Coze开源 AMA 笔记

Coze开源 AMA 笔记，纯干货！

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目录

• 会议概述
• 一、本次开源的项目介绍
  • Coze Studio 项目介绍
    • 项目基本信息
    • 核心功能模块
    • 技术架构
  • Coze Loop 项目介绍
    • 项目基本信息
    • 核心能力
  • 产品体系全景
    • Coze 产品矩阵
    • 项目数据
  • 开源策略与原则
    • 开源动因
    • 开源原则与范围
    • 社区参与与支持
    • 开源协议与商业支持
• 二、QA 环节
  • 核心问题解答
  • 技术实现问题
  • 其他问题
• 彩蛋环节

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会议概述

本次会议主要围绕 Coze 开源项目进行深入讨论，包括 Coze Studio（“扣子”）和 Coze Loop（“罗盘”）两个核心开源项目的功能介绍、开源策略以及社区建设等内容。

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一、本次开源的项目介绍

Coze Studio 项目介绍

项目基本信息

• 项目地址: https://github.com/coze-dev/coze-studio
• 项目定位: 一体化 AI Agent 开发平台
• 目标: 覆盖从 Agent 构建、调试到部署的全流程可视化工具，降低 AI Agent 开发门槛，促进社区共建与深度实践
• 开源状态: 11.2k stars，1.4k forks

核心功能模块

模块	功能描述
模型服务 (Model service)	管理接入的模型列表（OpenAI、Volcengine 等）
构建 Agent (Build agent)	创建/发布/管理 Agent，支持配置 Workflow、知识库、插件等资源
构建应用 (Build apps)	构建、发布业务应用，通过可视化 Workflow 组织业务逻辑
构建流程 (Build a workflow)	拖拽节点快速创建、编辑、发布、删除 Workflow
资源开发 (Develop resources)	管理插件、知识库、数据库、Prompt 模板等资源
API & SDK	提供 Conversation API、Chat SDK，与本地业务系统无缝集成

技术架构

• 后端: Golang 微服务，遵循领域驱动设计（DDD）
• 前端: React + TypeScript
• 存储服务: MySQL、MinIO 等
• 部署: Docker + Docker Compose

Coze Loop 项目介绍

项目基本信息

• 项目地址: https://github.com/coze-dev/coze-loop
• 项目定位: AI Agent 观测、评测与 Prompt 调试平台
• 中文名: “罗盘”
• 目标: 帮助开发者对线上 Agent 的执行链路、性能指标、效果评估进行可视化管理与持续优化

核心能力

1. 观测（Tracing）: 上传并查询调用链路、采集执行数据
2. 评测（Benchmark）: 管理评测任务、执行及结果比对
3. Prompt 调试: 开发与版本管理、对比测试、统计分析

产品体系全景

Coze 产品矩阵

• Coze 空间: AI Agent 协同办公平台
• Coze Studio: 低代码 AI Agent 开发平台
• Coze Loop: AI Agent 观测、评测与调试平台
• Eino 框架: 基于 gRPC 的多语言 AI 开发框架

项目数据

• Coze Studio: 已有 1.3w+ 项目
• Coze Loop: 4k+ 项目
• Eino: 开源的多语言开发框架，参考 LangChain 实现

开源策略与原则

开源动因

1. 顺应技术浪潮: AI Agent 赛道正处爆发式增长，需依托全球开发者共同打造开源基础设施
2. 建立信任: 核心代码、架构全公开，助力商业化落地
3. 避免闭门造车: 借助社区反馈与贡献，加速产品迭代与创新

韩婷详细阐述的三个维度：

• 顺应技术浪潮: AI Agent 赛道处于爆发式增长时刻，未来不会只有一家公司定义所有 Agent，而是成千上万开发者共同定义。大量用户反馈需要私有化部署能力，希望让 Coze 成为 Agent 开发领域的基础设施。
• 建立信任: 很多企业在使用 Coze 商业版时，对核心代码安全性有所疑虑。开源后将核心架构和逻辑向社会公开，开发者可审阅、审计代码，确保安全可靠，有助于商业化信任和落地。
• 避免闭门造车: 团队内部虽专业，但闭门造车赶不上时代发展。开源可提升大家视野和创造力，获得全球一线开发者反馈、代码贡献、创新思想，社区需求成为宝贵驱动力。

开源原则与范围

已开源核心能力:

• 全化版本的 Prompt 开发、调试包括对比调试管理版本等能力
• Workflow 编排和可视化编辑
• Trace 上报/查询和调用链查询功能
• 基础评测框架（接口抽象及管理）

