字节的 Coze（扣子）大家肯定不陌生，上线一年多，功能不断打磨，再加上扣子空间火出圈，已经是 C 端工作流应用的头部产品，也已经协助许多小伙伴实现了效率提升甚至带来不错的收益。

今天，字节宣布开源了 Coze 的两大核心项目 Coze Studio 和 Coze Loop，再加上之前开源的 Eino，已经初步形成了大模型智能体的开发、编排、运维开源全家桶。

Coze 最新开源，本地部署，免费商用，带你解析 Agent 工作流赛道

开源版的 Coze 好用吗？字节为什么要开源？会给 Agent 赛道的其他玩家带来什么影响？我来聊聊自己的个人见解。

Coze 这次究竟开源了什么？

Coze 今天开源了两个项目，Coze Studio 和 Coze Loop。

不过显然 Coze Studio 热度更高，我写这个回答时已经快 4k star 了，而罗盘那边只有 800 多个 star。

至于二者的区别嘛，简单来说，Coze Studio 就是大家常用的 Agent 搭建平台扣子；Coze Loop 对应的是 Agent 运维平台扣子罗盘。

Coze Studio：Agent 可视化开发工具

Coze Studio 是扣子的核心引擎，提供构建 Agent 所需的全部能力。

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核心能力复刻扣子在线版，开箱急用，快速上手。
支持智能体/应用创建，支持插件、工作流、数据库、知识库、Prompt 等资源管理。
API & SDK：支持对话和工作流 API，也可以通过 ChatSDK 集成到业务系统。

Coze Loop：Agent 全生命周期运维管家

如果说 Studio 负责「生」，那 Loop 就是负责「养」和「优」，它是一个专注于 AgentOps 运维的解决方案。

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借助于 Loop，开发者可以把 Prompt 的玄学变成科学：

全流程开发：通过可视化的 Playground，开发者可以直观对比不同模型、不同 Prompt 的输出效果，实现对 Prompt 编写、调试、优化乃至版本控制的全流程管理。
系统化评测：评测模块可以对 Prompt 或 Agent 的回复进行多维度自动化检测。
全链路观测：工作流开发排查是老大难，Loop 能完整记录从用户输入到最终输出的每一个环节，包括 Prompt 解析、模型调用、工具执行等，捕获中间过程和异常状态，让 Agent 运行的黑盒变透明。

可以说，字节这次开源，是直接把一套经过线上用户大规模验证的「Agent 生产线 + 质检中心」交付到了开发者手中。

技术栈上，Coze 的后端采用 Go，前端是 React + TypeScript，整体是微服务架构和 DDD 设计，为二次开发提供了良好的基础。

字节为什么要开源 Coze？

Coze 是个 C 端的商业化平台，已经服务了上万家企业、数百万开发者，关于字节为什么会如此慷慨地开源，官方说法是「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」，我自己有两个猜测。

加速社区生态建设，构建 Agent 开发的共识与标准

Agent 赛道玩家众多，目前对于生态的争夺趋于白热化，行业目前并没有绝对的共识和标准，未来也不会由一家公司定义所有场景。

在开源之前，扣子就已凭借其极低的门槛和趣味性，积累了庞大的 C 端用户基础。不少民间高手已经在扣子上开发出各种实用的工作流，并通过各种渠道出售自己的 Bot 或解决方案，赚到了第一桶金。这说明扣子的产品力和实用性已经得到了市场的验证。

但是！一个封闭的平台也许可以在 C 端成功商业化，但无法满足 B 端生态爆发的要求。

通过开源，Coze 大幅降低了大模型应用开发的门槛，客观上能让更多企业、组织和开发者受益。

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通过吸引更多开发者，共同构建丰富的插件和应用生态，他们会熟悉 Coze 的技术栈；而当足够多的开发者和企业基于 Coze 进行开发时，其开发范式就有可能成为行业的「实际标准」，构建起比短期利润更强劲的护城河。

依托火山引擎，让 Coze 成为 Agent Infra 的基础设施

许多人猜测的未来会有「商业版」Coze，的确有这个可能，毕竟开源版负责建立生态，商业版负责在高价值客户上实现盈利的做法，是在开源世界里被反复验证的成功商业模式。

但我觉得吧，格局可能还是小了。

你想，开发者把开源版玩的再 6，一旦要投入生产环境、服务更多用户，就需要稳定、高性能的算力、模型服务和数据存储服务。此时，无缝集成的火山引擎无疑是是阻力最小、最具性价比的选择。

换句话说，开源的前端 SaaS 应用是吸引开发者的流量入口，真正的商业价值是后端的 IaaS 云服务、MaaS 模型服务。

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以上纯属个人猜测，当然也不排除字节会把 Coze 的云服务和商业化两手一起抓，哈哈。我是觉得，如果真的从「大棋论」来分析，Coze 开源版的前景是光明的，不会是一锤子的 KPI 项目。

把开源版 Coze 用起来

对于开发者来说，把 Coze Studio 跑起来也就几分钟的事情，硬件要求不高（2核4G也能跑），提前装好 docker 就行。

第一步，下载代码库。

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

第二步，配置模型文件，路径是
backend/conf/model/template/，预置了豆包、OpenAI、Gemini、Claude、DeepSeek、Qwen、Ollama 等模型的配置文件。

