经 AI Skill Hub 精选评估，Aiko 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
Aiko 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
Aiko 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
Aiko 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：go install（推荐） go install github.com/tiancheng92/Aiko@latest # 方式二：从源码编译 git clone https://github.com/tiancheng92/Aiko cd Aiko go build -o aiko . # 方式三：下载预编译二进制 # 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件 # https://github.com/tiancheng92/Aiko/releases
- 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
# 查看帮助 aiko --help # 基本运行 aiko [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/tiancheng92/Aiko
# aiko 配置说明 # 查看配置选项 aiko --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 AIKO_CONFIG="/path/to/config.yml"
Aiko — AI 桌面宠物
<img src="build/appicon.png" alt="Aiko Logo" width="120" height="120">
你的 AI 伙伴，就在桌面上
</div>
✨ 特性
Agent 能力
- 📁 文件系统工具 — Agent 可在白名单路径内读写文件、列目录、创建/删除/移动
- 🖥️ Shell 执行 — 执行 Shell 命令，执行前弹窗确认，可编辑命令；可信命令自动放行
- 💻 代码执行 — 运行 Python / Node / Ruby / Bash 代码片段，需用户确认
- 📋 剪贴板工具 — 读取和写入系统剪贴板
- 📸 截图工具 — 全屏截图，自动压缩为 JPEG 返回多模态结果
- 📱 应用控制 — 列出运行中 App、激活或退出指定应用
- 🌐 浏览器感知 — 读取当前浏览器 URL 并抓取页面内容
- 📅 系统集成 — 读取/创建提醒事项；读取 Mail.app 邮件；读写日历
- 📱 短信监听 — 监听 iMessage，自动识别验证码并复制到剪贴板
- 🛠️ 内置工具 — 50+ 工具：系统信息、天气、位置、网页抓取、时间、开发者工具等
环境要求
- Go 1.26+
- Node.js 18+ + yarn
- macOS 11.0+
- Wails CLI：
go install github.com/wailsapp/wails/v2/cmd/wails@latest
🚀 快速开始
安装与运行
```bash git clone git@github.com:tiancheng92/Aiko.git cd Aiko go mod download cd frontend && yarn install && cd ..
生产构建 + 启动（推荐，TCC 权限持久化）
make run
⚙️ 配置
首次启动后在设置界面（右键宠物 → 设置）配置：
- 通用 — 语言、主题（液态玻璃 / 磨砂）、开机启动
- 外观 — 渲染后端（Live2D / VRM）、模型选择、宠物/聊天框尺寸、头像、音效/TTS 开关
- 模型 — 多 Profile 管理（API Key、Base URL、模型名、Provider），TTS 后端和语音配置
- AI — 系统提示词、短期记忆上限、最大上下文 Token、Nudge 间隔、技能目录
- 工具 — MCP 服务器管理（CRUD、启用/禁用），工具权限开关，白名单路径、超时设置
- 知识库 — 导入文档（PDF / TXT / EPUB / MD），管理知识源
- 自动化 — Cron 定时任务、主动提醒列表
- 飞书 — lark-cli 状态和认证
- 短信 — iMessage 验证码监听开关
- 番茄钟 — 专注/休息时长配置
- 关于 — 版本号、检查更新
桌面集成
- 🖱️ 点击穿透 — 宠物不遮挡桌面操作，像素级 Alpha 检测
- 🖥️ 多屏感知 — 连接/断开显示器自动重定位宠物和聊天框
- 📊 系统监控 — 实时 CPU、内存、磁盘、网络面板，Top 进程排行
- ⏰ 番茄钟 — 内置 Pomodoro 计时器，专注/休息循环
❓ 常见问题
Q: 为什么只支持 macOS？ A: 点击穿透依赖 Objective-C CGO；语音识别依赖 AVAudioEngine + SFSpeechRecognizer；系统集成依赖 osascript，均为 macOS 专属 API。
Q: 提示"开发者无法验证"？ A: 系统偏好设置 → 安全性与隐私中允许运行，或执行 xattr -cr Aiko.app。
Q: 图片发送后 AI 回复"不支持图片"？ A: 确认使用的模型支持多模态输入（如 GPT-4o、Claude 3、Qwen-VL）。
Q: 工具执行为什么要弹窗确认？ A: Shell 命令和代码执行是高风险操作，需用户确认后才执行，确认弹窗内还可以编辑命令。
Q: 工具权限在哪里管理？ A: 设置 → 工具 → 权限，可逐个开启/关闭内置工具。截图、剪贴板、应用控制等敏感工具默认关闭。
Q: 如何导入自定义 VRM 模型？ A: 设置 → 外观 → 导入 VRM，选择 .vrm 文件保存到 ~/.aiko/vrm/。
Q: 如何启用 Kokoro 离线 TTS？ A: 设置 → 模型 → 选择 Kokoro 作为 TTS 后端，点击"安装 Kokoro 环境"，会自动创建 Python venv、安装依赖、下载模型。
Aiko 是一个 AI 桌面宠物，旨在为用户提供一个智能且有趣的桌面体验。它支持多种功能，包括文件系统工具、Shell 执行、代码执行、剪贴板工具等。
Aiko 的特性包括 Agent 能力、浏览器感知、系统集成、短信监听等。这些功能使得 Aiko 能够与用户的系统进行深度集成，提供更好的用户体验。
Aiko 需要 Go 1.26+、Node.js 18+、macOS 11.0+ 等环境依赖。用户还需要安装 Wails CLI 以便于使用 Aiko。
安装 Aiko 可以通过以下步骤进行：首先克隆 Aiko 仓库，接着使用 Wails CLI 进行安装和编译。用户还可以使用 Docker 或 pip 等方式进行部署。
使用 Aiko 可以通过以下步骤进行：首先启动 Aiko，接着在设置界面中配置 Aiko 的参数，包括语言、主题、模型选择等。用户还可以使用 Aiko 的多种功能，包括文件系统工具、Shell 执行、代码执行等。
Aiko 的配置包括通用设置、外观设置、模型设置、AI 设置、工具设置、知识库设置和自动化设置等。用户可以在设置界面中进行配置。
Aiko 的工作流包括点击穿透、多屏感知、系统监控和番茄钟等功能。这些功能使得 Aiko 能够与用户的系统进行深度集成，提供更好的用户体验。
Aiko 的 FAQ 包括以下问题和答案：为什么只支持 macOS？Aiko 只支持 macOS 因为它依赖于 macOS 专属 API。为什么提示“开发者无法验证”？用户需要在系统偏好设置中允许 Aiko 运行。为什么图片发送后 AI 回复“不支持图片”？用户需要使用支持多模态输入的模型。为什么工具执行需要弹窗确认？用户需要确认 Shell 命令和代码执行等功能的安全性。
Aiko是一个有趣的AI工作流项目，值得关注
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 跨境业务、多语言内容运营团队
- 做语音类 AI 产品的开发者
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
- 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）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 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
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 跨境业务、多语言内容运营团队
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
- 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）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
👥 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：Aiko 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 | Aiko |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Aiko - AI 桌面宠物（你的下一个AI Agent 为何不能是个兽耳娘）。⭐13 · Go |
| Topics | AIGo工作流 |
| GitHub | https://github.com/tiancheng92/Aiko |
| License | MIT |
| 语言 | Go |
收录时间：2026-06-02 · 更新时间：2026-06-02 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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