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Agent工作流

AI手稿

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:ai-manus
⭐ 1.6k Stars 🍴 391 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
AI工作流Python
✦ AI Skill Hub 推荐

AI手稿 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。已获得 1.6k 颗 GitHub Star,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手稿 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手稿 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手稿 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
⭐ 1.6k
开发语言
Python
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
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
391

📖 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手稿 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:pip 安装(推荐)
pip install ai-manus

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install ai-manus

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/Simpleyyt/ai-manus
cd ai-manus
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import ai_manus; print('安装成功')"
📋 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-manus --help

# 基本用法
ai-manus input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import ai_manus

# 示例
result = ai_manus.process("input")
print(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-manus 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "ai-manus"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
ai-manus --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export AI_MANUS_API_KEY="your-key"
export AI_MANUS_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 55/100 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。

AI Manus

English | 中文 | Official Site | Documents

GitHub stars   License: MIT

AI Manus is a general-purpose AI Agent system that supports running various tools and operations in a sandbox environment. Now with Claw — a deeply integrated OpenClaw AI assistant that brings one-click deployment, per-user isolated containers, and seamless chat history to the Manus ecosystem.

Enjoy your own agent with AI Manus!

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🚀 Try a Demo

📝 Blog: Rebuild Manus with WebUI and Sandbox

Basic Features

https://github.com/user-attachments/assets/37060a09-c647-4bcb-920c-959f7fa73ebe

Key Features

  • Deployment: Minimal deployment requires only an LLM service, with no dependency on other external services.
  • Tools: Supports Terminal, Browser, File, Web Search, and messaging tools with real-time viewing and takeover capabilities, supports external MCP tool integration.
  • Claw: Integrated OpenClaw AI assistant with one-click deployment, per-user isolated containers, auto-expiry countdown, and full chat history.
  • Sandbox: Each task is allocated a separate sandbox that runs in a local Docker environment.
  • Task Sessions: Session history is managed through MongoDB/Redis, supporting background tasks.
  • Conversations: Supports stopping and interrupting, file upload and download.
  • Multilingual: Supports both Chinese and English.
  • Authentication: User login and authentication.

Environment Requirements

This project primarily relies on Docker for development and deployment, requiring a relatively new version of Docker: - Docker 20.10+ - Docker Compose

Model capability requirements: - Supports LangChain chat model providers (default openai) - Support for FunctionCall - Support for Json Format output

Deepseek and GPT models are recommended.

Deployment Guide

Docker Compose is recommended for deployment:

services:
  frontend:
    image: simpleyyt/manus-frontend
    ports:
      - "5173:80"
    depends_on:
      - backend
    restart: unless-stopped
    networks:
      - manus-network
    environment:
      - BACKEND_URL=http://backend:8000

  backend:
    image: simpleyyt/manus-backend
    depends_on:
      - sandbox
      - claw
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
      #- ./mcp.json:/etc/mcp.json # Mount MCP servers directory
    networks:
      - manus-network
    environment:
      # OpenAI API base URL
      - API_BASE=https://api.openai.com/v1
      # OpenAI API key, replace with your own
      - API_KEY=sk-xxxx
      # LLM model name
      - MODEL_NAME=gpt-4o
      # LLM temperature parameter, controls randomness
      #- TEMPERATURE=0.7
      # Maximum tokens for LLM response
      #- MAX_TOKENS=2000
      # More configuration options: https://docs.ai-manus.com/#/configuration

  sandbox:
    image: simpleyyt/manus-sandbox
    command: /bin/sh -c "exit 0"  # prevent sandbox from starting, ensure image is pulled
    restart: "no"
    networks:
      - manus-network

  claw:
    image: simpleyyt/manus-claw
    entrypoint: /bin/sh -c "exit 0"  # prevent claw from starting, ensure image is pulled
    restart: "no"
    networks:
      - manus-network

  mongodb:
    image: mongo:7.0
    volumes:
      - mongodb_data:/data/db
    restart: unless-stopped
    #ports:
    #  - "27017:27017"
    networks:
      - manus-network

  redis:
    image: redis:7.0
    restart: unless-stopped
    networks:
      - manus-network

volumes:
  mongodb_data:
    name: manus-mongodb-data

networks:
  manus-network:
    name: manus-network
    driver: bridge

Save as docker-compose.yml file, and run:

docker compose up -d
Note: If you see sandbox-1 exited with code 0, this is normal, as it ensures the sandbox image is successfully pulled locally.

Open your browser and visit <http://localhost:5173> to access Manus. For more configuration options, see: https://docs.ai-manus.com/#/en/configuration

Environment Setup

1. Download the project:

git clone https://github.com/simpleyyt/ai-manus.git
cd ai-manus

2. Copy the configuration file:

cp .env.example .env

  1. Modify the configuration file. At minimum set API_KEY. See .env.example or Configuration for the full list of options:
API_KEY=sk-xxxx
API_BASE=https://api.openai.com/v1
MODEL_NAME=gpt-4o

Equivalent to docker compose -f docker-compose-development.yaml up

./dev.sh up


All services will run in reload mode, and code changes will be automatically reloaded. The exposed ports are as follows:
- 5173: Web frontend port
- 8000: Server API service port
- 8080: Sandbox API service port
- 5900: Sandbox VNC port
- 9222: Sandbox Chrome browser CDP port

> *Note: In Debug mode, only one sandbox will be started globally*

2. When dependencies change (`backend/pyproject.toml` or `frontend/package.json`), clean up and rebuild:
bash

Rebuild images

./dev.sh build

Build images

./run build

Development Guide

Demos

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-07

高质量的AI工作流系统,支持多种工具

⚡ 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。

🔗 相关工具推荐

🧩 你可能还需要
基于当前 Skill 的能力图谱,自动补全的工具组合

❓ 常见问题 FAQ

请参考官方文档和示例代码
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,AI手稿 在Agent工作流赛道中表现稳健,质量优秀。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 AI手稿
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-manus
Topics AI工作流Python
GitHub https://github.com/Simpleyyt/ai-manus
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/Simpleyyt/ai-manus 🌐 官方网站  https://ai-manus.com

收录时间:2026-06-07 · 更新时间:2026-06-07 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。