字节跳动直接把自己的 Coze 平台开源了出来。
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。上万家企业、数百万开发者正在使 Coze Studio。
我大概看了一下项目的源代码，本来以为开源的只是 Coze 的开发工具、组件之类，看了说明发现不是这么简单，而是差不多把完整的 Coze 和背后 Prompt 的开发工具都开源出来了。
开源出来的项目有两个
Coze Studio: github.com/coze-dev/co…
Coze Loop: github.com/coze-dev/co…
本篇文章主要面向广大智能体开发的用户，教大家在自己的电脑搭建启动一个 Coze 平台，所以主要教大家搭建 Coze-Studio。
环境准备
我们首先需要在本地有安装好 Docker 和 Docker Compose 以及 git 这三个工具。
windows 或者 mac 用户可以直接安装 docker-desktop，当然本人使用的是 OrbStack (非常推荐使用 mac 的同学试试) 来代替 Docker。
直接使用下面的链接访问安装即可
验证环境
使用下面提供的几个命令来验证本地的环境，如果都和图片当中的输出差不多即表示本地的环境安装通过。
检查 docker
docker --version检查 docker compose
docker compose version检查 Git
部署
部署项目之前我们需要先获得 coze-studio 的源码，可以使用 git clone 或者访问官方的 github 仓库来下载源码，当然遇到问题也可以在公众号私信我。
源码获得
使用下面的 git 命令来获得项目源代码
git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git大模型配置
本篇文章使用 doubao-seed-1.6 模型作为基础来教大家搭建，所以我们还需要去火山引擎上获得一个能够用来调用大模型的 API KEY。
打开火山引擎的火山方舟控制台，找到 API KEY 管理里面，创建一个自己的 API KEY。
创建成功之后，如下图所示，请保存好这个 API KEY，后面调用模型需要使用到。
接着切换到在线推理当中，点击创建推理接入点。
如下图所示，选择 Doubao-Seed-1.6 这个模型，随后点击确认接入。
创建成功之后，可以看到如下这个界面，需要保存好 ID，在后面的代码当中需要用到。
接下来我们开始修改代码当中的配置，然后启动我们自己的 coze。
用自己的编辑器打开项目，然后如图所示，我演示的是使用 doubao-seed-1.6 这个模型，把 backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml 这个文件，复制到和 template 同级的目录下。
在下图所示的 api_key 当中填入刚刚在火山引擎平台创建的 API KEY 以及复制的模型 ID。
将项目目录中 docker 文件夹内的 .env.example 文件复制一份，重命名为 .env。
最后我们启动一下 coze-studio，打开命令行工具，进入到项目的 docker 目录当中，执行一下如下的命令。
docker compose --profile "*" up -d出现图中的信息即表示我们已经成功的在本地启动了 coze-studio ，打开浏览器访问 http://localhost:8888/，可以看到已经成功的启动了 coze。
随便输入一个账号和密码，点击注册进入到系统当中，并且创建一个智能体，进行一次对话，可以看到我们已经成功的搭建好了。
如果你需要停止应用，执行下面的命令即可。
docker compose --profile "*" down好了，到这里已经成功的在本地搭建起来属于自己的 coze。
注意：火山引擎提供的免费额度是有限制的，需要注意自己的 token 消耗情况，你完全可以自己本地跑模型，比如 deepseek-r1，或者用其他第三方的服务，也可以完全接入进去，如下图所示修改 base_url 即可 。
最后非常感谢字节能够把 coze 的核心部分开源出来，开源万岁。
