Coze Studio 是什么？

Coze Studio 是一款一体化的 AI 助手开发工具。它提供最新的大模型和工具、多种开发模式与框架，为开发者从开发到部署提供了最便捷的 AI 助手开发环境。

• 提供 AI 助手开发所需的所有核心技术：提示词、RAG、插件、工作流等，使开发者能够专注于创造 AI 的核心价值。
• 以最低成本实现专业级 AI 助手开发：Coze Studio 为开发者提供了完整的应用模板和构建框架，帮助您快速搭建各类 AI 助手，将创意想法变为现实。

Coze Studio 源自于已服务数万家企业和数百万开发者的“Coze 开发平台”，我们将其核心引擎完全开源。它是一款面向 AI 助手的一站式可视化开发工具，让创建、调试和部署 AI 助手变得前所未有的简单。通过 Coze Studio 的可视化设计与构建工具，开发者可以使用无代码或低代码方式快速创建和调试助手、应用及工作流，从而实现强大的 AI 应用开发和更定制化的业务逻辑。它是构建低代码 AI 产品的理想选择。Coze Studio 致力于降低 AI 助手开发与应用的门槛，鼓励社区共建共享，推动 AI 领域的深入探索与实践。

Coze Studio 的后端采用 Golang 开发，前端使用 React + TypeScript，整体架构基于微服务，并遵循领域驱动设计（DDD）原则。它为开发者提供高性能、高可扩展性且易于定制的底层框架，帮助他们应对复杂的业务需求。

功能列表

模块	功能
模型服务	管理模型列表，集成 OpenAI 和 Volcengine 等服务
构建助手	* 构建、发布和管理助手 * 支持配置工作流、知识库等资源
构建应用	* 创建和发布应用 * 通过工作流构建业务逻辑
构建工作流	创建、修改、发布和删除工作流
开发资源	支持创建和管理以下资源： * 插件 * 知识库 * 数据库 * 提示词
API 和 SDK	* 创建对话、发起聊天等 OpenAPI * 通过 Chat SDK 将助手或应用集成到您自己的应用中

快速入门

了解如何获取并部署 Coze Studio 的开源版本，快速搭建项目，体验 Coze Studio 的开源版本。

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 核、4 GB 内存。
• 请提前安装 Docker 和 Docker Compose，并启动 Docker 服务。

部署步骤：

1. 获取源代码。

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

2. 部署并启动服务。首次部署和启动 Coze Studio 时，可能需要一段时间来拉取镜像并构建本地镜像，请耐心等待。如果看到“Container coze-server Started”的提示，则表示 Coze Studio 服务已成功启动。

   cd coze-studio
   # 启动服务
   # 对于 macOS 或 Linux
   make web  
   # 对于 Windows
   cp ./docker/.env.example ./docker/.env
   docker compose -f ./docker/docker-compose.yml up
   

   如遇常见启动失败问题，请参考常见问题解答。

3. 访问 http://localhost:8888/sign 注册账号，输入用户名和密码，点击注册按钮。

4. 在 http://localhost:8888/admin/#model-management 页面添加新模型，完成模型配置。（镜像版本需大于等于 0.5.0。）

5. 访问 http://localhost:8888/ 即可进入 Coze Studio。

[!WARNING] 如果您希望在公共网络环境中部署 Coze Studio，建议在开始前评估安全风险，并采取相应的防护措施。潜在的安全风险包括账号注册功能、工作流代码节点中的 Python 执行环境、Coze Server 监听地址配置、SSRF（服务器端请求伪造）以及部分 API 中的水平权限提升问题。更多详情请参阅快速入门指南。

开发者指南

• 项目配置：
  • 模型配置：在部署 Coze Studio 开源版本之前，必须先配置模型服务。否则，在构建助手、工作流和应用时将无法选择模型。
  • 插件配置：要使用插件商店中的官方插件，需先进行插件配置，并添加第三方服务的认证密钥。
  • 基础组件配置：学习如何配置诸如图片上传器之类的组件，以便在 Coze Studio 中使用图片上传等功能。
• API 参考：Coze Studio 社区版的 API 和 Chat SDK 使用个人访问令牌进行身份验证，提供用于对话和工作流的 API 接口。
• 开发规范：
  • 项目架构：了解 Coze Studio 开源版本的技术架构和核心组件。
  • 代码开发与测试：学习如何基于 Coze Studio 开源版本进行二次开发和测试。
  • 故障排除：学习如何查看容器状态和系统日志。

使用 Coze Studio 开源版本

关于如何使用 Coze Studio，请参阅 Coze 开发平台官方文档中心 获取更多信息。请注意，某些功能（如语气定制）仅限商业版提供。开源版与商业版之间的差异可在功能列表中查看。