大家根据自己的实际需要，复制相应的配置文件，并填写可用的 API key 即可。

第三步，Docker，启动！

cd docker
cp .env.example .env
docker compose --profile '*' up -d

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服务启动之后，访问http://localhost:8888/就能打开 Coze Studio 了。

注意第一次使用的时候要输入邮箱和密码，然后点击注册：

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给人的第一印象实则就是一个简洁版的扣子：

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仔细比较一下的话，的确少了一些模块，列如在创建应用时，开源版少了 UI Builder：

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（上：开源版；下：扣子）

列如在构建智能体时，开源版少了多智能体、语音输入输出：

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（上：开源版；下：扣子）

工作流中的绝大多数节点都是可用的，缺了多模态生成的部分：

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官方也列出了支持的功能清单：

功能模块	功能点
模型服务	管理模型列表，可接入OpenAI、火山方舟等在线或离线模型服务
搭建智能体	* 编排、发布、管理智能体 * 支持配置工作流、知识库等资源
搭建应用	* 创建、发布应用 * 通过工作流搭建业务逻辑
搭建工作流	创建、修改、发布、删除工作流
开发资源	支持创建并管理以下资源： * 插件 * 知识库 * 数据库 * 提示词
API 与 SDK	* 创建会话、发起对话等 OpenAPI * 通过 Chat SDK 将智能体或应用集成到自己的应用

大家怎么看？我觉得如果以自行部署开发，或者完全本地部署+本地模型的视角来看，开源版 Coze 的核心组件是足够用来搭建工作流智能体的。

当然了，官方支持的功能肯定是多多益善的，Coze 的开源才刚刚第一天，希望后续能给社区带来更多功能模块。

虽不完美，但未来可期

如果让我评价 Coze 的开源，我的见解是：当前开源的核心模块已经足够解决大多数场景和需求，但功能尚不完美（列如不能从线上扣子导出应用或工作流导入到开源版），但未来绝对可期。

今天我在社区里也看到了一些声音，大部分是在说 Coze 开源版功能不全的问题。但我觉得，大家太苛求「绝对完整彻底的开源」了。

开源 ≠ 做慈善，商业公司的开源项目，大都会在社区版和商业版之间作出区分。Coze Studio 目前开源的是最核心的引擎能力，已经足以让开发者构建出功能完整的工作流 Agent。

如果开源社区能给予正向的反馈甚至贡献，积极参与到插件开发、Bug 修复、生态构建中，让官方看到开源社区的巨大潜力，未来也许就能逐步开源更多功能。

我今天加了官方的技术交流群，已经有 1000 人了，发现群里的声音和外界大不一样。群里大都在讨论部署和使用的话题，我也看到了开发者回复的许多消息，还是很有诚意的，一些大家反映强烈缺失的功能已经在内部讨论了。

而那些面对一个刚开源第一天的项目，就吵吵着「开源不彻底就是彻底不开源」的人，恐怕不是开源的贡献者。

开源不应该是某个公司的单方面付出，开源的精神也从来不是坐享其成，而是共同建设。

这正是开源的魅力所在：如果你觉得它不够好，那就去协助它变得更好。

工作流 Agent 的赛道会走向何方

最后聊聊竞争。Coze 一开源，我发现个有趣的事情，Dify 和 n8n 的用户群比 Coze 的用户群更热闹，反应更大。

我猜扣子的一些用户对本地部署的需求本身并不高，而 Dify 和 n8n 的用户群体，本身就对本地部署甚至二次开发有着极大的需求。

今年以来，「拖拉拽式搭建工作流 Agent」迎来了极佳的发展契机，一方面是随着模型的成熟，Agent 概念开始落地；另一方面就是 DeepSeek 一体机，几乎所有的一体机都会搭建类似的「智能体平台」，用低代码的方式降低非技术用户的学习成本。

毕竟前端形态上都是「拖拉拽式搭建工作流 Agent」，所以这几家看上去可能会形成竞争。

我们今天不聊这几个平台在功能上的差异，那可能是几万字都写不完的话题。但是如果从开源协议上讲，Coze 反而是这三家里最宽松的那个。

我整理了一下开源协议的差别：

特性	Coze	Dify	n8n
许可证名称	Apache License 2.0	Modified Apache License 2.0	Sustainable Use License
商业用途	✅ 完全允许可以用于任何商业目的，包括转售、构建SaaS服务等。	⚠️ 有条件允许可用于企业内部或作为应用的后端。但禁止提供多租户服务 (即一个实例服务多个租户/工作区)，除非获得商业授权。	❌ 严格限制仅限于内部业务目的 (Internal business purposes)。禁止直接销售或提供其核心功能作为付费服务。
修改与再分发	✅ 允许只需保留版权和声明修改。	⚠️ 有限制可以修改，但如果使用其前端，禁止移除或修改 Dify 的 LOGO 和版权信息。	⚠️ 有限制可以为内部目的修改，但禁止为商业目的分发。禁止移除版权标识。
核心限制总结	几乎没有限制，超级自由。	不能拿它做多租户SaaS，不能去掉前端品牌标识。	不能拿它直接或间接赚钱，只能自己公司内部用。
贡献者协议	遵循标准的 Apache 2.0 贡献规则。	贡献者需同意其代码可被用于商业用途，且官方可修改协议。	贡献者需签署 CLA，授权 n8n 更改许可证及将代码用于商业目的。