字节跳动 Coze 正式开源：超详细本地部署指南，开启低代码 AI Agent 开发之旅！

最新推荐文章于 2025-10-22 14:35:54 发布
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#人工智能 #langchain #embedding #RAG #llama #开源

Coze Studio 是字节跳动开源的低代码 AI Agent 开发平台。通过可视化工具，开发者无需或只需少量代码即可快速构建、调试智能体、应用和工作流，大幅降低开发门槛，是构建定制化 AI 产品的理想选择。其基于 Golang (后端) 和 React + TypeScript (前端)，采用微服务与 DDD 架构，提供高性能、高扩展性和易于二次开发的框架。

目前开源 Coze Studio 版本支持以下功能：

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本文将手把手带您从零开始，在您的本地计算机上部署 Coze Studio 开源版，并配置本地 Ollama 和 OpenRouter 上的模型服务。

1. 安装 Ollama：拥有你的私人大模型

Ollama 是一个轻量级、可扩展的本地大语言模型运行框架。它让在个人电脑上运行强大的语言模型（如 DeepSeek-R1, Qwen 3, Gemma 3 等）变得前所未有的简单。

你不再需要依赖任何第三方的云服务，可以在完全离线的环境中，利用 AI 处理你的私有数据，安全且免费。

访问 https://ollama.com/，根据你的操作系统（macOS, Linux, Windows）下载并安装对应的客户端。安装过程非常直观，一路点击 “下一步” 即可。

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拉取模型

安装完成后，我们需要从 Ollama 的模型库中下载一个模型到本地。以广受欢迎的 Qwen 3 模型为例。

Ollama Qwen3 提供的模型列表如下图所示，如果你想要下载量化模型，可以点击 View all 链接：

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(图片来源：https://ollama.com/library/qwen3)

不同大小的模型对内存的要求不同：

  • 7B 模型：需要约 8-16GB RAM

  • 14B 模型：需要约 16-32GB RAM

  • 32B 模型：需要约 32-64GB RAM

  • 70B+ 模型：需要 64GB+ RAM

打开你的终端（Terminal 或命令提示符），输入以下命令：

ollama run qwen3:8b
# or 
ollama run qwen3:14b
# or
ollama run qwen3:32b

这个命令会自动从云端下载并解压 Qwen 3 模型。下载速度取决于你的网络状况，请耐心等待。

2. 安装 Docker：应用部署的瑞士军刀

Docker 是一种容器化技术，它可以将应用程序及其所有依赖项打包到一个标准的、可移植的“容器”中。通俗地说，Docker 就像一个标准化的集装箱，而 n8n 就是货物。我们把 n8n 放进这个集装箱里，就可以轻松地在任何支持 Docker 的机器上运行它，而不用担心复杂的环境配置和依赖冲突问题。

访问 https://www.docker.com/，下载并安装 Docker Desktop。它同样为 macOS, Linux 和 Windows 提供了图形化的安装界面。

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3. 本地部署 Coze Studio

3.1 环境要求

  • 在安装 Coze Studio 之前，请确保您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。

3.2 获取 Coze Studio 源码

使用 git clone 命令前，需要确保本机已安装 Git。

git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git

如果本机未安装 Git，你也可以通过以下方式下载源码：

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3.3 为 Coze Studio 配置模型

Coze Studio 支持的模型服务如下：

  • Ark（火山方舟）

  • OpenAI

  • DeepSeek

  • Claude

  • Ollama

  • Qwen

  • Gemini

使用你平常使用的 IDE 打开 coze-studio 项目，在 backend/conf/model/template 目录下，选择需要使用的模版，并复制到 backend/conf/model 文件夹下。

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这里我们复制 model_template_ollama.yaml 模版，并重命名为 model_ollama_qwen3_8b.yaml。我们以 qwen3:8b 为例，配置本地的 ollama 服务：

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需要注意的是，id 字段，由开发者自行定义，必须是非 0 的整数，且全局唯一。对于已上线的模型，请勿修改模型 id，否则可能导致模型调用失败。在配置模型时，你可以运行 ollama list 查看本地已安装的模型。

配置完本地的 ollama 服务，我们来继续配置 OpenRouter 提供的线上服务。这里我们复制 model_template_deepseek.yaml 模版，并重命名为 model_openrouter_ds_v3.yaml。我们以DeepSeek-V3 服务为例，配置线上的 OpenRouter 服务。

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如果你还没有 DeepSeek-V3 的 api_key，可以访问 https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free/api 地址，通过 Create API Key 按钮创建新的 API Key。

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3.4 部署并启动服务

配置好模型之后，运行以下命令，即可在本地部署 Coze Studio：

cd docker
cp .env.example .env
docker compose --profile '*' up -d

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。在 Docker Desktop 中，可以看到 Coze Studio 所有服务的状态。当 coze-server 的服务状态变成绿色，表示 Coze Studio 服务已成功启动。

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当你修改配置文件之后，需要执行以下命令重启服务，使配置生效。

docker compose --profile '*' restart coze-server

3.5 使用 Coze Studio

启动服务后，通过浏览器访问 http://localhost:8888/ 即可打开 Coze Studio。

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首次使用时，输入邮箱和密码，点击 Register 注册新的用户。成功注册之后，点击右上角的 Create 按钮，然后选择 Create agent 选项，具体如下图所示：

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接着，输入 Agent 名称，再点击确认：

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进入 Agent 设计界面之后，点击模型列表，即可查看 Coze Studio 已配置的模型。

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通过右侧底部的 Chat 输入框，你可以测试模型是否能正常工作：

1. 测试本地 Ollama qwen3:8b 服务

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2. 测试线上 OpenRouter DeepSeek-V3 服务

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由上图可知，前面已配置的大语言模型服务，都能正常工作。如果出现异常，你可以通过查看 coze-server 的日志，来排查异常：

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至此，你已经成功在本地搭建 Coze Studio，尽情发挥你的想象力去创造 AI Agent 吧！

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？

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