扣子,开源了!(扣子是怎么做出来的)

夜,是不可能不熬的。

刚刚,扣子宣布开源,主要开源了两个核心项目:

1.Coze Studio(扣子开发平台)

2.Coze Loop(扣子罗盘)

GitHub地址:

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

https://github.com/coze-dev/cozeloop

Coze Studio是扣子最核心的产品,你可以通过拖拽节点,自由编排任意具有workflow的AI Agent。通过Coze Studio提供的可视化设计与编排工具,开发者可以零代码或低代码,快速打造和调试智能体、应用和工作流。

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Coze Loop是一个面向开发者,专注于AI Agent开发与运维的管理平台。可以帮助开发者更高效地开发和运维AI Agen,比如提示词工程、Agent评测、上线后监控与调优等,提升Agent的运行效果和稳定性。

本次开源,采用极其宽松的Apache2.0协议开源。意味着,所有人都可以免费下载和商用。

安装环境,门槛超低,双核CPU+4G内存即可运行。基本上就是,是个电脑都能使用。

在Agent编排工具领域,Coze一直是独一档的存在。本次开源,可以看到字节Seed团队拥抱开源的决心。

任谁开源,都值得吼两嗓子,感谢扣子,感谢字节。以下,是开源版Coze的安装指南。

1.Coze Studio部署指南

环境要求:

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  • 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 Core、4 GB

  • 提前安装 Docker、Docker Compose,并启动 Docker 服务。

部署步骤:

1)获取源码

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

2)配置模型

  1. 从模板目录复制doubao-seed-1.6模型的模版文件,并粘贴到配置文件目录。

cdcoze-studio # 复制模型配置模版cpbackend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed- 1. 6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed- 1. 6.yaml
  1. 在配置文件目录下,修改模版文件。

  1. 进入目录 backend/conf/model。打开复制后的文件ark_doubao-seed-1.6.yaml。

  2. 设置 id、meta.conn_config.api_key、meta.conn_config.model 字段,并保存文件。

  • id:Coze Studio 中的模型 ID,由开发者自行定义,必须是非 0 的整数,且全局唯一。模型上线后请勿修改模型 id 。

  • meta.conn_config.api_key:模型服务的 API Key,在本示例中为火山方舟的 API Key,获取方式可参考获取火山方舟 API Key。

  • meta.conn_config.model:模型服务的 model ID,在本示例中为火山方舟 doubao-seed-1.6 模型接入点的 Endpoint ID,获取方式可参考获取 Endpoint ID。

3)部署并启动服务

首次部署并启动 Coze Studio 需要拉取镜像、构建本地镜像,可能耗时较久,请耐心等待。部署过程中,你会看到以下日志信息。如果看到提示 "Container coze-server Started",表示 Coze Studio 服务已成功启动。

# 启动服务cddocker cp.env.example . envdocker compose --profile '*'up -d

4)登录访问

启动服务后,通过浏览器访问 http://localhost:8888/ 即可打开 Coze Studio。其中 8888 为后端监听端口。 至此,你已成功部署 Coze Studio,可以根据页面提示注册账号、体验 Coze Studio 的各项功能与服务。

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2.Coze Loop部署指南

1)准备工作

在参考本文安装 CozeLoop 开源版之前,确保您的软硬件环境满足以下要求:

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2)安装 CozeLoop

步骤一:获取源码

执行以下命令,获取 CozeLoop 最新版本的源码。

# 克隆代码 git clonehttps://github.com/coze-dev/cozeloop.git# 进入cozeloop目录下cdcozeloop

步骤二:配置模型

正式安装 CozeLoop 开源版之前,你需要准备可选的模型,否则访问 CozeLoop 开源版时将无法选择模型来启动 Prompt 调试或评测。 此处以 OpenAI 和火山方舟模型为例,演示配置模型文件的操作步骤,你可以快速配置模型以便安装和测试 CozeLoop 开源版。对于 Llama 等其他模型,你可以参考模型配置文档填写配置文件。

  1. 进入目录 conf/default/app/runtime/。

  2. 编辑文件 model_config.yaml,修改 api_key 和 model 字段。 以下内容表示为 CozeLoop 开源版配置火山方舟的『豆包』模型、OpenAI 模型。 使用以下内容覆盖原文件,然后修改其中的 api_key 和 model,将其替换为你的 OpenAI 和火山方舟模型的配置参数。

models:- id: 1name: "doubao"frame: "eino"protocol: "ark"protocol_config:api_key: "***"# 火山方舟 API Key,获取方式可参考 https://www.volcengine.com/docs/82379/1541594model: "***"# 方舟模型 ID,可参考 https://www.volcengine.com/docs/82379/1330310param_config:param_schemas:- name: "temperature"label: "生成随机性"desc: "调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性。建议不要与 “Top p” 同时调整。"type: "float"min: "0"max: "1.0"default_val: "0.7"- name: "max_tokens"label: "最大回复长度"desc: "控制模型输出的 Tokens 长度上限。通常 100 Tokens 约等于 150 个中文汉字。"type: "int"min: "1"max: "4096"default_val: "2048"- name: "top_p"label: "核采样概率"desc: "生成时选取累计概率达 top_p 的最小 token 集合,集合外 token 被排除,平衡多样性与合理性。"type: "float"#min: "0.001"max: "1.0"default_val: "0.7"- id: 2name: "openapi"frame: "eino"protocol: "openai"protocol_config:api_key: "***"# OpenAI API Keymodel: "***"# OpenAI 模型 IDparam_config:param_schemas:- name: "temperature"label: "生成随机性"desc: "调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性。建议不要与 “Top p” 同时调整。"type: "float"min: "0"max: "1.0"default_val: "0.7"- name: "max_tokens"label: "最大回复长度"desc: "控制模型输出的 Tokens 长度上限。通常 100 Tokens 约等于 150 个中文汉字。"type: "int"min: "1"max: "4096"default_val: "2048"- name: "top_p"label: "核采样概率"desc: "生成时选取累计概率达 top_p 的最小 token 集合,集合外 token 被排除,平衡多样性与合理性。"type: "float"#min: "0.001"max: "1.0"default_val: "0.7"
  1. 保存文件。

步骤三:启动服务

执行以下命令,使用 Docker Compose 快速部署 CozeLoop 开源版。

# 启动服务,默认为开发模式dockercompose up --build

首次启动需要拉取镜像、构建本地镜像,可能耗时较久,请耐心等待。部署过程中,你会看到以下日志信息。如果回显信息中”提示后端构建完成“,表示 CozeLoop 已成功启动。

  • 部署 Coze Loop 开源版时,启动模式默认为开发模式。关于启动模式的详细说明,可参考启动模式。

  • 如果启动过程中遇到 Docker 或 Docker Compose 相关问题,通常原因是环境配置、系统权限或网络问题,建议根据 Docker 报错查找相关解决方案。

步骤四:访问 CozeLoop 开源版

启动服务后,通过浏览器访问 http://localhost:8082 即可打开 CozeLoop 开源版。其中8082 为前端监听端口,8888 为后端监听端口。 至此,你已成功部署 CozeLoop 开源版,可以体验 CozeLoop 的各项功能与服务。

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