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🤖 Agent 🔄 工作流 🐳 Docker 🔗 REST API 🧬 Embedding 📚 RAG 🧠 Claude ✨ GPT 🖥 本地 LLM

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Agent工作流

控制台

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程

英文名：console

⭐ 24 Stars 🍴 1 Forks 💻 TypeScript 📄 AGPL-3.0 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

AI工作流TypeScript

⬇ 下载源码（GPL） ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐：控制台是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 8.0 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

控制台是一套完整的 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。

控制台工作流的设计遵循"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

控制台是一套完整的 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

⭐ 24

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

AGPL-3.0

AI 综合评分

8.0 分

工具类型

Agent工作流

Forks

📖 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」。

📌 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 console

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

# 方式三：项目依赖安装
npm install console

# 方式四：从源码运行
git clone https://github.com/Cognipeer/console
cd console
npm install
npm start

📋 安装步骤说明

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

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
console --help

# 基本用法
console [options] <input>

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

const result = await console.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

# console 配置说明
# 查看配置选项
console --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 CONSOLE_CONFIG="/path/to/config.yml"

📑 README 深度解析真实文档完整度 74/100 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。

Cognipeer Console

Open-source, multi-tenant AI gateway for LLM services, agent orchestration, vector stores, RAG pipelines, prompt management, and more.

Community edition is available under AGPL-3.0. Commercial licensing, hosted deployments, and support agreements are available separately through Cognipeer.

Features

Multi-Tenant Architecture — Complete data isolation per tenant with per-tenant databases
LLM Gateway — OpenAI-compatible chat completions and embeddings with multi-provider support (OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Google Vertex AI, vLLM, Ollama, and more)
Vector Store Management — Multi-provider vector operations with built-in SQLite vector support
RAG Pipeline — Document ingestion, chunking, embedding, and retrieval
Agent Tracing — Batch and streaming ingest with thread correlation
Guardrails — PII detection, content moderation, prompt shields, and custom LLM-based evaluators
Prompt Management — Versioned templates with environment-based deployment (dev/staging/prod)
Semantic Memory — Scoped memory stores with vector-based recall
File Management — Multi-provider file storage with automatic Markdown conversion
Inference Monitoring — Real-time monitoring for self-hosted inference servers
Alerts — Rule-based alerting with email notifications
Quota & Rate Limiting — Multi-dimensional quota enforcement with plan-level defaults

Prerequisites

Node.js 20+
npm

Installation

git clone https://github.com/Cognipeer/cognipeer-console.git
cd cognipeer-console
npm install
cp .env.example .env.local
npm run dev

The gateway starts with SQLite by default — no external database required.

Visit http://localhost:3000 to access the dashboard.

Docker

docker compose up -d

Or build and run manually:

docker build -t cognipeer-console .
docker run -p 3000:3000 -v ./data:/app/data -e JWT_SECRET=your-secret-here cognipeer-console

Quick Start

Configuration

All configuration is managed through environment variables. See .env.example for the full list.

Key variables:

Variable	Default	Description
`DB_PROVIDER`	`sqlite`	Database backend (`sqlite` or `mongodb`)
`JWT_SECRET`	—	Required. Secret for JWT signing
`MAIN_DB_NAME`	`cgate_main`	Main database name
`CACHE_PROVIDER`	`memory`	Cache backend (`none`, `memory`, `redis`)
`RATE_LIMIT_PROVIDER`	`mongodb`	Rate limit backend (`mongodb`, `memory`, `redis`)
`BROWSER_BLOCK_PRIVATE_NETWORK`	`true`	Block private-network egress from managed browser sessions
`CORS_ENABLED`	`false`	Enable CORS for client APIs