我们又发了一篇 Coze 本地部署教程，但这次，你只需动动嘴

今天凌晨，当 Coze 开源的消息引爆技术圈时，我们社区第一时间就为大家带来了详尽的本地部署教程，手把手地教大家如何在自己的电脑上把它跑起来。详情可阅读《Agent 技术开源了（附完整部署指南）" data-itemshowtype="0" linktype="text" data-linktype="2">终于！扣子（Coze）把他最核心的Agent 技术开源了（附完整部署指南）》

随着大家开始动手尝试，一个普遍性的难题也浮出水面：尽管教程步骤清晰，但“本地部署”这四个字本身，就意味着一连串潜在的挑战：Docker 版本不兼容、网络问题导致镜像拉取失败、复杂的命令行参数、不同操作系统下的环境差异……这些都可能成为大家从入门到放弃的“拦路虎”。

我们迅速思考：在 AI 时代，我们是否能有一种更‘AI Native’的方式来解决这个问题？我们能否彻底告别本地环境的束缚，让部署过程像和人对话一样简单自然？

答案是肯定的。

所以，我们决定续写上一篇教程，为你介绍一种全新的、革命性的部署范式。我们将借助与 AI 深度集成的开发环境——TRAE（/treɪ/），向你展示如何真正地“与 AI 协作”，将 Coze 全家桶部署起来。

这次，你不需要自己敲任何命令，甚至不需要手动修改配置文件。你需要的，只是向 AI 清晰地表达你的需求。

准备好了吗？让我们开始吧！👇

01. 什么是 TRAE？

根据官方定义，TRAE 不仅仅是一个具备代码编写、项目管理等功能的完备 IDE。它的核心是与 AI 的深度集成，你可以随时与 AI 助手对话，让它帮你解释代码、生成代码片段，甚至 通过自然语言描述来自动完成从0到1的项目开发任务。

我们的目标就是：不写一行命令，只和 AI 对话，把 Coze 丝滑地部署起来！

02. 与 TRAE AI 协作，部署 Coze Studio

✅ 第一步：下载并安装 Docker Desktop

为什么需要它？ Coze 开源项目依赖于容器化技术来运行，而 Docker Desktop 是目前最流行、最易用的容器管理工具。它能确保 Coze 运行在一个与你电脑主系统隔离、干净且一致的环境里，避免了复杂的本地环境配置问题。

• 操作指南：

1. 访问官网: 请打开浏览器，访问 Docker 的官方下载页面：

2. 选择版本: 网站通常会自动识别你的操作系统。请根据你的电脑类型，下载对应的版本：

3. 下载与安装:

4. 启动 Docker，接受协议，跳过登录即可

4. 等待 Docker 启动完成

• 常见问题解决

问题：Docker Engine stopped

这种情况可能存在如下问题：

1. 检查 Docker 服务是否启动：

• 右键【我的电脑】-【管理】-【服务】- 找到 Docker 服务，右键启动，建议设为自动启动。

2. 如果提示 wsl --update fail 错误：

• 打开命令行终端，执行：

wsl --update

执行效果如下：

PS E:\Develop>wsl --update
正在安装：适用于Linux的Windows子系统
已安装适用于Linux的Windows子系统。

3. 如果上述方法不行，检查 CPU 虚拟化是否开启：

• 任务管理器 → 性能 → CPU → 查看是否开启虚拟化。
• 若未开启，需进入 BIOS 开启（不同品牌方法不同，需查自家品牌文档）。

✅ 第二步：下载TRAE IDE

1. 打开你的浏览器，访问 TRAE 官网，选择下载。

2. 下载完毕后，登录你的账号，并新建一个项目（用于存放Coze Studio源文件）

✅ 第三步：命令 AI，自动完成项目配置

现在，让我们不写一行命令，只和 AI 对话，把 Coze 丝滑地部署起来！。

1. 打开AI侧边栏@Builder

2. 在对话框里，参照本地部署的步骤输入以下指令（可以直接复制粘贴）：

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

3. 接下来，见证奇迹的时刻到了：

• TRAE 的 AI 助手会立即理解您的意思，自动执行文件的复制和重命名操作。

• AI会提示你您现在可以进入 coze-studio 目录开始配置和部署项目了。需要我帮您继续进行下一步的配置吗？
• 接下来，配置模型服务，在对话框里，参照本地部署的步骤输入以下指令（可以直接复制粘贴）

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

• AI 会在对话框里回复你，要求你要“ModelID（模型）”和“API Key”。
• 你只需将自己的正确按键信息粘贴到对话框里，AI就会自动找到的文件和位置，将信息填入。

