Axonhub 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。已获得 4.3k 颗 GitHub Star，综合评分 8.5 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
Axonhub 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 8.5 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
Axonhub 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
Axonhub 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/looplj/axonhub@latest # 方式二：从源码编译 git clone https://github.com/looplj/axonhub cd axonhub go build -o axonhub . # 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/looplj/axonhub/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 axonhub --help # 基本运行 axonhub [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/looplj/axonhub
# axonhub 配置说明 # 查看配置选项 axonhub --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 AXONHUB_CONFIG="/path/to/config.yml"
简介
📖 项目介绍
核心特性 Core Features
| 特性 | 你能获得什么 |
|---|---|
| 🔄 [**任意 SDK → 任意模型**](docs/zh/api-reference/openai-api.md) | 用 OpenAI SDK 调用 Claude，或用 Anthropic SDK 调用 GPT。零代码改动。 |
| 🔍 [**完整请求追踪**](docs/zh/guides/tracing.md) | 线程级可观测性的完整请求时间线。更快定位问题。 |
| 🔐 [**企业级 RBAC**](docs/zh/guides/permissions.md) | 细粒度访问控制、用量配额和数据隔离。 |
| ⚡ [**智能负载均衡**](docs/zh/guides/load-balance.md) | <100ms 自动故障转移。始终路由到最健康的渠道。 |
| 💰 [**实时成本追踪**](docs/zh/guides/cost-tracking.md) | 每次请求的成本明细。输入、输出、缓存 Token——全部追踪。 |
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⭐ 特性 | Features
🤖 支持的提供商 | Supported Providers
| 提供商 Provider | 状态 Status | 支持模型 Models | 兼容 API |
|---|---|---|---|
| **OpenAI** | ✅ 已完成 | GPT-4, GPT-4o, GPT-5 等 | OpenAI, Anthropic, Gemini, Embedding, Image Generation |
| **Anthropic** | ✅ 已完成 | Claude 3.5, Claude 3.0 等 | OpenAI, Anthropic, Gemini |
| **智谱 AI (Zhipu)** | ✅ 已完成 | GLM-4.5, GLM-4.5-air 等 | OpenAI, Anthropic, Gemini |
| **月之暗面 (Moonshot)** | ✅ 已完成 | kimi-k2 等 | OpenAI, Anthropic, Gemini |
| **DeepSeek** | ✅ 已完成 | DeepSeek-V3.1 等 | OpenAI, Anthropic, Gemini |
| **字节跳动豆包** | ✅ 已完成 | doubao-1.6 等 | OpenAI, Anthropic, Gemini, Image Generation |
| **Gemini** | ✅ 已完成 | Gemini 2.5 等 | OpenAI, Anthropic, Gemini, Image Generation |
| **Jina AI** | ✅ 已完成 | Embeddings, Reranker 等 | Jina Embedding, Jina Rerank |
| **OpenRouter** | ✅ 已完成 | 多种模型 | OpenAI, Anthropic, Gemini, Image Generation |
| **ZAI** | ✅ 已完成 | - | Image Generation |
| **AWS Bedrock** | 🔄 测试中 | Claude on AWS | OpenAI, Anthropic, Gemini |
| **Google Cloud** | 🔄 测试中 | Claude on GCP | OpenAI, Anthropic, Gemini |
| **NanoGPT** | ✅ 已完成 | 多种模型、图像生成 | OpenAI, Anthropic, Gemini, Image Generation |
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🚀 部署指南 | Deployment Guide
让你的 Agent 读取并遵循 deploy-axonhub 来部署 AxonHub。
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⚡ 快速开始 | Quick Start
部署完成后：
1. 初始化系统 - 打开 Agent 返回的 AxonHub 访问地址。 - 按照初始化向导创建管理员账号。 2. 添加渠道 - 在 Channels（渠道） 中添加 AI 提供商及其 API Key。 - 配置支持的模型，测试连接并启用渠道。 3. 创建 API Key - 在 API Keys（API 密钥） 中创建供客户端使用的 AxonHub API Key。 4. 发起第一个请求
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:8090/v1",
api_key="your-axonhub-api-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello, AxonHub!"}]
)
print(response.choices[0].message.content)更多配置和 API 示例请查看完整文档索引。
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🎯 演示 | Demo
在我们的 演示实例 上体验 AxonHub！
