AI工作流 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 7.5 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。
AI工作流 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。
AI工作流 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。
# 克隆仓库 git clone https://github.com/lucasdicioccio/agents-exe cd agents-exe # 查看安装说明 cat README.md # 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
# 查看帮助 agents-exe --help # 基本运行 agents-exe [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/lucasdicioccio/agents-exe
# agents-exe 配置说明 # 查看配置选项 agents-exe --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 AGENTS_EXE_CONFIG="/path/to/config.yml"
A handy LLM-agent tool, with a variety of calling and configuration modes so that the LLM adapts to your workflow rather than the opposite.
Agents-exe uses a layered architecture with a modern Entity-Component-System (ECS) based OS model at its core:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Interface Layer │
│ (CLI commands, TUI, MCP server, HTTP endpoints) │
├────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ OS Model Layer │
│ (Entity-Component-System, Resource Management, │
│ Conversation Tracking, Concurrent Access) │
├────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Agent Tree Layer │
│ (multi-agent hierarchy, reference validation, cycle detection) │
├────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Foundation Layer │
│ (sessions, tools, LLM integration, file loading) │
└────────────────────────────────────────────────────────────────┘
When issues A → B → C are all destined for a shared feature branch, GitHub will not auto-close A when the PR for A merges into that branch (only merges into the default branch trigger auto-close). agq merge-prs bridges this gap: after merging a feature-branch PR it parses its Closes #N lines and labels those issues agq/done-in-branch. agq promote treats that label as equivalent to a closed issue, so B is unblocked automatically.
agq promote
With Podman (for Docker, replace with docker):
git clone https://github.com/lucasdicioccio/agents-exe
cd agents-exe/bundling
podman build -f Containerfile.build -t agents-exe
podman run -it --entrypoint=bash agents-exe:latest
Then inside the container:
agents-exe init
agents-exe tui
Getting started:
agents-exe init
will guide you into writing an agent.json and its tools directory.
import System.Agents.OS
import System.Agents.OS.Core
import System.Agents.OS.Persistence
main :: IO ()
main = do
-- Initialize the OS with SQLite persistence
os <- initializeOS defaultConfig
backend <- createPersistenceBackend (SqliteBackendType "./agents.db")
-- Create a shared SQLite toolbox
tbConfig <- createToolboxConfig SqliteToolboxType "shared-db"
(object ["path" .= "./data.db"])
tbId <- createToolbox os tbConfig
-- Create agents that share the toolbox
agent1 <- createAgent os (testAgentConfig
{ agentToolboxBindings = [tbId] })
agent2 <- createAgent os (testAgentConfig
{ agentToolboxBindings = [tbId] })
-- Run conversations
runOSM os $ do
conv1 <- startConversation agent1 defaultConvConfig
result1 <- runConversationTurn conv1 "Hello, agent 1!"
conv2 <- startConversation agent2 defaultConvConfig
result2 <- runConversationTurn conv2 "Hello, agent 2!"
-- Both agents can access the same database!
pure (result1, result2)
See docs/OS-API.md for the complete API reference.
These options apply to all commands:
| Option | Default | Description |
|---|---|---|
--api-keys FILE | ~/.config/agents-exe/secret-keys | Path to JSON file containing API keys |
--log-file LOGFILE | agents-logfile | Raw log file for debugging |
--log-http URL | (none) | HTTP endpoint for JSON log sink |
--log-json-file FILE | (none) | Local JSON file log sink |
--session-json-file-prefix PREFIX | (none) | Prefix for session JSON files |
--agent-file AGENTFILE | (auto-discovered) | Root agent description file(s). Can be specified multiple times. Defaults to agent.json |
EDITOR or GIT_EDITOR - Used for editing files (notably in the init command)Create an agents-exe.cfg.json in your project root (searched upward from current directory):
{
"agentsConfigDir": "/some/dir",
"agentsDirectories": ["./agents"],
"agentsFiles": [],
"agentsLogs": {
"logJsonHttpEndpoint": "https://example.org/log-sink",
"logRawPath": "agents-exe.raw",
"logJsonPath": "logs.json",
"logSessionsJsonPrefix": "sessions"
}
}
Absent this file, agents load from ~/.config/agents-exe/default.
