✨ 前言 今天要给大家安利一个超有意思的开源项目——Coze Studio和CozeLoop！coze目前用户体验断层领先，但无奈之前只有商业版本，很多人不得以转向Dify。这几天字节终于发布了开源版coze，带大家一窥究竟吧。

💡 为什么选择Coze？

作为字节跳动旗下的AI平台，Coze商业版已经圈粉无数，现在开源版终于来了！🎉

项目地址速递：

• Coze Studio
• CozeLoop

两款产品均采用Apache 2.0 License,协议宽松

📦 部署说明

两款产品都属于大型项目，依赖众多，均使用docker compose启动。推荐新建一个虚拟机或者干净的系统进行部署，否则需要改动很多配置以避免端口冲突。

不推荐wsl进行安装，es和minio在初始化的适合可能有问题，可参考issue进行解决，为了方便演示，本文以Ubuntu虚拟机为例。

🛠️ Coze Studio指南

介绍

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。

提供 AI Agent 开发所需的全部核心技术：Prompt、RAG、Plugin、Workflow，使得开发者可以聚焦创造 AI 核心价值。 开箱即用，用最低的成本开发最专业的 AI Agent：Coze Studio 为开发者提供了健全的应用模板和编排框架，你可以基于它们快速构建各种 AI Agent ，将创意变为现实。

部署

1. 下载源码

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

1. 修改配置

cd coze-studio
# 复制模型配置模版
cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml

​​一键启动​ 

docker compose up -d

 

访问地址​​ :8888 

 

主界面亮相​​ 颜值在线！ 

 

 

 

🎯 核心功能体验

• ​​智能体创建​​ 轻松上手！

​​插件支持​​ 虽然目前选择不多，但潜力无限！ 

 

应用创建​​ 商业版平替！ 

 

工作流支持​​ 生产力爆表！ 

 

小遗憾：目前功能较商业版还比较简陋，但未来可期！

🧭 CozeLoop罗盘指南

介绍

Coze Loop 是一个面向开发者，专注于 AI Agent 开发与运维的平台级解决方案。 它可以解决 AI Agent 开发过程中面临的各种挑战，提供从开发、调试、评估、到监控的全生命周期管理能力。

Coze Loop 在商业化版本的基础上，推出开源版免费对开发者开放核心基础功能模块，以开源模式共享核心技术框架，开发者可根据业务需求定制与扩展，便于社区共建、分享交流，助力开发者零门槛参与 AI Agent 的探索与实践。

部署

1. ​​克隆仓库​

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

2.配置模型​​ (以deepseek为例) 

- id: 3002
  name: "deepseek"
  frame: "eino"
  protocol: "deepseek"
  protocol_config:
    api_key: "sk-xxx" # 换成你的API Key
    model: "deepseek-chat"

​​3.启动服务​ 

docker compose up --build

4.访问8082端口注册​ 

 

🌟 使用感受

使用了半天，开源版Coze给我的感觉是：

✅ 部署简单，文档友好
✅ 功能齐全，商业版平替
✅ 社区活跃，潜力无限

虽然目前还有些小缺点，但作为开源项目已经非常惊艳了！特别是工作流功能，简直是生产力神器！

 

 

 

 

 零基础入门AI大模型

今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

 

 

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

 

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

5.免费获取(扫下方二v码即可100%领取)