AI Skill Hub 推荐使用:开源AI工作流 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 7.5 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。
An AI-powered research platform that transforms how you conduct research。提供AI工作流解决方案,帮助研究人员更高效地进行研究。
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。
An AI-powered research platform that transforms how you conduct research。提供AI工作流解决方案,帮助研究人员更高效地进行研究。
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:npm 全局安装 npm install -g introlix-app # 方式二:npx 直接运行(无需安装) npx introlix-app --help # 方式三:项目依赖安装 npm install introlix-app # 方式四:从源码运行 git clone https://github.com/introlix/introlix-app cd introlix-app npm install npm start
# 命令行使用
introlix-app --help
# 基本用法
introlix-app [options] <input>
# Node.js 代码中使用
const introlix_app = require('introlix-app');
const result = await introlix_app.run(options);
console.log(result);
# introlix-app 配置说明 # 查看配置选项 introlix-app --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 INTROLIX_APP_CONFIG="/path/to/config.yml"
--- title: Introlix emoji: 🌈 colorFrom: purple colorTo: blue sdk: docker app_port: 7860
Introlix is an intelligent research platform that combines the power of AI agents with advanced search capabilities to streamline your research workflow. Whether you're conducting academic research, market analysis, or deep investigations, Introlix provides a comprehensive suite of tools to help you gather, organize, and synthesize information efficiently.
Note: Currently this platform is AI powered research platform. Our goal is to convert this project from research platform to a tool platform that provides AI powered tools in user computer without taking users data. See <a href="#roadmap">roadmap</a> section for more details.
--- <div id="features"></div>
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pip install -e .
4. **Authenticate with Hugging Face** (required for LLM model downloads)
bash pip install huggingface_hub
git clone https://github.com/introlix/introlix.git
cd introlix
cp .env.example .env
Edit .env and add your API keys:
```env
For running the entire application (both Next.js frontend and FastAPI backend) in a single integrated container:
1. Build the local Docker image:
docker build -f Dockerfile.local -t introlix:local .
2. Run using Docker Compose: Ensure you have your .env file containing your API keys (e.g. GEMINI_API_KEY, etc.) in the root folder, then start the container:
docker compose up -d
3. Access the application: - Frontend: http://localhost:8043 - Backend API Docs: http://localhost:8042/docs
To stop the container, run:
docker compose down
---
SearXNG is a privacy-respecting metasearch engine. For Introlix to work properly, you need to configure it to return JSON results.
To install SearXNG, see Installation guide.
Modify searxng/settings.yml:
```yaml
SEARCHXNG_HOST=http://localhost:8080/search
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
general: instance_name: "SearXNG"
search: safe_search: 0 autocomplete: "" formats: - html - json # Important Enable JSON format
server: port: 8888 bind_address: "127.0.0.1"
**Note**: Above code is only for example. Don't replace settings.yml file. Only modify the settings.yml for enabling json.
For full template see, [searxng/blob/main/searx/settings.yml](https://github.com/introlix/searxng/blob/main/searx/settings.yml)
3. **Verify JSON output**
Test that JSON format works:bash curl "http://localhost:8888/search?q=test&format=json" ```
You should receive a JSON response with search results.
Important: Make sure to enable JSON format in your SearXNG settings as shown above. Introlix requires JSON responses from SearXNG to function properly.
---
INTROLIX_API_KEY=123456 JWT_SECRET_KEY = my_secret
3. **Install Python dependencies**
bash
ChatAgent: Conversational interface with searchContextAgent: Gathers research context through questionsPlannerAgent: Creates structured research plansExplorerAgent: Searches and gathers informationEditAgent: AI-assisted document editingThe Research Desk guides you through a comprehensive research process:
Introlix 是一个智能研究平台,整合了 AI 代理与高级搜索能力,用于优化研究工作流程。无论是学术研究、市场分析还是深度调查,Introlix 都提供了完整的工具套件,帮助用户高效地收集、组织和综合信息。该平台采用 Docker 容器化部署,通过 Gradio 界面(端口 7860)提供服务。
Introlix 的核心功能包括:AI 驱动的研究桌面(多阶段 AI 引导工作流)、智能聊天界面(支持实时网络搜索集成)、AI 文档编辑器(辅助编辑和增强研究文档)、高级搜索集成(基于 SearXNG 的隐私保护搜索)。即将推出的测试功能有音频处理、文档格式化、自动引用管理和文件上传等。
系统要求:Python 3.11 或更高版本、Node.js 22 或更高版本、pnpm 包管理器、SQLite 数据库(存储工作区和研究数据)、Chromadb 向量数据库(语义搜索)、SearXNG 自托管搜索引擎。需要 Hugging Face 账户用于 LLM 模型下载。
安装步骤:1) 克隆仓库并进入目录;2) 复制 .env.example �� .env 并配置 API 密钥;3) 创建 Python 虚拟环境并激活;4) 安装 Python 依赖(pip install -e .);5) 认证 Hugging Face。Docker 部署:使用 Dockerfile.local 构建本地镜像,通过 Docker Compose 运行完整应用(包含 Next.js 前端和 FastAPI 后端)。
快速开始:创建研究桌面并输入研究主题,系统将通过多阶段工作流引导研究过程。若使用 Docker 部署,请参考发布版本说明。应用通过 Gradio 界面在端口 7860 提供访问。
关键配置参数:INTROLIX_API_KEY(API 密钥)、JWT_SECRET_KEY(JWT 密钥)、SEARCHXNG_HOST(搜索引擎地址,默认 http://localhost:8080/search)。SearXNG 需修改 settings.yml 配置以返回 JSON 格式结果。所有 API 密钥(如 GEMINI_API_KEY)应在 .env 文件中配置。
聊天接口提供实时对话 AI 与流式响应、网络搜索集成获取最新信息、对话历史持久化存储、支持多个 LLM 提供商(OpenRouter、Google AI Studio)。后端采用 FastAPI 框架,包含多代理系统:ChatAgent(对话搜索)、ContextAgent(研究上下文收集)、PlannerAgent(结构化研究计划)、ExplorerAgent(信息探索)。
研究桌面工作流包含三个主要阶段:1) 初始设置 - 创建研究桌面并输入研究主题;2) Context Agent - AI 通过提问理解研究范围和背景;3) Planner Agent - 生成包含主题和关键词的结构化研究计划。整个流程由 AI 代理指导,帮助用户系统地进行研究。
开源AI工作流是一个有潜力的项目,提供了AI工作流解决方案,但需要进一步的开发和测试才能达到商业化水平
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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。
✅ 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。
总体来看,开源AI工作流 是一款质量良好的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。
| 原始名称 | introlix-app |
| 原始描述 | 开源AI工作流:An AI-powered research platform that transforms how you conduct research。⭐35 · TypeScript |
| Topics | workflowairesearch |
| GitHub | https://github.com/introlix/introlix-app |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | TypeScript |
收录时间:2026-06-03 · 更新时间:2026-06-11 · 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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