一觉醒来发现扣子直接开源了！以后本地部署一个扣子不再是梦！

而且采用的是 Apache 2.0 许可证，支持商用！

大厂还是喜欢在凌晨搞事情，我一大早起来的时候已经有 260 star 了。

一起看看这次开源了什么？

这次开源的是扣子两大核心业务：Coze Studio（扣子开发平台）和 Coze Loop（扣子罗盘）。

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01 Coze Studio（开发平台）

就是我们常用的「开发平台」，可以搭建智能体和应用，通过拖拽节点，自由编排 workflow。

这次是把核心功能都拿出来了，模型、搭建智能体、应用、搭建工作流、插件、知识库、数据库、提示词、API 和 SDK——扣子开发平台的完整能力全部提供了。

开源功能清单

扣子这次开源的东西有点多啊，尤其是把 workflow 这一套竟然都开源出来了！

还贴心地提供了 Coze Studio 基于领域驱动设计（DDD）原则设计的完整架构：

大家可以本地部署起来了！

GitHub 项目地址: https://github.com/coze-dev/coze-studio

02 Coze Loop（扣子罗盘）

就是进入扣子后的「扣子罗盘」，也就是智能体搭建中要用到的「调试工具」。

在提示词工程方面，提供从编写、调试、优化到版本管理的全流程支持。

并且提供系统化的 Agent 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。

具体开源的功能清单如下：

coze loop开源功能清单

Coze Loop 采用微服务架构，基于领域驱动设计（DDD）原则构建，提供了 AI 应用开发运维一站式平台，整体架构如下：

coze loop arch

有 prompt 和 agent 系统化测试需求的企业可以部署起来了！

coze loop

GitHub 项目地址： https://github.com/coze-dev/CozeLoop

03 其他开源项目

除了上面两个重磅开源项目之外，扣子在他们的开源主页下其实还开源了一些项目。

coze-dev

虽然这些项目当下热度不高，但我觉得也值得长期关注。

比如同样是扣子开源的 rush-arch 这个项目，在尝试为开发、测试和部署 MCP 服务器提供一种结构化的方法。

剩下的一些项目主要是提供了各种编程语言的 SDK，包括扣子开发平台和扣子罗盘，有编程接入需求的可以关注。

coze下的开源项目

04 开源 Agent 平台

其实开源的 Agent 平台还不少，Dify 就是其中最知名的项目之一。

Dify

Dify 现在都已经 10w Star，妥妥的全球顶级开源项目。

Dify 使用的是「经过修改的 Apache License 2.0 许可协议」：

Dify使用协议

相比扣子使用的原版协议，Dify 的商用要求更加严格。

这次扣子开源，本来就有大量用户积累和用户习惯，而且在商用上更加友好，可能会对 Dify 造成一定冲击。

不过听说 Dify 营收主要在海外，国内付费率本来也不高，似乎影响也不大？

05如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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