想象一下，你可以在自己的电脑上，搭建一个完全属于你的AI应用开发「工厂」，所有的数据都在你的掌控之中，这听起来是不是很棒！没错，这就是扣子本地部署的魅力所在！
扣子本地部署：你的专属AI工厂 🏭
信息图制作：段燚
1️⃣ 为什么要本地部署？
数据安全与自主控制
数据存储在本地服务器，不上传云端，且对运行环境拥有完全控制权，不受服务商限制。
深度定制与灵活扩展
利用开源特性进行二次开发，可接入私有化大模型或定制行业插件。
离线使用与性能保障
部署在内网，访问速度快，搭配本地大模型，即使断网也能流畅使用。
成本效益与长期价值
对于长期、高频或大规模使用场景，利用现有硬件资源会比云服务更经济。
2️⃣ 部署准备：你需要什么？
硬件配置对比
这是成功部署所需的最低和推荐硬件规格。推荐配置能带来更流畅的体验。
软件工具
Docker Desktop
核心工具，用于容器化部署，简化环境配置，让应用运行更稳定。
Git (可选)
推荐使用，便于从代码仓库下载和管理扣子的源代码。
3️⃣ 本地部署三步走 (以 Windows 为例)
环境搭建
- 安装 Docker Desktop 并按需启用虚拟化。
- 配置国内镜像源以加速下载。
- 注册火山引擎，创建并记录 API Key 和 Endpoint ID。
下载与配置
- 使用 `git clone` 命令下载扣子源代码。
- 修改模型配置文件，填入你的 API Key 等参数。
- 复制 `.env.example` 为 `.env` 文件。
启动与使用
- 在 `docker` 文件夹内用 Powershell 运行启动命令。
- 首次启动需耐心等待镜像下载完成。
- 在浏览器访问指定本地网址，注册登录后即可开始构建智能体！
4️⃣ 进阶玩法与问题解决
🚀 高级玩法
- ▶修改配置文件，连接你自己的本地大模型。
- ▶参考官方文档，为特定业务添加行业插件。
- ▶结合 Kubernetes 集群，实现企业级高可用部署。
🤔 遇到问题怎么办？
- ▶仔细查看命令行输出的错误信息。
- ▶查阅官方文档和 FAQ，通常能找到答案。
- ▶在 GitHub 或相关论坛搜索或提问。
- ▶使用 `docker ps` 和 `docker logs` 命令检查容器状态。
一、为何要本地部署扣子？
1. 数据安全我有数
这是最重要的一个原因。对于企业和个人来说，数据泄露是天大的事。本地部署意味着你的所有数据都存储在自己的服务器上，不会上传到任何云端，大大降低了数据泄露的风险。特别是处理敏感信息时，本地部署能让你高枕无忧。
2. 可视化定制，想改就改！
开源的魅力就在于此，你可以根据自己的需求，对扣子进行深度定制和二次开发。无论是整合现有系统，还是增加特色功能，本地部署都为你提供了无限可能。
你可以打造一个完全符合你业务需求的AI平台：
- 接入私有化大模型（如本地部署的Qwen、DeepSeek）；
- 定制行业专属插件（如医疗病历分析、金融风险评估）；
- 优化界面适配内部系统。
3. 离线可用：断网也能玩AI！
有时候，网络不稳定或者请求场景服务响应慢，会严重影响开发效率。
本地部署后，扣子在你的内网环境运行，速度飞快，再也不用担心网络拥堵或者断网的问题了。搭配本地大模型（如Ollama+Qwen），就算无网络也能流畅使用智能体，适合野外作业、保密环境等特殊需求。
4. 成本可控，性价比更高！
长期来看，特别是对于高频使用或者大规模部署的场景，本地部署可能会比使用云服务更加经济。你可以充分利用现有硬件资源，避免按量付费带来的不确定性。
5. 掌控一切，更安心！
你拥有扣子运行环境的完全控制权。无论是更新、升级还是故障排查，你都能够直接介入，不再受制于服务商的更新周期或技术支持。
二、小门槛：硬件与软件要求
既然是要搭建自己的AI工厂，那肯定得有点「家当」了。别担心，我们这里说的配置要求，大部分普通电脑或者小型服务器都能满足。
最低配置（能跑，但体验一般）：
- CPU：双核（Intel i3或同级）
- 内存：4GB
- 硬盘：10GB可用空间
- 系统：Windows 10/11、macOS 12+、Linux（Ubuntu 20.04+）
推荐配置（流畅运行）：
- CPU：4核（如Intel i5）
- 内存：8GB
- 硬盘：SSD固态硬盘
📌 软件：
- Docker Desktop（容器化部署）
- Git（代码管理工具，可选）
三、手把手教程：30分钟部署扣子开发版（以Windows为例）
步骤1：安装Docker并配置国内源
1. 打开Docker官网，下载安装包；
2. 安装完成后，打开Docker设置
- 常见问题：启动失败提示"Virtual Machine Platform not enabled" 不要慌，这通常是由于Windows 的虚拟化功能未启用或配置异常导致。跟着我3分钟解决。
以管理员身份启用 Virtual Machine Platform
- 右键点击 Windows 图标 → 选择 Windows PowerShell（管理员）。
- 执行以下命令：
Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform- 重启电脑。
验证功能状态
- 重启后，重新打开管理员PowerShell，运行：
Get-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform- 若显示 State: Enabled 表示成功启用。
