兄弟们，号称地表最强的AI Agent开发平台，Coze竟然开源了。
而且是开源了几乎所有的组件。
这下轮到dify瑟瑟发抖了。
今天，让我们一起来看下这个开源版本的Coze Studio吧！附部署教程！
一、介绍
Coze Studio 是一款一站式 AI 智能体开发工具，源自服务过数万企业和数百万开发者的 “Coze 开发平台”，其核心引擎已完全开源。
它致力于降低 AI 智能体开发与应用的门槛，让开发者能够通过无代码或低代码的方式，快速创建、调试和部署 AI 智能体、应用及工作流。
从技术架构来看，Coze Studio 后端采用 Golang 开发，前端基于 React + TypeScript 构建，整体遵循微服务架构和领域驱动设计（DDD）原则，为开发者提供了高性能、高可扩展性且易于定制的底层框架，助力应对复杂的业务需求。
无论是新手开发者还是专业团队，都能借助它将创意快速转化为实际的 AI 应用。
二、功能特性
Coze Studio 涵盖了 AI 智能体开发所需的各类核心功能，主要包括以下模块：
模型服务：支持管理模型列表，可集成 OpenAI、火山引擎等多种服务，为智能体提供强大的算力支持。 智能体构建：能够完成智能体的搭建、发布和管理，还支持配置工作流、知识库等资源，让智能体更贴合业务场景。 应用创建：可创建和发布应用，并通过工作流构建业务逻辑，实现多样化的功能需求。 工作流搭建：提供可视化画布，支持工作流的创建、修改、发布和删除，开发者可通过拖拽节点快速搭建流程。 资源管理：支持创建和管理插件、知识库、数据库、提示词等资源，丰富智能体的功能和数据来源。 API 与 SDK：提供创建对话、发起聊天等 OpenAPI，支持通过 Chat SDK 将智能体或应用集成到自有应用中，拓展应用场景。
三、安装
想要体验 Coze Studio 的强大功能，只需按照以下步骤进行部署：
环境要求
最低系统配置：2 核 CPU、4GB 内存 预先安装 Docker 和 Docker Compose，并启动 Docker 服务
部署步骤
获取源代码：执行下面命令clone源码
# 克隆代码仓库
git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git
配置模型：进入项目目录，复制模型配置模板
cd coze-studio
# 复制豆包-seed-1.6模型的配置模板
cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml
编辑配置文件：编辑配置文件
backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml，设置id（自定义且唯一的模型 ID）、meta.conn_config.api_key（模型服务的 API Key）、meta.conn_config.model（模型服务的模型 ID）并保存。部署并启动服务：首次部署启动可能需要一定时间拉取和构建镜像，请耐心等待。当看到 “Container coze-server Started” 信息时，说明服务启动成功。
# 进入docker目录
cd docker
# 复制环境变量示例文件
cp .env.example .env
# 启动服务
docker compose --profile "*" up -d
访问 Coze Studio：服务启动后，通过浏览器访问 http://localhost:8888/即可打开 Coze Studio。
四、体验
在浏览器输入http://localhost:8888/，进入到首页：
注册完账号之后，即可进入到工作台界面：
可以看到基本和没有开源前的Coze一模一样，我们可以创建「智能体」和「应用」：
进入到「创建智能体」界面，可以看到功能基本都有，包括：插件、工作量、数据库、表格等等：
智能体开发完成之后，可以发布为API：
在「资源库」中，我们可以创建：插件、工作流、知识库、提示词、数据库
下面看一下创建工作流的界面：
可以看到这个开源版本还是比较完整的，我觉得大家可以放下手头的dify，来尝尝这个热腾腾的Coze了！
五、总结
Coze Studio 作为一款开源的一站式 AI 智能体开发工具，凭借其丰富的功能、灵活的架构和便捷的部署方式，为开发者提供了从开发到部署的全流程支持。
它不仅降低了 AI 智能体开发的门槛，还鼓励社区共同建设，推动 AI 领域的深入探索与实践。
无论你是想要快速搭建一个简单的 AI 助手，还是开发复杂的智能业务系统，Coze Studio 都能成为你的得力助手。
