开源大模型应用开发平台Coze

Coze简介

Coze（中文名“扣子”）是字节跳动推出的一站式AI应用开发平台，旨在降低AI应用开发门槛，让用户无需编程经验即可快速创建、调试和部署各类AI智能体（如聊天机器人、自动化工具等）。以下将从平台定位、核心功能、应用场景、版本与发展历程等方面对其进行详细介绍。

平台定位与特点

Coze的核心目标是实现AI应用的平民化开发。

• 零代码/低代码开发：通过可视化界面、拖拽式操作和模板化配置，用户无需编写代码即可构建功能丰富的AI应用。
• 多模态交互能力：平台支持文本、图像、API调用等多种数据处理方式，并能集成多种大模型和工具。
• 跨平台发布：创建的AI应用（称为Bot或智能体）可以轻松发布到多种社交平台和即时通讯软件上，例如微信、抖音、飞书、豆包、Discord、Telegram等。

核心功能模块

Coze平台通过一系列功能模块组合，赋予智能体强大的能力。

• 插件系统：平台集成了超过60款官方插件，覆盖新闻、天气、翻译、旅游、图片理解等多个领域。用户也可以将自有或第三方API封装成自定义插件，无限扩展Bot的能力边界。
• 知识库：用户可以将TXT、PDF、DOCX、Excel等多种格式的本地文档，或在线网页内容、API JSON数据上传至知识库。Bot能够基于这些私有知识进行回答，有效减少大模型的“幻觉”问题，成为专属领域的智能顾问。
• 工作流：对于逻辑复杂的任务，Coze提供了可视化的工作流设计功能。用户可以通过拖拽节点（如LLM调用、逻辑判断、代码执行）的方式，构建多步骤的自动化任务流程，例如自动生成行业报告或处理客户订单。
• 长期记忆与数据库：Coze可以为Bot赋予记忆能力，使其能够持久化存储用户偏好、对话历史等关键信息，从而实现个性化的交互体验，比如根据用户以往的饮食偏好推荐餐厅。
• 定时任务：允许用户通过自然语言创建计划任务，让Bot在指定时间主动触发操作，如每天早晨推送个性化新闻或每周五提醒规划周末行程。
• 多Agent模式：在单个Bot中支持运行多个代理（Agent），每个代理可以专注于处理特定类型的任务，通过分工协作高效完成复杂请求。

Coze开源项目

Coze（扣子）是字节跳动推出的AI Agent开发平台，其于2025年7月将最核心的两个项目——Coze Studio（扣子开发平台）和Coze Loop（扣子罗盘）正式开源，为开发者提供了一套完整且强大的AI智能体开发与运维基础设施。

下表清晰地展示了这两个核心开源项目的定位与关键特性：

Coze Studio：可视化开发平台

Coze Studio 是字节跳动开源的一款一站式 AI Agent（智能体）可视化开发平台，其核心目标是让开发者能够以低代码甚至零代码的方式，快速构建、调试和部署功能复杂的 AI 应用。

为了让你快速建立起对 Coze Studio 的整体印象，下面这个表格汇总了它的核心特征。

核心功能详解

Coze Studio 的强大之处在于它将复杂的 AI 应用开发抽象为几个直观的功能模块：

• 拖拽式工作流设计：这是 Coze Studio 最核心的功能。你可以像绘制流程图一样，通过拖拽节点来编排复杂的 AI 任务逻辑。例如，可以轻松构建一个“用户输入 → 知识库检索 → LLM分析生成 → 邮件发送结果”的完整自动化流程，而无需编写底层代码 。这使得原本需要数天编码联调的任务，可能在几小时内就能完成原型搭建 。
• 灵活的插件与模型生态：平台集成了丰富的官方插件（如日历、数据库、API工具等），并提供了完整的插件框架，允许开发者将任何第三方 API 或私有能力封装成插件，极大地扩展了 Agent 的能力边界 。同时，它支持深度兼容多种主流大语言模型（如 DeepSeek、Qwen、GPT系列等），你只需修改配置文件即可在不同模型间自由切换，有效避免了厂商锁定。
• 知识库与长期记忆：你可以上传 TXT、PDF 等格式的文档或导入在线内容构建私有知识库。这使得基于自有数据的问答机器人或专业顾问能够有效减少大模型的“幻觉”问题 。此外，通过数据库支持，Agent 可以拥有长期记忆能力，记住用户的偏好和历史，提供更个性化的服务。

