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Coze教程 第2章:Coze开发环境搭建与配置
霍格沃兹测开学社
原创
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本文将手把手带你完成Coze开发环境的搭建与配置,让你能快速开始本地化的AI智能体开发。

1. Coze开源概述与环境准备

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。它采用Apache 2.0许可证,允许免费商业使用,无隐藏条款。

1.1 硬件要求

Coze的硬件要求非常亲民:

  • CPU:2核或以上
  • 内存:4GB或以上
  • 存储空间:至少2GB可用空间

这意味着普通家用电脑即可流畅运行,真正将AI开发门槛拉低到”家用电脑级”。

1.2 软件依赖

Coze本地部署的唯一前置依赖是Docker,它的作用是为Coze创建隔离的运行环境,避免了繁琐的环境配置工作。

2. 安装Docker

Docker是容器化平台,允许你轻松打包、分发和运行应用程序。

2.1 安装步骤

  1. 访问Docker官网下载适合你操作系统的安装包。
  2. 双击安装包,按照向导完成安装(Windows用户需要启用Hyper-V功能,安装过程中若提示重启请同意)。
  3. 安装完成后打开Docker Desktop,确认状态栏显示”Running”。

提示:如果从Docker官网下载速度慢,可以使用国内镜像包。

2.2 验证安装

安装完成后,打开终端或命令提示符,运行以下命令验证Docker是否安装成功:

  1. docker --version
  2. docker compose version

如果这两个命令都能正确输出版本信息,说明Docker已成功安装。

3. 获取Coze源码

Coze的源代码托管在GitHub上,我们可以通过git命令获取:

  1. 打开终端(Docker Desktop内置终端或系统终端)
  2. 执行以下命令克隆代码仓库:
  1. # 克隆Coze Studio代码仓库
  2. git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git
  3. # 进入docker配置目录
  4. cd coze-studio/docker
  5. # 复制环境配置文件
  6. cp .env.example .env

⚠️ 注意:Windows用户如果使用命令提示符(CMD),可能需要将cp命令替换为copy
copy .env.example .env

对于不熟悉git的用户,可以直接在GitHub下载ZIP压缩包并解压,然后手动进入coze-studio/docker目录创建.env文件。

4. 配置模型服务(关键步骤)

这是最关键的一步,不配置模型将无法创建智能体。Coze支持多种大语言模型,包括DeepSeek、OpenAI、Claude、Qwen、Gemini、豆包等。以下以配置DeepSeek模型为例:

4.1 创建模型配置文件

进入模型配置目录:

  1. # Mac/Linux用户
  2. open ../backend/conf/model/
  3. # Windows用户
  4. start ../backend/conf/model/

复制DeepSeek模板文件:

  1. # 复制DeepSeek模板
  2. cp ../backend/conf/model/template/model_template_ark_volc_deepseek-r1.yaml backend/conf/model/deepseek-r1.yaml

4.2 编辑模型配置

用文本编辑器打开新创建的deepseek-r1.yaml文件,修改以下参数:

  1. base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
  2. api_key: "sk-xxxxxxxx" # 在DeepSeek平台(https://platform.deepseek.com/)申请
  3. model: "deepseek-reasoner"

其中api_key需要在DeepSeek平台申请。

以下是几种常见模型的配置参数参考:

模型类型 base_url model参数 API密钥来源
DeepSeek https://api.deepseek.com/v1 deepseek-reasoner DeepSeek平台
OpenAI https://api.openai.com/v1 gpt-4 OpenAI平台
豆包模型 - doubao-seed-1.6 火山引擎
Qwen https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 qwen3-235b-a22b-instruct-2507 阿里百炼

提示:豆包模型的API Key来自火山引擎(字节的云服务平台),可以在https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey申请。

5. 启动Coze服务

完成模型配置后,就可以启动Coze服务了:

  1. 确保当前在coze-studio/docker目录中
  2. 执行以下命令启动服务:
  1. docker compose --profile '*' up -d

这个命令的含义是:

  • docker compose:使用Docker Compose运行服务
  • --profile '*':启用所有profile配置
  • up:启动服务(没有就创建容器,有就重启)
  • -d:detached模式,即在后台运行

