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工作流编排不用写代码Coze Studio 把 AI Agent 从搭建到上线搬进一个 Docker【免费下载链接】coze-studioAn AI agent development platform with all-in-one visual tools, simplifying agent creation, debugging, and deployment like never before. Coze your way to AI Agent creation.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/coze-studioCoze Studio 是「扣子开发平台」开源出的 AI Agent 开发平台核心能力是可视化工作流编排、智能体搭建和知识库问答。它适合想自托管一套 AI 助手、又不想从零写代码的团队拉个仓库、跑一条命令创建、调试、部署都在网页画布上完成。图聊天式工作流Chatflow画布节点之间用连线编排对话流程项目速览一句话它是 Coze扣子商业化平台核心引擎的开源版Apache 2.0 协议后端 Go、前端 React TypeScript微服务 DDD 架构全部可以用 Docker Compose 拉起来。问题答案它是什么一站式 AI Agent 可视化开发平台智能体、工作流、知识库、插件、API/SDK 六类功能模块见 README 功能清单给谁用想部署在自己服务器上、有基本 Docker 使用经验的团队和个人开发者最值钱的一点官方平台的编排画布和运行时整套开源配好模型 API Key 就能用不必自己搭 RAG、工作流引擎和会话层核心能力拆解工作流编排把业务逻辑拖成节点连线工作流是一组可执行指令用来实现业务逻辑Coze Studio 提供可视化画布拖拽、连线节点即可搭好支持创建、修改、发布、删除。仓库位置前端画布编辑器在 frontend/packages/project-ide/biz-workflow/后端执行引擎在 backend/domain/workflow/internal/。用起来什么样以「订单客服机器人」为例画一个 Chatflow——用户消息进来后先走知识库检索节点查 FAQ查不到再走大模型节点兜底最后输出节点回话。整条链路不用写一行胶水代码。图工作流画布示意节点包含输入、输出、模型配置连线表示数据流向智能体搭建Prompt、知识、插件、记忆一次配齐搭建智能体模块支持创建、编排、发布、管理智能体并可为其配置工作流、知识库等资源和记忆功能。仓库位置领域层逻辑在 backend/domain/agent/singleagent/应用编排层在 backend/application/singleagent/。用起来什么样以「产品政策问答助手」为例给智能体挂上知识库、写一段人设 Prompt再打开记忆开关用户多轮追问「那它的保修期呢」时智能体能接住上一轮的上下文。知识库问答上传文档就能问知识库问答解决模型幻觉和专业知识不足上传文档、表格、图片由平台完成切片、向量化、索引与检索。仓库位置知识域在 backend/domain/knowledge/service/文档解析器在 backend/infra/document/parser/向量与全文检索依赖 Elasticsearch 8.18.0 和 Milvus v2.5.10。用起来什么样把公司几十页产品手册丢进知识库员工在对话框直接问「退款规则」答案带出处而不是模型自己编。插件与模型管理19 个官方插件模板开箱即用插件与资源模块支持创建和管理插件、知识库、数据库、提示词模型管理可接入 OpenAI、火山方舟等在线或离线模型服务。仓库位置插件产品模板在 backend/conf/plugin/pluginproduct/共 19 个 YAML覆盖飞书文档、日历、表格、高德地图、博查搜索等模型配置模板在 backend/conf/model/。用起来什么样以「会议纪要自动化」为例接入飞书文档插件后工作流末尾可以自动把整理好的纪要写回飞书文档没有 API Key 也可以接 Ollama 跑本地模型。快速上手最低 2 核 CPU、4 GB 内存装好 Docker 和 Docker Compose 即可四步走拉取源码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/coze-studio启动服务进入coze-studio目录macOS/Linux 执行make webWindows 用docker compose -f ./docker/docker-compose.yml up。首次要拉取并构建镜像比较久看到 Container coze-server Started 就算成功。启动失败可看 README 的常见问题链接。注册账号访问http://localhost:8888/sign填用户名密码点注册。