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Coze Studio • 功能清单 • 快速开始 • 开发指南

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什么是 Coze Studio

Coze Studio 是一站式 AI Agent 开发工具。提供各类最新大模型和工具、多种开发模式和框架，从开发到部署，为你提供最便捷的 AI Agent 开发环境。

• 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。
• 开箱即用，用最低的成本开发最专业的 AI Agent：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。

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」，我们将它的核心引擎完全开放。它是一个一站式的 AI Agent 可视化开发工具，让 AI Agent 的创建、调试和部署变得前所未有的简单。通过 Coze Studio 提供的可视化设计与编排工具，开发者可以通过零代码或低代码的方式，快速打造和调试智能体、应用和工作流，实现强大的 AI 应用开发和更多定制化业务逻辑，是构建低代码 AI 产品的理想选择。Coze Studio 致力于降低 AI Agent 开发与应用门槛，鼓励社区共建和分享交流，助你在 AI 领域进行更深层次的探索与实践。

Coze Studio 的后端采用 Golang 开发，前端使用 React + TypeScript，整体基于微服务架构并遵循领域驱动设计（DDD）原则构建。为开发者提供一个高性能、高扩展性、易于二次开发的底层框架，助力开发者应对复杂的业务需求。

功能清单

• 支持配置工作流、知识库等资源 | | 搭建应用 | * 创建、发布应用

• 通过工作流搭建业务逻辑 | | 搭建工作流 | 创建、修改、发布、删除工作流 | | 开发资源 | 支持创建并管理以下资源：

• 插件

• 知识库

• 数据库

• 提示词 | | API 与 SDK | * 创建会话、发起对话等 OpenAPI

• 通过 Chat SDK 将智能体或应用集成到自己的应用 |

快速开始

了解如何获取并部署 Coze Studio 开源版，快速构建项目、体验 Coze Studio 开源版。

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：

1. 获取源码。

Bash # 克隆代码 git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git

1. 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。如果看到提示 "Container coze-server Started"，表示 Coze Studio 服务已成功启动。

Bash cd coze-studio # start service # for macOS or Linux make web # for windows cp ./docker/.env.example ./docker/.env docker compose -f ./docker/docker-compose.yml up

启动失败常见问题可参考常见问题。 3. 注册账号，访问 http://localhost:8888/sign 输入用户名、密码点击注册按钮。 4. 配置模型：访问 http://localhost:8888/admin/#model-management 新增模型。（镜像版本需要大于等于 0.5.0）。 5. 访问 Coze Studio http://localhost:8888/。

[!WARNING] 如果要将 Coze Studio 部署到公网环境，建议在部署前评估整体评估安全风险，例如账号注册功能、工作流代码节点 Python执行环境、Coze Server 监听地址配置、SSRF 和部分 API 水平越权的风险，并采取相应防护措施。详细信息可参考快速开始。

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：Coze Studio 社区版 API 和 Chat SDK 通过个人访问令牌鉴权，提供对话和工作流相关 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。

使用 Coze Studio 开源版

关于如何使用 Coze Studio，可参考扣子开发平台官方文档中心获取更多资料。需要注意的是，音色等部分功能限商业版本使用，开源版与商业版的功能差异可参考功能清单。

• 快速入门：通过 Coze Studio 快速搭建一个 AI 助手智能体。
• 开发智能体：如何创建、编排、发布与管理智能体。你可以使用知识、插件等功能解决模型幻觉、专业领域知识不足等问题。除此之外，Coze Studio 还提供了丰富的记忆功能，使智能体在与个人用户交互时，可根据个人用户的历史对话等生成更准确性的回复。
• 开发工作流：工作流是一系列可执行指令的集合，用于实现业务逻辑或完成特定任务。它为应用/智能体的数据流动和任务处理提供了一个结构化框架。 Coze Studio 提供了一个可视化画布，你可以通过拖拽节点迅速搭建工作流。
• 插件等资源：在 Coze Studio，工作流、插件、数据库、知识库和变量统称为资源。
• API & SDK： Coze Studio 支持对话和工作流相关 API，你也可以通过 Chat SDK 将智能体或应用集成到本地业务系统。
• 实践教程：了解如何通过 Coze Studio 实现各种 AI 场景，例如通过 Chat SDK 搭建网页在线客服。

License

本项目采用 Apache 2.0 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

社区贡献

我们欢迎社区贡献，贡献指南参见 CONTRIBUTING 和 Code of conduct，期待您的贡献！

安全与隐私

如果你在该项目中发现潜在的安全问题，或你认为可能发现了安全问题，请通过我们的安全中心 或漏洞报告邮箱通知字节跳动安全团队。 请不要创建公开的 GitHub Issue。

加入社区

我们致力于构建一个开放、友好的开发者社区，欢迎所有对 AI Agent 开发感兴趣的开发者加入我们！

🐛 问题反馈与功能建议

为了更高效地跟踪和解决问题，保证信息透明和便于协同，我们推荐通过以下方式参与： - GitHub Issues：提交 Bug 报告或功能请求 - Pull Requests：贡献代码或文档改进

💬 技术交流与讨论

加入我们的技术交流群，与其他开发者分享经验、获取项目最新动态：

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Discord 服务器
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致谢

感谢所有为 Coze Studio 项目做出贡献的开发者和社区成员。特别感谢：

• Eino 框架团队 - 为 Coze Studio 的智能体和工作流运行时、模型抽象封装、知识库索引构建和检索提供了强大的支持
• FlowGram 团队 - 为 Coze Studio 的工作流画布编辑页提供了高质量的流程搭建引擎
• Hertz 团队 - 高性能、强扩展性的 Go HTTP 框架，用于构建微服务
• 所有参与测试和反馈的用户