首次运行需要下载和构建镜像,可能需要5-15分钟(具体时间取决于网络速度)。

6. 访问Coze界面

服务启动成功后,打开浏览器访问http://localhost:8888,你就可以看到Coze Studio的首页了。

首次访问时,系统会提示你注册账号,输入任意邮箱和密码即可完成注册并登录系统。

7. 避坑指南:常见问题与解决方案

在部署过程中,可能会遇到一些常见问题,以下是解决方案:

7.1 端口冲突错误

如果启动时提示Ports are not available,说明有端口被占用:

解决方案

  • 关闭占用端口的程序(如3306/6379):
  1. # Windows查找占用3306端口的进程
  2. netstat -ano | findstr :3306
  3. # 然后使用任务管理器结束对应PID的进程
  • 或者修改docker-compose.yml中的端口映射配置,将冲突的端口改为其他未占用端口。

7.2 MySQL启动失败

如果报错MYSQL_USER cannot be "root"

解决方案

  • 删除系统环境变量中的MYSQL_USERMYSQL_PASSWORD

7.3 Elasticsearch启动失败

如果报错exit 127或提示”service ‘elasticsearch-setup’ didn’t complete successfully”:

解决方案

  • 用VS Code或Notepad++等代码编辑器打开docker/volumes/elasticsearch/setup_es.sh文件。
  • 在编辑器的右下角,你会看到CRLF或LF的标识,点击它并选择LF格式。
  • 保存文件后重新启动服务。

7.4 Windows特有问题

Windows用户可能会遇到以下问题:

命令不存在错误:Windows系统可能不支持一些Linux命令(如cpopen等):

  • 使用copy代替cp
  • 使用start代替open

端口被系统保留:如果出现Ports are not available: exposing port TCP 0.0.0.0:2379错误:

  1. # 查看端口占用
  2. netstat -ano | findstr :2379
  3. # 重置网络适配器
  4. net stop winnat
  5. net start winnat

8. 进阶配置:更换模型

如果你想更换为其他模型(如切换到Qwen),可以按照以下步骤操作:

复制模板文件到配置目录:

  1. cp ../backend/conf/model/template/model_template_basic ../backend/conf/model/qwen.yaml

修改qwen.yaml内容:

  1. id: 2 # 保持唯一性,不可与其他模型重复
  2. name: "qwen3-235b"
  3. meta.conn_config:
  4. base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
  5. api_key: "阿里百炼申请的KEY"
  6. model: "qwen3-235b-a22b-instruct-2507"

重启服务生效:

  1. docker compose --profile '*' restart coze-server

9. 验证部署是否成功

完成所有步骤后,可以通过以下方式验证Coze是否成功部署:

  1. 访问http://localhost:8888,能够看到Coze登录界面
  2. 注册账号并登录系统
  3. 尝试创建一个简单的智能体并进行对话测试
  4. 如果遇到”Something error: Internal server error”,可以通过查看日志排查问题:
  1. # Linux/Mac
  2. docker logs coze-server | grep -i 'node execute failed'
  3. # Windows
  4. docker logs coze-server | findstr /i "node execute failed"

10. 本章小结

本章详细介绍了Coze开发环境的搭建与配置过程,主要包括以下内容:

  1. 环境准备:安装Docker作为Coze运行的基础环境
  2. 获取源码:从GitHub克隆Coze Studio代码仓库
  3. 模型配置:配置DeepSeek或其他大语言模型作为智能体的核心引擎
  4. 服务启动:使用Docker Compose启动所有Coze服务
  5. 问题排查:解决部署过程中可能遇到的常见问题
  6. 验证测试:访问Coze界面并验证部署是否成功

现在你已经成功搭建了本地的Coze开发环境,可以开始创建和测试自己的AI智能体了。在下一章中,我们将深入介绍如何使用Coze创建你的第一个智能体,并配置其基本功能和特性。

温馨提示:火山引擎等平台提供的免费API调用额度是有限的,请注意你的token消耗情况。你也可以配置本地模型或其他第三方模型服务,只需修改相应的base_url即可。

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