AIBase報道2025年7月25日、バイトダンスはAIエージェント開発プラットフォームCozeの2つの主要プロジェクトであるCoze StudioとCoze Loopを正式にオープンソース化することを発表しました。この取り組みは、世界中の開発者コミュニティで大きな反響を呼びました。今回のオープンソース化は、バイトダンスがAI分野での戦略的配置において重要な一歩であり、企業や個人開発者にとって低コストかつ柔軟なAIエージェント開発ツールを提供するものとなっています。

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オープンソースの背景と戦略的意義

Cozeはバイトダンスが提供する無コード／ローコードのAIアプリおよびチャットボット開発プラットフォームで、プログラミングの知識がなくても簡単にAIエージェント（AIエージェント）を作成し、Discord、WhatsApp、Twitter、飛書など多様なプラットフォームにデプロイできます。2023年にリリースされて以降、直感的なドラッグ＆ドロップインターフェース、強力なワークフロー設計機能、そしてさまざまな大規模言語モデル（LLMs）とのシームレスな統合により、グローバルに多くのユーザーを獲得しました。

AIエージェント市場がますます競争が激しくなる中、バイトダンスは2025年7月にCozeのコアコンポーネントをオープンソース化し、技術とエコシステムの開放を通じてAI開発のハードルを下げ、業界のイノベーションを推進するという強いメッセージを送りました。業界の専門家は、「AIエージェント開発分野における画期的な出来事」と評価しており、企業がデータプライバシーとカスタマイズ性のニーズを満たすだけでなく、個人開発者にとって学習とイノベーションの機会も提供しています。

オープンソースプロジェクト概要

今回オープンソース化された2つのプロジェクトは以下の通りです：

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  1. Coze Studio：視覚的にAIエージェントを開発できるプラットフォームで、ノードをドラッグ＆ドロップして複雑なワークフローを作成でき、大規模言語モデル、プラグイン、知識ベースを統合します。AIアプリケーションの迅速な開発とデプロイに適しています。プロジェクトアドレス：https://github.com/coze-dev/coze-studio

  2. Coze Loop：AIエージェントのライフサイクル管理に特化したプラットフォームで、プロンプト（Prompt）のデバッグ、パフォーマンスの評価とモニタリングなどの機能を備え、開発者がスマートエージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。プロジェクトアドレス：https://github.com/coze-dev/cozeloop

2つのプロジェクトともApache 2.0オープンソースライセンスを使用しており、個人や企業が自由に使用・変更、甚至商業用途にまで適用することが可能です。この緩やかなライセンスは利用のハードルを大幅に低下させています。

技術構造と主な機能

Coze Studio：0から1までのAIエージェント構築のためのツール

Coze Studioは大規模言語モデルを基盤とした開発プラットフォームで、後端はGolangReact + TypeScript

  • 視覚的なワークフロー編成：ドラッグ＆ドロップインターフェースを通じて、大規模言語モデル、プラグイン、知識ベースなどのノードを接続し、複雑なビジネスロジックを迅速に構築できます。開発者は30分以内にマルチモーダルカスタマーサポートロボットを構築できます。

  • コンテナ化デプロイ：Docker Composeによるデプロイをサポートし、coze-server、データベース、Redis、Elasticsearchを含む環境を保証し、環境の一貫性と水平拡張能力を確保します。最低でも2コア4GBメモリで動作可能で、中小企業や個人開発者にも適しています。

  • モデル設定の柔軟性：OpenAI、火山方舟などのさまざまなモデルをサポートし、YAMLファイルでモデルIDとAPIキーを設定することで、開発者は必要に応じてモデルを自由に切り替えることができます。

  • プラグインエコシステム：オープンソース版ではクラウド版より少ないプラグイン数ですが、開発者が独自にプラグインを記述し、機能を拡張することができます。

Coze Studioのデプロイプロセスは非常に簡潔で、公式ドキュメントには詳細なガイドが用意されています：

# ソースコードをクローン git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git # プロジェクトディレクトリへ移動 cd coze-studio # モデル設定テンプレートをコピー cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml # モデルパラメータを設定 vim backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml # サービスを起動 cd docker cp .env.example .env docker compose --profile '*' up -d

デプロイが完了すると、ブラウザからhttp://localhost:8888/にアクセスし、Coze Studioのすべての機能を体験できます。

Coze Loop：1から100への最適化ツール

Coze LoopはAIエージェントのデバッグと最適化に焦点を当てており、開発プロセスにおける課題を解決します。主な機能には以下が含まれます：

  • 全フローの可視化：ユーザー入力からAI出力に至るプロセスを視覚化し、モデル呼び出しやツール実行の途中結果を表示することで、デバッグ効率を向上させます。
  • システム的な評価：自動評価モジュールを提供し、正確性、準拠性などの観点からスマートエージェントをテストおよび最適化します。
  • 多言語SDK：Go、Python、Javaなど複数の言語をサポートし、開発者が既存システムに最適化機能を統合しやすくなります。

Coze Loopのオープンソース化は、開発者にとってプロンプトエンジニアリングを深く学ぶ機会を提供し、特にスマートエージェントのパフォーマンスを細かく調整する必要がある企業ユーザーにとって有益です。

オープンソース背後の戦略的配慮

バイトダンスが今回のオープンソース化を発表したことは、単なる技術共有ではなく、深く考えられた戦略的配置だと考えられます。分析によると、オープンソース背後には以下のような動機があります：

