字节Coze入场开源，一文搞定基础部署和实践，放弃Dify？

什么是Coze和Dify？

业界的说法有很多，我给出的最简单的解释就是：利用一些低代码能力，快速定义一些基于AI的工作能力接口，我喜欢称它为AI中台（实际上业界还没怎么有人这么叫，但是我觉得非常合适这个名字，反而一些小中大厂的中台，很大一部分我认为完全属于势力争斗导致的东西【狗头】）

Coze快速部署

开源地址：github.com/coze-dev/co...

bash 复制代码

# 克隆代码 做不到的建议用商业版Coze 开源折腾半天甚至半年对你没啥意义
git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git

配置模型

Coze开源版读取模型通过yaml文件定义，默认流程读取目录为：项目路径/backend/conf/model 而一开始这个目录下没有配置，配置模版被放在：backend/conf/model/template 按照官方的文档，你需要如下操作（注意要灵活一点，我并没有这样操作）

bash 复制代码

cd coze-studio
# 复制模型配置模版
cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml

然而我这里就不演示火山引擎的配置了，可以看官方文档，我讲一下怎么配置deepseek官方接口（其它平台同理，理论上大多数厂商都可以使用openai的配置模板）

配置deepseek官方接口

首先用过的肯定有个API-Key

修改deepseek配置模板下的：meta->conn_config

base_url: 写到域名就可以了（解析协议估计在源码里，什么位置我还没仔细看）
api_key: 你的访问密钥
model: 模型名字（deepseek-chat|deepseek-reasoner），deepseek2.5之后code和chat就一样了

Windows上docker的坑

由于项目依赖很多，毕竟是商业项目开源的，通常来讲目前（20250727）只有一个坑，就是es的启动脚本，这个docker部署流程中仅支持LF换行，但这个coze-studio->docker->volumes->elasticsearch>setup_es.sh是CRLF换行，我们这里可以通过vscode系编辑器的右下角切换。记得Ctrl+S保存

一开始显示的可能是CRLF，是不行的

使用Docker Compose部署

个人用户顺利安装docker desktop就可以了：www.docker.com/ （网络问题不解释）

bash 复制代码

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

开源版使用

默认配置的web监听端口是8888：http://localhost:8888/

这里第一次输入一个邮箱（必须是邮箱格式，能不能用无所谓），输入密码，点注册就可以登陆进去了。

熟悉Coze的朋友到这里差不多就可以结束了，下面我们看一下怎么创建一个应用或流程。（其实我没用过商业版的Coze）

定义一个智能体（聊天助手/Chatflow）

这里没什么多说的，这些参数都是常见参数，扣子这里暴露的参数并不多，其它只能在配置里改。

定义一个应用（工作流）

在首页创建，选择创建应用就是工作流。

因为模型用的R1所以这里运行时长有点慢，逻辑就不给大家看了，1只会输出hello，2只会输出human。

RAG我没调通

感觉是缺少向量模型，但我没找到在哪里配置

怎么说呢，我没用过商业版，但就从界面来看，Coze的RAG肯定是吊打Dify的甚至未来可以做到大厂商用级别，只是我还没搞定【狗头】

发布后怎么调用

这里Coze目前做的还远不如Dify，文档也只能参考商业版的文档 API和SDK：商业版API文档

好在开源了一些SDK（py,ts,java,go）：github.com/coze-dev

对了智能体还可以使用ChatSDK（类似Dify的嵌入网页），应用不支持：www.coze.cn/open/docs/d...

能不能代替Dify

我是更看好Coze的未来，就现在而言，如果你想快速实现产品mvp，Coze只能选择商业版，Dify开源版目前生态和资料都是更完善的（20250727）。