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智能代理操作系统
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Agent工作流

智能代理操作系统

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名：AgentOS
⭐ 13 Stars 🍴 4 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
AIagentworkflowtypescript
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

智能代理操作系统 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

智能代理操作系统 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升，基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化（模拟鼠标键盘操作），AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径，能够处理更复杂的非结构化任务。

智能代理操作系统 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 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

智能代理操作系统 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。

GitHub Stars
⭐ 13
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目，按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
4

📖 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」。

智能代理操作系统 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。

📌 核心特色
  • 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
🎯 主要使用场景
  • 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
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：npm 全局安装
npm install -g agentos

# 方式二：npx 直接运行（无需安装）
npx agentos --help

# 方式三：项目依赖安装
npm install agentos

# 方式四：从源码运行
git clone https://github.com/SapienXai/AgentOS
cd AgentOS
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
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
agentos --help

# 基本用法
agentos [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const agentos = require('agentos');

const result = await agentos.run(options);
console.log(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
# agentos 配置说明
# 查看配置选项
agentos --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量（覆盖配置文件）
export AGENTOS_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 70/100 含工作流图 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。

简介

AgentOS control-plane interface

Product Highlights

The screenshots below show the current product flow in the order a new visitor is most likely to explore it.

AgentOS launchpad onboarding flow Launchpad
Guided onboarding for OpenClaw, models, and the first workspace. 		AgentOS control plane overview Control Plane
Live graph, task flow, and inspector visibility in one place.
AgentOS agent builder flow Agent Builder
Create agents from scratch, presets, or imports. 		AgentOS agent chat flow Agent Chat
Talk to agents directly and turn intent into action.
AgentOS model setup flow Add Models
Connect providers and discover models without leaving AgentOS. 		AgentOS workspace wizard flow Workspace Wizard
Shape a workspace from one prompt and a guided flow.
AgentOS workspace surfaces flow Workspace Surfaces
Connect Telegram, Discord, Slack, and more to every workspace.

Key Features

  • Live topology canvas for real workspace -> agent -> runtime relationships.
  • Gateway-first mission dispatch that targets real OpenClaw agents and supports thinking levels.
  • Transcript-backed runtime inspection, including final output, warnings, token usage, and created files.
  • Persistent Gateway event bridge for chat, tool, log, session, and approval activity where supported by OpenClaw.
  • File reveal actions from the inspector for artifacts written to the local filesystem.
  • Workspace wizard with basic create flow and advanced planner mode, including source modes (empty, clone, existing), templates, team presets, model profiles, and kickoff missions.
  • Structured workspace scaffolding with AGENTS.md, SOUL.md, IDENTITY.md, TOOLS.md, HEARTBEAT.md, MEMORY.md, docs/, memory/, deliverables/, skills/, and .openclaw/project-shell/.
  • Agent creation and editing with policy presets (worker, setup, browser, monitoring, custom) plus heartbeat, file-access, install-scope, and network controls.
  • Guided workspace planner that models company, product, workspace, team, operations, and deploy decisions inside the workspace wizard.
  • Planner deploy flows that can turn a plan into a live workspace, agent team, automations, channels, and first missions.
  • OpenClaw onboarding, model setup, Gateway diagnostics, native auth repair, reset, and update flows directly from the UI.
  • Capability diagnostics for Gateway protocol, auth mode, supported RPC methods, config schema/patch support, channel support, skills support, approvals support, and update support.
  • Gateway-first config reads and patch/apply writes with base-hash concurrency protection and redacted-secret safety.
  • Configurable gateway endpoint and default workspace root from settings.
  • Explicit fallback mode when OpenClaw is unavailable, rather than pretending live control exists.

Prerequisites

  • A recent Node.js runtime
  • pnpm
  • OpenClaw installed locally and reachable on PATH

If OpenClaw is installed in a non-standard location:

export OPENCLAW_BIN=/absolute/path/to/openclaw

Setup And Development

Install

GitHub Release installer:

macOS / Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SapienXai/AgentOS/main/install.sh | bash
agentos start --open
agentos stop
agentos doctor

Windows PowerShell:

iwr https://raw.githubusercontent.com/SapienXai/AgentOS/main/install.ps1 | iex
agentos start --open
agentos stop
agentos doctor

Install a specific published version:

macOS / Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SapienXai/AgentOS/main/install.sh | AGENTOS_VERSION=0.5.7 bash

Windows PowerShell:

$env:AGENTOS_VERSION='0.5.7'; iwr https://raw.githubusercontent.com/SapienXai/AgentOS/main/install.ps1 | iex

Package manager install:

```bash pnpm add -g @sapienx/agentos

Quick Start

Use the packaged launcher:

pnpm add -g @sapienx/agentos
agentos start --open
agentos doctor

Run the app locally from this repository:

pnpm install
pnpm dev

If OpenClaw is not ready yet, AgentOS starts in an explicit onboarding or fallback path instead of pretending a live control plane exists.

Control-Plane APIs

RouteMethodPurpose
/api/snapshotGETReturn the normalized AgentOS snapshot
/api/streamGETStream snapshot updates over SSE
/api/diagnosticsGETReturn gateway diagnostics, capabilities, and presence
/api/missionPOSTDispatch a mission to a real OpenClaw agent
/api/agentsGET, POST, PATCH, DELETERead and mutate agents
/api/workspacesGET, POST, PATCH, DELETERead and mutate workspace projects
/api/runtimes/:runtimeIdGETLoad transcript-backed runtime output
/api/onboardingPOSTInstall or start OpenClaw and verify readiness
/api/onboarding/modelsPOSTDiscover models, refresh readiness, set a default model, or guide provider login
/api/updatePOSTRun openclaw update and stream output
/api/gateway/controlPOSTStart, stop, or restart the OpenClaw gateway
/api/plannerPOSTCreate a new workspace planning draft
/api/planner/:planIdGET, PUTLoad or save a planning draft
/api/planner/:planId/turnPOSTProcess a planner conversation turn
/api/planner/:planId/simulatePOSTSimulate the planner team
/api/planner/:planId/deployPOSTDeploy a planned workspace
/api/resetPOSTPreview or execute an AgentOS reset or full uninstall flow
/api/settings/gatewayPATCHUpdate the OpenClaw gateway endpoint
/api/settings/workspace-rootPATCHUpdate the default workspace root
/api/system/open-terminalPOSTOpen a supported OpenClaw command in Terminal on macOS
/api/files/revealPOSTReveal a local file in Finder, Explorer, or the platform file manager

Screens And Workflows Worth Exploring

  • Create a workspace from scratch and inspect the generated scaffold files.
  • Open the workspace wizard in advanced mode and move from company context to deploy.
  • Create agents with different presets and heartbeat policies.
  • Dispatch a mission, then inspect runtime output and created files from the inspector.
  • Change the gateway endpoint or workspace root from settings and watch the live snapshot refresh.
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-27

高质量的开源AI工作流项目

⚡ 核心功能

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 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

✅ 优点
  • +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
⚠️ 不足
  • −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
⚠️ 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

✅ 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

参考官方文档和示例代码
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估，智能代理操作系统 在Agent工作流赛道中表现稳健，质量优秀。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。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 AgentOS
原始描述 开源AI工作流：Human Control Layer for AI Agents. Built on OpenClaw by SapienX。⭐13 · TypeScript
Topics AIagentworkflowtypescript
GitHub https://github.com/SapienXai/AgentOS
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/SapienXai/AgentOS 🌐 官方网站  https://sapienx.app/agentos/

收录时间：2026-05-27 · 更新时间：2026-05-27 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。