逐步开源计划:

• 根据社区反馈，优先满足插件生态、Multi-Agent、后台管理等诉求
• 即将大幅升级功能暂不公布，待优化后再对外开放

Q3 规划:

• 进一步开源观测统计、Pro 评测级能力
• 与 SaaS 版本同源同构的更新
• 打通开源版与商业版插件商店，实现插件生态一体化
• 持续优化文档与多平台部署体验

开源原则:

• 核心能力率先开源
• 其他能力根据社区需求和反馈陆续开源
• 即将大幅提升的能力升级稳定后开源

社区参与与支持

• 许可证: Apache 2.0
• 贡献方式: 欢迎 Issues、PR、贡献文档与代码
• 社区渠道: Feishu、Discord、Telegram
• 支持服务: 渠道伙伴可申请私有化部署支持与培训

开源协议与商业支持

开源协议:

• 许可证: Apache 2.0
• 商业友好: 支持商用部署、修改 Logo、私有化部署

渠道支持:

• 渠道伙伴可申请私有化部署支持与培训
• 提供技术方案和代码支持
• 共同构建 Agent 生态

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二、QA 环节

核心问题解答

Q1: Coze 为什么要开源？

问题: 为什么选择在此时节点将 Coze 产品开源？

回答:

• 顺应技术浪潮: AI Agent 赛道正处爆发式增长，单一厂商难以定义所有 Agent，需依托千千万万开发者共同打造开源基础设施
• 建立信任: 开源核心架构代码，企业与开发者可自主审计、安全可靠，更易于商业化落地
• 避免闭门造车: 通过社区反馈与贡献加速迭代，借助全球一线开发者智慧持续创新

Q2: 当前已开源与后续规划

问题: 目前哪些核心能力已开源？未来还会开放哪些模块？

已开源核心能力:

• Prompt 开发与版本管理
• Workflow（工作流）可视化编辑
• Trace 上传与调用链查询（Coze Loop）
• 基础评测框架（接口抽象及管理）

近期计划开源（Q3）:

• 观测统计仪表板
• Pro 级评测执行与管理功能
• 与商业版同源同构的更新同步

分批开放原则:

• 核心能力优先
• 社区高需求模块（插件生态、Multi-Agent 支持、后台管理等）陆续
• 即将大幅升级替代的功能暂缓，待稳定后再开源

Q3: Coze Studio 与 Coze Loop 互通

问题: 如何在 Coze Studio 中上报 Trace 到 Coze Loop？

回答:

• Coze Studio 与 Coze Loop 均已开源，开发者可基于 Loop SDK 在 Studio 的节点代码中插入 trace 上报逻辑
• 后续会提供示例代码与文档，完成一键集成；社区成员亦可直接提交 PR 优化集成体验

问题: 能否在 Loop 中引用 Studio 的 Agent 进行评测？

回答:

• 在线商用版通过 RPC 协议可直接互调
• 开源版需在本地部署两个项目后，通过专用接口将 Agent 服务地址配置到 Loop 的评测对象接口中，即可发起推理与评测
• 官方将补充示例工程，帮助快速上手

Q4: 私有化部署与多租户

问题: 是否支持私有化部署？多租户协作如何实现？

回答:

• 协议采用 Apache 2.0，允许自由商用部署
• 支持本地 Docker Compose 部署，后续将发布镜像简化运维
• 多租户与权限管理尚在社区反馈阶段，如诉求集中会优先设计并开源对应功能

Q5: 插件生态

问题: 开源版插件太少，何时打通商业版插件商店？

回答:
Q3 计划重构插件生态，实现：

• 商业版与开源版插件市场互通
• 第三方开发者上架、定价与变现支持
• 插件质量与可扩展性保障

Q6: 配置与运维体验

问题: 模型配置繁琐如何优化？部署常见故障如何解决？

回答:

• 即将推出图形化配置面板，简化模型、多模型接入流程
• 文档与 FAQ 持续更新，涵盖 Windows 换行符、缺少组件卡住、Env 示例等常见问题
• 发布 Coze Studio/Loop 镜像，提升本地部署成功率

Q7: 社区贡献与路线图

问题: 如何参与贡献？何时公布开源路线图？

回答:

• 欢迎在 GitHub Issues 提需求、提 PR，或加入 Feishu/Discord/Telegram 讨论组
• 路线图将于 Q3 初整理并公布，优先响应社区呼声最高的功能诉求

