保姆级教程 |Coze 人工智能应用开发平台全解析

简介: 想从零开始搭建专属AI Agent却不知从何入手?Coze生态提供了一站式解决方案:通过Coze Studio开发平台快速构建Agent,利用Coze Loop调试工具进行全生命周期管理。本文将从环境安装、LLM与嵌入模型配置入手,通过清晰的代码与配置文件修改示例,助你快速上手,开启高效AI应用开发之旅。

目录

  • Coze 生态
  • Coze 介绍
  • 扣子开发平台 Coze Studio
  • 让 Agent 开发调优不再迷航 扣子罗盘 Coze Loop
  • Coze Studio
  • Coze Studio 安装
  • LLM 配置
  • 嵌入模型配置

Coze 生态

Coze 介绍

  • Coze 空间
  • Coze 开发平台 Coze Studio
  • Coze 调试工具 Coze Loop



扣子开发平台 Coze Studio

扣子开发平台是一站式 Al 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 Agent 开发环境。上万家企业、数百万开发者正在使扣子开发平台。



让 Agent 开发调优不再迷航 扣子罗盘 Coze Loop

扣子罗盘是一个面向开发者,专注于 Al Agent 开发与运维的平台级解决方案。 它可以解决 AlAgent 开发过程中面临的各种挑战,提供从开发、调试、评估、到监控的全生命周期管理能力。

Coze Studio

Coze Studio 安装

# Clone code
git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git
cd coze-studio
# Copy model configuration template
cp backend/conf/model/template/model_template_ollama.yaml backend/conf/model/
cp backend/conf/model/template/model_template_openai.yaml backend/conf/model/
# Start the service
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

LLM 配置

cp backend/conf/model/template/model_template_ollama.yaml backend/conf/model/model_template_ollama.yaml
# 修改 backend/conf/model/model_template_ollama.yaml
# diff backend/conf/model/model_template_ollama.yaml backend/conf/model/template/model_template_ollama.yaml
2c2
< name: Qwen3
---
> name: Gemma-3
68c68
<         model: "qwen3"
---
>         model: ""
76d75
<         enable_thinking: false# 可选
78d76



嵌入模型配置


diff .env .env.example
110c110
< export EMBEDDING_TYPE="ollama"
---
> export EMBEDDING_TYPE="ark"
130,132c130,132
< export OLLAMA_EMBEDDING_BASE_URL="http://host.docker.internal:11435"# (string, required) Ollama embedding base_url
< export OLLAMA_EMBEDDING_MODEL="modelscope.cn/Qwen/Qwen3-Embedding-8B-gguf:latest"    # (string, required) Ollama embedding model
< export OLLAMA_EMBEDDING_DIMS="4096"     # (int,    required) Ollama embedding dimensions
---
> export OLLAMA_EMBEDDING_BASE_URL=""# (string, required) Ollama embedding base_url
> export OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=""    # (string, required) Ollama embedding model
> export OLLAMA_EMBEDDING_DIMS=""     # (int,    required) Ollama embedding dimensions
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