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Agent工作流

开源AI工作流

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程

英文名：opencode-go-proxy

⭐ 15 Stars 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

ai-agentchat-completionscodexllmpython

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐：开源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

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 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

利用OpenCode Go订阅在Codex应用中实现本地响应到聊天补全

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

⭐ 15

开发语言

Python

支持平台

Windows / macOS / Linux

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

—

📖 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」。

利用OpenCode Go订阅在Codex应用中实现本地响应到聊天补全

📌 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 opencode-go-proxy

# 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 opencode-go-proxy

# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy
cd opencode-go-proxy
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import opencode_go_proxy; print('安装成功')"

📋 安装步骤说明

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

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
opencode-go-proxy --help

# 基本用法
opencode-go-proxy input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import opencode_go_proxy

# 示例
result = opencode_go_proxy.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

# opencode-go-proxy 配置文件示例（config.yml）
app:
  name: "opencode-go-proxy"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
opencode-go-proxy --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export OPENCODE_GO_PROXY_API_KEY="your-key"
export OPENCODE_GO_PROXY_OUTPUT_DIR="./output"

📑 README 深度解析真实文档完整度 84/100 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。

OpenCode Go Proxy

Use your OpenCode Go subscription in the Codex app.

Codex expects a Responses API (/v1/responses). OpenCode Go exposes an OpenAI-compatible Chat Completions API (/v1/chat/completions). This proxy bridges that gap in one local process:

Codex app
    │
    │  POST /v1/responses (Responses API)
    ▼
opencode-go-proxy  ←── localhost:8787, zero deps, stdlib only
    │
    │  POST /v1/chat/completions (Chat Completions API)
    ▼
OpenCode Go  ────── 13 models: DeepSeek, GLM, Kimi, MiMo, MiniMax, Qwen

Features

Responses input to chat messages translation
instructions and developer roles mapped to system messages
Function tool schema passthrough
Custom/freeform tool adaptation (Codex apply_patch works)
Reasoning content replay across tool-call turns
Real-time SSE streaming (not synthesized)
Image captioning via MiMo V2.5 when tools are present (override with CODEX_IMAGE_MODEL)
SSRF protection on image URLs (data:image/ and https:// only)
Configurable body cap, bind address guard, keychain credential resolution
Local health and model-list endpoints

Install and run

uvx --from git+https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy \ opencode-go-proxy \ --bind 127.0.0.1 \ --port 8787

Install

Quick start

```bash

Point Codex at it (~/.codex/config.toml)

toml [model_providers.opencode-go] name = "OpenCode Go" base_url = "http://127.0.0.1:8787/v1" experimental_bearer_token = "any-string-here" wire_api = "responses"

[profiles.deepseek-v4-flash] model_provider = "opencode-go" model = "deepseek-v4-flash" model_context_window = 1000000 approval_policy = "untrusted" sandbox_mode = "workspace-write" features = { memories = false }

bash

Option 1: env var (works everywhere)

export OPENCODE_GO_API_KEY="your-key-here"

Option 2: macOS keychain (macOS only)

security add-generic-password -a "$USER" -s opencode-go-api-key -w ```

Get your API key from OpenCode Zen after subscribing to Go.

Configuration

All flags have environment variable defaults:

Flag	Env var	Default
`--bind`	`OPENCODE_GO_PROXY_BIND`	`127.0.0.1`
`--port`	`OPENCODE_GO_PROXY_PORT`	`8787`
`--chat-base-url`	`CHAT_COMPLETIONS_BASE_URL`	`https://opencode.ai/zen/go/v1`
`--api-key-env`	`OPENCODE_GO_PROXY_API_KEY_ENV`	`OPENCODE_GO_API_KEY`
`--timeout-sec`	`OPENCODE_GO_PROXY_TIMEOUT_SEC`	`180`
`--max-body-mb`	`OPENCODE_GO_PROXY_MAX_BODY_MB`	`20`

The proxy accepts both /responses and /v1/responses.

API key

The proxy resolves your OpenCode Go API key in this order:

$OPENCODE_GO_API_KEY environment variable
macOS keychain entry opencode-go-api-key (override with CODEX_KEYCHAIN_SERVICE; macOS only)

```bash

From source (no package manager)

uvx --from git+https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy opencode-go-proxy --help

Troubleshooting

Model metadata warning every turn Set model_catalog_json in Codex config and copy the reference catalog: cp contrib/opencode-go-catalog.json ~/.codex/model-catalogs/opencode-go.json

Connection refused on localhost:8787 Proxy isn't running. Start it: opencode-go-proxy or check launchctl list | grep opencode.

API key not found Set OPENCODE_GO_API_KEY env var or add to macOS keychain: security add-generic-password -a "$USER" -s opencode-go-api-key -w

Upstream rate limited (429) OpenCode Go has 5-hour/weekly/monthly usage limits. Switch to a cheaper model (DeepSeek V4 Flash or MiMo V2.5) to stretch your quota. See usage limits.

Streaming not working Codex sends stream: true — the proxy handles this. If you see no SSE events, check stderr trace for upstream.error or upstream.network_error.

Codex says "model is not supported when using ChatGPT account" You used codex -m deepseek-v4-flash instead of codex -p deepseek-v4-flash. The -m flag only changes the model name, not the provider. Use -p to select a profile.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-24

高质量的开源AI工作流项目，实现了本地响应到聊天补全

⚡ 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

👥 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

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在Codex应用中配置OpenCode Go订阅并运行工作流

什么是 Agent 工作流？和普通自动化有什么区别？+

导入工作流后，我需要修改哪些配置？+

工作流运行失败了，如何排查问题？+

这个工作流每次运行会产生哪些费用？+

工作流可以定时自动运行吗？+

💡 AI Skill Hub 点评

总体来看，开源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

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⚙️ 安装教程 📚 使用教程

🌐 原始信息

原始名称	`opencode-go-proxy`
原始描述	开源AI工作流：Use your OpenCode Go subscription in the Codex app. Local Responses-to-Chat-Comp。⭐15 · Python
Topics	`ai-agentchat-completionscodexllmpython`
GitHub	https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy
License	MIT
语言	Python

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy 🌐 官方网站 https://opencode.ai/docs/go

收录时间：2026-06-24 · 更新时间：2026-06-24 · 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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开源AI工作流

📚 深度解析

📋 工具概览

📖 中文文档

OpenCode Go Proxy

Features

Install and run

Install

Quick start

Point Codex at it (~/.codex/config.toml)

Option 1: env var (works everywhere)

Option 2: macOS keychain (macOS only)

Configuration

API key

From source (no package manager)

Troubleshooting

⚡ 核心功能

👥 适合人群

🎯 使用场景

⚖️ 优点与不足

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