保姆教程：扣子本地部署，配置模型，本地工作流构建

介绍怎样建立本地的工作流

      扣子终于来源了，哈哈，之前一直是线上玩，没办法本地部署，大家都觉得不能在企业应用保密性不好，这次扣子直接来源了，企业也可以本地部署自己的扣子平台，相对dify和n8n，扣子的优势是显而易见的，生态也比较完善，今天就给大家分享一下，扣子本地部署和配置以及本地搭建工作流，废话不多说，直接上干货。

  

Coze Studio简介

Coze Studio 是一站式 AI 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 AI Agent 开发环境。

• 提供 AI Agent 开发所需的全部核心技术
  ：Prompt、RAG、Plugin、Workflow，使得开发者可以聚焦创造 AI 核心价值。
• 开箱即用，用最低的成本开发最专业的 AI Agent
  ：Coze Studio 为开发者提供了健全的应用模板和编排框架，你可以基于它们快速构建各种 AI Agent ，将创意变为现实。

Coze Studio，源自服务了上万家企业、数百万开发者的「扣子开发平台」，我们将它的核心引擎完全开放。它是一个一站式的 AI Agent 可视化开发工具，让 AI Agent 的创建、调试和部署变得前所未有的简单。通过 Coze Studio 提供的可视化设计与编排工具，开发者可以通过零代码或低代码的方式，快速打造和调试智能体、应用和工作流，实现强大的 AI 应用开发和更多定制化业务逻辑，是构建低代码 AI 产品的理想选择。Coze Studio 致力于降低 AI Agent 开发与应用门槛，鼓励社区共建和分享交流，助你在 AI 领域进行更深层次的探索与实践。

Coze Studio 的后端采用 Golang 开发，前端使用 React + TypeScript，整体基于微服务架构并遵循领域驱动设计（DDD）原则构建。为开发者提供一个高性能、高扩展性、易于二次开发的底层框架，助力开发者应对复杂的业务需求。

部署

     目前coze平台基于docker部署，这样比较快捷方便，window和mac 基本一样，不过window部署有个问题需要注意，我们后边会讲到

1、首先项目克隆

# 克隆代码git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git

2、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-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

3、在配置文件目录下，修改模版文件。

1. 进入目录 backend/conf/model。打开复制后的文件ark_doubao-seed-1.6.yaml。
2. 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

这个api_key获取网址如下

https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey?apikey=%7B%7D

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

模型id获取链接如下

https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model?vendor=Bytedance&view=DEFAULT_VIEW

获取对应模型的 endpointID，如果想使用其他模型，注意需要修改对应的 meta.name参数

4、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 up -d

这里有个问题，window 可能会有数据库端口冲突

这个需要将docker-compose.yml中的 mysql部分的端口修改为3307，如下

启动在浏览器输入如下网址

http://localhost:8888

 

本地使用和第一个工作流

1、第一次启动后 需要输入一个邮箱和密码，这就是之后登录的用户名密码。

2、登录后和在线的主体区别不大，我们可以构建一个工作流智能体应用

探索中有一些官方预制的插件可以使用

3、我们来建立第一个工作流

     使用我们初始化配置的模型 doubao-seed-1.6建立一个工作流

      进入界面后，增加一个大模型节点，然后配置大模型，大模型目前只有我们配置的doubao模型，其他的输入和提示词和之前的一样，没有构建过工作流的可以先去线上试试，哈哈。

      这就是第一个本地工作流，目前本地的插件不多，需要申请，或者自己构建，后续我会教大家怎样构建本地的插件。

好了，今天就写到这，大家赶紧部署起来吧，哈哈

#工作流#海报#扣子空间#视频生成#文生视频#文生图#大模型

对工作流和大模型感兴趣的可以进群交流，已在群的就不要进了，我会定时清理

大家可以按照我这教程实现，觉得文章还可以的，给个打赏😄，更多工作流可以进我的扣子空间复制

如下是部分工作流，其他的可以私我了解

0、数字人生成的工作流

1、公众号文章生成发布工作流

2、公众号仿写图文文章工作流

3、小红书图文笔记仿写工作流

5、历史视频一键创作工作流

6、读书视频一键创作工作流

7、小红书采集工作流

8、微信定时推送内容工作流

9、扣子爬取文章存入飞书工作流

10、三国三兄弟对话视频工作流

11、古诗词解说视频工作流

等等

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