今天凌晨,字节跳动的AI Agent开发平台「扣子」(Coze)正式开源了!
作为一个长期关注AI工具的博主,我第一时间测试了本地部署,发现门槛比想象中低很多——2核CPU+4GB内存就能跑,Docker一键部署,小白也能轻松上手。
更重要的是,它采用Apache 2.0协议,意味着你可以免费商用,不用担心版权问题!

这篇文章,我会用最详细的步骤带你在本地部署Coze Studio(开发平台),让你彻底告别云端版本不稳定的烦恼。
(全程实操截图+避坑指南,建议收藏!)
一、准备工作:你的电脑/服务器够格吗?
Coze开源版对硬件要求极低,但为了顺利运行,建议先检查:
✅ 最低配置(能跑,但可能卡):
• CPU:2核
• 内存:4GB
• 硬盘:20GB剩余空间
✅ 推荐配置(流畅运行):
• CPU:4核
• 内存:8GB
• 硬盘:50GB SSD
💡 系统要求:
• Linux(Ubuntu 20.04+/CentOS 7+)或 macOS(M1/M2芯片也支持)
• Windows 用户可以用WSL2(Windows Subsystem for Linux)
⚠️ 必装软件(没装的先装好):
1. Docker(容器化运行Coze)
2. Docker Compose(管理多容器服务)
3. Git(拉取代码)
(如果不会装,可以搜「Docker安装教程」,网上很多)
二、Step 1:获取Coze源码
打开终端(Linux/macOS)或WSL(Windows),执行以下命令:
git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git
cd coze-studio💡 常见问题:
• 如果GitHub访问慢,可以用国内镜像(如Gitee)或直接下载ZIP包。
• 如果报错
git: command not found,说明没装Git,先安装:• Ubuntu/Debian:
sudo apt install git• CentOS:
sudo yum install git
三、Step 2:配置模型(关键步骤!)
Coze依赖大模型(比如GPT、豆包)来运行,我们需要配置一个可用的模型接入点。
这里以火山引擎的豆包模型为例(免费可用):
1. 复制模型配置文件
cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml2. 修改配置文件
用文本编辑器(如VS Code、nano)打开:
nano backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml找到以下字段并修改:
id: 888 # 随便填,但必须唯一(比如888、123等)
meta:
conn_config:
api_key: "你的火山API Key" # 替换成你的Key
model: "你的模型Endpoint ID" # 替换成你的Endpoint💡 如何获取火山API Key和Endpoint?
1. 注册火山引擎(免费)
2. 进入「模型服务」→「在线推理」→「创建接入点」
3. 选择「豆包模型」,开通后复制
API Key和Endpoint ID
四、Step 3:一键启动Coze
1. 进入docker目录
cd docker
cp .env.example .env # 复制环境变量文件2. 启动服务(首次会下载镜像,耐心等待)
docker compose --profile '*' up -d✅ 看到这个提示,说明成功了!
Container coze-server Started💡 常见问题:
• 如果报错
端口冲突,修改docker-compose.yml里的8888端口(比如改成9999)。• 如果卡在
Downloading...,可能是Docker镜像拉取慢,可以换国内镜像源。
五、Step 4:访问Coze Studio
在浏览器输入:
http://localhost:8888(如果改了端口,比如9999,就换成http://localhost:9999)
🎉 看到登录界面,恭喜!部署成功!
💡 首次使用:
1. 注册一个账号(本地部署,数据完全私有!)
2. 进入「工作流」→「新建项目」,开始搭建你的AI Agent!
六、进阶:如何让外网访问?
如果你想通过公网IP访问(比如让同事测试),可以用Nginx反向代理或云服务器+域名,这里提供最简单的方案:
1. 修改防火墙(如果是云服务器)
• 开放
8888端口(或你自定义的端口)
2. 使用SSH隧道(安全推荐)
ssh -L 8888:localhost:8888 你的服务器IP然后本地浏览器访问
http://localhost:8888即可。七、总结:为什么推荐本地部署?
1. 数据安全:所有数据存在本地,不怕泄露。
2. 版本稳定:云端更新可能导致你的AI工作流崩溃,本地部署可控。
3. 免费商用:Apache 2.0协议,随便二开、卖钱都行!
4. 低配置运行:2核4G就能跑,个人开发者也能玩。
八、资源汇总
• Coze Studio GitHub:https://github.com/coze-dev/coze-studio
• 火山引擎模型申请:https://www.volcengine.com/
• Docker安装指南:https://docs.docker.com/
最后说两句
Coze的开源,让AI Agent开发真正「飞入寻常百姓家」。无论你是个人开发者,还是中小企业,现在都能零成本搭建自己的AI工作流。
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