技术实现问题

部署与配置

Q: 如何进行本地部署？

• 部署步骤在 GitHub 首页，通过 Docker Compose 本地部署
• 克隆 repo、配置模型、复制 Env 文件、运行 Docker Compose
• 后续会改进模型配置，做图形化界面
• 近期会 release Docker 镜像提高部署成功率

Q: 开源版本的协议限制？

• 采用 Apache 2.0 许可证，不限制商用部署
• 支持改企业自己的 logo、私有化部署

Q: 前端框架支持情况？

• 扣子目前只能支持 React
• 指定 JS 问题需进一步确认后在文档回复

功能开发与集成

Q: Coze Loop 如何接入自己的 Agent 做评测？

• 需让 Agent 具备被调用能力
• 基于开源代码中评估对象接口抽象实现调用接口
• 配好地址调用推理并评测，后续会提供 example

Q: Studio 中 Agent 如何上报 Trace 到 Loop？

• 可开发者自行基于 SDK 修改代码上报
• 或等待后续功能完成并开源

Q: 工作流复制到本地如何实现？

• 需统一 SaaS 版和开源版的领域描述语言 DSL
• 定义 DSL 后，线上导出再在开源版导入可运行

插件与生态

Q: 开源版插件生态何时完善？

• 后续线上插件可被本地开源版调用
• 开源版可直接调线上版本插件
• 线上 SaaS 版会持续迭代

Q: 自定义本地插件如何开发？

• 可调用线上版本插件，线上 SaaS 版会迭代
• 写好 description 和参数描述，主流大模型可调用

Q: MCP 连接支持情况？

• 对于通过 MCP 连接算法及作为 MCP 被集成的支持，需看场景与诉求
• 不会太快推出

高级功能

Q: 多租户和权限管理何时开源？

• 看社区呼声，呼声高可考虑开源并共建
• 开源版本目前是简单账号系统

Q: 长期记忆功能规划？

• 目前做的不好，做好后可能开源框架，开源的方式也是提供接入方式
• 便于接入各种长期记忆

Q: 工作流节点限制？

• 早期限制 1000 节点是保护系统
• 近期会放开但不快，开源版无限制

Q: 版本管理功能？

• 看大家呼声，呼声高则开源

技术架构

Q: 架构依赖中间件优化？

• 有冗余会优化减少，可在 GitHub 提 issue

Q: Core Studio 升级方式？

• 开源版希望升级尽可能平滑
• 涉及 DB Schema 变更可能复杂，尽量避免

Q: 信创环境适配？

• 未专门考虑，但因开源时考虑可迁移性
• 抽象了基建依赖，应该容易适配

SDK 与开发工具

Q: Rust SDK 支持？

• 看需求，主流支持 Python 和 Go
• 需求大则支持，社区可共建或用 AI 工具翻译

Q: Eino 框架特点？

• 类似 Go 版 LangChain，参考 Python 版 LangChain 开发
• 会继续迭代，发了 SDK 的 Alpha 版本
• 与 Python 版 LangChain 各有优势

其他问题

多模态与硬件支持

Q: ASR、TTS 接入开源计划？

• 目前优先级不高
• 开源可能只是开源适配调用，需调相关模型服务

Q: 语音多模态支持？

• 短期不开源，依赖火山基建能力

Q: 端插件生态建设？

• 需与更多厂商构建生态
• 开源版可自行定义设备控制指令、提 PR

其他功能

Q: 导入导出功能？

• 已上线，但云上和开源未打通
• 导出文件加密，因 DSL 未设计好，完成后互通

Q: 画板节点支持？

• 还在考虑，需找开源替代方案或类似开源服务

Q: 海外版区别？

• 开源版不分海外和国内

Q: 英语版本？

• 可以安排

Q: 模型服务说明

• 无绑定逻辑：Coze 模型接入无绑定，不仅支持示例的"doubao-seed-1.6"
• 多云支持：支持多云服务接入，不存在绑定逻辑
• 未来扩展：还会支持更多模型服务

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彩蛋环节

项目命名寓意

• “扣子” (Coze):
  • 寓意像纽扣一样将 AI 能力（数据、插件、服务）连接在一起
  • 英文谐音 “Code Easy”，让 AI 编码更简单
• “罗盘” (Loop):
  • 寓意为 Agent 开发指明方向
  • 英文 “Loop” 强调闭环的观测与评测飞轮
  • 体现数据飞轮，贯穿全生命周期调优