配置模型访问http://localhost:8888/admin/#model-management新增一个模型镜像版本需 0.5.0 及以上然后打开http://localhost:8888/新建一个智能体发第一句话——能收到回复整条链路就通了。横向对比决策维度自己从零搭用 Coze Studio上手门槛要分别选 RAG 框架、工作流引擎、会话层、向量库并自己集成一条make web起全套配好模型就能拖拽改造成本每个场景客服、问答、内容生产基本重写换知识库、调节点连线即可复用同一套平台维护负担MySQL、ES、Milvus 等 8 组件自己升版本Docker Compose 统一管理版本见 docker/docker-compose.yml自由度完全自由但全部自己写可视化优先深度定制需读 backend/ 源码做二次开发适用与不适用它适合这样的你想把 AI 助手、在线客服、知识问答部署在自己服务器上不想把数据放在第三方平台团队里有会用 Docker 的人但没有专职后端希望靠拖拽画布而不是写代码上线功能。要留意两点。第一它不是「装完即用」——必须自己配置大模型 API Key或 Ollama否则搭建智能体时没有模型可选若部署到公网README 明确提醒要先评估账号注册、代码节点 Python 执行环境、SSRF 等安全风险。第二音色定制等功能限商业版开源版与商业版的差异以 README 功能清单为准如果你的诉求是深度定制前端界面还要熟悉它 Rush 管理的前端 monorepo 构建方式成本不低。下一步很明确从 README「快速开始」一节走通四步遇到启动问题查「常见问题」链接跑通后直接读「功能清单」挑工作流或知识库其中一块建一个自己的第一个智能体。【免费下载链接】coze-studioAn AI agent development platform with all-in-one visual tools, simplifying agent creation, debugging, and deployment like never before. Coze your way to AI Agent creation.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/coze-studio创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 工作流编排不用写代码：Coze Studio 把 AI Agent 从搭建到上线搬进一个 Docker
工作流编排不用写代码Coze Studio 把 AI Agent 从搭建到上线搬进一个 Docker【免费下载链接】coze-studioAn AI agent development platform with all-in-one visual tools, simplifying agent creation, debugging, and deployment like never before. Coze your way to AI Agent creation.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/coze-studioCoze Studio 是「扣子开发平台」开源出的 AI Agent 开发平台核心能力是可视化工作流编排、智能体搭建和知识库问答。它适合想自托管一套 AI 助手、又不想从零写代码的团队拉个仓库、跑一条命令创建、调试、部署都在网页画布上完成。图聊天式工作流Chatflow画布节点之间用连线编排对话流程项目速览一句话它是 Coze扣子商业化平台核心引擎的开源版Apache 2.0 协议后端 Go、前端 React TypeScript微服务 DDD 架构全部可以用 Docker Compose 拉起来。问题答案它是什么一站式 AI Agent 可视化开发平台智能体、工作流、知识库、插件、API/SDK 六类功能模块见 README 功能清单给谁用想部署在自己服务器上、有基本 Docker 使用经验的团队和个人开发者最值钱的一点官方平台的编排画布和运行时整套开源配好模型 API Key 就能用不必自己搭 RAG、工作流引擎和会话层核心能力拆解工作流编排把业务逻辑拖成节点连线工作流是一组可执行指令用来实现业务逻辑Coze Studio 提供可视化画布拖拽、连线节点即可搭好支持创建、修改、发布、删除。仓库位置前端画布编辑器在 frontend/packages/project-ide/biz-workflow/后端执行引擎在 backend/domain/workflow/internal/。用起来什么样以「订单客服机器人」为例画一个 Chatflow——用户消息进来后先走知识库检索节点查 FAQ查不到再走大模型节点兜底最后输出节点回话。整条链路不用写一行胶水代码。