AI Skill Hub 推荐使用:类丁人古用器 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 7.5 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。
当前网络为安全常用器权器。当則安全常用器权器。当則安全常用器权器。
类丁人古用器 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。
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# 方式一:npm 全局安装 npm install -g bunny-agent # 方式二:npx 直接运行(无需安装) npx bunny-agent --help # 方式三:项目依赖安装 npm install bunny-agent # 方式四:从源码运行 git clone https://github.com/buda-ai/bunny-agent cd bunny-agent npm install npm start
# 命令行使用
bunny-agent --help
# 基本用法
bunny-agent [options] <input>
# Node.js 代码中使用
const bunny_agent = require('bunny-agent');
const result = await bunny_agent.run(options);
console.log(result);
# bunny-agent 配置说明 # 查看配置选项 bunny-agent --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 BUNNY_AGENT_CONFIG="/path/to/config.yml"
<p><strong>A calm, powerful coding agent — runs anywhere, ships everywhere.</strong></p>
<p> Daily driver CLI · AI SDK UI native · Remote sandbox in one command · Build your own Agent product </p>
Quick Start · Features · Remote Sandbox · Build Your Own Agent · Docs
</div>
---
npm install -g @bunny-agent/runner-cli
Use the SDK to embed Bunny Agent in any product — a Next.js SaaS, an Electron desktop app, or your own OpenClaw alternative. The architecture is the same either way: your UI talks to an AI SDK stream, Bunny handles the rest.
| Sandbox | Best for | Setup |
|---|---|---|
| **Sandock** | ⭐ NVMe SSD · POSIX filesystem · coding-agent optimised · from $5/mo | API key from [sandock.ai](https://sandock.ai) |
| **E2B** | Managed cloud sandboxes | API key from [e2b.dev](https://e2b.dev) |
| **Daytona** | Enterprise / self-hosted | API key from [daytona.io](https://daytona.io) |
| **Local** | Development, no cloud needed | No key required |
Switch with one import — the rest of your code stays unchanged.
import { createBunnyAgent } from "@bunny-agent/sdk";
import { SandockSandbox } from "@bunny-agent/sandbox-sandock";
const agent = createBunnyAgent({
sandbox: new SandockSandbox(),
runner: { kind: "pi", model: "anthropic:claude-sonnet-4" },
});
// Returns LanguageModelV3 — compatible with Vercel AI SDK
const model = await agent.getModel();
---
| Variable | Description |
|---|---|
ANTHROPIC_API_KEY | Claude / Anthropic models |
GEMINI_API_KEY | Google Gemini models |
OPENAI_API_KEY | OpenAI models |
SANDOCK_API_KEY | Sandock remote sandbox |
E2B_API_KEY | E2B cloud sandbox |
BRAVE_API_KEY | Brave web search |
TAVILY_API_KEY | Tavily web search (fallback) |
---
Bunny's stdout is an AI SDK UI stream. Pipe it to your server, pass it to your client, done.
// Next.js API route — this is the entire backend
export async function POST(req: Request) {
const { messages, sessionId } = await req.json();
const agent = new BunnyAgent({
id: sessionId,
sandbox: new SandockSandbox(),
runner: { kind: "pi", model: "google:gemini-2.5-pro" },
});
return agent.stream({ messages }); // returns a Response with AI SDK UI stream
}
// React client — useChat just works
const { messages, input, handleSubmit } = useChat({ api: "/api/agent" });
No protocol translation. No buffering. Pure passthrough.
---
```bash export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
bunny run [options] -- "<task>"
Options:
-r, --runner <name> Runner: pi | claude | gemini | codex | opencode (default: claude)
-m, --model <model> Model override (e.g. google:gemini-2.5-pro)
-c, --cwd <path> Working directory (default: current dir)
-s, --system-prompt Custom system prompt
-t, --max-turns <n> Maximum turns
--resume <session> Resume a previous session
--yolo Skip confirmation prompts
-h, --help Show help
| Package | Description |
|---|---|
@bunny-agent/sdk | Embed Bunny in your app |
@bunny-agent/runner-harness | Pre-built tool harness (search, bash, files, image gen) |
@bunny-agent/runner-pi | Pi coding agent runner (multi-model) |
@bunny-agent/runner-claude | Claude Agent SDK runner |
@bunny-agent/runner-codex | OpenAI Codex runner |
@bunny-agent/runner-gemini | Gemini CLI runner |
@bunny-agent/sandbox-sandock | Sandock sandbox adapter |
@bunny-agent/sandbox-e2b | E2B sandbox adapter |
@bunny-agent/sandbox-daytona | Daytona sandbox adapter |
@bunny-agent/sandbox-local | Local sandbox adapter |
---
这是一个简介章节,描述了Bunny Agent的基本信息和功能。它包含了项目的logo、介绍和功能特点。
这是一个功能特点章节,列出了Bunny Agent的主要功能和特性。它包括了日常驱动CLI、AI SDK UI原生、远程沙盒等功能。
要安装Bunny Agent,需要使用npm命令,具体步骤如下: ```bash npm install -g @bunny-agent/runner-cli ``` 此外,还可以通过Docker和源码方式部署Bunny Agent。
这是一个快速开始章节,提供了使用Bunny Agent的基本步骤和示例。它包括了如何使用Bunny Agent的CLI和API等。
这是一个配置章节,描述了Bunny Agent的配置选项和参数。它包括了环境变量、API密钥和其他配置选项。
这是一个API章节,描述了Bunny Agent的API接口和功能。它包括了如何使用Bunny Agent的API和SDK等。
这是一个工作流和模块章节,描述了Bunny Agent的工作流和模块。它包括了如何使用Bunny Agent的SDK和工具等。
当則网络为安全常用器权器。当則网络为安全常用器权器。当則网络为安全常用器权器。
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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。
总体来看,类丁人古用器 是一款质量良好的Agent工作流,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | bunny-agent |
| 原始描述 | 开源AI工作流:Build coding agent SaaS via native AI SDK UI。⭐21 · TypeScript |
| Topics | workflowagentai |
| GitHub | https://github.com/buda-ai/bunny-agent |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | TypeScript |
收录时间:2026-06-04 · 更新时间:2026-06-06 · 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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