经 AI Skill Hub 精选评估,agent-book-code Agent工作流 获评「强烈推荐」。这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。
配套《从0开始构建AI智能体》一书的开源代码仓库。提供完整的AI工作流和智能体构建实战教程,包含agent技能、工作流设计等核心内容,适合想要学习AI Agent开发的Python开发者和AI爱好者。
agent-book-code Agent工作流 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 AI智能体、工作流、Python 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。
配套《从0开始构建AI智能体》一书的开源代码仓库。提供完整的AI工作流和智能体构建实战教程,包含agent技能、工作流设计等核心内容,适合想要学习AI Agent开发的Python开发者和AI爱好者。
agent-book-code Agent工作流 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 AI智能体、工作流、Python 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install agent-book-code
# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install agent-book-code
# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/hyyhf/agent-book-code
cd agent-book-code
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import agent_book_code; print('安装成功')"
# 命令行使用
agent-book-code --help
# 基本用法
agent-book-code input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import agent_book_code
# 示例
result = agent_book_code.process("input")
print(result)
# agent-book-code 配置文件示例(config.yml) app: name: "agent-book-code" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 agent-book-code --config config.yml # 或通过环境变量配置 export AGENT_BOOK_CODE_API_KEY="your-key" export AGENT_BOOK_CODE_OUTPUT_DIR="./output"
<img src="assets/header.png" alt="FunHarness Logo" width="100%" />
本书是一本从零开始构建 AI 智能体的实战教材。不依赖任何高层 Agent 框架,完全基于原始 LLM API,带领读者一步一步手写出一个具备工具调用、上下文管理、权限控制、可观测性的 AI 编程助手FunHarness。
它不是一本只展示 API 调用片段的教程,也不是一本只讲概念的 Agent 读物。本书更像一条可运行、可拆解、可复现的工程路线:先从一次最小 LLM 调用开始,理解消息、流式输出和函数调用;再逐步加入 Agent Loop、工具系统、上下文管理、记忆、权限、Hooks、多 Agent 协作与可观测性;最后把这些能力沉淀进一个完整的 mini 产品。
这也是本书与普通示例代码最大的区别:读者不是“看完一个项目”,而是跟着项目的演进过程,亲手把一个类 “Claw” AI Agent 搭出来。每一章都有对应的中间版本,每一次新增能力都能被运行、对比和修改。到最后,FunHarness 不只是代码仓库里的产物,而是读者理解 Agent 工程化之后的第一个实战作品。
[!tip] 本书的核心信念:理解 > 使用。 真正掌握 Agent 原理的最佳方式,是亲手把每一层抽象从零实现一遍。
────── 从原理到产品,从示例到自己的 Agent ──────
</div>
[!NOTE] - 2026-06-17 —— 新增学习实验室 (Study Lab) 功能 - 智能阅读与图谱双向联动:导入本地 PDF/MD/TXT 或网页快照,智能解析并生成交互式概念图谱,支持图谱与阅读文本双向绑定高亮。 - 四大核心主动学习工具:集成文档导师多轮追问、主动回忆闪卡、多维单选测验(Quiz)、费曼法对话(AI 扮演 8 岁学生启发式追问)。 - 概念动态交互可视化 (Visualizer):将抽象概念/公式自动设计渲染为可交互组件,内置独立沙盒与错误自我修复。 - 掌握度与学习证据:多轴向追踪并记录每次学练证据,动态评估并展示各概念的掌握情况。 - 2026-06-07 —— 新增多智能体群聊功能 - Agent Groups 多智能体群聊:支持创建 Agent 角色与群组,通过@成员/@all分派任务,不同成员可并行协作,并独立保存会话、运行记录和交付物。 - 工作区体验优化:改进文件树、代码预览和 Diff 展示,浏览与检查 Agent 生成内容更加直观。 - Skills 与 Web 工具增强:完善 Skills 的搜索、添加、删除和按 Agent 配置能力,同时提升web_fetch的网页内容提取质量。 - 稳定性修复:加强运行时工具与权限控制,修复消息处理、团队任务分派及部分工具调用问题。 - 2026-05-28 —— 新增Skills管理&web工具增强: - GUI Skills 管理:左侧导航栏「Skills」面板新增完整的 Skill 管理功能,支持搜索、添加和删除 Skills,方便在 GUI 中直接管理 Agent 技能目录,无需手动操作文件系统。 -web_fetch工具改进:优化网页抓取工具的内容提取能力,提升 HTML 解析质量与稳定性。 - 2026-05-23 —— 新增 Swarm 多智能体协作系统: - 全新swarm/模块,支持静态 DAG 任务编排 + 共享黑板(Blackboard):多个 Agent 角色按依赖关系自动分层并发执行,Worker 之间通过黑板发布和读取共享发现,实现跨任务知识传递。 - 内置 9 套 YAML Preset 协作模板(研究、代码审查、辩论、数据分析等)一键启动;同时支持自适应组队、辩论模式、渐进式精化等高级编排,以及质量审计自动重试、动态子任务派生和跨轮学习记忆。 - FunHarness Studio 可视化:GUI 新增 Swarm 面板,以交互式 DAG 拓扑图展示任务节点状态、Agent 活动气泡、黑板消息弹窗和实时进度条;所有状态持久化到.funharness/swarm/目录,可随时断点恢复或离线审查。 - 2026-05-19 —— 新增桌面宠物功能: - 左侧导航栏新增「宠物」面板,可从 Petdex 社区精选图鉴 添加像素宠物,也可上传自定义 Sprite Sheet。 - 宠物以动画形式悬浮在界面角落,根据 Agent 运行状态(启动、思考、工具调用、完成、失败、审批等)自动切换动作。 - 支持显示开关、位置(左下 / 右下)、大小(小 / 中 / 大)等偏好设置,配置持久化到工作目录pets/文件夹。 - 2026-05-16 —— 新增 QQ 机器人 & 微信机器人通道: - 新增 QQ 机器人通道(基于qqbot-agent-sdk,WebSocket 网关,支持 C2C、文件收发)。 - 新增微信机器人通道(基于openclaw-weixin协议,扫码登录 + getUpdates 长轮询,文本消息收发)。 - FunHarness 现已支持 飞书 / QQ / 微信 五种输入通道,共享同一套 Agent Core。 - 2026-05-06 —— TUI 能力补齐与修复: - TUI 新增附件管理、慢命令后台执行、Skills/附件专用展示;修复工具结果回调、流式元数据、Skills frontmatter 与 Web Search 展示等问题。 - 2026-05-05 —— FunHarness Studio GUI 已上线: - 提供 Electron + FastAPI 本地桌面 GUI,支持会话、工作区、附件、模型配置、Agent 面板与可观测性面板。 - 2026-04-29 —— 补充Agent Teams: - 本次更新补齐了FunHarness的 Agent Teams / SubAgent、持久任务系统、后台运行时与定时调度 能力,让它从单一对话助手升级为可以分工、排期、后台执行的 mini Agent 工作台。
新增功能保持 mini 项目的实现风格:核心状态都落在 .funharness/ 下,命令行、TUI 与工具调用共享同一套能力,方便学习、调试和继续裁剪扩展。
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| 功能模块 | 说明 |
|---|---|
| **Agent Loop** | 流式响应、工具调用、迭代循环、中断支持,最多 100 轮自动推进 |
| **工具系统** | 装饰器注册,自动从 docstring 生成 OpenAI Function Calling schema |
| **内置工具 (30+)** | 文件读/写/替换、Shell 命令、目录列表、正则搜索、网页抓取、网页搜索、记忆读写、任务管理、后台运行、定时调度、多 Agent 协作 |
| **上下文管理** | Token 估算、自动 compact、工具结果截断,防止 context 爆炸 |
| **持久记忆** | .funharness/MEMORY.md 跨会话记忆,支持关键词搜索与追加 |
| **会话附件** | /attach 将文档复制到 .funharness/uploads/,解析后随当前会话进入上下文,支持查看与移除 |
| **技能系统** | skills/<name>/SKILL.md 自动发现,注入系统提示,/skills 查看 |
| **会话管理** | 自动保存/恢复对话,.funharness/sessions/ 存储历史 |
| **权限系统** | auto / suggest / approve 三档,读写操作分类,Shift+Tab 实时切换 |
| **审批流** | approve 模式下弹出审批 UI,Allow / Deny 交互按钮 |
| **持久任务图** | /plan <需求> 生成任务图,支持依赖、owner、ready 判断、完成后自动解锁后续任务,并写入 PROGRESS.md |
| **后台运行时** | tool_runtime_run / /bg run 将慢命令放入后台执行槽位,完整输出落盘,摘要通过事件队列回到主循环 |
| **定时调度** | tool_schedule_create / /schedule create 记录未来触发的 prompt,支持 in 10m、ISO 时间和简化 cron |
| **SubAgent / Agent Team** | tool_subagent_run 适合一次性隔离分析;tool_team_create / /delegate 支持长期队友、inbox 和异步委派 |
| **Hooks / Middleware** | Pre/Post Tool 钩子、中间件链,无侵入地扩展 agent 行为 |
| **可观测性** | 结构化日志、Span 追踪、成本看板、失败模式分析、一键导出 |
| **TUI 界面** | 基于 Textual 的终端 UI,流式渲染、Markdown 展示、工具块边框、附件/Skills 专用展示 |
| **FunHarness Studio GUI** | Electron + Vite + FastAPI 本地桌面 GUI,复用同一套 Agent Core |
| **IM 机器人通道** | 飞书(长连接)、QQ(WebSocket)、微信(长轮询),三通道均无需公网地址,私聊/群聊均可触发 |
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uv sync
| 依赖 | 版本 | 用途 |
|---|---|---|
openai | >=2.32.0 | LLM API 调用(兼容任意 OpenAI 格式服务商) |
textual[syntax] | >=8.2.4 | TUI 界面框架 |
lark-oapi | >=1.4.23 | 飞书机器人 SDK |
qqbot-agent-sdk | >=1.2.2 | QQ 机器人 SDK(WebSocket + REST API) |
qrcode | >=8.0 | 微信扫码登录终端二维码显示 |
