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FranxAgent工作流
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AI工具

FranxAgent工作流

基于 Python · 开源 AI 工具,GitHub 社区精选
英文名:FranxAgent
⭐ 6 Stars 🍴 2 Forks 💻 Python 📄 AGPL-3.0 🏷 AI 6.8分
6.8AI 综合评分
AI Agent工作流编排Python框架智能助手开源
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,FranxAgent工作流 获评「推荐使用」。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 6.8 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

FranxAgent工作流 是一款基于 Python 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是AI Agent、工作流编排、Python框架、智能助手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**
FranxAgent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 FranxAgent工作流 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

FranxAgent工作流 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 AI Agent、工作流编排、Python框架 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
⭐ 6
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
AGPL-3.0
AI 综合评分
6.8 分
工具类型
AI工具
Forks
2

📖 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」。

FranxAgent工作流 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 AI Agent、工作流编排、Python框架 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 franxagent

# 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 franxagent

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

# 验证安装
python -c "import franxagent; 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
franxagent --help

# 基本用法
franxagent input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import franxagent

# 示例
result = franxagent.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
# franxagent 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "franxagent"
  debug: false
  log_level: "INFO"

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

# 或通过环境变量配置
export FRANXAGENT_API_KEY="your-key"
export FRANXAGENT_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 50/100 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。

FranxAgent 🤖

English | 中文

Let AI work for you like a partner – simple, secure, low cost. Now you can control the AI on your computer directly from your phone – no public IP, no port forwarding, one‑click secure remote access.

FranxAgent is a lightweight AI agent framework that enables AI to read files, execute commands, search the web, understand multimodal content, and truly interact with the world through the MCP protocol. v5.0.0 introduces a revolutionary Code Review Panel that transforms how you collaborate with AI on code changes – no more blind approvals, every edit is visible and editable before it touches your files.

---

🛠️ Tool Descriptions

ToolPurposeSecurity / Notes
timeCurrent date/timeRead‑only, safe
readRead file content or project structureRead‑only. Code files return AST structure + line‑numbered content; directories return project skeleton. Supports documents, images, videos.
writePropose file changes (review‑before‑write)**v5.0.0**: No longer writes files directly. Sends AI proposals to the Code Review Panel, where you review diffs, edit code, and approve changes. Supports overwrite, append, and edit modes.
commandExecute system command❌ Direct deletion blocked; suggests moving instead. Supports timeout.
searchWeb search (DuckDuckGo)Free, no API key. Returns title, snippet, URL.
add_skillSave a reusable skillSaves Markdown skill file and immediately indexes it into the vector database. Zero restart, real‑time retrieval. No confirmation needed.

MCP tool integration Add any MCP server (stdio mode) in config.json:

{
    "mcp_servers": [
        {
            "name": "windows-mcp",
            "command": "uvx",
            "args": ["windows-mcp"]
        }
    ]
}
After startup, the AI automatically discovers all tools from these servers and calls them via the unified tools tool. No extra configuration – just say "take a screenshot".

Remote hardware (e.g., Raspberry Pi) To control remote hardware via SSH, add a configuration like:

{
  "mcp_servers": [
    {
      "name": "raspberry-gpio",
      "command": "ssh",
      "args": ["-T", "pi@raspberry-ip", "python", "/home/pi/raspberry_mcp.py"]
    }
  ]
}

Notes: - All tools (built‑in + MCP) are called via the single tools tool, saving tokens. - Built‑in tool names are fixed (e.g., read, write). MCP tools use server/tool format (e.g., windows-mcp/snapshot). - command has built‑in safety; deleting requires moving. - similarity helps with deduplication and checking. - Scheduled tasks run in background, daily repetition, no persistent user online required. - ett only supports Zhipu GLM models; ensure correct tools.ett configuration.

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🎉 What's New in v5.0.0

  • 🔍 Code Review Panel: When the AI proposes file changes, a full‑featured code editor slides in from the right, showing syntax‑highlighted code with red (deletion) and green (addition) diff markers. You can switch between view mode and edit mode, modify the code directly, and only apply changes when you approve. No more "blind trust" – every line is reviewed before it reaches your disk.
  • 📊 Mermaid diagram rendering: Chat messages now render Mermaid diagrams as live SVGs – flowcharts, sequence diagrams, and more, directly in the conversation.
  • 📜 Smart scrolling: The chat intelligently auto‑scrolls only when you're at the bottom; scroll up to review history without interruption.
  • ✍️ Write tool reborn: The write tool no longer modifies files directly. It sends AI proposals to the frontend, where you review, edit, and approve changes – putting you firmly in control.

