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未来不会是一家公司定义所有 Agent，而是成千上万的开发者共同定义。
很早就得知了扣子要开源的消息～因此当 WAIC 大会前一天晚上，扣子宣布正式开源 Coze Studio 时，内心其实没有太大波澜。
但是！发现最近这几天，群里大家对扣子开源的讨论热度非常高。加上看了扣子官方前两天的 AMA 活动，发现大家真的真的非常热情高涨。
*AMA：Ask Me Anything，国外很火的主播/创始团队和用户/粉丝互动交流的小活动，未来产品方和用户的 AMA 也会发生在「观猹」平台。
所以，我们也去看了看源代码，扣子后端采用 Golang 语言开发，前端使用 React 和 Type，整体基于微服务架构构建。
并且尝试跑通全流程，部署开发了一个 Agent 小应用。
https://github.com/coze-dev/coze-studio，开源三天，stars 已经 13k+.
经常部署开源项目的朋友会知道，自己上手部署时出现问题是很正常的事情。
好在官方写了很详细的 Quickstart，不过更好的是，发现火山引擎 ECS 提供了一键部署的方案，很方便。这一刻的救赎感，谁懂.jpg
进入函数服务，打开应用广场，往下拉就能看见这个。
https://www.volcengine.com/product/vefaas
点击创建应用，开通相关服务并配置好管理员邮箱后，点击确认即可自动创建部署服务。
稍稍等待后就完成部署了，点击 WebUI 访问地址即可进入开源版扣子。
这里稍微需要注意一下，得先点注册，再点登录，就可以进去了～
到这就部署完成了。此外，默认一键部署配置的大模型是 doubao-seed-1.6-250615，embedding 模型是doubao-embedding-large-text-250515。
如果我们想要更换自定义的模型，可以先去火山方舟上开通对应的模型服务，然后通过进入 ECS 服务器，修改 ~/workspace/opencoze 目录下的 .env 环境变量，切换/添加自己想要的模型，最后 docker 重启 coze-server 即可。
基于火山的服务和扣子开源版的平台能力，咱们这次用 Workflow 做一个 DeepResearch 的效果。
DeepSearch 旨在能让模型能一边搜索一边思考，不断推理反思，直到找到最好的答案。DeepResearch 是在 DeepSearch 的基础上，通过引入结构化框架来实现长篇研究报告（或其他类型文档）的自动化生成。
首先就先选择接入最新发布的 1.6-thinking-250715 模型，这是目前字节最强的深度思考模型，思考更加深刻，幻觉更少，更适合做 DeepResearch 的工作。
根据上一 Part 的介绍添加好新模型之后，就能在开源版扣子里面看到新模型了。
下面是我们 DeepResearch 复刻的整体流程图。
然后新建一个工作流进行细节的搭建，详细步骤如下。
其中插件选择博查 AI 搜索，授权配置好之后即可使用，最终效果展示如下。
比如我问 DeepResearch 什么是 Agent？它会进行推理、全网的多轮搜索和总结，给出相比于单轮搜索更加详细的回答。
扣子为什么要开源？在官方 AMA 直播活动中我们得到了答案：
一是顺应 AI Agent 快速发展的趋势，开放平台能更好支持开发者一起共建生态；二是为了让大家更放心使用，代码全部公开，确保安全可靠；三是希望通过开源，听到全球开发者的真实反馈和创意建议，让产品不断变得更好、更实用。
加上火山引擎诸如 ECS 自动化部署等能力的支持，Agent 的创建、调试和部署变得前所未有的简单，扣子开源版具备了从快速原型到生产部署的全流程的能力。某种意义上，火山引擎 + 扣子，已经成为了 Agent 时代的 Infra。
很高兴能看到，一个真正“可共建、可复刻、可深改”的 Agent 工具栈，正变得越来越成熟、越来越易用。
开源不是终点，而是新的起点。
期待各位 Agent 开发者参与进来，共建 Agent 生态。
就像 AMA 活动中那句话说的：
“未来不会是一家公司定义所有 Agent，而是成千上万的开发者共同定义。”
Coze Studio：https://v2mg.cn/pbzSXXos5Wk/
Coze Loop：https://v2mg.cn/_RCsVbO7YDQ/
