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Agent工作流

开源AI工作流

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:ai-maestro
⭐ 694 Stars 🍴 91 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
workflowagent-communicationagent-skillsagentic-aiai-agentsai-coding-assistant
✦ AI Skill Hub 推荐

开源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。

📚 深度解析

开源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。

开源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 7.5 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

AI Agent Orchestrator with Skills System,赋予AI代理超能力:记忆、技能等

开源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
⭐ 694
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
91

📖 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」。

AI Agent Orchestrator with Skills System,赋予AI代理超能力:记忆、技能等

开源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。

📌 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 ai-maestro

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

# 方式三:项目依赖安装
npm install ai-maestro

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/23blocks-OS/ai-maestro
cd ai-maestro
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 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
ai-maestro --help

# 基本用法
ai-maestro [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const ai_maestro = require('ai-maestro');

const result = await ai_maestro.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
# ai-maestro 配置说明
# 查看配置选项
ai-maestro --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 AI_MAESTRO_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 52/100 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。

简介

<img src="./docs/logo-constellation.svg" alt="AI Maestro Logo" width="120"/>

Features

Every feature was born from running a real AI-first organization. We built them in the order we needed them.

What's Next

  • Agent search and filtering across the entire mesh
  • Agent playback — time-travel through agent sessions
  • Performance analytics dashboard

See the full roadmap and join the discussion.

---

Agent Deployment

One agent on my laptop. Another on EC2. A third on Fargate. All in the same dashboard.

Four ways to run agents, each for a different need:

ModeWhatBest For
**tmux**Direct terminal sessions on your machineLocal development, zero setup
**Docker**Containerized agents with resource limitsIsolation, reproducibility, multi-project
**AWS EC2**Dedicated Graviton instance with native install, Nginx + SSLAlways-on agents, SSH access, persistent workloads
**AWS ECS Fargate**Serverless containers, auto-built Docker imageBurst scaling, zero maintenance, pay-per-use

Cloud agents are Terraform-managed. EC2 installs Node.js, tmux, and AI CLIs directly on ARM64 hardware (no Docker overhead). ECS auto-builds your Docker image, pushes to ECR, and runs on Fargate. Both deploy with one command from the dashboard or CLI.

```bash

ECS Fargate: serverless (auto-builds image)

aimaestro-agent.sh create worker --ecs ```

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Clone and deploy Lola on AI Maestro

git clone https://github.com/23blocks-OS/lolabot.git cd lolabot && ./setup.sh ```

The LolaBot Ecosystem: - LolaBot Framework — Open-source agent framework. Build your own Lola. - lolabots.com — The LolaBot Factory. Pre-built agent templates, one-click deploy.

Learn more about Lola →

---

Quick Start

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/23blocks-OS/ai-maestro/main/scripts/remote-install.sh | sh

This installs everything you need: - AI Maestro dashboard and service - Agent messaging system (AMP) - Claude Code plugin with 5 skills and 32 CLI scripts

Time: 5-10 minutes · Requires: Node.js 18+, tmux

<details> <summary>Windows (WSL2) / Linux notes</summary>

Windows: Install WSL2 first, then run the curl command inside Ubuntu:

wsl --install

Full Windows guide

Linux: Ensure build tools are installed: sudo apt install tmux build-essential </details>

<details> <summary>Manual install</summary>

git clone https://github.com/23blocks-OS/ai-maestro.git
cd ai-maestro
yarn install
yarn dev

See QUICKSTART.md for detailed setup options. </details>

Dashboard opens at http://localhost:23000

---

FAQ

Do I need to use Claude Code? No. AI Maestro works with any terminal-based AI agent — Claude Code, Codex, Aider, Cursor, OpenClaw, Hermes, Droid, or your own scripts. We're agent-agnostic.

Does it work on Linux / Windows? Yes. macOS and Linux natively. Windows via WSL2 — see the Windows guide.

Can agents on different machines talk to each other? Yes. The Agent Messaging Protocol (AMP) handles cross-machine messaging with cryptographic signatures and push notifications. No central server required.

What are AID and AAP? AID (Agent Identity) gives each agent a portable cryptographic identity. AAP (Agent Actions Protocol) standardizes how agents execute tools and trigger workflows. Together with AMP, they form the open protocol stack that AI Maestro is built on.

What is the Canvas skill? Canvas lets agents generate visual artifacts — diagrams, charts, and interactive documents — directly from conversations. It's part of the plugin system and available to any agent.

How is this different from just using tmux? tmux gives you terminals. AI Maestro gives you an organization — persistent memory, agent-to-agent messaging, team coordination, Kanban boards, multi-machine mesh, cloud deployment, and gateway integrations. tmux is the foundation; AI Maestro is the building.

What is LolaBot? LolaBot is an open-source agent framework — a batteries-included Chief of Staff that handles email, memory, tasks, and security. The LolaBot Factory offers pre-built agent templates for one-click deployment.

Is there a hosted / cloud version? Not yet. AI Maestro runs on your machines. You own your data, your agents, and your infrastructure.

How do I add more agents? Create them from the dashboard UI, the CLI (aimaestro-agent.sh create), or just start a new tmux session — AI Maestro auto-discovers it.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-05

该项目提供了一个开源的AI工作流orchestrator和技能系统,支持记忆和技能等功能,值得关注

⚡ 核心功能

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 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

✅ 优点
  • +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
⚠️ 不足
  • 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
⚠️ 使用须知

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。

📄 License 说明

✅ 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

解答
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,开源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。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 开源AI工作流
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 ai-maestro
Topics workflowagent-communicationagent-skillsagentic-aiai-agentsai-coding-assistant
GitHub https://github.com/23blocks-OS/ai-maestro
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/23blocks-OS/ai-maestro 🌐 官方网站  https://ai-maestro.23blocks.com

收录时间:2026-06-05 · 更新时间:2026-06-05 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。