在线模型服务的 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(https://www.volcengine.com/docs/82379/1099522)。

第一个参数ID请自行设置。

第二个参数 API Key:

第三个参数model:

Image

步骤三: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。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

步骤四:登录访问

启动服务后,通过浏览器访问http://localhost:8888/即可打开 Coze Studio。其中 8888 为后端监听端口。 至此,你已成功部署 Coze Studio,可以根据页面提示注册账号、体验 Coze Studio 的各项功能与服务。
Image

单Agent自主规划智能体



插件生态


工作流


小通体验感受

与公网扣子开发平台相比:

1、缺少对话流、对话智能体、多Agent,缺少AI应用;

2、缺少自定义空间;

3、发布渠道只支持WEB SDK和API(我觉得这个选择是正确的);

4、授权体系只支持个人令牌,还只能设置30天;

其他核心的能力该有的也有了,诚意够,但不多。会开发能力的倒是一个相比dify、N8N、FastGPT等更好的选择。

FAQ:本地部署踩坑指南

1、Error response from daemon: Ports are not available: exposing port TCP 0.0.0.0:3306 -> 0.0.0.0:0: listen tcp 0.0.0.0:3306: bind: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) is normally permitted.

这个问题是因为我本地MySQL服务启动着,占用了3306的端口。而coze studio开源默认MySQL对外端口是3306,所以冲突了导致。

修改(coze-studio/docker/docker-compose.yml):



将MySQL对外暴露端口改为一个不存在的端口(比如3307)即可。其他类似端口冲突问题,按照同样方式解决。

2、[MY-012960] [InnoDB] Cannot create redo log files because data files are corrupt or the database was not shut down cleanly after creating the data files.

这个错误来自 MySQL 的 InnoDB 存储引擎,说明 MySQL 启动失败。删除已有的数据文件,重新初始化(适用于开发环境或可清除数据场景)

改进步骤:

1、清空coze-studio/docker/data目录内的文件

2、清空coze-studio/docker/volumes目录内的内容。如果你是Windows,可以直接这样删除:


3、Container coze-elasticsearch-setup service "elasticsearch-setup" didn... service "elasticsearch-setup" didn't complete successfully: exit 127

进入该容器发现找不到setup_es.sh 这个文件,实际这个文件存在的。使用代码编辑器(如 VS Code或Notepad++)打开 elasticsearch-setup 服务所依赖的启动脚本(coze-studio/docker/volumes/elasticsearch/setup_es.sh)。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。保存文件后再重新启动就解决了。



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