从源码看 Coze：Agent 的三大支柱是如何构建的？
agent 一条龙生态之言：
开发Agent也有了一整套开源解决方案！
最近，扣子的两款子产品正式开源了，分别是扣子开发平台（Coze Studio）和扣子罗盘（Coze Loop）。
1：扣子的开源版生态简介：
此前已经开源的开发框架 Eino，加上近期开源的扣子开发平台（Coze Studio）和扣子罗盘（Coze Loop），扣子把 Agent 从开发、评测到运维的完整链路都开源了，一步到位。
今年 Agent 有多火，大家有目共睹。爆款 Agent 层出不穷，各大厂商也纷纷发布 MCP 协议支持，种种迹象表明，Agent 正从“炫技玩具”变成能落地的应用工具。
在这一关键时期，要让 Agent 成熟，仅靠一家厂商是不够的。而开源，正是破局的关键之一。通过吸引全球开发者参与，能为 Agent 从工具走向生态注入强大动力。
扣子这次开源的几款产品，覆盖了 Agent 开发的完整生命周期：
- Coze Studio：低代码可视化 Agent 开发平台，助力开发者快速构建 AI 工作流。
- Coze Loop：Prompt 开发、评测与运维平台，保障 Agent 的稳定性和优化空间。
- Eino：统一抽象的 AI 应用编排框架，让 Agent 能灵活接入不同模型和数据源。
可以说，扣子把底座都搭好了，以后开发者开发 Agent 就像拼乐高一样简单。
而且，这些开源产品采用的是宽松的 Apache 2.0 开源协议。它不仅允许商业使用，还包含明确的专利授权条款，为用户提供法律保护。使用者修改代码后可以闭源使用，只需在分发时保留原始版权声明、免责声明和通知文件即可。
2：开发/评测/运维，Agent开发全链路统统开源
2.1扣子开发平台（Coze Studio）
进入 Agent 时代，好点子越来越多，但真正落地却常常被技术门槛卡住。你有一个绝妙的 AI 助手构想，却可能困于复杂的流程编排、记忆管理或工具集成。
这时，扣子开发平台（Coze）就派上用场了。
顾名思义，它就是为“造 Agent”而生的——而且目标很明确：让每个人都能轻松把想法变成可运行的智能体。
作为一个开源平台，扣子主打一个“全栈支持”。从对话逻辑设计、长期记忆管理，到插件集成、自动化工作流，再到一键部署与多端发布，它几乎涵盖了 Agent 开发全流程所需的核心能力。
换句话说：你想得到的功能，它基本都准备好了。
开发者不再需要从零造轮子，而是可以专注于创意本身——这才是 Agent 普及的关键。
Coze Studio开源地址 ：https://github.com/coze-dev/coze-studio
当然，工具种类丰富是一方面，但更重要的是这些工具是否好用、是否“趁手”。
在这方面，扣子开发平台也下了不少功夫，设置了不少巧妙的设计。其中特别值得一提的是它拥有完整的工作流（Workflow）引擎。这个引擎可以说是 Agent 的核心大脑，它包含了 Coze 所有的节点类型和编排逻辑。
所谓节点类型，可以理解为一块块可以拖进工作流里的功能小积木。比如，LLM 节点用来调用大语言模型生成内容；而编排逻辑则是指各个节点之间如何连接、按什么顺序执行等规则和流程。
有了这两样东西，开发者只需要通过简单的拖拽操作，就能更轻松地开发 Agent。
此外，扣子开发平台还支持“插件系统”，这有点像给 Agent“开外挂”。
这次，平台开源了插件的定义（如何编写插件）、调用（如何被 Agent 调用）和管理机制（如何统一管理、更新、调试）。开发者只需按照这些规则，就能轻松写出自己的插件。
而且，平台不仅提供了各种内置插件，还提供了一套让开发者可以轻松创建和集成任何第三方 API 的完整能力，并提供了丰富的官方开源插件作为示例。
一句话总结，一切都是为了更方便地给 Agent 增加各种额外能力而设计。
当 Agent 完成部署后，开发者会立即获得一个功能完备、界面友好的操作后台，涵盖 Agent 的创建、调试、插件接入、工作流编排等全流程功能。
