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连接洋葱
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Agent工作流

连接洋葱

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:connectonion
⭐ 1.2k Stars 🍴 159 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
AI工作流智能体
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:连接洋葱 是一款优质的Agent工作流。已获得 1.2k 颗 GitHub Star,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

连接洋葱 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。

连接洋葱 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

连接洋葱 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
⭐ 1.2k
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
159

📖 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」。

连接洋葱 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:pip 安装(推荐)
pip install connectonion

# 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 connectonion

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

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

# 基本用法
connectonion input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import connectonion

# 示例
result = connectonion.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
# connectonion 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "connectonion"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
connectonion --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export CONNECTONION_API_KEY="your-key"
export CONNECTONION_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 52/100 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

<img src="https://www.connectonion.com/favicon.png" width="96" height="96" alt="ConnectOnion logo">

build your map and first pages; approve nightly upkeep when prompted

co rem init

Install and start

One line installs co and sets it up: your agent identity, an OpenOnion key with starter credit, and the skills and command index that tell Codex and Claude Code about co.

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/openonion/connectonion/main/install.sh | sh

It uses uv (installing it if needed) to keep co out of your system Python, so you need no Python of your own. Then connect what you use:

co auth google      # Gmail and Google Calendar
co auth microsoft   # Outlook
co commands         # everything else; add --help to any

<details> <summary>With pip instead</summary>

```bash

what it does, what it changes, an example

$ co linear --help $ co linear issues -n 3 3 open issues CON-3 Todo No priority - 2026-10-01 Import your data CON-1 Todo No priority - 2026-10-01 Get familiar with Linear CON-4 Todo No priority - 2026-10-01 Set up your teams Next: co linear issue CON-3 ```

CLI is all you need

An agent's work lives in many places: your inbox, your calendar, a chat thread, a web page behind a login, a file on the NAS, an issue tracker, its own notes, another agent. ConnectOnion strings all of that context together with one command line, co. The agent reads a thread with one command, looks something up with the next, and writes the answer with a third. Every step is a line in its shell, and the output of one is the input of the next.

See the CLI in action

Watch the 43-second film — real runs from co 1.8.10.

<details> <summary><strong>See search, Linear, Slack, Canny and audit examples</strong></summary>

<picture> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce) and (max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/aha-search-mobile-poster.png"> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce)" srcset="https://www.connectonion.com/aha-search-poster.png"> <source media="(max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/aha-search-mobile.gif"> <img alt="co search ConnectOnion printing an answer with its GitHub and website sources" src="https://www.connectonion.com/aha-search.gif"> </picture>

co search ConnectOnion answers from the web and cites its sources. The default engine uses your own search key, then ConnectOnion credits; --engine ddg is free.

<picture> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce) and (max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/linear-mobile-poster.png?v=2"> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/linear-poster.png?v=2"> <source media="(max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/linear-mobile.gif?v=2"> <img alt="co linear issues listing three open issues, then co linear create previewing a new issue" src="https://www.connectonion.com/demos/linear.gif?v=2"> </picture>

List your Linear issues, then create one. The create shows a preview and changes nothing until --yes.

<picture> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce) and (max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/slack-mobile-poster.png?v=2"> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/slack-poster.png?v=2"> <source media="(max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/slack-mobile.gif?v=2"> <img alt="co slack search finding a message, then co slack thread reading its replies" src="https://www.connectonion.com/demos/slack.gif?v=2"> </picture>

Search Slack, then read the whole thread. Each message carries the id that co slack send --reply-to takes.

<picture> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce) and (max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/canny-mobile-poster.png?v=2"> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/canny-poster.png?v=2"> <source media="(max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/canny-mobile.gif?v=2"> <img alt="co canny posts ranked by votes, then co canny status previewing a move to planned" src="https://www.connectonion.com/demos/canny.gif?v=2"> </picture>

Your most-voted Canny requests, and a status change you preview before voters hear about it.

<picture> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce) and (max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/audit-mobile-poster.png?v=2"> <source media="(prefers-reduced-motion: reduce)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/audit-poster.png?v=2"> <source media="(max-width: 600px)" srcset="https://www.connectonion.com/demos/audit-mobile.gif?v=2"> <img alt="co audit co linear scoring 13 help pages and reporting fit for an agent harness" src="https://www.connectonion.com/demos/audit.gif?v=2"> </picture>

co audit scores a CLI's help pages the way an agent reads them. CI runs it on every co page, and it works on any other CLI too.

</details>

Why a command line, and not MCP or a plugin per tool

- Every agent already has one. Claude Code, Codex, Cursor and any agent you write can run a shell command. There is no server to start, no client to configure and nothing to install into the agent. - It costs no context until it is used. Tool schemas sit in an agent's prompt whether it needs them or not. A command line is discovered on demand: bare co lists the groups, co gmail --help explains one, and only the page the agent opens enters its context. - The help page is the prompt. Each --help says what the command does, what it changes (Read-only, Sends, Changes, Deletes…) and gives a real example, so there is no separate skill file or schema to keep in step. CI fails any page that loses one of those parts (co audit). - Every answer names the next step. A list ends with how to open the first item, a missing login ends with Next: co auth microsoft, a typo ends with the command you meant. The agent recovers without asking you. - It composes. Commands pipe into each other and into scripts, and the transcript is the same commands you would type, so you can read exactly what the agent did, and run it yourself.

