经 AI Skill Hub 精选评估,Rust开源AI工作流 获评「推荐使用」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。
Rust多供应商LLM框架,支持多供应商和人机交互,提高AI工作流的灵活性和可扩展性。
Rust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。
Rust多供应商LLM框架,支持多供应商和人机交互,提高AI工作流的灵活性和可扩展性。
Rust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。
# 方式一:cargo install(推荐) cargo install chat-rs # 方式二:从源码编译 git clone https://github.com/EggerMarc/chat-rs cd chat-rs cargo build --release # 二进制在 ./target/release/chat-rs
# 查看帮助 chat-rs --help # 基本运行 chat-rs [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/EggerMarc/chat-rs
# chat-rs 配置说明 # 查看配置选项 chat-rs --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 CHAT_RS_CONFIG="/path/to/config.yml"
A multi-provider LLM framework for Rust. Build type-safe chat clients with tool calling, structured output, streaming, and embeddings — swap providers with a single line change.
#[tool] in Rust, or load @tool-decorated Python scripts at runtime; the framework handles the call loop automaticallyschemarsAdd to your Cargo.toml:
[dependencies]
chat-rs = { version = "0.2.0", features = ["openai"] }
tokio = { version = "1", features = ["macros", "rt-multi-thread"] }
use chat_rs::{ChatBuilder, openai::OpenAIBuilder, types::messages};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error + Send + Sync>> {
let client = OpenAIBuilder::new().with_model("gpt-4o-mini").build();
let mut chat = ChatBuilder::new().with_model(client).build();
let mut messages = messages::from_user(vec!["Hey there!"]);
let res = chat.complete(&mut messages).await?;
println!("{:?}", res.content);
Ok(())
}
Set your API key via environment variable (OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, or CLAUDE_API_KEY), or pass it explicitly with .with_api_key().
Run examples with the appropriate feature flags:
```bash
For any server speaking the OpenAI Chat Completions wire spec (vLLM, llama.cpp's llama-server, LiteLLM, etc.), use ChatCompletionsBuilder directly:
use chat_rs::completions::ChatCompletionsBuilder;
let client = ChatCompletionsBuilder::new()
.with_base_url("http://localhost:8000/v1")
.with_model("my-model")
.with_api_key("sk-...") // optional — omit for servers that don't require auth
.build();
Dedicated wrappers preset URL/env-var/auth for popular targets:
OllamaBuilder defaults to http://localhost:11434/v1, honors OLLAMA_HOST, supports .pull() to fetch a model via Ollama's native API.HuggingFaceBuilder defaults to https://router.huggingface.co/v1, reads HF_TOKEN.CerebrasBuilder defaults to https://api.cerebras.ai/v1, reads CEREBRAS_API_KEY.OpenAIBuilder::with_custom_url() also exists for endpoints implementing the OpenAI Responses API (POST /responses), which is a different wire format from Chat Completions.
该项目是一个开源的Rust多供应商LLM框架,支持多供应商和人机交互,提高AI工作流的灵活性和可扩展性。该项目的代码质量较高,易于使用,值得推荐。
该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。
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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。
AI Skill Hub 点评:Rust开源AI工作流 的核心功能完整,质量良好。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。
| 原始名称 | chat-rs |
| 原始描述 | 开源AI工作流:A multi-provider LLM framework for Rust.。⭐9 · Rust |
| Topics | RustAIworkflowLLM |
| GitHub | https://github.com/EggerMarc/chat-rs |
| 语言 | Rust |
收录时间:2026-05-28 · 更新时间:2026-05-30 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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