注意：演示网站目前配置了 Zhipu 和 OpenRouter 的免费模型。
演示账号 | Demo Account
- 邮箱 Email: demo@example.com
- 密码 Password: 12345678
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📸 截图 | Screenshots
以下是 AxonHub 的实际运行截图：
系统仪表板 |
渠道管理 |
模型价格 |
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模型 |
追踪查看 |
请求监控 |
| API 类型 | 状态 | 描述 | 文档 |
|---|---|---|---|
| **文本生成（Text Generation）** | ✅ Done | 对话交互接口 | [OpenAI API](docs/zh/api-reference/openai-api.md)、[Anthropic API](docs/zh/api-reference/anthropic-api.md)、[Gemini API](docs/zh/api-reference/gemini-api.md) |
| **图片生成（Image Generation）** | ✅ Done | 图片生成 | [Image Generation](docs/zh/api-reference/image-generation.md) |
| **重排序（Rerank）** | ✅ Done | 结果排序 | [Rerank API](docs/zh/api-reference/rerank-api.md) |
| **嵌入（Embedding）** | ✅ Done | 向量嵌入生成 | [Embedding API](docs/zh/api-reference/embedding-api.md) |
| **实时对话（Realtime）** | 📝 Todo | 实时对话功能 | - |
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AxonHub 是一个强大的 AI 模型中转与管理平台，旨在为开发者提供统一的 AI 能力接入体验。通过 AxonHub，你可以轻松实现不同模型供应商之间的无缝切换，简化 AI 应用的开发与运维流程。
AxonHub 提供核心的 SDK 转换功能，支持使用 OpenAI SDK 调用 Claude 或使用 Anthropic SDK 调用 GPT，实现零代码变更的模型切换。同时，系统内置了完整的 Request Tracing 功能，提��具备线程感知能力的观测性，帮助开发者快速调试请求链路。此外，企业级的 RBAC 权限控制确保了多用户场景下的安全性与灵活性。
您可以根据需求选择多种部署方式。对于快速体验，推荐使用 Render 进行一键式部署；对于本地开发，可以通过下载预编译的二进制文件并运行安装脚本进行初始化。系统内置 Setup Wizard（设置向导），引导您完成首次运行时的系统初始化与 AI Channel 配置。
AxonHub 支持“零代码迁移”体验。您无需修改现有的业务逻辑代码，只需将 SDK 中的 base_url 指向 AxonHub 的 API 地址，并更换为 AxonHub 提供的 API key，即可实现从原生模型到 AxonHub 托管模型的平滑过渡。
AxonHub 通过 config.yml 文件进行系统配置，支持自定义服务器端口、数据库连接（如 TiDB）以及日志级别。同时，系统全面支持通过环境变量（Environment Variables）进行配置覆盖，方便在 Docker 或各类云原生环境中进行灵活部署与参数管理。
AxonHub 提供高度兼容的 API 接口，支持 Text Generation 等多种 API 类型。开发者可以利用现有的任何主流 SDK 访问各类模型，实现真正的“接��任何模型，无需更改代码”。
AxonHub 深度集成了多种 AI Coding Tools，包括 OpenCode、Claude Code 以及 Codex。通过专门的集成指南，您可以将 AxonHub 的模型 Profile 与这些编程工具结合，构建高效的 AI 辅助开发工作流。
高质量的开源AI工作流网关
- 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
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- 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）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- Docker：axonhub 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
- 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
- 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
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- 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）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
👥 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
- +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
该工具使用 NOASSERTION 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。
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。
📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。
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❓ 常见问题 FAQ
经综合评估，Axonhub 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。
| 原始名称 | axonhub |
| 原始描述 | 开源AI工作流：⚡️ Open-source AI Gateway — Use any SDK to call 100+ LLMs. Built-in failover, lo。⭐4.3k · Go |
| Topics | AILLMGo工作流 |
| GitHub | https://github.com/looplj/axonhub |
| License | NOASSERTION |
| 语言 | Go |
收录时间：2026-06-19 · 更新时间：2026-06-20 · License：NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
🤖 交给 Agent 安装 · Axonhub
选择 Agent 类型，复制安装指令后粘贴到对应客户端