// agents · coze-dev/coze-loop

coze-loop

coze-loop — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от coze-dev (coze-dev/coze-loop на GitHub). У него 5 765 звёзд на GitHub и 801 форк, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

A full-lifecycle platform for developing, debugging, evaluating and monitoring AI agents.

★ 5,8 тыс. звёзд⑂ 801 форкApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
coze-dev/coze-loop
Звёзды GitHub
5 765
Форки
801
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your agent quality problem

    Identify what you need to improve — prompt quality, evaluation coverage, or visibility into failed runs.

  2. Deploy Coze Loop

    Clone the repo and prepare the Docker Compose deployment under release/deployment.

  3. Configure a model

    Edit model_config.yaml with your model provider's API key and endpoint/model ID.

  4. Start and open the UI

    Bring the services up and open the web interface to develop prompts, run evaluations and inspect traces.

// возможности

Почему его любят

Prompt development playground

Write, debug, optimize and version prompts in a visual playground with real-time interactive testing and side-by-side comparison.

Systematic evaluation

Automated multi-dimensional evaluation of prompts and agent outputs — accuracy, conciseness, compliance and more.

End-to-end observability

Records the full execution process from user input to AI output, including prompt parsing, model invocation and tool execution, capturing intermediate results.

Full lifecycle in one platform

Development, debugging, evaluation and monitoring live together instead of in separate tools.

Flexible deployment

Runs via Docker Compose for a quick local deployment or via a published Helm chart on Kubernetes.

Built on Eino

LLM integration is provided by the CloudWeGo Eino framework team, with a Go backend.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Clone Coze Loop and enter the project directory.

    git clone https://github.com/coze-dev/coze-loop.git
    cd coze-loop
  2. Configure your model

    Edit the Docker Compose model config with your provider's API key and model/endpoint ID.

    # Edit release/deployment/docker-compose/conf/model_config.yaml — set api_key and model
  3. Start the service

    Bring Coze Loop up with the provided make target and open the UI.

    make compose-up
    # Then open http://localhost:8082
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains Coze Loop?

Coze Loop is maintained by coze-dev, the team behind Coze, with the Eino framework providing LLM integration.

Is Coze Loop free?

The open-source version is Apache-2.0 licensed and free to self-host; Coze also offers hosted products separately.

Does it need a paid API key?

Yes — you configure a model provider (the examples use Volcengine Ark / BytePlus ModelArk) with your own API key in model_config.yaml.

How does it compare to Langfuse or LangSmith?

Those focus mainly on tracing and evaluation; Coze Loop covers the full lifecycle including a prompt development playground and version management, in a self-hostable Go platform.

How do I get started?

Clone the repo, set your model in model_config.yaml, run make compose-up, and open http://localhost:8082.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

coze-studio

A visual all-in-one platform for building, debugging, and deploying AI agents.

★ 21,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

harbor

A framework for evaluating and improving AI agents.

★ 5,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

clawpanel

Cross-platform desktop panel for managing OpenClaw and Hermes AI agents.

★ 2,9 тыс. звёздCustom
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

nullhub

Management console for installing and monitoring AI agents and pipelines.

★ 1,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

SimWorld

SimWorld: an Unreal Engine 5 simulator for evaluating LLM/VLM agents in physical and social worlds.

★ 793 звездыApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

agno

Build, run, and manage full agent platforms — not just single agents.

★ 42,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если coze-loop вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к coze-loop — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить coze-loop

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.