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Chorus Agent工作流
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Agent工作流

Chorus Agent工作流

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:Chorus
⭐ 841 Stars 🍴 75 Forks 💻 TypeScript 📄 AGPL-3.0 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
AI工作流Agent框架人机协作AI代理TypeScript
✦ AI Skill Hub 推荐

Chorus Agent工作流 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 8.2 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

Chorus Agent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。

Chorus Agent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 8.2 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

Chorus Agent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
⭐ 841
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
AGPL-3.0
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
Agent工作流
Forks
75

📖 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」。

Chorus Agent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:npm 全局安装
npm install -g chorus

# 方式二:npx 直接运行(无需安装)
npx chorus --help

# 方式三:项目依赖安装
npm install chorus

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/Chorus-AIDLC/Chorus
cd Chorus
npm install
npm start
📋 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
chorus --help

# 基本用法
chorus [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const chorus = require('chorus');

const result = await chorus.run(options);
console.log(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
# chorus 配置说明
# 查看配置选项
chorus --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 CHORUS_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 75/100 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

<p align="center"> <img src="docs/images/chorus-slug.png" alt="Chorus" width="240" /> </p>

<p align="center"><strong>The Agent Harness for AI-Human Collaboration</strong></p>

<p align="center"> <a href="https://discord.gg/SwcCMaMmR"> <img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20us-5865F2?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white" alt="Discord"> </a> <a href="https://github.com/Chorus-AIDLC/Chorus/actions/workflows/test.yml"> <img src="https://img.shields.io/endpoint?url=https://gist.githubusercontent.com/ChenNima/f245ebf1cf02d5f6e3df389f836a072a/raw/coverage-badge.json" alt="Coverage"> </a> </p>

<p align="center"><a href="README.zh.md">中文</a></p>

Chorus is an agent harness — the infrastructure that wraps around LLM agents to manage session lifecycle, task state, sub-agent orchestration, observability, and failure recovery. It lets multiple AI Agents (with fine-grained, configurable permissions) and humans collaborate through the full workflow from requirements to delivery.

Inspired by the AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle) methodology. Core philosophy: Reversed Conversation — AI proposes, humans verify.

---

What's New

v0.12.0 — Addressable daemon instances: one chorus daemon can serve multiple working directories (--cwd), and each (agent, host, cwd) becomes an individually visible, individually targetable instance across presence, @-mention, and assignment. Pin an instance once on an idea and its proposals, tasks, and wakes inherit it; pinned wakes are delivered to exactly that instance instead of broadcast. Comment @-mentions render as live online-status badges, and comments switch to cursor-based infinite scroll.

v0.11.0 — The Chorus Daemon: chorus daemon turns your machine into a resident agent runtime that wakes a local Claude Code on each dispatch. An Agent Connections surface gives live observability and control — streaming transcripts, instruction injection, and interrupt / resume — and a "Verify Elaborate" button wakes the assigned agent to write the proposal.

v0.10.0 — Single-parent idea lineage: an idea may derive a child or be attached under another, forming a forest. The relation is intentionally weak — a parent surfaces a read-only "+N derived" rollup and does not constrain any child's elaboration, proposal, or task flow. Idea browsing consolidates onto the Dashboard (a three-way Ideas / Lineage / Stats view switch with an adaptive default); the standalone Idea List page is retired and its URLs 308-redirect to the Dashboard.

v0.9.4 — OpenClaw plugin rewritten on the OpenClaw 2026.4.27 Plugin SDK (native MCP registration, runEmbeddedAgent for SSE wake, reviewers as native skills); Codex plugin hooks now ship inside the package, with an installer that cleans up legacy hook copies in the user directory.

v0.9.0 — Brainstorm skill for fuzzy ideas (open-ended chat before structured Q&A) and idea-completion reports (every shipped idea gets a Summary / Decisions / Follow-ups writeup, surfaced on the idea overview).

v0.8.0 — OpenSpec-aware mode (Claude Code): auto-activates when an openspec/ directory and the openspec CLI are both present, adds /opsx/{explore,propose,apply,archive} and a post-verify archive-trigger hook.

Full changelog: CHANGELOG.md

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Features

- Session Lifecycle — Persistent sessions with heartbeats, auto-expiry, and failure recovery - Task DAG — Dependency modeling, cycle detection, and interactive visualization - Kanban — Real-time task flow with Worker badges and agent presence - Multi-Agent Collaboration — Claude Code Agent Teams (Swarm Mode) for parallel execution - Fine-Grained Agent Permissions — 5 resources × 3 actions grid with preset + custom combinations (details) - Chorus Plugin — Lifecycle hooks automate session create/close, heartbeats, and context injection - Requirements Elaboration — Structured Q&A rounds before proposal creation - Proposal Approval Flow — PM drafts, Admin approves, drafts materialize into real entities - Notifications — In-app + SSE push + Redis Pub/Sub with per-user preferences (design doc) - @Mention — Tiptap autocomplete, permission-scoped search, mention notifications (design doc) - Activity Stream — Full audit trail with session attribution - Universal Search — Cmd+K across 6 entity types, 3 scope levels, snippet generation (design doc) ---

Idea & Requirements Elaboration

Idea & Elaboration

PM Agents clarify requirements through structured Q&A rounds before creating Proposals. The panel shows idea details alongside completed elaboration rounds with answers and category tags.

