基于 Docker 与宝塔面板：Coze Studio 开源版私有化部署详细指南

近日，AI 应用开发平台 Coze 宣布正式开源其 Studio 版本，为开发者社区带来了一个重要的里程碑。这一举措意味着开发者可以将 Coze 的可视化智能体（Agent）开发套件私有化部署，从而在保障数据安全和版本稳定性的前提下，构建和管理 AI 应用。

对于企业和开发者而言，本地化部署解决了长期以来依赖云服务的核心痛点。云平台版本迭代或插件调整可能引发的意外中断，对已交付的项目是重大风险。开源版本则赋予了开发团队完全的控制权，确保了工作流的长期稳定运行。

本教程将详细介绍如何在云服务器上完成 Coze Studio 的本地化部署。整个过程遵循分步图解，旨在让不同经验水平的开发者都能成功实践。

预计完成时间：约 25 分钟
技术前提：熟悉基本的 Linux 命令行操作，了解 Docker 概念。

部署流程概览：

1. 准备云服务器
2. 配置服务器环境
3. 部署 Coze Studio
4. 获取并配置模型 API Key
5. 启动并访问 Coze Studio

一、准备云服务器

部署 Coze Studio 需要一台至少 2核4G 配置的云服务器。

1. 选择并注册云服务商。以腾讯云的轻量应用服务器为例，新用户通常可以享受免费试用额度。
2. 进入服务商控制台，选择购买服务器。在配置选项中，镜像（Image）建议选择预装了 宝塔Linux面板 8.1.0 的版本，这可以简化后续的环境配置工作。地域（Region）可根据访问速度就近选择。

3. 创建实例后，在服务器管理页面找到“登录”或“终端”功能，进入服务器的命令行界面。

4. 登录后，执行以下命令修改宝塔面板的默认端口（从 8888 改为 8887），避免与 Coze 的默认端口冲突。

   echo "8887" > /www/server/panel/data/port.pl
   sudo /etc/init.d/bt default
   

   执行后，终端会输出新的面板访问地址、用户名和密码，请务必复制并妥善保存这些信息。

   

5. 接下来，需要配置服务器的防火墙规则，开放 Coze Studio 所需的端口。进入服务器的防火墙或安全组设置页面，添加规则，放行 8887 和 9999 两个端口。

二、配置服务器环境

1. 使用前面保存的“外网面板地址”在浏览器中打开宝塔面板。如果地址以 login 结尾无法打开，请尝试将 URL 后缀修改为 tencentcloud。

2. 输入保存的用户名和密码登录。首次登录需要绑定一个宝塔官方账号。

3. 登录后会弹出推荐安装套件的窗口，此时仅需勾选并安装第一个 Nginx，其余取消勾选。

4. 在宝塔面板左侧菜单中找到并点击“软件商店”，在“应用分类”中选择 Docker 管理器 并进行安装。安装过程可能需要一些时间。

5. 安装完成后，刷新页面。打开左侧的“终端”工具，执行以下命令验证 Docker 和 Docker Compose 是否安装成功。如果能看到版本号输出，则表示环境已准备就绪。

   docker -v
   docker-compose -v
   

   

三、部署 Coze Studio

1. 在宝塔面板中，进入“文件”管理，定位到 /home 目录下，新建一个名为 Coze 的文件夹。

2. 进入新建的 Coze 文件夹，点击顶部的“终端”按钮，打开一个新的终端窗口。执行以下 git 命令克隆 Coze Studio 的源代码仓库。

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

   

   备用方案：如果因网络问题导致 git clone 速度过慢或失败，可以直接访问 GitHub 仓库地址 下载 ZIP 压缩包，然后上传到服务器的 /home/Coze 目录下并解压。

   

   

四、获取并配置模型 API Key

Coze Studio 需要连接一个大语言模型才能运行。教程以火山引擎的方舟模型服务为例，演示如何获取 API Key 和模型接入点 Endpoint ID。

4.1 获取火山引擎模型凭证

1. 访问并登录 火山引擎 控制台，进入“方舟模型平台”。

2. 在左侧菜单选择“在线推理”，点击“创建推理接入点”。

3. 为接入点命名（例如 DeepSeek-R1），并选择一个基座模型，如 deepseek-v2。如果提示模型未开通，请根据指引完成开通（免费）。

4. 创建成功后，在列表中找到刚刚创建的接入点。“接入点 ID” (Endpoint ID) 即为后续配置需要的 model。请复制并保存它。

5. 点击该接入点右侧的“API调用”按钮，然后选择或创建一个 API Key。

6. 复制 Access Key ID 和 Secret Access Key。Secret Access Key 只会出现一次，请务必立即保存。这里的 Secret Access Key 即为后续配置需要的 api_key。

4.2 配置 Coze Studio 模型文件

1. 回到宝塔面板，进入 /home/Coze/coze-studio 目录，在顶部点击“终端”，执行以下命令，复制一份模型配置文件模板。

   cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml
   

   

2. 使用宝塔的文件编辑器，打开刚刚创建的 ark_doubao-seed-1.6.yaml 文件。

   路径：/home/Coze/coze-studio/backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml

   

3. 修改文件中的三个字段：
   • id: 模型的唯一标识，必须为非零整数。例如，设置为 888。上线后请勿修改。
   • meta.conn_config.api_key: 粘贴前面保存的火山引擎 Secret Access Key。
   • meta.conn_config.model: 粘贴前面保存的火山引擎 接入点 ID (Endpoint ID)。

   
   

4. 确认修改无误后，保存文件。

五、启动并访问 Coze Studio

1. 回到 /home/Coze/coze-studio 目录下，再次打开终端。依次执行以下命令，进入 docker 目录，创建环境变量文件，并启动所有服务。

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

   

2. 首次启动会拉取并构建多个 Docker 镜像，耗时较长，请耐心等待。当终端输出 Container coze-server Started 或类似成功信息，且不再有新的日志滚动时，表示服务已成功启动。
3. 现在，可以通过浏览器访问部署好的 Coze Studio。访问地址为：
   http://<你的服务器公网IP>:9999

   将 <你的服务器公网IP> 替换为宝塔面板左上角显示的 IP 地址。

   

   打开页面后，根据提示注册第一个管理员账号，即可开始在本地环境中探索和构建你的 AI 智能体。