```console

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-04
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

ConnectOnion 是一个 AI 框架,提供了一个强大的 AI 编程助手、前端和后端功能,以及多种工具和插件。它支持 Python 3.10+,并且可以通过 pip 安装。

⚡ 功能介绍

ConnectOnion 的主要功能包括:内置 AI 编程助手、前端和后端功能、多种工具和插件、自动压缩上下文、子代理和超轻量工作模式等。这些功能使得 ConnectOnion 成为一个强大的 AI 框架。

📋 环境依赖

ConnectOnion 需要 Python 3.10+,并且需要通过环境变量设置 OpenAI API 密钥。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

ConnectOnion 可以通过 pip 安装,使用以下命令:`pip install connectonion`。如果需要通过 Docker 部署,可以使用 `docker pull connectonion` 和 `docker run -p 8080:8080 connectonion` 等命令。

🚀 使用教程

ConnectOnion 的使用教程包括:创建一个 Agent 实例、设置 OpenAI API 密钥、使用内置工具和插件等。具体使用方法请参考 ConnectOnion 的文档。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

ConnectOnion 的配置包括:设置环境变量、设置 MCP 等。具体配置方法请参考 ConnectOnion 的文档。

🔌 API 说明

ConnectOnion 的 API 包括:设置 OpenAI API 密钥、使用内置工具和插件等。具体 API 方法请参考 ConnectOnion 的文档。

🔄 工作流/模块

ConnectOnion 的工作流包括:12 个生命周期钩子和插件系统。具体工作流和模块请参考 ConnectOnion 的文档。

❓ FAQ 摘要

ConnectOnion 的常见问题包括:如何设置 OpenAI API 密钥、如何使用内置工具和插件等。具体答案请参考 ConnectOnion 的 FAQ。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-04

高质量的开源AI工作流框架

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 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)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 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
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 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)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 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
  • +Apache-2.0 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

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

connectonion 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流:The Best AI Agent Framework for Agent Collaboration. 。⭐1.2k · Python 主要应用场景包括:智能体协作与工作流管理。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,连接洋葱 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

✅ Apache-2.0 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 连接洋葱
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 connectonion
原始描述 开源AI工作流:The Best AI Agent Framework for Agent Collaboration. 。⭐1.2k · Python
Topics AI工作流智能体
GitHub https://github.com/openonion/connectonion
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/openonion/connectonion 🌐 官方网站  https://docs.connectonion.com

收录时间:2026-06-04 · 更新时间:2026-06-05 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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