“卧草，震惊了。字节跳动旗下AI平台扣子（Coze）宣布全面开源两大核心组件，为开发者提供免费私有化部署方案。赶紧收藏保存！并在自己的项目中应用起来！
核心开源项目一
Coze Studio：可视化智能体开发平台，支持拖拽式AI应用搭建，可本地部署保障数据隐私，灵活接入多种AI模型（如火山方舟豆包模型）。https://github.com/coze-dev/coze-studio/tree/main。
核心开源项目二
Coze Loop：AI调试与Prompt优化工具，含自动化评测功能，显著提升大模型应用开发效率。https://github.com/coze-dev/CozeLoop。
最大亮点协议：采用Apache 2.0协议，允许免费商用，支持企业级定制开发！！
01
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Coze Studio 部署教程
简介
Coze Studio，源自服务了上万家企业、数百万开发者的「扣子开发平台」，它的核心引擎完全开放。
亮点：1、提供 AI Agent 开发所需的全部核心技术：Prompt、RAG、Plugin、Workflow，使得开发者可以聚焦创造 AI 核心价值。2、Coze Studio 为开发者提供了健全的应用模板和编排框架，你可以基于它们快速构建各种 AI Agent ，将创意变为现实。
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。
部署步骤
- 获取源码
# 克隆代码
- 配置模型
1>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。
cd coze-studio
2>在配置文件目录下，修改模版文件。
- 进入目录
backend/conf/model。打开复制后的文件ark_doubao-seed-1.6.yaml。 - 设置
id、meta.conn_config.api_key、meta.conn_config.model字段，并保存文件。
-
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，在本示例中为火山方舟的 API Key，获取方式可参考获取火山方舟 API Key。
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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，获取方式可参考获取 Endpoint ID。
- 部署并启动服务。 首次部署并启动 Coze Studio 需要拉取镜像、构建本地镜像，可能耗时较久，请耐心等待。部署过程中，你会看到以下日志信息。如果看到提示 “Container coze-server Started”，表示 Coze Studio 服务已成功启动。
# 启动服务
4.启动服务后，通过浏览器访问 http://localhost:8888/ 即可打开 Coze Studio。
开发指南
-
项目配置
：
- 模型配置：部署 Coze Studio 开源版之前，必须配置模型服务，否则无法在搭建智能体、工作流和应用时选择模型。
- 插件配置：如需使用插件商店中的官方插件，必须先配置插件，添加第三方服务的鉴权秘钥。
- 基础组件配置：了解如何配置图片上传等组件，以便在 Coze Studio 中使用上传图片等功能。
- API 参考：和商业版不同，Coze Studio 开源版仅支持个人访问秘钥（PAT）鉴权，并支持对话和工作流相关 API。
- 开发规范：
- 项目架构：了解 Coze Studio 开源版的技术架构与核心组件。
- 代码开发与测试：了解如何基于 Coze Studio 开源版进行二次开发与测试。
- 故障排查：了解如何查看容器状态、系统日志。
02
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Coze Loop部署教程
简介
Coze Loop 通过提供全生命周期的管理能力，帮助开发者更高效地开发和运维 AI Agent。无论是提示词工程、AI Agent 评测，还是上线后的监控与调优，Coze Loop 都提供了强大的工具和智能化的支持，极大地简化了 AI Agent 的开发流程，提升了 AI Agent 的运行效果和稳定性。
-
Prompt 开发
：Coze Loop 的 Prompt 开发模块为开发者提供了从编写、调试、优化到版本管理的全流程支持，通过可视化 Playground 实现 Prompt 的实时交互测试，让开发者能够直观比较不同大语言模型的输出效果。
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评测
：Coze Loop 评测模块为开发者提供系统化的评测能力，能够对 Prompt 和扣子智能体的输出效果进行多维度自动化检测，例如准确性、简洁性和合规性等。
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观测
：Coze Loop 为开发者提供了全链路执行过程的可视化观测能力，完整记录从用户输入到 AI 输出的每个处理环节，包括 Prompt 解析、模型调用和工具执行等关键节点，并自动捕获中间结果和异常状态。
环境要求
- Go ＞ 1.23.4； 配置 GOPATH
- 提前安装 Docker、Docker Compose，并启动 Docker 服务
- 获取源码。执行以下命令，获取 Coze Loop 最新版本的源码。
# 克隆代码
- 配置模型。进入目录
conf/default/app/runtime/，编辑文件model_config.yaml，修改 api_key 和 model 字段。以火山方舟为例：
- api_key：火山方舟 API Key，获取方式可参考获取 API Key。
- model：火山方舟模型接入点的 Endpoint ID，获取方式可参考获取 Endpoint。
- 启动服务。执行以下命令，使用 Docker Compose 快速部署 Coze Loop 开源版。
# 启动服务，默认为开发模式
- 通过浏览器访问
http://localhost:8082，访问 Coze Loop 开源版。
开发指南
- 系统架构：了解Coze Loop 开源版的技术架构与核心组件。
- 启动模式：安装部署Coze Loop 开源版时，默认使用开发模式，此模式下修改后端文件无需重新部署服务。
- 模型配置：Coze Loop 开源版通过 Eino 框架支持多种 LLM 模型，参考此文档查看支持的模型列表，了解如何配置模型。
- 代码开发与测试：了解如何基于Coze Loop 开源版进行二次开发与测试。
- 故障排查：了解如何查看容器状态、系统日志。
大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？
答案当然是这样，大模型必然是新风口！
那如何学习大模型 ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：
最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！
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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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