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协同AI工作流
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Agent工作流

协同AI工作流

基于 Go · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:coop
⭐ 18 Stars 🍴 2 Forks 💻 Go 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
aillmsandboxgo
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:协同AI工作流 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 8.0 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。

📚 深度解析

协同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。

协同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 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

协同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
⭐ 18
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
2

📖 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」。

协同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:go install(推荐)
go install github.com/AndrewDryga/coop@latest

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/AndrewDryga/coop
cd coop
go build -o coop .

# 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/AndrewDryga/coop/releases
📋 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
# 查看帮助
coop --help

# 基本运行
coop [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/AndrewDryga/coop
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
# coop 配置说明
# 查看配置选项
coop --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 COOP_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 40/100 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

Install

curl -fsSL https://coop.dryga.com/install.sh | sh

The script downloads the coop binary for your system into ~/.local/bin. It needs curl, tar, and sha256sum or shasum. If a container runtime is available, it also builds the box image and runs coop doctor. If not, install one and then run:

coop build --egress open && coop doctor

co:op runs on macOS and Linux with Docker. Online provider runs use Docker's private network namespace to keep credentials outside the box. Apple's container remains available for raw open-network workloads, not provider-brokered or filtered runs. co:op prefers Docker when both are present. The coop binary is static.

coop update updates the binary, then uses the installed version to prepare the image for this project's network mode. Filtered projects build on the pinned client base; open and offline images refresh their base components. If a filtered project needs a build later, an interactive provider launch can offer Build and continue. Review the saved snapshot before approving; unattended runs still require an explicit host build. Each release carries pinned agent CLIs and ACP adapters. To build from source, run git clone https://github.com/AndrewDryga/coop && cd coop && make install.

<a name="verifying-a-download"></a> <details><summary>Verifying a download</summary>

The one-line command runs install.sh from the main branch, served by GitHub Pages at coop.dryga.com. That trusts GitHub, the domain, and the current main branch. To trust GitHub alone, fetch the same script from https://raw.githubusercontent.com/AndrewDryga/coop/main/install.sh.

The script then needs the release's checksums.txt, and checks the downloaded archive against it with sha256sum or shasum. It stops if the checksum file or the tool is missing. When cosign is installed, the script also proves the checksum file came from the release workflow for the exact tag you asked for. Every release since v2.2.2 ships that signature bundle, so a missing bundle stops the install instead of falling back to the checksum alone. Without cosign, the script says the signature wasn't checked.

