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AI工具

OpenAgent开源AI工作流

基于 Python · 开源 AI 工具,GitHub 社区精选
英文名:OpenAgentd
⭐ 174 Stars 🍴 26 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.2分
7.2AI 综合评分
多智能体自托管AI工作流持久化记忆工具调用
✦ AI Skill Hub 推荐

OpenAgent开源AI工作流 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。综合评分 7.2 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析
OpenAgent开源AI工作流 是一款基于 Python 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是多智能体、自托管、AI工作流、持久化记忆领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
OpenAgent开源AI工作流 依赖 Python 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 Python 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 OpenAgent开源AI工作流 的版本更新,及时通知重要功能变化。
📋 工具概览

自托管AI智能体操作系统,集成流式对话、工具调用、持久化记忆和多智能体协作功能。适合需要构建复杂AI工作流、本地部署LLM应用的开发者和企业用户。

OpenAgent开源AI工作流 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 多智能体、自托管、AI工作流 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。

GitHub Stars
⭐ 174
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.2 分
工具类型
AI工具
Forks
26
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

自托管AI智能体操作系统,集成流式对话、工具调用、持久化记忆和多智能体协作功能。适合需要构建复杂AI工作流、本地部署LLM应用的开发者和企业用户。

OpenAgent开源AI工作流 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 多智能体、自托管、AI工作流 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。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install openagentd

# 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 openagentd

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/lthoangg/OpenAgentd
cd OpenAgentd
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import openagentd; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
openagentd --help

# 基本用法
openagentd input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import openagentd

# 示例
result = openagentd.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# openagentd 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "openagentd"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
openagentd --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export OPENAGENTD_API_KEY="your-key"
export OPENAGENTD_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 49/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

OpenAgentd

<p align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/lthoangg/openagentd/main/documents/assets/brand/openagentd-primary-lockup.png" alt="OpenAgentd octobot mascot and wordmark" width="760"> </p>

License: Apache 2.0 Python 3.14 FastAPI React 19

Your on-machine multi-agent system. A long-running local service with a web cockpit, persistent memory, and a team of agents that coordinate to get real work done. Everything stays on your hardware.

Documentation · Migration

OpenAgentd annotated multi-agent cockpit

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Getting started

SectionContents
[Install](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/install.md)pip, uv, Homebrew, Docker, source
[Migration](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/MIGRATION.md)Move setup from OpenClaw, Hermes, Claude Code, Codex CLI, or older OpenAgentd installs
[CLI reference](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/cli.md)Every openagentd subcommand
[Configuration overview](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/configuration.md)Hub — links into the focused subpages below
[Environment variables](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/configuration/env.md)Settings fields, provider keys, optional extras
[Paths & XDG roots](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/configuration/paths.md)DATA / CONFIG / STATE / CACHE / WORKSPACE / WIKI
[LLM providers](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/configuration/providers.md)Every registered prefix, OAuth flows, capability YAML
[Agent files](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/configuration/agents.md).md frontmatter schema, validation, editing workflow
[Built-in tools](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/configuration/tools.md)Filesystem, shell, web, multimodal, memory
[Skills](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/configuration/skills.md)SKILL.md format, builtin skill catalog
[Sandbox & permissions](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/configuration/sandbox.md)Denylist paths, user sandbox.yaml, permission services
[Comparison](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/comparison.md)How OpenAgentd compares to opencode, openclaw, hermes-agent
[Troubleshooting](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/troubleshooting.md)Common install and runtime issues

Quick start

Desktop app (double-click install, no terminal) — download from the latest release:

PlatformArtefactFirst-launch note
macOS (Apple Silicon)brew install --cask lthoangg/tap/openagentd *or* OpenAgentd_*_aarch64.dmgThe cask ad-hoc signs and installs automatically. With the .dmg, run the bundled install.sh then right-click → **Open**. The app is unsigned — [why](https://github.com/lthoangg/openagentd/blob/main/documents/docs/install.md#desktop-unsigned).
WindowsOpenAgentd_*_x64-setup.exeSmartScreen warns on first run — click **More info → Run anyway**.
LinuxOpenAgentd_*_amd64.AppImagechmod +x the AppImage, or run the bundled install.sh --install for a launcher entry.

macOS — after mounting the .dmg:

cd /Volumes/OpenAgentd*
./install.sh --install            # ad-hoc signs + copies to /Applications

Then right-click OpenAgentd.app → Open the first time (single-click won't work).

CLI / API server (terminal install — ships the same UI on http://localhost:4082):

```bash

Screenshots

HomeCoding workspace
![OpenAgentd home screen with active agent session](https://raw.githubusercontent.com/lthoangg/openagentd/main/documents/assets/screenshots/homepage.png)![Coding mode with chat, files, and diff sidebars](https://raw.githubusercontent.com/lthoangg/openagentd/main/documents/assets/screenshots/coding-screen-with-2sidebars.png)
Agents settingsSandbox settings
![Settings page for configuring lead and member agents](https://raw.githubusercontent.com/lthoangg/openagentd/main/documents/assets/screenshots/settings-agents.png)![Settings page for filesystem sandbox and permission controls](https://raw.githubusercontent.com/lthoangg/openagentd/main/documents/assets/screenshots/settings-sandbox.png)
Voice settingsTelemetry dashboard
![Settings page for local voice transcription](https://raw.githubusercontent.com/lthoangg/openagentd/main/documents/assets/screenshots/settings-voice.png)![Telemetry dashboard with traces, tokens, and latency](https://raw.githubusercontent.com/lthoangg/openagentd/main/documents/assets/screenshots/telemetry.png)

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Agent config at a glance

🎯 aiskill88 AI 点评 B 级 2026-05-22

功能完整的开源AI智能体框架,具备持久化记忆和多智能体特性,但社区规模有限,选型需谨慎评估长期维护。

⚡ 核心功能
👥 适合人群
AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者
🎯 使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

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。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ
OpenAgentd 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Self-hosted AI agent OS — streaming chat, tool use, persistent memory, and multi。⭐174 · Python 主要应用场景包括:构建企业级AI助手、本地化LLM应用部署、复杂工作流自动化。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,OpenAgent开源AI工作流 在AI工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

📚 深入学习 OpenAgent开源AI工作流
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 OpenAgentd
原始描述 开源AI工作流:Self-hosted AI agent OS — streaming chat, tool use, persistent memory, and multi。⭐174 · Python
Topics 多智能体自托管AI工作流持久化记忆工具调用
GitHub https://github.com/lthoangg/OpenAgentd
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/lthoangg/OpenAgentd 🌐 官方网站  https://github.com/lthoangg/openagentd

收录时间:2026-05-21 · 更新时间:2026-05-22 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。