所有这些能力都是开箱即用的，开发者只需连接上自己的模型 API Key，就能立即在扣子开发平台上开始“造”Agent。
2.2 扣子罗盘（Coze Loop）
当我们“造完”Agent之后，接下来就要考虑如何让Agent一直“跑稳”。
一般来说，在Agent真正上线之前，人们经常会遇到以下诸多困扰：
- 我这个Prompt写得对不对？会不会引发模型的误解？
- 为什么模型回复总是跑偏？是Prompt的问题还是模型本身的问题？
- Agent出现bug，怎么快速定位和解决问题？
- 版本更新了，新版本和老版本的效果谁更好？如何评估？
- 如何确保Agent在长时间运行中的稳定性和性能？
- 如何收集和分析Agent的运行数据，以便持续优化？
- 如何应对不同用户场景下的Agent表现差异？
而这也是扣子罗盘大显身手的地方——它能够一整个解决Agent从开发、调试、评估、到监控这整个生命周期里所面临的各种挑战。
Coze Loop开源地址：https://github.com/coze-dev/coze-loop
Prompt 开发从来不只是写一段文字，而是一个迭代优化的过程。为此，扣子罗盘提供了完整的工程化支持：
- 实时编辑与运行
- 多模型快速切换（Multi-Model Switcher）
- 输出对比视图
- 历史版本管理与 diff 功能
通过集成的 Playground，开发者可以在同一环境中测试同一 Prompt 在不同大模型下的行为差异，避免了传统方式中频繁切换平台、手动复制输入的繁琐流程。
这种“闭环调试”能力，让 Prompt 从“凭感觉写”变成了“可测量、可优化”的工程实践。
有了更便捷的对比方式后，我们还需要从科学合理的角度来评估模型输出的质量。
接下来，扣子罗盘的评测模块登场。这是一套系统化的自动检测机制，能够帮助开发者从准确性、简洁性以及合规性等多个维度来评估 Agent 的回答效果。
搞定输入和输出后，最终还需要一个全链路的观测。
扣子罗盘依然能够满足需求，它会完整记录从输入到输出的每一个处理环节，包括 Prompt 解析、模型调用以及工具执行等关键节点。
而且，即使遇到异常，它还会自动记录这些异常发生的具体情况，精准捕捉到出问题的地方，从而省去了逐个排查的麻烦。
3：开发框架Eino
值得一提的是，Coze 在今年 2 月率先开源了 Eino —— 一个使用 Go 语言实现的轻量级 Agent 开发框架（名称源自 “I know” 谐音）。
Eino 定位为底层开发工具包，提供模块化的核心组件，包括：
- 任务编排引擎
- 上下文生命周期管理
- 插件化工具集成接口
- 可扩展的事件处理机制
得益于 Go 语言的高并发与低依赖特性，Eino 特别适合构建对性能和稳定性要求较高的生产级 Agent 系统。它不仅是 Coze 技术栈的早期开源尝试，也为后续平台能力的开放奠定了基础。
Eino开源地址：https://github.com/cloudwego/eino
我们来小结一下 Coze 开源“三件套”之间的关系。如果把构建一个 Agent 比作建造一栋智能住宅，那么：
- 扣子开发平台 是“施工现场”——提供脚手架、工具和材料，让你高效搭起整体框架；
- 扣子罗盘 是“质量检测中心”——帮助你调试 Prompt、对比模型效果、优化行为逻辑，确保每一处细节都经得起推敲；
- Eino 则是“智能家居中枢”——基于 Go 构建的轻量级框架，赋予 Agent 更强的自动化能力与系统级灵活性，让智能真正落地运行。
三者协同，构成了从开发 → 调优 → 部署运维的完整闭环。Coze 正是通过这一系列开源举措，率先在社区中建立起一套全链路的 Agent 基础设施。
随着开发门槛的显著降低，开发者不再需要从零造轮子，也不必深陷底层技术细节。他们可以把更多精力投入到真正的价值创造中：思考业务逻辑、打磨用户体验、探索创新场景。
可以预见，在这样的生态助推下，Agent 将不再局限于实验室或大厂应用，而是加速渗透到各行各业——教育、客服、金融、创作……未来的智能体落地速度，或许会远超我们的想象。