coze-dev/coze-studio

An AI agent development platform with all-in-one visual tools, simplifying agent creation, debugging, and deployment like never before. Coze your way to AI Agent creation.

agentagent-platformai-pluginschatbotchatbot-frameworkcozecoze-platformgenerative-aigokouzilow-code-aimultimodel-aino-coderagstudiotypescriptworkflow

GAI 中文摘要

Coze Studio 是一个全能型 AI 智能体开发平台，旨在通过一体化的可视化工具降低 AI 应用的构建门槛。该项目为开发者提供从智能体创建、调试到部署的全流程支持，帮助用户快速将创意转化为成熟的 AI 产品。

提供包括提示词工程、知识库 RAG、插件扩展及工作流编排在内的核心开发技术栈。支持通过无代码或低代码的可视化方式高效构建与管理智能体、应用程序及业务逻辑。内置模型服务模块，支持集成 OpenAI 及火山引擎等主流大模型服务。基于微服务架构与领域驱动设计开发，为复杂业务需求提供高性能与高可扩展的底层架构支撑。

该平台适用于希望快速落地 AI 业务的开发者、企业及技术团队，是构建定制化 AI 应用、智能客服及自动化工作流的理想工具。

⭐

20.9k

Stars

🔱

3.0k

Forks

👁

123

Watchers

📋

516

Issues

TypeScriptApache-2.0创建于 2025/6/26更新于今天

在 GitHub 上查看

README

由 Gemini 翻译整理

Coze Studio • 功能列表 • 快速开始 • 开发者指南

English | 中文

什么是 Coze Studio？

Coze Studio 是一款多合一的 AI Agent 开发工具。Coze Studio 提供最新的大模型和工具、多样的开发模式及框架，为开发者打造了从开发到部署最便捷的 AI Agent 开发环境。

提供 AI Agent 开发所需的所有核心技术：包括 Prompt、RAG、插件、工作流（Workflow），使开发者能够专注于创造 AI 的核心价值。
以最低成本进行专业 AI Agent 开发：Coze Studio 为开发者提供完整的应用模板和构建框架，助你快速构建各种 AI Agent，将创意变为现实。

Coze Studio 源自已服务于数万家企业和数百万开发者的“扣子（Coze）开发平台”，我们将其核心引擎完全开源。这是一个一站式的 AI Agent 可视化开发工具，让创建、调试和部署 AI Agent 变得前所未有的简单。通过 Coze Studio 的可视化设计和构建工具，开发者可以使用无代码（No-code）或低代码（Low-code）方式快速创建和调试 Agent、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 旨在降低 AI Agent 开发和应用的门槛，鼓励社区共建和分享，以便在 AI 领域进行更深入的探索与实践。

Coze Studio 的后端使用 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）原则构建。它为开发者提供了一个高性能、高可扩展且易于定制的底层框架，帮助他们解决复杂的业务需求。

功能列表

模块	功能
模型服务	管理模型列表，集成 OpenAI 和火山引擎等服务
构建 Agent	* 构建、发布和管理 Agent * 支持配置工作流、知识库和其他资源
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 * Prompt
API 和 SDK	* 创建会话、发起聊天以及其他 OpenAPI * 通过 Chat SDK 将 Agent 或应用集成到你自己的应用中

快速开始

学习如何获取并部署 Coze Studio 开源版本，快速构建项目并体验其功能。

环境要求：

在安装 Coze Studio 之前，请确保你的机器满足以下最低系统要求：2 核、4 GB 内存。
请预先安装 Docker 和 Docker Compose，并启动 Docker 服务。

部署步骤：

获取源代码。

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

部署并启动服务。首次部署和启动 Coze Studio 时，拉取镜像和构建本地镜像可能需要一些时间，请耐心等待。如果你看到 "Container coze-server Started" 的消息，则说明 Coze Studio 服务已成功启动。
```
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
```
有关常见的启动失败问题，请参考 FAQ。
访问 http://localhost:8888/sign 注册账号，输入用户名和密码，然后点击注册按钮。
在 http://localhost:8888/admin/#model-management 配置模型，添加一个新模型。（镜像版本必须大于或等于 0.5.0。）
访问 Coze Studio：http://localhost:8888/。

[!WARNING] 如果你打算在公共网络环境下部署 Coze Studio，建议在开始之前评估安全风险，并采取相应的保护措施。可能的安全风险包括：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（服务端请求伪造）以及 API 中的部分水平权限提升风险。详情请参阅快速开始。

开发者指南

项目配置：
- 模型配置