整个过程中，您需要手动查找文件、复制粘贴代码或担心填错位置。您只需在和一位聪明的助手聊天，它就为您完成了所有繁琐的配置工作。

✅ 第四步：启动服务，一键或一句话

1. 部署与访问：在对话框里，参照本地部署的步骤输入以下指令（可以直接复制粘贴）

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

2. 接下来，见证奇迹的时刻到了，AI会帮你拉取镜像、构建本地镜像，可能耗时较久，请耐心等待。

3. 过程中你可能会发现，AI会自动识别错误并帮你修复，大大的降低了我们的部署成本

4. 部署成功，部署成功之后你就可以通过访问 http://localhost:8888访问 Coze Studio，开始创建和管理你的 AI Agent了！🎊

5. 访问与验证：

• 访问平台： 启动服务后，通过浏览器访问 http://localhost:8082 即可打开 Coze Studio。

• 输入你的邮箱密码（第一次先输入，点击注册即可登录）
• 进去页面，创建一个智能体，选择你配置的大模型，测试是否可以使用（关于创建智能体的方法就不过多赘述，可以参考我往期文章进行学习）

• 如果测试成功，那么恭喜你，你就通过自然语言完成了扣子的本地部署

小结

在 AI 时代，传统的本地部署方式面临着 Docker 版本不兼容、网络问题、复杂的命令行参数 以及 操作系统环境差异 等一系列“拦路虎”，极大地阻碍了技术的普及与应用。为了根本性地解决这些痛点，本文提出了一种 “AI Native” 的革命性部署范式，其核心在于深度集成 AI 能力的开发环境——TRAE（本文使用的TRAE，可以使用其他AI IDE）。

TRAE 的定位远超传统 IDE，它是一款与 AI 深度融合 的开发平台。其核心价值在于赋能用户通过 自然语言描述 与内置的 AI 助手进行无缝对话，从而 自动化地完成从零到一的项目开发与部署任务。这彻底颠覆了以往繁琐的手动操作模式。

通过 TRAE，用户得以摆脱手动敲击命令、修改配置文件等传统束缚，仅需向 AI 清晰地表达意图，便能实现 Coze 全家桶的丝滑部署。文章以 Coze Studio 的部署为例，详细阐释了 TRAE AI 如何将复杂的部署流程（包括 代码克隆、模型配置 中的敏感信息填充，以及 服务启动）转化为直观的对话式交互。更值得一提的是，TRAE AI 具备 自动识别并修复部署过程中错误 的能力，这不仅大幅降低了用户的技术门槛，更显著提升了部署的成功率与效率。

这种创新的部署方式，不仅彻底消除了对本地环境配置的依赖，更将复杂的工程实践转化为如同与智能助手对话般简单自然的体验，真正实现了 “与 AI 协作”，从而让每一位创造者都能更高效、更便捷地将 AI 应用从构想变为现实。

📌 从阅读到实践，我们与你同行

今天的分享暂告一段落。

我们深知，将一个系统化的方法应用到具体工作中并非易事。希望你能大胆尝试，持续迭代，亲手打造出解决你真实痛点的业务系统。

这条路你不是一个人在走。实践中若有困惑或心得，欢迎在评论区分享，我们更诚邀您根据自己需求通过以下方式加入幻象AI智能体共学社区系列社群，与更多优秀的实践者一同成长。

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值此团队成立一周年之际，为回馈广大会员的支持与厚爱，我们计划将于 今年8月 对会员权益进行重要升级。具体更新如下

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写在最后

Agent 时代带来了前所未有的机遇，也伴随着系统性的复杂挑战。任何单一组织都难以独立构建起覆盖从开发、评测到运维的全链路底层设施。在这样的背景下，开源，便不再是一种选择，而是一种必然。它通过开放协作，汇聚全球开发者的智慧，共同搭建起这个时代最关键的“数字基建”，让所有人都能共享成果、避免重复劳动。

正是借助 AI 的深度集成 和 TRAE 这样“AI Native”的工具，将曾经专属于少数巨头公司的、专业级的 Agent 工具链，带到了每一位开发者的面前。这从根本上 降低了创新的门槛，让那些过去因 Docker 版本不兼容、网络问题、复杂命令行参数 等传统部署“拦路虎”而止步不前的想法，如今都能通过 与 AI 对话般简单自然 的方式快速实现和验证。这不仅是技术的普及，更是 创造权的回归，让 技术普惠 真正落到实处，让每一个有价值的想法，无论技术背景如何，都有了被快速实现和验证的可能。

Agent 时代，属于每一位创造者。