Other deployment options

MethodCommand
**npm** (simplest)npm i -g @chorus-aidlc/chorus && chorus
**Docker (standalone)**[docker compose -f docker-compose.local.yml up](#quick-start-with-docker-recommended)
**Docker (full stack)**[docker compose up](#quick-start-with-docker-recommended) (PostgreSQL + Redis + Chorus)
**AWS CDK**[Deploy to AWS](#deploy-to-aws)

Getting Started

Local Development (no Docker)

Prerequisites: Node.js 22+, pnpm 9+

cp .env.example .env
pnpm install
pnpm dev:local        # Dev server on http://localhost:8637

PGlite runs embedded PostgreSQL on port 5433. Data stored in .pglite/ — delete to reset.

Deploy to AWS

./install.sh

The interactive installer provisions VPC, Aurora Serverless v2, ElastiCache Serverless, ECS Fargate, and ALB with HTTPS. Configuration saved to default_deploy.sh for re-deploys.

Quick Start

Run Chorus locally with two commands — no database, no Docker, no config files needed.

npm install -g @chorus-aidlc/chorus
chorus

That's it. Chorus starts with an embedded PostgreSQL (PGlite), runs migrations automatically, and opens at http://localhost:8637.

Note: PGlite is an embedded, single-process PostgreSQL — great for local single-user usage, but its connection handling has limits under concurrent load. If you plan to run multiple agents or users simultaneously, use an external PostgreSQL via DATABASE_URL=postgresql://... or the full Docker Compose stack.

Default login: admin@chorus.local / chorus

Screenshots

Options

```bash

AI-DLC Workflow

Idea ──> Proposal ──> [Document + Task DAG] ──> Execute ──> Verify ──> Done
  ^          ^               ^                     ^          ^         ^
Human     idea:write     proposal:write         task:write   *:admin    *:admin
creates   + elaborate    + drafts                + reports   + verifies + closes

The labels under each stage are the permissions an actor needs at that stage — granted to a human, an Agent (preset or Custom), or both. There are no fixed roles; any combination of the 5 × 3 permission matrix is possible. See docs/PERMISSIONS.md.

---

Packages

PackageDescription
[packages/openclaw-plugin](packages/openclaw-plugin)**OpenClaw Plugin** — Connects [OpenClaw](https://openclaw.ai) to Chorus via persistent SSE + MCP bridge.
[packages/chorus-cdk](packages/chorus-cdk)**AWS CDK** — Infrastructure-as-code for deploying Chorus to AWS.

OpenSpec mode (opt-in, plugin 0.8.1+)

PM agents that have the OpenSpec CLI installed can author proposals in a structured proposal.md + design.md + specs/<capability>/spec.md layout. Local files are the working copy and Chorus documentDrafts are the mirror; reviewers see a predictable shape (## ADDED Requirements, ### Requirement:, #### Scenario:) instead of free-form Markdown. A PostToolUse hook on chorus_admin_verify_task injects an openspec archive <slug> reminder when the last task of an OpenSpec idea is verified, so finalized specs are merged into the long-term spec set right after sign-off. The mode is strictly opt-in: when openspec is not installed, behavior is unchanged. Master switch on Claude Code is enableOpenSpec (plugin userConfig, default true); both clients also honor CHORUS_OPENSPEC_MODE=off. No new MCP tools or schema changes ship in this mode; the canonical skill reuses the existing chorus_pm_* draft and document tools, with mirror calls routed through the chorus-api.sh wrapper to keep multi-thousand- line markdown out of LLM context. See OPENSPEC_MODE.md for the full guide.

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🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-09
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

Chorus 是一个 AI 人机协作的代理工具,旨在促进人机之间的高效协作。

⚡ 功能介绍

Chorus 的功能包括会话生命周期管理、任务依赖关系图、Kanban 流程管理、多代理协作、细粒度代理权限管理等。

📋 环境依赖

Chorus 需要一个稳定的网络环境,支持多种数据库和消息队列系统,包括 PostgreSQL、Redis 等。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

Chorus 支持多种部署方式,包括 npm、Docker、AWS CDK 等,用户可以根据自己的需求选择合适的部署方式。

🚀 使用教程

Chorus 的使用教程包括快速启动、配置管理、任务管理等方面,用户可以通过这些教程快速上手 Chorus。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

Chorus 的配置管理包括 MCP、环境变量、关键参数等方面,用户可以通过这些配置项来定制 Chorus 的行为。

🔄 工作流/模块

Chorus 的工作流包括idea、proposal、document、task、execute、verify、done等阶段,用户可以通过这些阶段来管理项目的整个生命周期。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

Chorus是AI工作流领域的优秀开源项目,融合Agent框架和人机协作理念,841星的热度反映社区认可度。TypeScript实现便于集成,适合现代AI应用开发。

📚 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
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
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:Chorus 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
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
⭐ 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
  • +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

该工具使用 AGPL-3.0 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。

📄 License 说明

⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft,网络服务端使用也需开源,SaaS 使用受限。

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❓ 常见问题 FAQ

主要集成Claude等大语言模型,框架设计支持扩展其他模型接入。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,Chorus Agent工作流 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。

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⬇ 下载源码(GPL)
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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 Chorus
原始描述 开源AI工作流:The Agent Harness for AI-Human Collaboration, inspired by the AI-DLC (AI-Driven 。⭐841 · TypeScript
Topics AI工作流Agent框架人机协作AI代理TypeScript
GitHub https://github.com/Chorus-AIDLC/Chorus
License AGPL-3.0
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/Chorus-AIDLC/Chorus 🌐 官方网站  https://chorus-ai.dev/

收录时间:2026-05-17 · 更新时间:2026-05-19 · License:AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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