• 快速入门：使用 Coze Studio 快速构建 AI 助手代理。
• 开发代理：了解如何创建、构建、发布和管理代理。您可以利用知识、插件等功能来解决模型幻觉问题以及专业领域知识不足的问题。此外，Coze Studio 提供丰富的记忆功能，使代理能够在与用户的交互过程中，基于用户的历史对话生成更准确的响应。
• 开发工作流：工作流是一组用于实现业务逻辑或完成特定任务的可执行指令，它为应用或代理组织数据流和任务处理流程。Coze Studio 提供可视化画布，您可以通过拖放节点快速构建工作流。
• 插件等资源：在 Coze Studio 中，工作流、插件、数据库、知识库和变量统称为资源。
• API 与 SDK：Coze Studio 支持聊天和工作流相关的 API，您还可以通过聊天 SDK将代理或应用与本地业务系统集成。
• 实践教程：学习如何使用 Coze Studio 实现各种 AI 场景，例如利用聊天 SDK 构建基于 Web 的在线客服。

许可证

本项目采用 Apache 2.0 许可证。有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

社区贡献

我们欢迎社区贡献。有关贡献指南，请参阅 CONTRIBUTING 和 行为准则。我们期待您的贡献！

安全与隐私

如果您发现项目中可能存在安全问题，或认为自己可能发现了安全漏洞，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 问题。

加入社区

我们致力于打造开放友好的开发者社区。所有对 AI 代理开发感兴趣的开发者都欢迎加入我们！

🐛 问题报告与功能请求

为高效跟踪和解决问题，同时确保透明度与协作，我们建议通过以下方式参与：

• GitHub Issues：提交 bug 报告或功能请求
• Pull Requests：贡献代码或文档改进

💬 技术讨论与交流

加入我们的技术讨论群组，与其他开发者分享经验并及时了解项目最新进展：

飞书群聊
请使用飞书手机应用扫描下方二维码加入：

Discord 服务器
点击加入：Coze 社区

Telegram 群组
点击加入：Telegram 群组 Coze

致谢

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

• Eino 框架团队——为 Coze Studio 的代理和工作流运行引擎、模型抽象与实现，以及知识库索引和检索提供了强大支持
• FlowGram 团队——为 Coze Studio 的前端工作流画布编辑器提供了高质量的工作流构建引擎
• Hertz 团队——高性能且扩展性强的 Go HTTP 框架，适用于微服务构建
• 所有参与测试与反馈的用户

Coze Studio 快速上手指南

Coze Studio 是一款一站式 AI Agent 开发工具，支持通过可视化界面快速构建、调试和部署智能体、工作流及应用。基于微服务架构（后端 Golang + 前端 React），适合低代码/无代码开发场景。

环境准备

在开始之前，请确保您的机器满足以下最低配置和依赖要求：

• 系统资源：至少 2 核 CPU、4 GB 内存。
• 前置依赖：
  • 已安装 Docker 和 Docker Compose。
  • Docker 服务已正常启动。

安装步骤

1. 获取源代码

克隆项目仓库到本地：

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

2. 启动服务

进入项目目录并根据操作系统执行相应命令。首次运行时拉取镜像和构建可能需要几分钟，请耐心等待。

macOS 或 Linux 用户：

cd coze-studio
make web

Windows 用户：

cd coze-studio
cp ./docker/.env.example ./docker/.env
docker compose -f ./docker/docker-compose.yml up

注意：当终端出现 Container coze-server Started 提示时，表示服务启动成功。

3. 初始化配置

服务启动后，按以下步骤完成基础设置：

1. 注册账号：访问 http://localhost:8888/sign，输入用户名和密码完成注册。
2. 配置模型：访问 http://localhost:8888/admin/#model-management，添加可用的大模型服务（需确保镜像版本 ≥ 0.5.0）。
3. 开始使用：访问 http://localhost:8888/ 进入主界面。

⚠️ 安全警告：若需在公网环境部署，请务必提前评估安全风险（如账户注册、工作流代码执行、SSRF 等），并采取相应的防护措施。

基本使用

完成安装和模型配置后，您可以立即开始构建 AI 应用：

1. 创建智能体 (Agent)

   • 登录后点击“创建智能体”，选择预设模板或从零开始。
   • 在编排页面配置提示词 (Prompt)、挂载知识库或插件，以增强智能体的专业能力。

2. 构建工作流 (Workflow)

   • 进入工作流编辑器，通过拖拽节点的方式设计业务逻辑。
   • 连接数据流，实现复杂的任务处理流程（如：搜索信息 -> 整理数据 -> 生成报告）。

3. 发布与集成

   • 点击“发布”将智能体或应用上线。
   • 通过提供的 API 或 Chat SDK，将构建好的 AI 能力集成到您现有的业务系统或网页中。

更多详细功能说明（如插件配置、API 调用等），可参考官方文档中心或开发者指南。