python-dotenv | >=1.2.2 | .env 配置加载 |
所有依赖通过 uv sync 自动安装,无需手动 pip install。
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本项目使用 uv 作为包和环境管理器。如果你尚未安装,可以使用以下命令:
```bash
前置条件:Python 3.12+、uv
```bash
git clone https://github.com/your-org/agent-book-code.git cd agent-book-code uv sync
uv run fh ```
启动后进入全交互式 TUI。
| 模式 | 读文件 / 搜索 | 写文件 / Shell | 适用场景 |
|---|---|---|---|
auto | 自动执行 | 自动执行 | 完全信任的本地工作区 |
suggest *(默认)* | 自动执行 | **需审批** | 日常开发推荐 |
approve | **需审批** | **需审批** | 敏感或共享环境 |
TUI 内按 Shift+Tab 可循环切换权限模式,当前模式持续显示在输入框下方。
---
TUI 主界面
<img src="assets/Funharness_UI.png" alt="FunHarness TUI Main" width="680" />
<img src="docs/images/studio_mainpage.png" alt="FunHarness GUI" width="680" />
</div>
<br/>
| TUI 工具调用过程 | TUI 任务执行状态 |
|---|---|
| <img src="assets/funharness_runtime_page_1.png" width="450" /> | <img src="assets/funharness_runtime_page_2.png" width="450" /> |
| Studio 主界面 | Studio Agent Teams |
| <img src="docs/images/studio_runtime.png" width="450" /> | <img src="docs/images/studio_agent_teams.png" width="450" /> |
</div>
---
/bg
/bg output run_ab12cd34
uv run fh feishu ```
---
uv run fh qqbot ```
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
QQ_APP_ID | QQ 开放平台机器人 App ID |
QQ_CLIENT_SECRET | 机器人 Client Secret |
QQ_PERMISSION_MODE | suggest(推荐)或 auto |
---
uv run fh weixin ```
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
WEIXIN_PERMISSION_MODE | suggest(推荐)或 auto |
WEIXIN_WORKSPACE | Agent 工作目录(可选) |
登录凭证保存在 .funharness/weixin_credentials.json,后续启动无需重新扫码。
---
| 飞书 | 微信 | |
|---|---|---|
| <img src="assets/feishu_run_page_1.jpg" width="200" /> | <img src="assets/QQbot_runpage.jpg" width="200" /> | <img src="assets/weixinbot_runpage.jpg" width="200" /> |
</div>
当前限制:IM 通道的suggest模式下高风险操作会被拒绝(暂不支持远程交互式审批)。如需自动执行,可设置*_PERMISSION_MODE=auto,仅在受信任的工作区使用。

cp .env.example .env
`.env` 最小配置:
bash OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_MODEL_NAME=deepseek-v4-flash # 可选:使用自定义 API base(兼容 OpenAI 格式的任意服务商) OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
运行任意章节示例:
bash uv run chapter01/first_chat.py uv run chapter04/tool_registry.py uv run chapter09/multi_agent.py ```
FEISHU_APP_ID=cli_xxx FEISHU_APP_SECRET=xxx FEISHU_EVENT_MODE=ws
QQ_APP_ID=your_qq_app_id QQ_CLIENT_SECRET=your_qq_client_secret QQ_PERMISSION_MODE=suggest
官方教材配套代码库,系统讲解AI Agent构建全流程。教学价值高,代码规范,维护活跃。适合���门学习。
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。
AI Skill Hub 点评:agent-book-code Agent工作流 的核心功能完整,质量优秀。对于AI爱好者来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。
| 原始名称 | agent-book-code |
| 原始描述 | 开源AI工作流:《从0开始构建 AI 智能体》 一本带你亲手打造属于自己的AI Agent 的实战书。⭐25 · Python |
| Topics | AI智能体工作流Python教育资源实战教程 |
| GitHub | https://github.com/hyyhf/agent-book-code |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-05-16 · 更新时间:2026-05-19 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。