To verify before you run any project code, download the release files by hand. Set VER and ASSET for your platform, for example VER=v8.1.0 ASSET=coop_8.1.0_darwin_arm64.tar.gz:

```bash base="https://github.com/AndrewDryga/coop/releases/download/$VER" curl -fsSLO "$base/$ASSET" curl -fsSLO "$base/checksums.txt" curl -fsSLO "$base/checksums.txt.bundle"

Build and test

co:op is one static Go binary. make install builds it into ~/.local/bin, and make check runs the same gate CI runs. CONTRIBUTING.md covers the source layout and the test layers.

Quickstart

coop login claude          # 1. sign in, once per account
cd ~/code/your-repo        # 2. any git repo
coop init                  # 3. set up the project: settings, task queue, hooks
coop claude                # 4. start the agent in the box

coop init sets up the task queue, hooks, shared instructions and skills, and the selected agent directories. It configures the agents you're signed in to, so sign in first.

Each agent starts with its own "don't stop to ask" flag on (--dangerously-skip-permissions, --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox, --yolo). An agent that goes off the rails works on the repo you gave it, which you can restore from Git, and the rest of your computer stays out of reach. Anything after the agent's name goes to the agent, so coop claude --continue resumes Claude's last session in the box. Codex is the exception: its -p picks a profile, so run a one-shot prompt with coop codex exec "…".

Other ways in:

coop codex                                    # the same box, with Codex
coop claude --peer codex --peer gemini        # read-only second opinions for hard calls
coop shell                                    # a shell in the box, to look around
coop run -- npm test                          # any command in the box

1. checksums.txt is signed by the release workflow (keyless Sigstore):

cosign verify-blob checksums.txt \ --bundle checksums.txt.bundle \ --certificate-identity "https://github.com/AndrewDryga/coop/.github/workflows/release.yml@refs/tags/$VER" \ --certificate-oidc-issuer https://token.actions.githubusercontent.com

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-24
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

coop 是一个专为开发者设计的沙盒化 AI Agent 运行环境。它允许你在隔离的容器中安全地运行 Claude、Codex 或 Gemini 等 AI 模型,确保 AI 在处理本地代码库时既能获得完整的上下文,又不会泄露敏感信息或破坏系统环境。

📋 环境依赖

使用 coop 需要系统中已安装容器运行时(Container Runtime),支持 Docker、Podman 或 macOS 26+ 自带的 Apple container。此外,运行特定的 AI 模型需要相应的 API 凭证。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

可以通过官方提供的安装脚本一键完成部署:使用 `curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/AndrewDryga/coop/main/install.sh | sh` 将预编译的 `coop` 二进制文件下载至 `~/.local/bin`。安装完成后,若系统已存在容器运行时,脚本会自动构建沙盒镜像并运行 `coop doctor` 进行环境检查;若未检测到运行时,请手动执行 `coop build && coop doctor`。

🚀 使用教程

coop 的使用非常直观。首先进入你的代码仓库目录,通过 `coop login claude` 进行一次性身份验证。随后,你可以直接运行 `coop claude`、`coop codex` 或 `coop gemini` 来启动对应的沙盒 Agent。此外,`coop fusion` 支持多模型协作模式,而 `coop shell` 和 `coop run` 则允许你在沙盒环境中执行命令或测试脚本,实现完全隔离的开发体验。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

coop 采用“一箱三 Agent”的设计理念。每个 Agent 的配置与凭证均存储在宿主机的 `~/.config/coop/agents/<name>/` 目录下,并以挂载方式映射到沙盒内的对应路径(如 `~/.claude`)。这种设计确保了敏感凭证不会进入 Git 仓库。此外,coop 支持通过 `.tool-versions` (asdf) 实现零配置环境,能够根据仓库定义的版本自动在运行时配置工具链。

🔌 API 说明

coop 的所有命令均基于当前工作目录的仓库运行。核心命令包括:`coop [agent]` 用于启动沙盒化的 AI Agent;`coop fusion [agent]` 用于启动多模型治理模式;`coop fork` 则允许你将特定的分支交给 Agent 在临时克隆环境中处理,实现安全的代码重构与评审。

🔄 工作流/模块

项目的发布流程高度自动化且安全,通过 GitHub Release Workflow 进行签名。利用 cosign 技术对 `checksums.txt` 进行校验,确保分发的二进制文件在传输过程中未被篡改,符合现代云原生安全标准。

❓ FAQ 摘要

针对常见问题,若遇到 "no container runtime found" 错误,请安装 Docker 或 Podman,或通过 `COOP_RUNTIME=docker` 强制指定运行时。若提示镜像未构建,请执行 `coop build`。所有安装包均通过 GitHub Workflow 进行签名,确保安全性。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-24

高质量的开源AI工作流项目,具有自动化和安全性

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 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
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 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
常见错误
  • 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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker:coop 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • 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
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 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
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 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
⚠️ 常见错误
  • 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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 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

coop 是一款Go开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Run a coding agent on your real repos every day — in a box it can't escape, with。⭐18 · Go 主要应用场景包括:自动化编码和工作流管理。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,协同AI工作流 是一款质量优秀的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。

⬇️ 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 协同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 coop
原始描述 开源AI工作流:Run a coding agent on your real repos every day — in a box it can't escape, with。⭐18 · Go
Topics aillmsandboxgo
GitHub https://github.com/AndrewDryga/coop
License MIT
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/AndrewDryga/coop 🌐 官方网站  http://coop.dryga.com/

收录时间:2026-06-24 · 更新时间:2026-06-26 · 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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