Coze Studio是一个AI应用开发平台，其架构包含核心业务组件、架构支撑组件和前端界面组件三大类。核心组件包括智能体引擎、工作流引擎、知识库系统等，负责AI模型管理、流程编排和知识检索等核心功能。架构组件遵循DDD模式，提供业务协调和技术基础能力。前端采用React+TypeScript实现可视化开发环境。以智能客服机器人为例，各组件通过分层协作实现复杂AI应用的构建。这种模块化设计既保证了

Coze Studio插件管理系统采用DDD架构，分为API、应用、领域和基础设施层，提供完整的插件开发生命周期管理。核心功能包括插件开发调试、版本发布、使用权限和OAuth认证等。系统采用微服务架构，使用高性能组件如Hertz框架和Redis缓存，确保安全性和性能。通过标准化接口和分层设计，为AI智能体构建了强大的工具生态支持。

【代码】Coze Studio项目概览第一弹

Web框架：CloudWego Hertz - 高性能HTTP服务器AI引擎：CloudWego Eino - AI工作流运行时数据库：MySQL 8.4.5 - 结构化数据存储向量数据库：Milvus - 语义检索和向量存储搜索引擎：Elasticsearch - 全文检索缓存：Redis - 高速缓存对象存储：火山引擎TOS/MinIO - 文件存储文档解析：支持PDF、Word、Excel等

本文详细分析了Coze Studio的MCP服务管理功能，绘制了核心环节的流程图，以便于快速理解该项目。

Dify工具系统开发指南摘要：本文档详细介绍了Dify平台的工具开发体系，涵盖内置工具、API工具、插件工具和MCP工具四种类型。系统架构包含工具管理器、工具引擎和工具基类三大核心组件，支持统一的工具注册、配置和执行流程。开发流程包括工具注册、配置管理、API设计、插件开发等步骤，并提供完整的工具执行与结果处理机制。系统还具备配置管理、性能监控和安全管理功能，为开发者提供灵活可扩展的工具开发环境。

Dify 工作流引擎提供了丰富的节点类型，支持构建复杂AI应用流程。主要包含基础节点、AI能力节点、逻辑控制节点、数据处理节点和外部集成节点等5大类。系统支持3种工作流类型：标准Workflow、对话式Chat和知识库处理RAG Pipeline，不同工作流类型下可用节点有所差异。RAG Pipeline专用节点包括Datasource和Knowledge Index，而常规工作流则支持Knowl

本文介绍了docker镜像/仓库的概念、远程仓库和本地仓库的差异、Harbor和Registry的不同，以及本地仓库的简易搭建方法。帮助大家深入了解镜像仓库的使用以及注意事项。

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