能力标签
Fusion
⚙️
Agent工作流

Fusion

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
⭐ 710 Stars 🍴 84 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
workflowagentagentic-workflowagentsllmorchestration-frameworktypescript
✦ AI Skill Hub 推荐

Fusion 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

Fusion 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。

Fusion 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 7.5 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

多节点代理协调器,构建更快更好的AI应用。

Fusion 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
⭐ 710
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
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
84

📖 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」。

多节点代理协调器,构建更快更好的AI应用。

Fusion 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 fusion

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

# 方式三:项目依赖安装
npm install fusion

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/Runfusion/Fusion
cd Fusion
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
fusion --help

# 基本用法
fusion [options] <input>

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

const result = await fusion.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
# fusion 配置说明
# 查看配置选项
fusion --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 FUSION_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 64/100 含工作流图 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="./demo/assets/fusion-logo.png" alt="Fusion" width="120" />

Core features

  • AI Planning — Planning agent generates detailed PROMPT.md with steps, file scope, and acceptance criteria
  • Step-by-step Execution — Plan → Review → Execute → Review cycle for each task step
  • Git Worktree Isolation — Each task runs in its own worktree (fusion/{task-id} branch)
  • Workflow Steps — Configurable quality gates (pre-merge: blocks merge; post-merge: informational)
  • GitHub Integration — Import issues, create PRs, real-time PR/issue badges
  • Dashboard — Real-time kanban board, agent management, terminal, git manager, mission planner
  • Missions — Hierarchical planning (Mission → Milestone → Slice → Feature → Task) with autopilot, validation contracts, fix-feature retries, and blocked-handoff semantics
  • Multi-Project — Manage multiple projects from a single installation with project isolation
  • Inter-Agent Messaging — Built-in messaging for coordination between agents and users
  • Chat Rooms (Experimental) — Project-scoped group chat where mentioned members are routed as direct responders and additional ambient members may reply up to a cap (enable via Settings → Experimental Features → Chat Rooms; details in Dashboard Guide → Chat Rooms)

First-run setup

On first launch, Fusion opens the onboarding wizard with three guided steps:

  1. AI Setup — Use a simplified quick-start provider list (recommended providers plus any already-connected providers), then expand Advanced provider settings only if you need additional providers or setup details. You only need one provider to get started. Deprecated Google Gemini CLI / Antigravity provider entries are intentionally hidden; Google/Gemini API key, Google Generative AI, Vertex, and Cloud Code paths remain supported.
  2. GitHub (Optional) — Connect GitHub for issue import and PR management
  3. First Task — Create your first task or import from GitHub (if no project is active, onboarding first prompts you to register/select a project directory)

The wizard is dismissible and non-blocking — click Skip for now to use the dashboard immediately. Re-trigger it later from Settings → Authentication → Reopen onboarding guide.

Build a standalone executable

Build a single self-contained fn binary using Bun:

pnpm build:exe                # Build for current platform
pnpm build:exe:all            # Cross-compile for all platforms

---

Quick start

Zero install, straight from npm:

npx runfusion.ai

That launches the dashboard. Subcommands forward through: npx runfusion.ai task create "fix X", npx runfusion.ai --help, etc. (Or verbosely: npx @runfusion/fusion dashboard.)

One-line installer (macOS & Linux — auto-picks Homebrew, falls back to npm):

curl -fsSL https://runfusion.ai/install.sh | sh
fusion dashboard

Homebrew (macOS & Linux):

brew tap runfusion/fusion
brew install fusion
fusion dashboard            # or: fn dashboard

Or as a one-liner (auto-taps): brew install runfusion/fusion/fusion.

npm global:

npm install -g @runfusion/fusion
fn dashboard                # or: fusion dashboard

From a clone (for development):

pnpm dev dashboard

Then click the Open: URL printed in the terminal. It embeds a bearer token (http://localhost:4040/?token=fn_...) that the browser captures to localStorage on first visit and reuses automatically thereafter. On the server side, Fusion now persists the dashboard/daemon token in ~/.fusion/settings.json on first authenticated run and reuses it on later starts unless you override it (--token, FUSION_DASHBOARD_TOKEN, FUSION_DAEMON_TOKEN) or disable auth with --no-auth. See CLI reference → fn dashboard → Authentication for full precedence and reset/revocation options.

CLI quick examples

fn task create "Fix the login bug"                    # Quick entry → planning
fn task plan "Build auth system"                      # AI-guided planning
fn task import owner/repo --labels bug                # Import GitHub issues
fn task show FN-001                                   # View task details
fn task logs FN-001 --follow                          # Stream execution logs
fn task steer FN-001 "Use TypeScript"                 # Guide the agent mid-execution

fn project add my-app /path/to/app                    # Register a project
fn project list                                       # List all projects

fn settings set maxConcurrent 4                       # Configure settings
fn settings export                                    # Export configuration

fn mission create "Auth System" "Build auth"          # Create mission
fn mission activate-slice <slice-id>                  # Activate a slice

fn skills search react                                # Search skills.sh
fn skills install firebase/agent-skills               # Install agent skills

---

Your entire dev environment. On a single pane of glass.

Describe a task in plain language. A planning agent reads your project, understands context, and writes a full PROMPT.md plan — steps, file scope, acceptance criteria. Then Fusion plans, reviews, executes, and reviews again, in an isolated git worktree, with a human approval gate wherever you want one.

One board. Controlled from anywhere. Laptop, Mac mini, Linux server, cloud VM, phone — all connected.

Like Trello, but your tasks get specified, executed, and delivered by AI. Built on the great work of dustinbyrne/kb.

---

Packages

PackageDescription
@fusion/coreDomain model — tasks, board columns, SQLite store
@fusion/dashboardWeb UI — Express server + kanban board with SSE
@fusion/engineAI engine — planning, execution, scheduling, workflow steps
@runfusion/fusionCLI + extension — published to npm

---

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-13

Fusion是一个开源的AI工作流管理器,提供了多节点代理协调器功能,能够帮助开发者构建和管理复杂的AI应用。它使用TypeScript编写,易于使用和扩展。然而,Fusion的文档和社区支持还需要进一步改进。

📚 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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 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)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:Fusion 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
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
Fusion 中文教程Fusion 安装报错怎么办Fusion Docker 部署Fusion Agent 工作流Fusion 与同类工具对比Fusion 最佳实践Fusion 适合谁用

⚡ 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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 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)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 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。

🔗 相关工具推荐

📚 相关教程推荐
📰 相关 AI 新闻
🍿 AI 圈相关吃瓜
🗺️ 相关解决方案
🧩 你可能还需要
基于当前 Skill 的能力图谱,自动补全的工具组合

❓ 常见问题 FAQ

Fusion 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Multi node agent orchestrator - build faster and better。⭐710 · TypeScript 主要应用场景包括:用于构建和管理多节点AI工作流,提高AI应用的效率和质量。。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,Fusion 在Agent工作流赛道中表现稳健,质量良好。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。

⬇️ 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 Fusion
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 Fusion
原始描述 开源AI工作流:Multi node agent orchestrator - build faster and better。⭐710 · TypeScript
Topics workflowagentagentic-workflowagentsllmorchestration-frameworktypescript
GitHub https://github.com/Runfusion/Fusion
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/Runfusion/Fusion 🌐 官方网站  http://runfusion.ai

收录时间:2026-06-13 · 更新时间:2026-06-13 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

📺 订阅 AI Skill Hub Daily Telegram 频道
每天 8 条精选 AI Skill、MCP、Agent 与自动化工具推送
加入频道 →