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mercury-agent Agent工作流
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mercury-agent Agent工作流

基于 TypeScript · 开源 AI 工具,GitHub 社区精选
英文名:mercury-agent
⭐ 2.2k Stars 🍴 229 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
AI工作流权限控制Token预算多渠道TypeScript
✦ AI Skill Hub 推荐

mercury-agent Agent工作流 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。已获得 2.2k 颗 GitHub Star,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

mercury-agent Agent工作流 是一款基于 TypeScript 的开源工具,在 GitHub 上收获 2k+ Star,是AI工作流、权限控制、Token预算、多渠道领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
mercury-agent Agent工作流 依赖 TypeScript 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 TypeScript 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 mercury-agent Agent工作流 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

mercury-agent Agent工作流 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具,专注于 AI工作流、权限控制、Token预算 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 2.2k
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
持续维护,定期更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
AI工具
Forks
229

📖 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」。

mercury-agent Agent工作流 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具,专注于 AI工作流、权限控制、Token预算 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
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 mercury-agent

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

# 方式三:项目依赖安装
npm install mercury-agent

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/cosmicstack-labs/mercury-agent
cd mercury-agent
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
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
mercury-agent --help

# 基本用法
mercury-agent [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const mercury_agent = require('mercury-agent');

const result = await mercury_agent.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
# mercury-agent 配置说明
# 查看配置选项
mercury-agent --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 MERCURY_AGENT_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 62/100 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"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="docs/img/card-dark.png"> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="docs/img/card-light.png"> <img alt="Mercury — Soul-Driven AI Agent" src="docs/img/card-light.png" width="600"> </picture> </p>

<p align="center"> <strong>Soul-driven AI agent with permission-hardened tools, token budgets, and multi-channel access.</strong> </p>

<p align="center"> Remembers what matters. Asks before it acts. Runs 24/7 from CLI, Telegram, or Web. 31 built-in tools, Kanban boards, extensible skills, SQLite-backed Second Brain memory. </p>

<p align="center"> <a href="https://www.npmjs.com/package/@cosmicstack/mercury-agent"><img src="https://img.shields.io/npm/v/@cosmicstack/mercury-agent" alt="npm"></a> <a href="https://github.com/cosmicstack-labs/mercury-agent"><img src="https://img.shields.io/github/license/cosmicstack-labs/mercury-agent" alt="license"></a> <a href="https://nodejs.org/"><img src="https://img.shields.io/node/v/@cosmicstack/mercury-agent" alt="node"></a> </p>

<p align="center"> <strong>🔖 Current Stable: v1.1.13</strong> </p>

<p align="center"> English | <a href="README.zh-CN.md">简体中文</a> </p>

---

Prerequisites

  • Node.js ≥ 20 (for the build toolchain)
  • Bun ≥ 1.3 (only required for standalone binaries; install with curl -fsSL https://bun.sh/install | bash)

Standalone executable (no Node.js required for end users)

Mercury can be compiled into a single self-contained binary using bun build --compile. The resulting file embeds the Bun runtime and the full Mercury bundle.

npm run build:bin            # host platform only
npm run build:bin:all        # all 5 targets (macOS arm64/x64, Linux x64/arm64, Windows x64)
npm run build:bin:force      # rebuild (overwrite existing binary for the same version)
npm run build:bin:all:force  # rebuild all targets

Output is versioned so older builds are never overwritten:

release/
├── latest                       → symlink to most-recent version
├── v1.1.9/
│   ├── mercury-macos-arm64
│   ├── mercury-macos-x64
│   ├── mercury-linux-x64
│   ├── mercury-linux-arm64
│   ├── mercury-win-x64.exe
│   └── checksums.txt            (SHA-256 for every binary)
└── v1.2.0/ …

The version is read from package.json — bump it before building to produce a fresh folder. Re-running for the same version skips already-built targets unless --force is passed.

Cross-compilation: Bun produces binaries for every target from a single host. Native modules (better-sqlite3) can't cross-compile, but Mercury gracefully falls back to sql.js (pure JS + wasm) so the cross-compiled binaries still work end-to-end.

macOS Gatekeeper: unsigned binaries trigger a warning on first launch. For distribution, sign with codesign --sign "Developer ID" release/v<version>/mercury-macos-arm64 and notarize.

Installing Skills

Mercury can pull community-contributed skills from the registry at skills.mercuryagent.sh (126+ skills, no auth required).

mercury skills search prompt                  # search the registry
mercury skills browse ai-ml                   # browse by category
mercury skills view ai-ml/prompt-engineering  # render SKILL.md in the terminal
mercury skills view ai-ml/prompt-engineering --web   # open the registry page
mercury skills install ai-ml/prompt-engineering      # install to ~/.mercury/skills/
mercury skills list                           # show installed skills
mercury skills update                         # refresh all installed skills
mercury skills remove ai-ml/prompt-engineering
mercury skills doctor                         # check install root + registry

Installed skills land at ~/.mercury/skills/<category>/<slug>/SKILL.md and are picked up by the agent on the next boot — they're treated identically to built-in skills.

