Hi 我是伊登，写完这篇文章的时候已经是凌晨三点了
本来洗完澡准备睡觉，结果扣子交流群里突然炸了锅！官方运营人员丢出一个重磅炸弹：
扣子开源了！
我当时人都傻了，你要知道，扣子的本地部署版本Hi Agent那可是百万级别的企业产品啊！
怎么说开源就开源了？
这格局，我是真的服了！
睡意全无的我，立马开始折腾起来。从下载到部署，从配置到测试，我把扣子本地化部署的完整步骤以及真实使用体验都给你们记录下来了。
更狠的是，直接用的Apache2.0协议，可商用！一下子开源了两个核心项目：
扣子开发平台：https://github.com/coze-dev/coze-studio
扣子罗盘：https://github.com/coze-dev/coze-loop
睡意瞬间全无，我立马打开Augment，把Github地址甩给它："兄弟，帮我把这玩意儿clone下来分析分析！"
看完分析报告，我发现要把本地版扣子跑起来，其实就三步走：
下载源代码
模型配置
用docker跑
部署之前先确认一下软硬件环境（别担心，不高）
项目 | 说明 |
CPU | 2 Core |
RAM | 4 GiB |
Docker | 提前安装 Docker、Docker Compose，并启动 Docker 服务，推荐使用 Docker Desktop 安装，参考 Docker Desktop For Windows 安装指南。 |
官方推荐部署步骤 从0到1部署：
A：获取源码。
git clonehttps://github.com/coze-dev/coze-studio.git
B：配置模型。
从模板目录复制 doubao-seed-1.6 模型的模版文件，并粘贴到配置文件目录。
cd coze-studiocp backend/conf/l/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yamlmode在配置文件目录下，修改模版文件
进入目录
backend/conf/model
打开复制后的文件ark_doubao-seed-1.6.yaml设置
id
、meta.conn_config.api_key
、meta.conn_config.model
字段，并保存文件
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 https://www.volcengine.com/docs/82379/1541594
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 https://www.volcengine.com/docs/82379/1099522
C：部署并启动服务。
首次部署并启动 Coze Studio 需要拉取镜像、构建本地镜像，可能耗时较久，请耐心等待。部署过程中，你会看到以下日志信息。如果看到提示 "Container coze-server Started"，表示 Coze Studio 服务已成功启动。
# 启动服务cd dockercp .env.example .envdocker compose --profile '*' up -d
小白推荐部署步骤：
如果上面内容对你来说有点复杂，没关系，利用你手上的AI coding工具，不管是Trae、codebuddy、cursor、augment、cline都可以，让他协助你完成部署
然后按照上面的方式去依次获取api key和Endpoint ID，再告诉你的AI coding工具，让他帮你填入
如果你的电脑上没有安装docker，那就需要到官网上去下载
docker desktophttps://www.docker.com/
在网上找到对应的教程跑起来，
https://blog.csdn.net/Natsuago/article/details/145588600
当你运行起来显示 Engine ruing的时候，证明正在运行，
就可以让你的AIIDE辅助你完成项目的部署（跟他说：帮我启动服务）
部署完后
浏览器打开：http://localhost:8888/
看到熟悉的扣子界面那一刻，我是真的激动了！
注册登录超级简单，数据全部存在本地的 docker/data/
目录里，隐私安全拉满！
创建的方式，和线上版一样，保留了智能体和应用两种
支持智能体和应用两种创建方式，我迫不及待地测试了一个电商客服场景
搭载豆包Seed-1.6模型，回复速度和内容质量都很在线！测试了几轮对话，基本达到了我的预期
发布选项相对简单，支持API调用和SDK集成，对于本地部署来说已经够用了
我还测试了工作流功能，虽然插件比线上版少一些，但核心功能都在，搭建流程非常顺滑
唯一遗憾的是不能从线上版直接复制粘贴工作流，需要手动重建。希望后续版本能加上导入功能
这是扣子本地版的功能清单，都在这了
* 支持配置工作流、知识库等资源 | |
* 通过工作流搭建业务逻辑 | |
* 插件 * 知识库 * 数据库 * 提示词 | |
* 通过 Chat SDK 将智能体或应用集成到自己的应用 |
扣子这波开源，说实话完全超出我预期。一个百万级的商业产品说开源就开源，这得需要多大的魄力和自信？
我觉得背后的逻辑很清楚：
生态建设 - 通过开源培养更多开发者
技术推广 - 让更多人体验到扣子的强大
行业引领 - 在AI应用开发领域占据制高点
国产AI的春天来了
最近这段时间，国内AI真的是爆发式发展：
模型榜单被国产霸榜
应用生态百花齐放
开源氛围越来越浓
反观国外，OpenAI、Claude这些越来越封闭，形成了鲜明对比。
对我们意味着什么？
作为内容创作者和开发者，这次开源给我们带来了实实在在的价值：
省钱：原本百万级的企业产品，现在免费用
学习：可以深入研究企业级AI应用的架构设计
创业：基于开源版本，可以快速搭建自己的AI应用
隐私：数据完全在本地，不用担心数据安全问题
这真的是一个时代红利！
写在最后
折腾到现在已经快凌晨四点了，但我一点都不困。
看着本地跑起来的扣子，心情真的很复杂。既有对技术进步的兴奋，也有对行业变化的感慨。
AI这个行业变化太快了，今天还是商业产品，明天就开源了。我们能做的，就是紧跟时代，拥抱变化。
如果你也想体验一下本地版扣子，建议赶紧动手试试。毕竟，机会总是留给行动派的。
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