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10 分钟无痛部署!字节 Coze 开源版喂饭教程

  • 2025-08-28
    黑龙江
  • 本文字数:1564 字

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10 分钟无痛部署!字节 Coze 开源版喂饭教程

无需高端硬件,普通电脑+基础命令行操作,轻松跑起字节跳动开源的 AI 智能体开发平台


字节跳动于 2025 年 7 月 26 日正式开源其 AI 智能体开发平台“扣子”(Coze),包含 Coze Studio 可视化开发工具Coze Loop 运维管理系统两大核心组件。短短 48 小时内,GitHub 星标数突破 9000+ ,掀起开发圈热潮。最令人惊喜的是——它仅需 2 核 CPU+4GB 内存即可本地运行,真正将 AI 开发门槛拉低到“家用电脑级”。


测试开发全景图:人工智能测试、智能驱动、自动化、测试开发、左移右移与DevOps的持续交付


下面手把手教你从零部署,避开新手常见坑点!



🛠️ 一、准备环境:安装 Docker

这是唯一的前置依赖,作用是为 Coze 创建隔离的运行环境:


  1. 访问 Docker官网 下载安装包

  2. 双击安装,全部选择默认设置(Windows 需启用 Hyper-V,安装过程若提示重启请同意)

  3. 安装完成后打开 Docker Desktop,确认状态栏显示“Running”


💡 替代方案:若官网下载慢,可使用国内镜像包(飞书下载链接



⬇️ 二、获取 Coze 源码

打开 Docker Desktop 内置终端(右下角 Terminal 图标),执行:


git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git  # 克隆代码cd coze-studio/docker                                 # 进入docker配置目录cp .env.example .env                                 # 复制环境配置文件
复制代码


无 Git 用户:可直接在 GitHub 下载 ZIP 包解压



🔑 三、配置模型服务(关键步骤!)

不配置模型则无法创建智能体,此处以 DeepSeek 模型为例:


# 进入模型配置目录(Windows用start替换open)open ../backend/conf/model/  # 复制DeepSeek模板cp ../backend/conf/model/template/model_template_ark_volc_deepseek-r1.yaml backend/conf/model/deepseek-r1.yaml
复制代码


编辑deepseek-r1.yaml,修改以下参数:


base_url: "https://api.deepseek.com/v1"api_key: "sk-xxxxxxxx"  # 在[DeepSeek平台](https://platform.deepseek.com/)申请model: "deepseek-reasoner"
复制代码


支持的主流模型:OpenAI、Claude、Qwen、Gemini、豆包等,配置方法类似



🚀 四、启动服务

coze-studio/docker目录执行:


docker compose --profile '*' up -d
复制代码


首次运行将自动拉取镜像并启动容器(约 5-10 分钟)。成功后访问:👉 http://localhost:8888



⚠️ 五、避坑指南:高频错误解决

  1. 端口冲突错误

  2. 若提示Ports are not available

  3. 关闭占用端口(如 3306/6379):netstat -ano | findstr :3306 查 PID 后结束进程

  4. 或修改docker-compose.yml中端口号

  5. MySQL 启动失败

  6. 报错MYSQL_USER cannot be "root"

  7. → 删除系统环境变量中的MYSQL_USERMYSQL_PASSWORD

  8. Elasticsearch 启动失败

  9. 报错exit 127

  10. → 用 VSCode 打开docker/volumes/elasticsearch/setup_es.sh,右下角切换 CRLF 为 LF 后保存



♻️ 六、更换模型实战(如切换至 Qwen)

  1. 复制模板:将model_template_basic复制到../backend/conf/model/,重命名为qwen.yaml

  2. 修改配置:


id: 2  # 保持唯一name: "qwen3-235b"meta.conn_config:  base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"  api_key: "阿里百炼申请的KEY"  model: "qwen3-235b-a22b-instruct-2507"
复制代码


  1. 重启服务生效:docker compose --profile '*' restart coze-server


测试开发全景图:人工智能测试、智能驱动、自动化、测试开发、左移右移与DevOps的持续交付


💎 结语:为什么 Coze 开源值得关注?

  • 零成本商用:Apache 2.0 协议允许免费商业使用,无隐藏条款

  • 全链路开源:覆盖 Agent 开发(Studio)、测试/运维(Loop)、部署(SDK)

  • 硬件亲民:告别动辄 16G 显存的 GPU,普通笔记本也能跑 AI 工作流


试部署后你会发现:从拉代码到界面打开,真正操作时间不到 10 分钟。这种“无痛感”正是开源 Coze 的核心突破——让每个有想法的普通人,都能低成本成为 AI 智能体开发者。


此刻登陆http://localhost:8888,你的第一个 AI Agent 已在等待诞生。

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