Agents need an API key to authenticate against the LLM endpoint. By default agents-exe locates keys in ~/.config/agents-exe/secret-keys but you can override with --api-keys.
The keys file format:
{
"keys": [
{
"id": "my-key-id",
"value": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
}
]
}
The id must match the apiKeyId field in the agent's JSON description.
agents-exe 是一款功能强大的 LLM-agent 工具。它采用了创新的分层架构,核心基于现代的 Entity-Component-System (ECS) 模型构建的 OS Model,能够灵活适配各种工作流。通过提供 CLI、TUI、MCP server 以及 HTTP endpoints 等多种接口层,确保 LLM 能够无缝融入您的现有开发环境,而非让您去迁就工具。
本项目具备强大的自动化工作流能力,特别是在处理 GitHub Feature-branch Chains 时表现出色。通过 `agq merge-prs` 命令,它可以自动解析 PR 中的 `Closes #N` 标记,并利用 `agq promote` 实现对 feature branch 中已完成任务的自动状态同步,弥补了 GitHub 默认无法自动关闭分支内 Issue 的缺陷。此外,系统还支持 HTTP server 监控、异步链接优化及增强型 TUI 模式。
在使用 agents-exe 之前,请确保您的开发环境已准备就绪。对于需要处理依赖关系的自动化任务,系统支持通过 `agq promote` 命令来提升那些依赖项已满足的阻塞型 Issue 状态。建议开发者熟悉基础的命令行操作,以便更好地管理 Agent 的执行逻辑。
您可以通过容器化方式快速部署 agents-exe。推荐使用 Podman(也可替换为 Docker)进行构建:首先克隆仓库并进入 bundling 目录,执行 `podman build` 构建镜像,随后通过 `podman run` 进入交互式环境。在容器内部,使用 `agents-exe init` 命令即可完成初始化配置并启动 TUI 模式。
快速上手非常简单。运行 `agents-exe init` 命令,系统将引导您完成 `agent.json` 配置文件及其工具目录(tools directory)的编写。对于高级用户,您还可以直接利用 OS Model 提供的 Haskell 接口,通过 SQLite 等后端进��持久化存储,构建自定义的共享 Toolbox 来扩展 Agent 的能力。
agents-exe 提供了灵活的配置机制。您可以通过 `--api-keys` 参数指定包含 API keys 的 JSON 文件路径,或通过环境变量 `EDITOR` 来配置初始化时的文件编辑行为。此外,您可以在项目根目录创建 `agents-exe.cfg.json` 进行高级配置,支持自定义 Agent 目录、日志存储路径以及远程 HTTP 日志推送端点。
本项目提供了丰富的命令行接口与 API 支持。通过集成的 `optparse-applicative` 库,用户可以获得精准的 CLI 参数解析体验。对于身份验证,Agent 需要通过 API keys 进行 LLM 终端的鉴权,默认密钥存储在 `~/.config/agents-exe/secret-keys`,您也可以根据需求自定义密钥管理逻辑。
在工作流集成方面,agents-exe 展示了极高的扩展性。通过引入 Lua 集成方案,利用 `hslua` 及其 marshalling 工具,开发者可以在 Haskell 环境中无缝调用 Lua 脚本,实现高度定制化的逻辑控制。这种设计使得 Agent 的行为可以通过轻量级的脚本进行动态调整,非常适合复杂的自动化场景。
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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。
✅ 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。
经综合评估,AI工作流 在Agent工作流赛道中表现稳健,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。
| 原始名称 | agents-exe |
| 原始描述 | 开源AI工作流:an application and library and framework to help experimenting with LLM agents。⭐10 · Haskell |
| Topics | HaskellLLM工作流 |
| GitHub | https://github.com/lucasdicioccio/agents-exe |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Haskell |
收录时间:2026-05-28 · 更新时间:2026-05-30 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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