图工作流画布示意节点包含输入、输出、模型配置连线表示数据流向智能体搭建Prompt、知识、插件、记忆一次配齐搭建智能体模块支持创建、编排、发布、管理智能体并可为其配置工作流、知识库等资源和记忆功能。仓库位置领域层逻辑在 backend/domain/agent/singleagent/应用编排层在 backend/application/singleagent/。用起来什么样以「产品政策问答助手」为例给智能体挂上知识库、写一段人设 Prompt再打开记忆开关用户多轮追问「那它的保修期呢」时智能体能接住上一轮的上下文。知识库问答上传文档就能问知识库问答解决模型幻觉和专业知识不足上传文档、表格、图片由平台完成切片、向量化、索引与检索。仓库位置知识域在 backend/domain/knowledge/service/文档解析器在 backend/infra/document/parser/向量与全文检索依赖 Elasticsearch 8.18.0 和 Milvus v2.5.10。用起来什么样把公司几十页产品手册丢进知识库员工在对话框直接问「退款规则」答案带出处而不是模型自己编。插件与模型管理19 个官方插件模板开箱即用插件与资源模块支持创建和管理插件、知识库、数据库、提示词模型管理可接入 OpenAI、火山方舟等在线或离线模型服务。仓库位置插件产品模板在 backend/conf/plugin/pluginproduct/共 19 个 YAML覆盖飞书文档、日历、表格、高德地图、博查搜索等模型配置模板在 backend/conf/model/。用起来什么样以「会议纪要自动化」为例接入飞书文档插件后工作流末尾可以自动把整理好的纪要写回飞书文档没有 API Key 也可以接 Ollama 跑本地模型。快速上手最低 2 核 CPU、4 GB 内存装好 Docker 和 Docker Compose 即可四步走拉取源码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/coze-studio启动服务进入coze-studio目录macOS/Linux 执行make webWindows 用docker compose -f ./docker/docker-compose.yml up。首次要拉取并构建镜像比较久看到 Container coze-server Started 就算成功。启动失败可看 README 的常见问题链接。注册账号访问http://localhost:8888/sign填用户名密码点注册。配置模型访问http://localhost:8888/admin/#model-management新增一个模型镜像版本需 0.5.0 及以上然后打开http://localhost:8888/新建一个智能体发第一句话——能收到回复整条链路就通了。横向对比决策维度自己从零搭用 Coze Studio上手门槛要分别选 RAG 框架、工作流引擎、会话层、向量库并自己集成一条make web起全套配好模型就能拖拽改造成本每个场景客服、问答、内容生产基本重写换知识库、调节点连线即可复用同一套平台维护负担MySQL、ES、Milvus 等 8 组件自己升版本Docker Compose 统一管理版本见 docker/docker-compose.yml自由度完全自由但全部自己写可视化优先深度定制需读 backend/ 源码做二次开发适用与不适用它适合这样的你想把 AI 助手、在线客服、知识问答部署在自己服务器上不想把数据放在第三方平台团队里有会用 Docker 的人但没有专职后端希望靠拖拽画布而不是写代码上线功能。要留意两点。第一它不是「装完即用」——必须自己配置大模型 API Key或 Ollama否则搭建智能体时没有模型可选若部署到公网README 明确提醒要先评估账号注册、代码节点 Python 执行环境、SSRF 等安全风险。第二音色定制等功能限商业版开源版与商业版的差异以 README 功能清单为准如果你的诉求是深度定制前端界面还要熟悉它 Rush 管理的前端 monorepo 构建方式成本不低。下一步很明确从 README「快速开始」一节走通四步遇到启动问题查「常见问题」链接跑通后直接读「功能清单」挑工作流或知识库其中一块建一个自己的第一个智能体。【免费下载链接】coze-studioAn AI agent development platform with all-in-one visual tools, simplifying agent creation, debugging, and deployment like never before. Coze your way to AI Agent creation.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/coze-studio创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考