部署Coze构建AI Agent

最近字节的Coze（扣子）AI Agent项目开源了，我们来进行本地化部署测试下。

环境

• 在mac OS 15.5 (Apple M1 芯片)上运行
• Windows用户可参考，基本差不多

准备软件

1. Coze源文件压缩包 点击下载
2. Windows docker desktop安装包 点击下载
3. MacOS docker desktop（M芯片） 点击下载
4. MacOS docker desktop（Intel芯片） 点击下载

安装

1. docker desktop下载后双击安装即可，比较简单。

2. Coze源文件压缩包下载到本地后，解压缩到coze-studio 目录，然后在“终端”执行：

# 进入项目目录
cd coze-studio
# 复制火山大模型配置模版
cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml

# 复制谷歌Gemini大模型配置模版
cp backend/conf/model/template/model_template_google_gemini.yaml backend/conf/model/google_gemini.yaml

火山大模型

3. 修改backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml文件中的参数：
   • 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。

谷歌Gemini(站长使用此模型)

3. 修改backend/conf/model/google_gemini.yaml文件中的参数：
   • meta.conn_config.api_key：模型服务的 API Key，在本示例中为谷歌Gemini的 API Key，获取方式为登录AI Studio获取。

启动

4. 通过docker compose部署容器并启动服务，在“终端”执行：

# 启动服务
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

5. 启动服务后，通过浏览器访问 http://localhost:8888/ 即可打开 Coze .

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