  1. プライベート化ニーズへの対応：多くの企業がデータプライバシーとコンプライアンスに対して厳格な要求を持っています。オープンソース版のCoze Studioはローカルデプロイをサポートし、このようなニーズを満たし、Cozeが企業向け市場への扉を開くきっかけとなりました。

  2. エコシステムの促進：Apache 2.0 ライセンスにより、バイトダンスはコミュニティからのコード貢献やプラグインの作成を奨励し、Cozeのエコシステムを豊かにします。オープンソースコミュニティのイノベーションは商用版に還元され、商⽤とオープンソースの良性循環を形成します。

  3. 開発ハードルの低下：AIエージェント市場はワークフロー型から自律型エージェント型へと変化している現在、Coze StudioとCoze Loopのオープンソース化によって開発ハードルが低下し、より多くの開発者が迅速にAIアプリケーションを構築できるようになります。

  4. 学習と競争：完全な技術構造のオープンソース化により、開発者は企業向けAIアプリケーションの実装方法を深く学ぶことができ、DifyやFastGPTなどの競品と差別化競争を図ることができます。

業界の開発者からこうしたコメントがありました。「Cozeのオープンソース化により、ほぼすべての一般的なエージェントアプリケーションを完成させることが可能で、前後端が揃っており、新規機能の柔軟なカスタマイズも可能なので、小規模企業にとって有利です。」

利点と制限の分析

利点

  1. 低ハードルでの開発：Coze Studioの視覚的なインターフェースとCoze Loopのデバッグツールにより、非技術ユーザーでも迅速に操作でき、30分以内に機能が整ったスマートエージェントを構築できます。

  2. 柔軟なプライベート化デプロイ：Dockerコンテナ化デプロイをサポートし、データプライバシーに敏感な企業に適しています。

  3. コミュニティ主導のイノベーション：Apache 2.0 ライセンスにより、コミュニティからの貢献を奨励し、将来的には多くのプラグインやユースケースが登場する可能性があります。

  4. バイトエコシステムとの協調：Cozeは抖音（ドウイン）、飛書などバイト系のプラットフォームにシームレスに統合され、国内市場での競争力を強化しています。

制限

  1. プラグインエコシステムの限界：オープンソース版のプラグイン数はクラウド版よりも少ないため、開発者は自らプラグインを開発して機能を拡張する必要があります。

  2. マルチユーザーサポートの不足：現在のオープンソース版は単一アカウントシステムのみをサポートし、多人数の協働やワークフローの共有ができないため、Difyと比較して遅れています。

  3. デプロイの複雑さ：ドキュメントは詳細ですが、初めてデプロイする際にはコンテナの設定が必要で、初心者ユーザーにとって仍々困難な場合があります。

  4. パフォーマンスの違い：ローカルデプロイバージョンは一部のモデルではクラウド版よりも性能が劣る可能性があり、特に複雑なタスク処理においては問題になることがあります。

競合比較分析

Cozeのオープンソース化により、Dify、FastGPTなどのスマートエージェント開発プラットフォームと直接競争することになりました。以下は三者の主要な違いです：

プラットフォームプライベート化デプロイマルチユーザーサポートプラグインエコシステムテクノロジースタック適したシナリオ
Coze Studioサポート非サポート弱い、自研が必要Golang+React迅速な構築、カスタマイズ可能な企業アプリケーション
Difyサポートサポート豊富Python+Nodeチーム協力、標準化されたLLMOps
FastGPTサポートサポート一般コミュニティ主導知識工学、軽量なアプリケーション
  • Dify：LLMOpsの標準化に定評があり、マルチユーザーサポートとアプリの共有をサポートし、協力が必要なチームに適しています。
  • FastGPT：オープンソースコミュニティの知識工学の実践を代表しており、軽量なシナリオに適していますが、機能の深さはCozeに劣ります。
  • Coze：バイトの計算力とトラフィックリソースにより、シーンに即した実装効率を強調し、特に迅速なプロトタイプ開発とローカルデプロイに適しています。

ある意見では、「Cozeは最初に大きな朝を打った指標ですが、主に専門ユーザーがワークフローを構築するために使われ、その後の自律型AIエージェントプラットフォームとは異なる道を歩んでいます。」と述べられています。

コミュニティの反応と将来展望

Cozeのオープンソース公開後、GitHub上のCoze Studioプロジェクトは1100以上のStarを獲得し、開発者の高い関心を示しました。ソーシャルメディアでの議論も活発で、専門家は「Coze StudioとCoze Loopのオープンソース化により、開発者にとって開発から最適化までの全工程のツールを提供し、AIエージェント開発のゲームのルールを変える存在であると評価しています。

しかし、一部の開発者は慎重な態度を示し、以前Cozeがオープンソースを宣言したが、一部の機能しかオープンしなかったことを指摘し、今回のオープンソースが本当に約束を果たせるかどうか見守っていると述べました。

今後、Cozeオープンソースプロジェクトは以下の方向で継続的に進化する見込みです：

  1. プラグインエコシステムの拡張：コミュニティの貢献を通じて、オープンソース版のプラグインライブラリを豊かにし、クラウド版とのギャップを縮小します。
  2. マルチユーザーサポートの追加：マルチユーザー協働機能を追加し、企業向けアプリケーションの実用性を向上させます。
  3. クロスプラットフォームフェデレーションアーキテクチャ：DifyやFastGPTなどのプラットフォームとの相互運用性を探索し、統一されたAIエージェント開発基準を形成します。