10分钟无痛部署!字节Coze开源版喂饭教程

字节跳动于2025年7月26日正式开源其AI智能体开发平台“扣子”(Coze),包含Coze Studio可视化开发工具和Coze Loop运维管理系统两大核心组件。短短48小时内,GitHub星标数突破9000+ ,掀起开发圈热潮。最令人惊喜的是——它仅需2核CPU+4GB内存即可本地运行,真正将AI开发门槛拉低到“家用电脑级”。

下面手把手教你从零部署,避开新手常见坑点!

一、准备环境:安装Docker

这是唯一的前置依赖,作用是为Coze创建隔离的运行环境:

  1. 访问 Docker官网 下载安装包
  2. 双击安装,全部选择默认设置(Windows需启用Hyper-V,安装过程若提示重启请同意)
  3. 安装完成后打开Docker Desktop,确认状态栏显示“Running”

💡 替代方案:若官网下载慢,可使用国内镜像包(飞书下载链接)

二、获取Coze源码

打开Docker Desktop内置终端(右下角Terminal图标),执行:

git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git  # 克隆代码
cd coze-studio/docker                                 # 进入docker配置目录
cp .env.example .env                                 # 复制环境配置文件

无Git用户:可直接在GitHub下载ZIP包解压

三、配置模型服务(关键步骤!)

不配置模型则无法创建智能体,此处以DeepSeek模型为例:

# 进入模型配置目录(Windows用start替换open)
open ../backend/conf/model/  
# 复制DeepSeek模板
cp ../backend/conf/model/template/model_template_ark_volc_deepseek-r1.yaml backend/conf/model/deepseek-r1.yaml

编辑deepseek-r1.yaml,修改以下参数:

base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
api_key: "sk-xxxxxxxx"  # 在[DeepSeek平台](https://platform.deepseek.com/)申请
model: "deepseek-reasoner"

✅ 支持的主流模型:OpenAI、Claude、Qwen、Gemini、豆包等,配置方法类似

四、启动服务

在coze-studio/docker目录执行:

docker compose --profile '*' up -d

首次运行将自动拉取镜像并启动容器(约5-10分钟)。成功后访问: 👉 http://localhost:8888

五、避坑指南:高频错误解决

1. 端口冲突错误
若提示Ports are not available:

  • 关闭占用端口(如3306/6379):netstat -ano | findstr :3306 查PID后结束进程
  • 或修改docker-compose.yml中端口号

2. MySQL启动失败
报错MYSQL_USER cannot be “root”:
→ 删除系统环境变量中的MYSQL_USER和MYSQL_PASSWORD

3. Elasticsearch启动失败
报错exit 127:
→ 用VSCode打开docker/volumes/elasticsearch/setup_es.sh,右下角切换CRLF为LF后保存

六、更换模型实战(如切换至Qwen)

  1. 复制模板:将model_template_basic复制到…/backend/conf/model/,重命名为qwen.yaml
  2. 修改配置:
id: 2  # 保持唯一
name: "qwen3-235b"
meta.conn_config:
  base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
  api_key: "阿里百炼申请的KEY"
  model: "qwen3-235b-a22b-instruct-2507"

重启服务生效:docker compose --profile ‘*’ restart coze-server

为什么Coze开源值得关注?

  • 零成本商用:Apache 2.0协议允许免费商业使用,无隐藏条款
  • 全链路开源:覆盖Agent开发(Studio)、测试/运维(Loop)、部署(SDK)
  • 硬件亲民:告别动辄16G显存的GPU,普通笔记本也能跑AI工作流

试部署后你会发现:从拉代码到界面打开,真正操作时间不到10分钟。这种“无痛感”正是开源Coze的核心突破——让每个有想法的普通人,都能低成本成为AI智能体开发者。

此刻登录http://localhost:8888,你的第一个AI Agent已在等待诞生。

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推荐学习
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Coze开源本可以在其官方 GitHub 仓库中找到。根据开源协议,Coze Studio 和 Coze Loop 均采用 Apache 2.0 开源协议,这意味着企业可以免费使用、修改这些开源项目,甚至将其用于商业化部署[^1]。 ### 下载方式 #### 一、使用 Git 克隆源码 如果你已经安装了 Git,可以通过以下命令克隆 Coze Studio 的源代码仓库: ```bash git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git ``` 这种方式适合熟悉 Git 操作的开发者,能够方便地跟踪项目的更新和本变化[^4]。 #### 二、直接下载源码包 如果你没有安装 Git,也可以直接从 GitHub 下载源码包。访问 [Coze GitHub 仓库](https://github.com/coze-dev/coze-studio) 并点击 "Download ZIP" 按钮来获取最新的源码包。 ### 环境准备 在开始部署之前,请确保你的系统已经安装了以下工具: #### 1. Docker Coze 的本地部署依赖于 Docker,因此你需要先安装 Docker。Docker 可以在多种操作系统上运行,包括 Windows、macOS 和 Linux。你可以从 [Docker 官方网站](https://www.docker.com/) 下载并安装适合你操作系统的 Docker 本[^3]。 #### 2. 系统要求 虽然 Coze开源本可以在普通家用电脑上流畅运行,但为了确保最佳性能,建议使用以下配置: - **操作系统**:Windows 10/11, macOS, 或 Linux - **内存**:至少 8GB RAM - **存储**:至少 50GB 可用空间 - **处理器**:Intel Core i5 或更高 ### 部署步骤 #### 1. 安装 Docker 按照上述步骤安装 Docker,并确保 Docker 服务正在运行。 #### 2. 启动 Coze 进入克隆或解压后的 Coze 源码目录,并执行以下命令启动 Coze: ```bash cd coze-studio docker-compose up -d ``` 这将启动 Coze Studio 和 Coze Loop 的所有必要服务。你可以在浏览器中访问 `http://localhost:8080` 来打开 Coze Studio 的用户界面。 #### 3. 配置 Coze 首次启动后,你可能需要进行一些基本的配置,例如设置管理员账户、连接数据库等。详细的配置步骤可以参考 Coze 的官方文档或相关教程视频[^2]。 --- ###
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