字節跳動Coze Studio開源了！架構解析

Coze Studio 是字節跳動推出的一款 AI 應用開發平臺，專注于幫助開發者快速構建、測試和部署基于大語言模型的智能應用。其整體架構圍繞“低代碼開發 AI 應用”的核心目標設計，融合了模型能力、工具集成、流程編排和多端部署等功能。以下是其整體架構的詳細解析：
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1. 前端交互層（UI Layer）

核心功能：提供可視化操作界面，是開發者與平臺交互的入口，聚焦于低代碼開發體驗。
主要組件：
- 應用編輯器：支持拖拽式流程編排（如對話流程、函數調用鏈）、可視化配置 AI 角色（人設、回復規則）。
- 組件面板：集成各類可復用模塊（如 prompt 模板、工具函數、插件組件），支持一鍵添加到應用中。
- 調試與預覽區：實時測試應用效果，模擬用戶交互，查看 AI 回復、函數調用日志等。
- 資源管理面板：管理應用依賴的素材（如圖片、知識庫文件）、環境變量、密鑰配置等。
技術特點：基于 Web 技術棧（推測為 React + TypeScript）構建，強調可視化拖拽和即時反饋，降低 AI 應用開發門檻。

2. 核心引擎層（Core Engine）

核心功能：處理 AI 應用的核心邏輯，是平臺的“計算中樞”，負責解析配置、調度資源、執行流程。
主要模塊：
- 應用解析器：將前端編排的可視化流程（如 JSON 格式的流程定義）轉換為可執行邏輯，處理條件分支、循環等控制結構。
- LLM 調度器：對接字節跳動自研大模型（如 Doubao、火山方舟）及第三方模型（如 OpenAI、Anthropic），負責模型調用、參數傳遞、結果處理。
- 工具鏈執行器：管理函數調用和外部工具集成（如 API 調用、數據庫查詢、爬蟲工具），處理輸入輸出格式轉換、權限校驗、錯誤重試。
- 對話狀態管理器：維護多輪對話上下文（如用戶歷史消息、中間變量、函數返回結果），支持上下文窗口控制和狀態持久化。

3. 知識庫與數據層（Knowledge & Data Layer）

核心功能：提供數據存儲與檢索能力，支撐 AI 應用的知識增強和個性化服務。
主要組件：
- 向量數據庫：存儲結構化/非結構化知識（如文檔、網頁內容）的向量表示，支持高效相似度檢索（用于 RAG 場景）。
- 應用配置存儲：保存應用的元數據（如名稱、描述）、流程定義、角色設定、權限配置等，通常基于關系型數據庫（如 MySQL）。
- 對話日志存儲：記錄用戶與應用的交互歷史，用于調試分析、效果優化，可能采用時序數據庫或對象存儲。
- 數據處理工具：提供文檔解析（如 PDF/Word 轉文本）、文本分段、嵌入向量生成等功能，為 RAG 場景預處理數據。

4. 擴展與集成層（Extension & Integration Layer）

核心功能：通過插件和 API 擴展平臺能力，實現與外部系統的無縫對接。
主要模塊：
- 插件市場：提供官方/第三方開發的功能插件（如特定領域工具、自定義函數模板、UI 組件），支持安裝與管理。
- API 網關：對外提供應用調用接口（如 HTTP/HTTPS），支持鑒權（API Key）、限流、請求轉發。
- 第三方服務集成：預置主流服務的連接器（如飛書、微信、數據庫、云存儲），簡化外部系統調用流程。
- 自定義函數框架：允許開發者編寫代碼（如 JavaScript/TypeScript）定義工具函數，通過平臺審核后集成到應用中。

5. 部署與分發層（Deployment & Distribution Layer）

核心功能：支持 AI 應用的多端部署和分發，降低上線門檻。
主要能力：
- 一鍵部署：將應用打包為可運行服務，部署到字節云環境，自動配置服務器、域名、SSL 等。
- 多端適配：生成適配不同終端的接入方式，如網頁應用、小程序、API 接口、飛書機器人等。
- 版本管理：支持應用版本迭代、灰度發布、回滾，管理不同版本的配置和功能差異。
- 監控與運維：提供應用運行狀態監控（如響應時間、調用量、錯誤率）、日志查詢、告警配置。

6. 安全與權限層（Security & Permission Layer）

核心功能：保障平臺和應用的安全性，控制資源訪問權限。
主要模塊：
- 身份認證：支持字節賬號登錄、第三方 OAuth 集成，驗證用戶身份。
- 權限管理：基于角色的訪問控制（RBAC），管理用戶對應用、知識庫、團隊資源的操作權限（如查看、編輯、發布）。
- 數據安全：敏感信息加密（如 API 密鑰、用戶數據）、傳輸加密（HTTPS）、合規審計日志。
- 內容安全：集成字節內容安全系統，過濾違規文本、圖片，確保 AI 生成內容符合規范。

