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Agent工作流

AI工作流

基于 C++ · 无代码搭建完整 AI 自动化流程

英文名：agentty

⭐ 10 Stars 🍴 1 Forks 💻 C++ 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

ai-agentclaudec++

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

AI工作流是 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

AI工作流是一套完整的 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。

AI工作流工作流的设计遵循"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

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。

GitHub Stars

⭐ 10

开发语言

C++

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

📖 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

# 克隆仓库
git clone https://github.com/1ay1/agentty
cd agentty

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用

📋 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

# 查看帮助
agentty --help

# 基本运行
agentty [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/1ay1/agentty

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

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

📑 README 深度解析真实文档完整度 37/100 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。

agentty

Blazing-fast Claude in your terminal. 8.8 MB binary, sub-millisecond cold start, sandboxed by default, SSH-airgap in one command.

A drop-in alternative to claude-code written in C++26 — no Node, no Python, no Electron, no npm install. Signs in with your Claude Pro/Max OAuth (or ANTHROPIC_API_KEY).

Install

One line. Same line to update.

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/1ay1/agentty/master/install.sh | sh

Detects your OS and arch, downloads the right binary from the latest release, verifies SHA256, installs to /usr/local/bin (if root) or ~/.local/bin. Re-running the same command updates to the newest release. No apt, no brew, no version drift.

Flags: --prefix ~/somewhere, --version v0.1.0. Works on Linux + macOS, x86_64 + aarch64.

<details> <summary><b>Distro-native packages</b> — if you'd rather your package manager track it</summary>

Standalone build

cmake -B build -DAGENTTY_STANDALONE=ON

Statically links OpenSSL + nghttp2 + libstdc++ + libgcc when their .a archives are installed. libc stays dynamic on Linux/macOS (fully-static glibc breaks getaddrinfo and the NSS resolver). Pass -DAGENTTY_FULLY_STATIC=ON with a musl toolchain for a 100% static binary. Windows: implies /MT and pulls third-party libs from the x64-windows-static vcpkg triplet.

Accurate one-liner: statically linked except libc and (usually) OpenSSL. For a 100%-static drop-in, the latest release ships pre-built agentty-linux-x86_64 and agentty-linux-aarch64 with zero shared-library dependencies (Alpine + musl + GCC 14.2).

Quick start

cd path/to/your/project   # cwd is the workspace root
agentty

First launch opens an auth modal:

OAuth (Claude Pro/Max). Opens your browser; the callback writes the token to ~/.config/agentty/credentials.json (0600). agentty picks the right header on relaunch automatically.
API key. Paste an sk-ant-… token. Saved to the same file.

OAuth against your existing Pro/Max subscription is the main path — no extra billing, same account you already pay for.

Override order, highest priority first:

-k <key> / --key <key> — single-session, never written to disk.
ANTHROPIC_API_KEY env var.
CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN env var.
The on-disk creds from the modal.

Then you're in a thread. Type, hit Enter. Mid-stream typing queues your next message and lands it when the current turn finishes. Esc cancels.

You start in the Ask profile — writes, shell calls, and network calls each prompt before running. S-Tab cycles to Write (autonomous) or Minimal (prompts for everything but pure reads). Choice persists.

Threads live at ~/.agentty/threads/<workspace-hash>/, one JSON file each — safe to inspect, back up, delete. ^J opens the thread list.

agentty --workspace ~/code/other-project   # run against a different workspace without cd
agentty status                              # which auth source will be used
agentty login / logout                      # non-interactive auth, useful over SSH
agentty airgap user@host                    # see below

How it compares

	agentty	claude-code	aider
Language / runtime	C++26 — single static binary	TypeScript / Node	Python
Footprint	~9 MB	npm + Node runtime	pip + Python runtime
Air-gapped mode	Yes (`agentty airgap`, SOCKS5/SSH)	No	No
Auth	OAuth (Pro/Max) + `ANTHROPIC_API_KEY`	OAuth + `ANTHROPIC_API_KEY`	per-provider env vars
Models	Claude (Anthropic)	Claude (Anthropic)	many (OpenAI / Anthropic / local …)

Want a multi-model agent across providers? aider. Want Anthropic's first-party experience with their support behind it? claude-code. agentty is the niche pick when you specifically want a single-binary Claude client with no runtime dependency, or you need an air-gapped host through an SSH tunnel.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-02

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