技术架构与部署

企业级技术架构：Coze Studio 采用基于领域驱动设计（DDD）的微服务架构构建，确保了平台的高性能、高可扩展性和易于二次开发的能力 。其后端使用 Golang 开发，前端基于 React 和 TypeScript。这套架构经过字节跳动内部大规模生产环境的验证，能够支撑高并发和海量调用的企业级应用 。

便捷的部署方案：Coze Studio 主打通过 Docker Compose 实现一键部署，最低仅需 2核 CPU 和 4GB 内存的配置即可运行，极大降低了部署复杂度。基本流程包括克隆代码、配置模型 API 密钥、执行 Docker 命令即可完成部署，随后便可通过浏览器访问本地化的开发平台 。这种设计特别适合对数据隐私和安全有高要求的金融、医疗等行业，实现数据的完全本地处理。

Coze Loop：智能运维官

Coze Loop（扣子罗盘）是字节跳动开源的一款专注于AI智能体全生命周期管理的平台级工具，旨在解决AI应用在开发、调试、评估和线上监控过程中遇到的各类挑战，扮演着“智能运维官”的关键角色。

下面这个表格可以帮助你快速把握其三大核心模块的职责。

核心功能深度解析

• Prompt开发与管理。Coze Loop提供了一个可视化的Playground，让开发者可以实时调试和预览Prompt效果，并直观比较不同大语言模型的输出。它内置了类似Git的版本管理功能，完整记录Prompt的迭代历史，支持版本比对和快速回滚，确保了开发过程的可控性和可追溯性。
• 系统化评测体系。评测功能允许开发者创建评测集（用于测试的输入-预期输出数据对，可手动添加或从CSV导入）和评估器（通常由一个LLM和一段评估提示词构成，用于定义评估标准）。通过将评测集和评估器组合成实验并执行，Coze Loop能够自动化地对Prompt或智能体的输出进行多维度量化评估，生成详细的评估报告和指标统计，将主观感受转化为客观数据，为迭代优化提供坚实依据。
• 全链路可观测性。这是Coze Loop作为“运维官”最核心的能力之一。它能够完整记录一次AI调用从用户输入到最终输出的整个处理链条，包括中间各个环节的状态、结果和可能发生的异常。当智能体输出不符合预期或出现错误时，开发者可以借助可视化的Trace界面快速定位问题是出在Prompt理解、模型调用还是外部工具执行环节，极大提升了Debug效率。此外，它还支持通过SDK（支持Go、Python、js等语言）与基于Eino、Langchain、LangGraph等框架开发的AI应用集成，实现自定义Trace数据的上报。

技术架构与部署

Coze Loop采用微服务架构和领域驱动设计（DDD）原则构建，技术栈现代且高性能。

• 后端：主要使用Golang编写，采用了Cloudwego的高性能Hertz和Kitex框架。
• 前端：基于React和TypeScript开发。
• 存储：依赖多种存储服务以应对不同场景，包括MySQL（结构化数据）、Redis（缓存）、ClickHouse（日志和Trace数据分析）、MinIO（对象存储）以及RocketMQ（消息队列）。

部署上，Coze Loop官方推荐并使用Docker Compose进行一键式部署，最低资源需求约为2核CPU和4GB内存，开箱即用。需要注意的是，开源版与Cloud云端版在功能上存在一些差异，例如开源版暂不支持多租户协作，且在评测对象类型和部分自动化优化功能上有所精简。