DeepSeek 导航网：新一代 AI Agent 平台“扣子”在 GitHub 开源核心项目扣子开发平台 Coze Studio 和 Coze Loop 。 Coze Studio 此次开源的核心功能包括完整的工作流（Workflow）引擎、插件（Plugin）核心框架、开箱即用的开发环境， Coze Loop 则开源了 Prompt 开发、多维度评测等核心功能，聚焦于 Agent 从开发到运维的全链路管理。本次开源采取 Apache 2.0 协议，开发者、企业均可免费下载、修改并商用。

Coze Loop 是一个面向开发者，专注于 AI Agent 开发与运维的平台级解决方案。 它可以解决 AI Agent 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 Loop 在商业化版本的基础上，推出开源版免费对开发者开放核心基础功能模块，以开源模式共享核心技术框架，开发者可根据业务需求定制与扩展，便于社区共建、分享交流，助力开发者零门槛参与 AI Agent 的探索与实践。

Coze Loop 通过提供全生命周期的管理能力，帮助开发者更高效地开发和运维 AI Agent 。无论是提示词工程、AI Agent 评测，还是上线后的监控与调优， Coze Loop 都提供了强大的工具和智能化的支持，极大地简化了 AI Agent 的开发流程，提升了 AI Agent 的运行效果和稳定性。

• Prompt 开发：Coze Loop 的 Prompt 开发模块为开发者提供了从编写、调试、优化到版本管理的全流程支持，通过可视化 Playground 实现 Prompt 的实时交互测试，让开发者能够直观比较不同大语言模型的输出效果。
• 评测：Coze Loop 评测模块为开发者提供系统化的评测能力，能够对 Prompt 和扣子智能体的输出效果进行多维度自动化检测，例如准确性、简洁性和合规性等。
• 观测：Coze Loop 为开发者提供了全链路执行过程的可视化观测能力，完整记录从用户输入到 AI 输出的每个处理环节，包括 Prompt 解析、模型调用和工具执行等关键节点，并自动捕获中间结果和异常状态。

参考快速开始，详细了解如何安装部署 Coze Loop 最新版本。 环境要求：

• 提前安装 Docker、Docker Compose ，并启动 Docker 服务 操作步骤：

1. 获取源码。执行以下命令，获取 Coze Loop 最新版本的源码。

   # 克隆代码
   git clone https://github.com/coze-dev/coze-loop.git
   # 进入 Coze Loop 目录下
   cd coze-loop

2. 配置模型。进入目录 conf/default/app/runtime/，编辑文件 model_config.yaml，修改 api_key 和 model 字段。以火山方舟为例：
   • api_key：火山方舟 API Key ，获取方式可参考获取 API Key 。
   • model：火山方舟模型接入点的 Endpoint ID ，获取方式可参考获取 Endpoint。
3. 启动服务。执行以下命令，使用 Docker Compose 快速部署 Coze Loop 开源版。

   # 启动服务，默认为开发模式
   docker compose up --build

4. 通过浏览器访问 http://localhost:8082，访问 Coze Loop 开源版。

• Prompt 开发与调试：Coze Loop 提供了完整的提示词开发流程。
• 评测：Coze Loop 的评测功能提供标准评测数据管理、自动化评估引擎和综合的实验结果统计。
• Trace 上报与查询：Coze Loop 支持对平台上创建的 Prompt 调试的 Trace 自动上报，实时追踪每一条 Trace 数据。
• 开源版使用 Coze Loop SDK：Coze Loop 三个语言的 SDK 均适用于商业版和开源版。对于开源版，开发者只需要初始化时修改部分参数配置。

• 系统架构：了解 Coze Loop 开源版的技术架构与核心组件。
• 启动模式：安装部署 Coze Loop 开源版时，默认使用开发模式，此模式下修改后端文件无需重新部署服务。
• 模型配置：Coze Loop 开源版通过 Eino 框架支持多种 LLM 模型，参考此文档查看支持的模型列表，了解如何配置模型。
• 代码开发与测试：了解如何基于 Coze Loop 开源版进行二次开发与测试。
• 故障排查：了解如何查看容器状态、系统日志。

本项目采用 Apache 2.0 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

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