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✨ Core Features

  • 📱 Zero‑configuration remote access: integrated Cloudflare Tunnel – one‑click public URL, no public IP or router settings needed. Access FranxAgent on your computer directly from your phone/tablet.
  • 🔐 Military‑grade security authentication: RSA asymmetric encryption + JWT short‑lived tokens, supports "refresh‑to‑re‑login" (token stored only in memory, cleared on page refresh), completely prevents long‑term control after token leakage.
  • 🧠 Intelligent memory & hybrid search: conversation history automatically stored in vector database, combined with FTS5 keyword search for precise cross‑session recall.
  • 🛠️ Rich built‑in tools: read, write, command, search, add_skill, etc., extensible.
  • 🌐 MCP protocol support: integrate any stdio MCP server with a simple configuration – AI automatically learns to use all its tools.
  • Scheduled tasks: runs in background thread, supports daily recurring tasks – AI executes commands at specified times.
  • 📚 Skill system: Markdown files in knowledge/ are automatically merged into the system prompt, giving AI extra knowledge, rules, or workflows.
  • 🔒 Security first: command tool prohibits direct file deletion, suggests moving instead; high‑risk operations can require approval.
  • 🕸️ Free web search: DuckDuckGo integration, no API key needed.
  • 🖼️ Multimodal understanding: analyse images, videos, documents (Word, Excel, PDF, etc.).
  • ⚙️ Minimal configuration: one config.json handles all settings.
  • 📦 Lightweight dependencies: Minimalist dependency.
  • 💻 Cross‑platform: Windows / Linux / macOS.

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2. Install dependencies

Windows users double‑click init.bat, macOS users double‑click init.sh – virtual environment and dependencies will be set up automatically.

🚀 Quick Start

3. Configure

Modify config.json according to your needs (see configuration section below).

⚙️ Configuration

In config.json, you can adjust the following parameters:

FieldTypeDefaultDescription
languagestring"en"Language for UI and system prompt.
api_keystring-API key (required). For Ollama, any value works.
base_urlstring-API base URL (required). For Ollama: http://localhost:11434/v1, for GLM: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4.
modelstring-Model name (required). Recommended: glm-4.7-flash, qwen2.5:7b, etc.
settingsstring"You are a helpful AI assistant."System prompt defining AI's role or behaviour.
temperaturefloat0.8Randomness, range 0–2 (but recommended 0–1). Lower = more deterministic, higher = more creative.
thinkingboolfalseEnable deep thinking mode (GLM models only). The model outputs reasoning steps but responds slightly slower.
knowledge_kint5Number of knowledge snippets retrieved per conversation for knowledge‑augmented prompts. Larger values inject more system prompt but may bring more relevant info.
mcp_serverslist[]List of MCP server configurations, each with name, command, args (optional). Example: [{"name": "windows-mcp", "command": "uvx", "args": ["windows-mcp"]}].

Multimodal tool independent configuration (optional) Inside the tools field, you can specify separate parameters for ett (multimodal understanding). If not set, the top‑level configuration is used:

{
    "tools": {
        "ett": {
            "api_key": "your-ett-api-key",
            "base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
            "model": "glm-4.6v-flash",
            "temperature": 0.8,
            "thinking": false,
            "max_retries": 5
        }
    }
}
⚠️ Note: The multimodal tool ett currently only supports GLM series models (e.g. glm-4.6v-flash). Ensure you have configured the correct API key and model name.

Example configuration (using GLM + Windows‑MCP):

{
    "language": "en",
    "api_key": "your-zhipu-api-key",
    "base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
    "model": "glm-4.7-flash",
    "temperature": 0.8,
    "thinking": false,
    "knowledge_k": 5,
    "settings": "You are a helpful AI assistant.",
    "tools": {
        "ett": {
            "api_key": "your-zhipu-api-key",
            "model": "glm-4.6v-flash",
            "temperature": 0.8,
            "thinking": false,
            "max_retries": 20
        }
    },
    "mcp_servers": [
        {
            "name": "windows-mcp",
            "command": "uvx",
            "args": ["windows-mcp"]
        }
    ]
}

💡 Tip: After saving configuration changes, they take effect in the next conversation – no need to restart the service.
💡 Model recommendation: Use glm-4.7-flash for conversation and glm-4.6v-flash for vision tasks.

---

🎯 aiskill88 AI 点评 B 级 2026-05-23

架构设计清晰,定位明确的轻量Agent框架。核心功能完整但项目仍在早期阶段,适合POC和学习用途,生产落地需补充文档和最佳实践。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 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
  • +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

该工具使用 AGPL-3.0 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

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

⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft,网络服务端使用也需开源,SaaS 使用受限。

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❓ 常见问题 FAQ

FranxAgent 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流:A simple and efficient AI Agent assistant。⭐6 · Python 主要应用场景包括:构建AI工作流系统、开发多Agent协作应用、创建智能助手。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:FranxAgent工作流 的核心功能完整,质量良好。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。

📚 深入学习 FranxAgent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 FranxAgent
原始描述 开源AI工作流:A simple and efficient AI Agent assistant。⭐6 · Python
Topics AI Agent工作流编排Python框架智能助手开源
GitHub https://github.com/xhdlphzr/FranxAgent
License AGPL-3.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/xhdlphzr/FranxAgent

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-30 · License:AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。