字节的“扣子空间”开源，手把手教你用 NAS 本地部署“扣子”！极空间部署「coze」
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前几天，字节旗下的扣子正式开源，这意味着所有人都可以在本地部署这款超好用的 AI 工作流工具，让喜欢本地部署，又不习惯使用dify、n8n的用户可以享受扣子空间的自托管服务。
通过本地部署扣子开发平台，我们可以搭建属于自己的agent、工作流，利用 api 提供属于自己的扣子服务，比直接放在官方平台更让人有安全感。
本次扣子开源的内容，包括：
1️⃣：Coze Studio：扣子开发平台。
2️⃣：Coze Loop： 开发与运维平台
那本篇，我们主要来部署扣子开发平台。该项目的部署要求特别低，只需要2核4G的设备就可以顺利部署（NAS 用户 2核4G简直就是洒洒水），而且官方推荐部署方式就是 Docker Compose。
🔶部署机
既然是 AI 服务，那我们当然选择 AI NAS ——极空间来部署了。本次采用的是NAS 硬件性能天花板级别的极空间Z423标准版，其搭载了R5-5625U处理器，6核12线程的多线程处理能力，并配置了本地部署的deepseek-r1 7b/14b大模型服务，满血版的deepseek-v3在线模型，内置AI 助手应用，可以帮助我们更好的管理和使用极空间NAS。
一、极空间部署扣子开发平台
为了让大家更简单的部署扣子开发平台，我对官方的操作步骤进行了一定的优化，并且简化了docker compose.yaml文件，更契合通过 NAS 界面来操作部署compose项目，而不需要登录NAS SSH界面操作✌。
首先，先下载.exe的压缩包解压，我们会得到一个coze-studio-main的文件，这里我保留了官方提供的模型文件和compose、环境变量文件。
接着，我们把解压后的整个文件包，上传到极空间的个人空间下，大家可以根据自己的习惯选择文件路径。一般呢，我会创建一个docker文件夹，用来存放所有的项目，方便管理。
我用夸克网盘分享了「扣子开发平台」，点击链接即可保存。
链接：https://pan.quark.cn/s/d8bdb961710f
接着，打开极空间Docker应用，选择Compose-新建项目。我们在添加方式里，选择从本地导入（NAS），选择刚才上传的/coze-studio-main/docker/docker-compose.yaml目录下的文件。
等yaml导入完成以后，我们还需要替换里面的【路径】两个字眼。位置分别在第12、16、44、53、87、93-95、152、157、182、192-193、218、238、307、312-313、329、334-335、352、357、391、416-417、426、435-436这几行（可能会有缺漏，自行查漏补缺一下）。
点击黑框上方的【查询路径】按钮，来到/coze-studio-main/目录，注意必须是根目录，点击右下角的复制路径，之后替换即可。
最后，正常创建并启动Compose项目。启动后，会有四个容器停止，这是因为这些都是初始化容器，我们不用管。
二、模型替换&初体验
正式使用之前，我们还需要在配置文件里添加 AI 大模型服务，以便各类Agent调用。
在文件夹的/路径/coze-studio-main/backend/conf/model/template路径下，有字节官方提供的20个 AI 大模型配置示例。我们选择自己需要的模板，然后移动到/路径/coze-studio-main/backend/conf/model这个上级目录，把前面的model_template_删除就行了。
我这里复制了千问、openai、豆包三个模型。因为火山代金券用完了，所以这里我选择了硅基的免费千问32b模型。
然后我们双击点开任意一个模型，使用极空间自带的文本编辑器打开编辑。
1️⃣ ID：代表的是 AI 大模型的唯一编码，不同模型可以不用改，字节官方做了区分。但是如果是同一个模板的不同服务，那就需要手动改一下。
2️⃣ name：代表的是扣子开发平台上看到的前端名字。
3️⃣ base_url：这个指的是你调用的服务平台，如果是官方的就默认为空，像我一样使用硅基的，就填写硅基的 API 地址。
4️⃣ api_key：在对应 AI 大模型平台上申请到的 key。
5️⃣ model：模型名称，直接复制 AI 模型上的模型名称就行。
好了，全部模型配置完成以后，我们重启一下coze的Compose项目，让系统重新读取一下配置文件。
接着，打开极空间IP:8888 就可以访问到本地部署的【扣子开发平台-开源版】。没有默认账号密码，自己注册一个就可以用。
🔻开源版内嵌插件一栏，有我们的张大妈模型！
🔻开源版内嵌模板
我这里选择复制了内嵌的【英语聊天】模板，在模型里选择了千问32B的模型，体验正常。
在Agent页面，操作的方式就和扣子空间官方版本一样了，根据自己的需要配置不同的工作流即可。
当然，本地部署还有一个很重要的功能，就是使用本地 API 服务！开启 API 模式以后，我们就可以通过第三方服务来对接本地的扣子智能体了。
🔻 API 的具体调用方法，这里涉及到 token、bot_id 两个参数要获取。其它的就是字面意思。
curl --location --request POST '极空间的IP:端口/v3/chat' \
--header 'Authorization: Bearer 申请的token' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"bot_id": "网址后面复制的",
"user_id": "任意名字，用于确认对话人物",
"stream": false,
"auto_save_history":true,
"additional_messages":[
{
"role":"user",
"content":"早上好",
"content_type":"text"
}
]
}'bot_id 就是智能体的需要，我们在网页上进入具体的智能体，然后复制URL最后面的一串数字就可以。
token的话，点击左下角的头像，然后创建一个API授权令牌。
我在本地通过 API 指令，尝试发送了一条moring，得到的答复如下：Good morning! I think you meant to say \"morning\" there. How can I assist you with your English today? Maybe we can practice some common greetings or have a conversation about your day so far? 😊
🔻返回的Json，第三方应用可以根据需要解析使用。
{
"id":"7531793001501163520",
"conversation_id":"7531792985940295680",
"bot_id":"7531414945716502528",
"role":"assistant",
"type":"answer",
"content":"
Good morning! I think you meant to say \"morning\" there. How can I assist you with your English today? Maybe we can practice some common greetings or have a conversation about your day so far? 😊",
"content_type":"text",
"meta_data":{"input_tokens":"699","output_tokens":"282","time_cost":"4.1","token":"981"},
"chat_id":"7531792986196148224",
"reasoning_content":""
}总结
作为 AI NAS的领航者，使用极空间来部署一套属于自己的 AI Agent平台，还是一件很有意思的事情。
正如我之前曾经介绍过的 《极空间本地AI API 调用方法》 一文中介绍的，我们也可以通过极空间自带的deepseek-r1 7b/14b 版本来测试自己的智能体，减少一些第三方的token消耗。
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如果大家后续有需要，我会继续发布coze-loop的 NAS部署和玩法教程，进一步完善整个扣子开源生态的使用，欢迎评论区留言~