前言
Coze Studio 是字节跳动开源的 AI 智能体开发平台,让普通用户也能轻松创建自己的 AI 助手。本文将详细介绍如何在 macOS 上从零开始安装开源版 Coze Studio,让你快速上手 AI 开发。
Coze当前的能力和体验又如何,大厂下场后,dify等平台可以被平替吗?作为专门开发Agent应用的个人,应该如何选择?
📋安装前准备
系统要求
• 操作系统:macOS 10.15 或更高版本
• 硬件要求:至少 2 核 CPU、4GB 内存
• 磁盘空间:至少 10GB 可用空间
• 网络:稳定的互联网连接
需要安装的软件
1. Homebrew(macOS 包管理器)
2. Docker Desktop(容器化平台)
3. Ollama(本地 AI 模型服务)
4. Git(版本控制工具)
🛠️ 详细安装步骤
步骤 1:检查并安装 Homebrew
首先检查是否已安装 Homebrew:
which brew
如果没有安装,运行以下命令安装:
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
步骤 2:安装 Docker Desktop
方法一:使用 Homebrew 安装
brewinstall--caskdocker
方法二:手动下载安装
如果网络问题导致 Homebrew 安装失败,可以手动下载:
1. 访问 Docker 官网
2. 下载适合 Apple Silicon (M1/M2) 或 Intel 芯片的版本
3. 双击 .dmg 文件安装
4. 启动 Docker Desktop 应用程序
验证 Docker 安装:
docker--versiondockercomposeversion
步骤 3:安装 Ollama
brewinstallollama
启动 Ollama 服务:
brewservicesstartollama
下载 AI 模型:
#下载Llama3.2模型(约2GB)ollamapullllama3.2#下载嵌入模型(用于知识库功能)ollamapullnomic-embed-text
验证 Ollama 安装:
ollamalist
步骤 4:下载 Coze Studio 源码
#克隆源码到本地gitclonehttps://github.com/coze-dev/coze-studio.gitcdcoze-studio
步骤 5:配置模型
复制模型配置模板:
cpbackend/conf/model/template/model_template_ollama.yamlbackend/conf/model/ollama_llama3.yaml
编辑模型配置文件:
vimbackend/conf/model/ollama_llama3.yaml
修改以下字段:
• id: 2003 (保持不变)
• name: "Llama-3.2"
• model: "llama3.2"
• base_url: "http://host.docker.internal:11434"
步骤 6:配置环境变量
cddockercp.env.example.env
编辑 .env 文件,修改以下关键配置:
(这里我想要使用的是步骤3在电脑上本地安装好的模型,不是火山的模型,需要对配置文件进行修改;目前作为coze开源的第一个版本,还不像dify那样,支持用户web页面进行修改。)
#模型配置exportMODEL_PROTOCOL_0="ollama"exportMODEL_OPENCOZE_ID_0="2003"exportMODEL_NAME_0="Llama-3.2"exportMODEL_ID_0="llama3.2"exportMODEL_BASE_URL_0="http://host.docker.internal:11434"#嵌入模型配置exportEMBEDDING_TYPE="openai"exportOPENAI_EMBEDDING_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434/v1"exportOPENAI_EMBEDDING_MODEL="nomic-embed-text"exportOPENAI_EMBEDDING_API_KEY="ollama"exportOPENAI_EMBEDDING_BY_AZURE=falseexportOPENAI_EMBEDDING_DIMS=768#内置模型配置exportBUILTIN_CM_TYPE="ollama"exportBUILTIN_CM_OLLAMA_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434"exportBUILTIN_CM_OLLAMA_MODEL="llama3.2"#服务地址配置(Docker容器间通信)exportMYSQL_HOST=coze-mysqlexportREDIS_ADDR="coze-redis:6379"exportMILVUS_ADDR="coze-milvus:19530"exportES_ADDR="http://coze-elasticsearch:9200"exportMINIO_ENDPOINT="coze-minio:9000"exportMQ_NAME_SERVER="coze-nsqd:4150"
步骤 7:启动 Coze Studio
#启动所有服务(首次启动可能需要5-10分钟)dockercompose--profile"*"up-d
查看启动状态:
dockercomposeps
✅ 验证安装
1. 检查服务状态
#所有服务应该显示为"healthy"或"running"dockercomposeps
2. 测试 Web 界面
打开浏览器访问:http://localhost:8888
3. 测试 API 接口
curl-s-o/dev/null-w"%{http_code}"http://localhost:8888/#应该返回:200🎉 总结
通过以上步骤,你已经成功在 macOS 上搭建了开源版 Coze Studio 开发环境。现在我们一起来体验下,感受它和dify之间的异同:
1. 🤖 注册+登陆
和dify一样,需要先填写邮箱,并且录入密码,点击注册后,再进行登录。
有所区别的是,在coze的这个版本还不支持分享链接,通过 邀请来创建新账号。
2. 🔄 构建智能应用
工作空间双方都是只支持默认的个人空间,不支持创建多个空间来存放应用。
但明显dify创建应用的方式和类型更多元,尤其支持从DSL导入创建,更是方便已有应用在用户间的分享和传播。
Coze也支持复制功能,但现在藏得很深,需要到“探索”-“模板”中选择对应的模板(当前只有2个),点击复制。
比如我点击复制,快速生成“导购陪练”。
3. 📖 建立专属知识库
coze和dify都支持创建知识库,但dify是将知识库作为一个单独的模块;coze则是把知识库作为“资源”的一个类别。
dify知识库支持导入各种类型的文件,而coze当前只有三种,且必须在新建知识库的时候选定好类型(这个逻辑说实话从产品层面,无疑dify更为合理)
4. 🔌 插件和工具的使用
dify可以在插件市场中,快速选中第三方的插件,并且点击安装即可;
coze目前官方的插件可以直接使用,无需安装,这点相比来说更为方便;也支持在“资源”处手动创建自己的插件。
5. 🌐 应用的发布和使用
dify发布选项更多,发布后“运行”进行体验,也可以在“探索”中进行使用,同时也支持把工作流发布为工具,供其他Agent和工作流调用。
coze目前发布后的运行和使用,没有那么直观,有API调用和Chat SDK两种方式
6. 🐙 工作流的编排能力
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