Coze 开源了，还是 Apache2.0 协议开源，所有人都可以免费下载部署使用，以及商用。
扣子开源了两个核心项目，分别是扣子开发平台和扣子罗盘。
Coze Loop 是面向开发者的 AI Agent 开发与运维平台，提供从开发、调试、评测到监控的全生命周期管理能力。开源版免费开放核心功能，支持 Prompt 调试（含版本管理、可视化对比）、多维度自动化评测、全链路执行观测（Trace 追踪），可接入 OpenAI、火山方舟等模型，便于开发者定制扩展，社区支持完善，采用 Apache 2.0 许可证。
Coze Studio 大家比较熟悉了，一站式 AI Agent 开发工具，支持零代码 / 低代码开发，提供模型服务管理、智能体 / 应用 / 工作流搭建、开发资源管理及 API 与 SDK 等功能。也就是平时我们使用的 Coze 开发工具。
GitHub 地址：
https://github.com/coze-dev/coze-studio
https://github.com/coze-dev/cozeloop
本次开源，采用极其宽松的 Apache2.0 协议开源。所有人都可以免费下载和商用。
安装门槛极低，最低系统要求： 2 Core、4 GB。基本上每台电脑都可以安装运行。
开源版和线上商业版会有区别，开源版的功能主要有：
- 模型服务：管理模型列表，可接入 OpenAI、火山方舟 等在线或离线模型服务
- 搭建智能体：编排、发布、管理智能体，支持配置工作流、知识库等资源
- 搭建应用：创建、发布应用，通过工作流搭建业务逻辑
- 搭建工作流：创建、修改、发布、删除工作流
- 开发资源：支持创建并管理以下资源：插件，知识库，数据库，提示词
- API 与 SDK：创建会话、发起对话等 OpenAPI 通过 Chat SDK 将智能体或应用集成到自己的应用
以下是完整的本地部署教程：
1.环境要求
- 安装之前确保你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。
如果电脑没有 Docker ，豆包搜索 Docker 详细安装教程，跟着操作就可以。
2.获取源码
# 克隆代码git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git
3.配置模型
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。
可以使用指令找到具体的文件路径，直接操作
可以使用指令找到具体的文件路径，直接操作
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怎么理解？可以直接进入到 backend/conf/model/template 这个文件夹，会发现这个文件夹都是各种模型的配置文件，比如你想使用 claude、gemini 的模型，就把对应的模型文件复制到 backend/conf/model 这个路径。
完事后，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 id、meta.conn_config.api_key、meta.conn_config.model 字段，并保存文件。
- 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。
- 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，比如豆包模型使用的是火山引擎的服务，登录火山引擎控制台，找到 API 访问密码，即可找到。
获取 Endpoint ID 的流程：
火山引擎在线推理模块，创建推理接入点
成功创建后，这一段就是所需要的 Endpoint ID
4.部署启动服务
首次部署并启动 Coze Studio 需要拉取镜像、构建本地镜像，在项目的根目录执行以下指令：
cd dockercp .env.example .envdocker compose --profile '*' up -d拉取镜像的时间比较长，静静等待就可以。
如果看到提示 “Container coze-server Started”，表示 Coze Studio 服务已成功启动。
然后，通过浏览器访问 http://localhost:8888/ 即可打开 Coze Studio。首次登录，随意输入邮箱密码注册就可以登录进去首页。
进来后，随意建一个智能体，测试一下是否能正常使用大模型，如果可以的话，那就说明你已成功在本地搭建好 Coze Studio 了。
虽然说 Coze Studio 是开源了，但是对比官方商业版缺少很多东西，比如商城、插件、模版基本上是没有的，要什么插件，要什么模板都得自己写。因此对于普通个人来讲，本地部署意义不大，直接用线上版就行。
Coze 开源了，更多是利好企业端，企业可以利用 Coze 二改或融入到自身成熟的业务中，算是推进了 AI Agent 构建平台的快速迭代的进程。
那么你部署成功了吗？