【Coze】Windows 环境下使用 Docker 部署 Coze Studio 的详细指南

一、前言：

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。

Coze Studio，源自服务了上万家企业、数百万开发者的「扣子开发平台」，我们将它的核心引擎完全开放。

它是一个一站式的 AI Agent 可视化开发工具，让 AI Agent 的创建、调试和部署变得前所未有的简单。

通过 Coze Studio 提供的可视化设计与编排工具，开发者可以通过零代码或低代码的方式，快速打造和调试智能体、应用和工作流，实现强大的 AI 应用开发和更多定制化业务逻辑，是构建低代码 AI 产品的理想选择。

Coze Studio 致力于降低 AI Agent 开发与应用门槛，鼓励社区共建和分享交流，助你在 AI 领域进行更深层次的探索与实践。

Coze Studio 的后端采用 Golang 开发，前端使用 React + TypeScript，整体基于微服务架构并遵循领域驱动设计（DDD）原则构建。

为开发者提供一个高性能、高扩展性、易于二次开发的底层框架，助力开发者应对复杂的业务需求。

二、windows配置要求：

  • 1、操作系统 Windows 10 
  • 2、CPU 四核或以上 
  • 3、内存 8GB 
  • 4、硬盘 256G或512G
  • 5、虚拟机平台

注意：必须有虚拟化平台这项服务，否则docker无法正常运行

三、docker安装

1、官网：https://www.docker.com/

一路点击下一步安装即可，因为docker会用到hyper-v，如果电脑没开启hyper-v，开启后需要重启一次。

docker正常启动后页面：

修改为国内镜像

{"registry-mirrors": ["https://hub-mirror.c.163.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"],"dns": ["114.114.114.114","8.8.8.8"],"insecure-registries": [],"debug": false,"experimental": false,"features": {"buildkit": true},"builder": {"gc": {"enabled": true,"defaultKeepStorage": "20GB"}}
}

四、下载开源项目

开源地址：https://github.com/coze-dev/coze-studio

获取源码有两种方式，通过git克隆，或者直接下载源码包

本地没安装git的可以使用第二种方式：直接下载源码包

1、git克隆源码

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

2、直接下载源码包

五、开始部署

1、进入项目

cd coze-studio

2、打开命令行

3、拷贝大模型配置文件（关键）

这一步是为了配置项目大模型的，是核心步骤，coze的大模型配置是一个大模型一个专门配置文件，目前支持的大模型相较于dify是不够丰富的，不过相信未来coze会支持的更多，现在支持市面上主流的大模型，也够用了，Coze Studio 支持的模型服务如下：

  • Ark（火山方舟）
  • OpenAI
  • DeepSeek
  • Claude
  • Ollama
  • Qwen
  • Gemini

在 Coze Studio 开源版中，模型配置统一放在backend/conf/model 目录中，目录下存在多个 yaml 文件，每个文件对应一个可访问的模型。

为方便开发者快速配置，Coze Studio 在 backend/conf/model/template 目录下提供了一些模板文件，覆盖了常见的模型类型，例如火山方舟、OpenAI 等。开发者可以找到对应厂商的模型模板，复制到backend/conf/model 目录，根据模板注释设置各个参数。

4、复制模型配置模版命令：

# 复制模型配置模版
cp backend/conf/model/template/model_template_ark_volc_deepseek-r1.yaml backend/conf/model/ark_volc_deepseek-r1.yaml

5、配置大模型

base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
api_key: "你的api key"
model: "deepseek-reasoner"

6、部署并启动服务

Coze Studio 的初始部署和启动需要获取镜像并构建本地镜像。这个过程可能需要一些时间，请耐心等待。在部署过程中，您将看到以下日志信息。如果看到消息 "Container coze-server Started"，则表示 Coze Studio 服务已成功启动。

cd docker
cp .env.example .env
docker compose --profile '*' up -d

服务启动后，coze-elasticsearch-setup、coze-minio-setup、coze-mysql-setup-init-sql 和 coze-mysql-setup-schema 容器处于已退出状态（退出 0），这是正常的。

7、登录

启动服务后，使用浏览器访问：http://localhost:8888/http://localhost:8888/以打开Coze Studio。 8888是后端监听端口。
  • 请输入您的电子邮件和密码。
  • 点击 注册 按钮以完成注册。 注册后，页面将自动登录，您可以开始体验Coze Studio的所有功能和服务。 此时，您已成功部署并登录Coze Studio。

图像

8、常见问题总结

部署过程中如果出现以下报错：

图像

使用代码编辑器（如 VS Code）打开 。在编辑器的右下角，你会看到 CRLF 或 LF 的标识，点击它并选择 LF。保存文件后再重新启动。

图像

工作流代码节点如何添加 Python 第三方库

在 项目中，代码节点默认内置了两个第三方依赖库。

Coze Studio 也支持开发者自行添加其他的 第三方库。详细操作步骤如下：

修改配置文件。 在./scripts/setup/[python.sh](python.sh)脚本与./backend/Dockerfile 文件中，可找到 third - party libraries 注释，在这两个文件的第三方库注释下方直接添加依赖库对应的 pip install 命令即可。 例如添加 2.0.0 版本的 torch：

# If you want to use other third - party libraries, you can install them here.
pip install torch==2.0.0
在代码节点内部添加第三方库白名单列表。在 中可找到 变量，你可以在 内部添加所需使用的 第三方库字段。例如对于 ，只需修改为如下内容：./backend/domain/workflow/internal/nodes/code/code.gopythonThirdPartyWhitelistmapPythontorch
var pythonThirdPartyWhitelist = map[string]struct{}{"httpx":          {},"numpy":          {},"torch":          {},
}

执行以下命令重启服务

docker compose --profile '*' up -d --force-recreate --no-deps coze-server

默认情况下，Coze Studio服务器只监听localhost，当部署在公共网络环境中时，建议只在必要时监听0.0.0.0或添加额外的安全措施以防止服务直接暴露在公共网络中。

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