3. 配置镜像加速
在右上角点击设置，左侧选择Docker Engine，添加国内镜像加速地址，解决拉取镜像慢的问题：
把图片中的加速网址，替换为国内有效的地址。注意，地址要用半角双引号包裹，除最后一行外，每行地址后有一个半角逗号。
点击"Apply & Restart"。
| 镜像源名称 | 地址 | 稳定性 |
|---|---|---|
| 阿里云加速器 | https://<ID>.mirror.aliyuncs.com | 稳定 |
| 百度云 | https://mirror.baidubce.com | 稳定 |
| 南京大学 | https://docker.nju.edu.cn | 稳定 |
| 腾讯云 | https://mirror.ccs.tencentyun.com | 稳定 |
步骤2：获取火山引擎API Key（用于连接云端模型）
- 注册火山引擎账号，完成实名认证；
- 进入火山方舟服务控制台：https://console.volcengine.com/；
- 在「API Key管理」中创建Key（权限选「全部」），记得保存备用。
4. 控制台左侧，点击在线管理，右侧「自定义管理接入点」选项卡 → 点击「点击创建」按钮。
选择模型，确定：
节点创建完成后，会回到节点信息页。在顶部节点名称下，有节点的Endpoint ID信息（格式为 ep-xxxxxxxxxxxxxxxx），保存备用。
步骤3：下载扣子源代码
打开命令提示符（CMD），运行：
git clone https://githubfast.com/coze-dev/coze-studio.git
经过我测试，当前阿里云、腾讯云、网易云、南京大学、清华… 都没有完整镜像，所以都会镜像拉取失败。= =！这测试过程花了我将近四五个小时！
最后只能选择科学上网的方式拉取镜像。科学上网的方式，又老是403错误，
反复尝试，才发现，把前面设置的镜像地址删除，借助镜像完成。如上图，红框内是取消镜像的指示。
当然，晚些时候国内镜像，不用这么麻烦。
步骤4：配置模型文件
- 进入文件夹：
coze-studio\backend\conf\model，coze-studio文件夹一般在C盘，用户->你的用户名 下面； - 打开
template中的model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml； - 用记事本打开该文件，修改三处：
- id：任意数字（如
1314520）； - api_key：填写火山引擎的Key
- model：填写火山引擎的Endpoint ID；
- id：任意数字（如
步骤5：一键启动服务！
- 在
coze-studio\docker文件夹中，复制.env.example并重命名为.env； - 在docker文件夹内右键启动Powershell，输入命令：
docker compose --profile '*' up -d
我的经验：
- docker desktop先关闭代理，中间过程出错，进去容器用curl命令检查才发现是没登录，导致未授权的原因，删除镜像失败；
- 直接使用科学上网，镜像不稳定、不完整。一旦出错，后面重来很头疼。
我花了几个小时删除，最后还是完全卸载docker desktop，按我这两个注意事项操作，很快就安装完成了。
第一次运行需下载镜像（约10-30分钟），耐心等待~。
步骤6：解决Windows特有错误（90%用户会遇到）
若出现「exit 127」错误：
- 用VS Code打开
docker/volumes/elasticsearch/setup_es.sh； - 右下角点击「CRLF」→ 切换为「LF」格式；
- 保存文件，重新执行步骤5的命令。
步骤7：开启你的AI开发之旅！
打开浏览器访问「http://localhost:8888」→ 用邮箱注册登录 → 进入扣子的开发界面，开始构建智能体吧！🎉
看起来，和我们在扣子空间的界面还没有打通，线上的智能体和工作流还没实现对接。不过我相信一定有办法，官方也一定会有方案。
附：官方安装说明
四、遇到问题怎么办？
别担心，部署过程中遇到问题很正常。
详细看命令行输出： 错误信息通常会提示问题所在。
查阅官方文档： 扣子的开发项目通常会有非常详细的文档和FAQ。
搜索社区： 如果扣子有论坛或GitHub Issues，可以去那里搜索类似的问题，或者提问寻求帮助。
检查docker状态： 可以使用 docker ps 命令查看正在运行的容器，docker logs [容器ID或名称] 查看特定容器的日志。
五、进阶玩法：释放更多潜能
连接本地模型：修改配置文件，将 base_url指向本地Ollama服务（如 http://host.docker.internal:11434），即可脱离云端API；
添加行业插件：参考官方文档导入自定义工具：Home 路 coze-dev/coze-studio Wiki 路 GitHub
企业级部署：结合Kubernetes集群，支持百人团队并发使用。
六、总结
整个安装过程，其实并不复杂。
要想快速安装好，推荐直接科学上网，不要使用加速镜像。
另外，docker一定要登录账号。
🚀 写在最后：
扣子开发不仅是开源开放，更是一场「AI民主化」运动。无论你是个人开发者探索前沿，还是企业构建核心业务系统，只需一台普通电脑，就能拥有和巨头同款智能体工厂。数据自主权、低成本搭建、无限定制——这一次，未来真的触手可及。