Coze Studio 开源版来了，手把手教你在 NAS 上本地部署

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Coze Studio：

一站式 AI Agent 开发工具，其核心引擎完全开源，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。

环境要求：

• 在安装 Coze Studio 之前，请确保您的机器满足以下最低系统要求： 2 Core、4 GB

• 提前安装 Docker、Docker Compose，并启动 Docker 服务。

准备

因为后面我会对接豆包模型，所以这里简单演示怎么样获取火山引擎的密钥。如果对接其他平台，这部可以跳过按实际情况操作。

登录账号，没有的可以直接用手机进行注册

https://console.volcengine.com/

左上角点击展开，找到“火山方舟”

API Key 管理，先创建一个密钥

点击进行创建（名称可以自行修改）

这个就是需要的 API Key 了

创建推理接入点

填写接入点名称，选择模型 Doubao-Seed-1.6 （也可以选其他，建议后面在来修改）

这里是需要实名认证的，按要求填写信息

点击开通接入

这样就完成设置了，可以点击对话体验

调用没问题，这个就是模型完整的名称 doubao-seed-1-6-250615

安装

这里我会在飞牛系统上作为演示，其他系统也是类似操作

来到项目地址，下载源码

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

解压 ZIP 文件（最好在电脑上进行，方便后面修改）

来到模型的模板配置目录“backend/conf/model/template”

TIP：

这里支持 ark（火山引擎，豆包自家的），claude，deepseek（深度求索），gemini（Google 开发的多模态大模型），ollama（开源的本地 AI 模型运行平台），openai，qwen（通义千问，阿里巴巴的） 等模型的 API 调用，如果需要真正做到本地运行还需要自行部署上面的模型运行平台。

从模板目录复制需要调用的模型的模版文件，并粘贴到配置文件目录。

修改模版文件，如果是多个模型需要注意 id 不要重复了

搜索“conn_config”，一般来说只需要填写 api_key 和 model，如果是调用第三方平台则需要修改 base_url

调用 ark_doubao-seed-1.6 模型模板

调用 ollama 模型模板

来到 docker 配置目录，复制一份 .env.example 配置文件，重命名为 .env

TIP：

项目会用到比较多端口，如果有被占用的可以自行修改配置文件（建议先停了其他应用，先试用觉得有需要，之后再来修改）

创建 coze-studio 文件夹，将所有文件上传到 NAS 上

TIP：

直接构建项目是不行的，还需要 SSH 连接运行命令

使用 SSH 工具进行连接，输入下面命令构建项目

sudo -i cd /vol1/1000/docker/coze-studio/docker docker compose --project-name coze-studio --profile "*" up -d

回到 Docker 应用，可以看到已经有刚刚创建的项目了（之后在这里管理启动和停止项目都是没问题的）

TIP：

服务启动之后 coze-minio-setup、coze-mysql-setup-init-sql、coze-mysql-setup-schema 这几个容器处于退出状态（exit 0），是正常现象。

使用

浏览器中输入 http://NAS的IP:8888 就能看到界面

先注册一个账号

成功进入面板

这里我们先创建一个智能体，测试一下是否可以正常调用模型的 API

随便填写即可

可以看到之前配置的两个平台服务

测试过都是没有问题的

工作流也是支持的，这里就不演示了

资源库，上传文档可以作为知识库使用

探索，支持挺多 MCP 插件

内置有模板，不过有点少

这个模板还是挺有意思的，调用的是前面配置的 Doubao-Seed-1.6 模型

总结

之前我用 Dify 比较多，对 Coze 也有一定了解，但因为不支持本地部署，就没真正作为生产力工具使用。现在可以本地部署了，那肯定第一时间部署在 NAS 上好好玩玩。Coze Studio 上手使用非常方便，整体点击操作的响应速度也很快。不过提供的插件和模板太少了（官方在线版就非常齐全），甚至连网页搜索插件也没有，只能期盼后面可以越做越好吧。

综合推荐：⭐⭐⭐⭐（国内比较大的开源项目）

使用体验：⭐⭐⭐⭐（响应速度快，上手简单）

部署难易：⭐⭐⭐（一般）︎

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