架構示意圖（簡化）

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 前端交互層                                         │
│ （應用編輯器、組件面板、調試預覽區）                  │
└───────────────────────────┬─────────────────────────┘│
┌───────────────────────────▼─────────────────────────┐
│ 核心引擎層                                         │
│ （應用解析器、LLM調度器、工具執行器、狀態管理）        │
└───┬───────────────┬───────────────┬─────────────────┘│               │               │
┌───▼───┐     ┌─────▼─────┐     ┌───▼───────────┐
│知識庫與數據層│     │擴展與集成層│     │部署與分發層    │
│（向量庫、配置存儲）│     │（插件、API網關）│     │（多端部署、監控）│
└───────┘     └───────────┘     └───────────────┘│                           │└───────────┬───────────────┘│
┌───────────────────▼─────────────────────────────────┐
│ 安全與權限層                                         │
│ （認證、權限控制、數據安全、內容安全）                │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

核心設計特點

低代碼導向：通過可視化編排降低 AI 應用開發門檻，無需深入掌握大模型技術細節。
模型無關性：支持多模型切換，開發者可根據需求選擇合適的 LLM，無需修改應用邏輯。
閉環開發流程：整合“設計-開發-調試-部署-監控”全流程，提升開發效率。
生態擴展性：通過插件和自定義函數支持功能擴展，適配多樣化業務場景。

這一架構設計使得 Coze Studio 既能滿足新手快速構建 AI 應用的需求，也能支持專業開發者通過代碼擴展實現復雜功能，平衡了易用性與靈活性。

—Coze Studio 是字節跳動開源的工業級 AI Agent 開發框架，基于領域驅動設計（DDD）和微服務架構構建，旨在降低復雜 AI 應用的開發門檻。以下從核心架構層、功能模塊、技術棧及部署設計等維度進行系統解析：

🧱 一、分層架構設計

Coze Studio 采用 DDD 分層架構，實現業務邏輯與技術實現的解耦：

領域層（Domain Layer）
- 核心業務實體：定義智能體（Agent）、工作流（Workflow）、知識庫（Knowledge）等核心領域模型，封裝業務規則（如智能體的人設配置、工作流節點邏輯）。
- 高內聚低耦合：每個領域模塊（如 agent/、workflow/）獨立維護，支持團隊并行開發。
應用層（Application Layer）
- 業務流程協調：調用領域層對象完成跨模塊操作，例如觸發工作流執行時聯動知識庫檢索和插件調用。
基礎設施層（Infrastructure Layer）
- 外部依賴抽象：通過接口隔離數據庫、緩存、模型服務等實現細節。例如 VectorStore 接口支持 Milvus 或 VikingDB 的靈活切換，無需修改業務代碼。
接口層（API Layer）
- 統一協議暴露：基于 HTTP 提供 OpenAPI，支持會話管理（conversation_id、chat_id 三級上下文隔離）和流式響應。

?? 二、核心功能模塊

模型服務
- 多模型協議級支持：通過 YAML 配置接入 OpenAI、火山方舟、Claude 等模型，支持 by_azure、by_bedrock 等部署模式。
- 統一抽象接口：業務層無需感知底層模型差異，可通過負載均衡動態切換模型。
插件系統
- 企業級擴展能力：內置高德地圖、飛書等插件，支持自定義開發。插件通過 YAML Schema 定義 API 契約，兼容 OAuth2.0/API Key 鑒權。
RAG 知識庫
- 全流程可配置：從文檔上傳→OCR 識別→向量化→存儲→檢索，每個環節均可定制（如選擇 MinIO/TOS 存儲、OpenAI/Ark 嵌入模型）。
- 透明化處理：開發者可調試各階段輸出，解決大模型“幻覺”問題。
工作流引擎
- 可視化編排：拖拽 LLM 節點、代碼塊、條件分支構建復雜邏輯流。
- 執行控制：支持流式（stream_run）與非流式（run）API，中斷后可調用 stream_resume 恢復運行。
- 調試友好：返回 debug_url 實時查看節點輸入/輸出。

🛠? 三、技術棧與部署架構

技術選型
- 后端：Go + CloudWeGo 微服務框架（Hertz HTTP 框架 + Eino LLM 應用框架），保障高并發性能。
- 前端：React + TypeScript，模塊化設計（如 agent-ide、workflow 獨立包）。
- 依賴服務：MySQL（元數據）、Redis（緩存）、Elasticsearch（搜索）、RocketMQ（異步任務）。
容器化部署
- 一鍵啟動：通過 Docker Compose 管理全棧服務（coze-server、database、redis 等），最低要求 2 核 4GB 內存。
- 環境一致性：開發、測試、生產環境無差異，支持水平擴展。

🔌 四、開放性與生態集成

字節生態深度兼容
- 默認集成火山方舟（模型）、TOS（存儲）、VikingDB（向量庫），但架構中立，支持第三方服務替代。
開發者工具鏈
- API/SDK：提供 Chat SDK 嵌入自有業務，OpenAPI 支持細粒度會話管理。
- 社區共建：Apache 2.0 協議開源，鼓勵插件與模板貢獻。