智能外贸助手
经 AI Skill Hub 精选评估，智能外贸助手 获评「推荐使用」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 7.5 分，适合有一定技术背景的用户使用。
📚 深度解析
智能外贸助手 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 7.5 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
智能外贸助手 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
智能外贸助手 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install smart-trade-ai
# 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 smart-trade-ai
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/chefroger/smart-trade-ai
cd smart-trade-ai
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import smart_trade_ai; print('安装成功')"
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 命令行使用
smart-trade-ai --help
# 基本用法
smart-trade-ai input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import smart_trade_ai
# 示例
result = smart_trade_ai.process("input")
print(result)
# smart-trade-ai 配置文件示例（config.yml） app: name: "smart-trade-ai" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 smart-trade-ai --config config.yml # 或通过环境变量配置 export SMART_TRADE_AI_API_KEY="your-key" export SMART_TRADE_AI_OUTPUT_DIR="./output"
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<p align="center"> <img src="docs/screenshot-2.png" alt="Customer & Cron Panel" width="75%"> <br> <em>客户管理 + 定时任务面板</em> </p>
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15 项专业能力
系统能力
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| Skill 生成器 | 用自然语言描述需求，自动生成新 skill 并注册到系统 |
---
方式一：一键安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/chefroger/smart-trade-ai/main/scripts/install.sh | bash脚本自动完成：Python 环境检查 → Hermes Agent → Trade 安装 → 14 个 skills → 数据库初始化。
如果你希望安装前先审查脚本：> curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/chefroger/smart-trade-ai/main/scripts/install.sh > less install.sh # 审查后 > bash install.sh >
方式二：从 Release 安装（固定版本）
访问 Releases 下载最新版，或指定版本：
git clone --branch v0.4.4 https://github.com/chefroger/smart-trade-ai.git ~/.trade/smart-trade-ai
cd ~/.trade/smart-trade-ai && pip install -e ".[docs]"
install-trade-skills
python server.py方式三：手动安装
前置条件：Python >= 3.11 · Git · LLM API Key（OpenAI / Anthropic / DeepSeek / MiniMax 等）
```bash
1. 安装 Hermes Agent（AI 引擎）
git clone --branch main https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git ~/.hermes/hermes-agent cd ~/.hermes/hermes-agent && pip install -e "."
3. 安装 Smart Trade AI
git clone --branch main https://github.com/chefroger/smart-trade-ai.git ~/.trade/foreign-trade-assistant cd ~/.trade/foreign-trade-assistant && pip install -e ".[docs]"
4. 安装 skills 并启动
install-trade-skills python server.py
验证安装
python --version # 应显示 Python 3.11.x ~ 3.13.x node --version # 应显示 v18.x.x 或更高 git --version # 应显示 git version 2.x.x
安装 Trade
git clone --branch main https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git $env:LOCALAPPDATA\hermes\hermes-agent cd $env:LOCALAPPDATA\hermes\hermes-agent; pip install -e "."; hermes setup
git clone --branch main https://github.com/chefroger/smart-trade-ai.git $env:LOCALAPPDATA\trade\foreign-trade-assistant cd $env:LOCALAPPDATA\trade\foreign-trade-assistant; pip install -e "."; install-trade-skills
python server.py ```
打包为独立应用（双击运行，无需终端）
pip install pyinstaller
./scripts/build.sh # macOS → dist/Smart Trade AI.app
powershell -File scripts/build.ps1 # Windows → dist/Smart Trade AI.exe---
2. 配置 LLM
hermes setup # 按提示选择 provider、填入 API Key
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 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
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 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
- 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
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 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
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 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
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
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。
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❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：智能外贸助手 的核心功能完整，质量良好。对于自动化工程师和运维人员来说，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 | smart-trade-ai |
| 原始描述 | 开源AI工作流：AI assistant for international trade — 14 B2B skills. Runs locally. 外贸业务员的 AI 助手。⭐6 · Python |
| Topics | aib2bautomation |
| GitHub | https://github.com/chefroger/smart-trade-ai |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-05-27 · 更新时间：2026-05-30 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。