Review before you ship. Skills are community-contributed and unaudited. Run mercury skills view <id> before installing.

Overrides: --registry <url> (or MERCURY_SKILLS_REGISTRY) for self-hosted registries, MERCURY_SKILLS_INSTALL_ROOT for an alternate install path, --json for machine-readable output.

Also installable from:

  • Web dashboardhttp://127.0.0.1:6174/skills has a registry installer (paste category/slug) and a URL installer side by side.
  • Telegram/skills, /skills search <q>, /skills view <id>, /skills install <id> (admin-only). Every result includes the registry URL so you can review before installing.

See the Skills reference for the full command surface, frontmatter spec, and API endpoints.

Build From Source

You can build Mercury yourself from source — either the standard Node bundle (for npm link / local development) or a standalone executable that bundles the entire runtime, so end-users don't need Node.js installed at all.

Standard build (ESM bundle)

git clone https://github.com/cosmicstack-labs/mercury-agent.git
cd mercury-agent
npm install
npm run build           # builds dist/ via tsup + post-build (UI, static assets)
npm start               # node dist/index.js

Getting Started

  1. Fork the repo
  2. Run npm install
  3. Make your changes
  4. Run npm run build to verify it compiles
  5. Test with mercury locally
  6. Open a PR with a clear description of what you changed and why

Quick Start

One-liner install (no Node.js required) — downloads the latest standalone binary for your OS:

```bash

PR Guidelines

  • Keep PRs focused — one feature/fix per PR
  • Include before/after behavior in the description
  • Tag related issues if applicable
  • Be responsive to review feedback

Configuration

All runtime data lives in ~/.mercury/ — not in your project directory.

PathPurpose
~/.mercury/mercury.yamlMain config (providers, channels, budget)
~/.mercury/.envAPI keys and tokens (loaded alongside project .env)
~/.mercury/soul/*.mdAgent personality (soul, persona, taste, heartbeat)
~/.mercury/permissions.yamlCapabilities and approval rules
~/.mercury/skills/Installed skills
~/.mercury/schedules.yamlScheduled tasks
~/.mercury/token-usage.jsonDaily token usage tracking
~/.mercury/memory/short-term/Per-conversation JSON files
~/.mercury/memory/long-term/Auto-extracted facts (JSONL)
~/.mercury/memory/episodic/Timestamped event log (JSONL)
~/.mercury/memory/second-brain/Structured memory database (SQLite + FTS5)
~/.mercury/daemon.pidBackground process PID
~/.mercury/daemon.logDaemon mode logs
~/.mercury/boards.dbKanban boards database (SQLite)

CLI Commands

CommandDescription
mercury up**Recommended.** Install service + start daemon + ensure running
mercuryStart the agent (same as mercury start)
mercury startStart in foreground
mercury start -dStart in background (daemon mode)
mercury restartRestart the background process
mercury stopStop a background process
mercury logsView recent daemon logs
mercury doctorReconfigure setup (name, providers, channels, permissions defaults)
mercury doctor --platformShow cross-platform terminal/daemon compatibility diagnostics
mercury setupRe-run the setup wizard
mercury statusShow config and daemon status
mercury helpShow full manual
mercury upgradeUpgrade to latest version
mercury telegram listList approved and pending Telegram users
mercury telegram approve <code\|id>Approve a pairing code or pending request
mercury telegram reject <id>Reject a pending Telegram access request
mercury telegram remove <id>Remove an approved Telegram user
mercury telegram promote <id>Promote a Telegram member to admin
mercury telegram demote <id>Demote a Telegram admin to member
mercury telegram resetClear all Telegram access and start fresh
mercury service installInstall as system service (auto-start on boot)
mercury service uninstallUninstall system service
mercury service statusShow system service status
mercury --verboseStart with debug logging
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

成熟的开源Agent框架,权限与预算控制设计先进,TypeScript生态友好,维护活跃且社区反馈积极,是企业级AI应用的优选方案。

📚 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
  • 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)
  • 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
  • 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
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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
  • 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)
  • 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

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 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。

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❓ 常见问题 FAQ

通过配置文件或API参数设置budget字段,支持按任务/模型/时间段粒度控制
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,mercury-agent Agent工作流 在AI工具赛道中表现稳健,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。

📚 深入学习 mercury-agent Agent工作流
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🌐 原始信息
原始名称 mercury-agent
原始描述 开源AI工作流:Soul-driven AI agent with permission-hardened tools, token budgets, and multi-ch。⭐2.2k · TypeScript
Topics AI工作流权限控制Token预算多渠道TypeScript
GitHub https://github.com/cosmicstack-labs/mercury-agent
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/cosmicstack-labs/mercury-agent 🌐 官方网站  https://mercury.cosmicstack.org/

收录时间:2026-05-16 · 更新时间:2026-05-19 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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