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开源AI工作流
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Agent工作流

开源AI工作流

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:opencode-go-proxy
⭐ 15 Stars 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
ai-agentchat-completionscodexllmpython
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:开源AI工作流 是一款优质的Agent工作流。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

开源AI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。

开源AI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 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

利用OpenCode Go订阅在Codex应用中实现本地响应到聊天补全

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。

GitHub Stars
⭐ 15
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks

📖 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」。

利用OpenCode Go订阅在Codex应用中实现本地响应到聊天补全

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。

📌 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 opencode-go-proxy

# 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 opencode-go-proxy

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

# 验证安装
python -c "import opencode_go_proxy; 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
opencode-go-proxy --help

# 基本用法
opencode-go-proxy input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import opencode_go_proxy

# 示例
result = opencode_go_proxy.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
# opencode-go-proxy 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "opencode-go-proxy"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
opencode-go-proxy --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export OPENCODE_GO_PROXY_API_KEY="your-key"
export OPENCODE_GO_PROXY_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 84/100 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。

OpenCode Go Proxy

CI License: MIT Python 3.11+ Dependencies: zstandard

Use your OpenCode Go and OpenCode Zen access in the Codex app.

Codex expects a Responses API (/v1/responses). OpenCode Go exposes an OpenAI-compatible Chat Completions API (/v1/chat/completions), and OpenCode Zen serves GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, GLM, Kimi, and Qwen models over four different API surfaces. This proxy bridges both in one local process:

Codex app
    │
    │  POST /v1/responses (Responses API)
    ▼
opencode-go-proxy  ←── localhost:8787, one runtime dep (zstandard)
    │
    │  POST per family: chat/completions · responses · messages · models/<id>
    ▼
OpenCode Go / OpenCode Zen  ── 13 open Go models · GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen

Features

  • OpenCode Zen support: auto-discovered zen/<id> catalog merged with models.dev metadata, per-family wire translation (Anthropic Messages / Gemini / Responses / chat-completions) with per-family auth header mapping, free models, and provider="zen" metering
  • Responses input to chat messages translation
  • instructions and developer roles mapped to system messages
  • Function tool schema passthrough
  • Custom/freeform tool adaptation (Codex apply_patch works)
  • Reasoning content replay across tool-call turns
  • Real-time SSE streaming (not synthesized)
  • Cached image captioning when tools are present: cheapest catalog vision engine (or a probed local runtime) by default, detail: low input, 30s no-retry budget, MiMo V2.5 fallback, reads metered with kind=vision
  • SSRF protection on image URLs (data:image/ and https:// only)
  • Configurable body cap, bind address guard, keychain credential resolution
  • Local health and model-list endpoints
  • Prefix caching: byte-stable request prefixes plus include_usage, with per-model hit ratio on /cache
  • Honest usage meter: append-only usage-events.jsonl in the state dir (truncated or empty responses never count as success)
  • Upstream retry with bounded exponential backoff on transient failures (429/5xx/network/timeout)
  • Ops CLI: doctor (reference-style checks with --fix for safe repairs), smoke-test (marker prompt through the local proxy), support-bundle (JSON schema v1, mode 0600), install (points at the macOS menu bar app; no launchd agent), install-skills, refresh-runtime, and status
  • Spawned threads inherit the parent session's model (create_thread; chatgptWorkCloud targets are skipped)
  • Correctness contract: empty upstream completions are retried once (a second empty stream answers an empty_completion error), zero-input-token reports are estimated for compaction (OPENCODE_GO_PROXY_ESTIMATE_ZERO_INPUT=0 disables), and keepalive comments run until the stream truly ends without interleaving into data frames
  • Auth transport guard (zero config): missing Host answers 400, non-loopback Host answers 403 (unless OPENCODE_GO_PROXY_ALLOW_REMOTE=1), browser-originated requests (Origin / Referer / Sec-Fetch-Site) answer 403, non-JSON POSTs answer 415, and OPTIONS preflight stays blocked
  • Verbatim /v1/chat/completions passthrough (stream and non-stream): the upstream status and body are relayed byte-for-byte, including the upstream's own error body, and /v1/messages answers an explicit 400
  • Rate-limit harvesting (plan 011): upstream x-ratelimit-* and anthropic-ratelimit-* headers are parsed into per-provider quota snapshots, the latest snapshot per provider is kept, and GET /quota exposes quota-state.json
  • Menu bar state contract (plan 013): GET /state returns one JSON document (status, port, upstream, latest quota snapshot, today's turns/tokens, last-7-day token bars, current model) computed from the meter file and quota state
  • WebSocket upgrade requests answered with 426 Upgrade Required (desktop app falls back to HTTP streaming)
  • zstd-compressed request bodies decompressed (Content-Encoding: zstd; the desktop app sends them)
  • Single-port guard in the menu bar app: refuses Start when 8787 is already owned

Install and run

uvx --from git+https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy \ opencode-go-proxy \ --bind 127.0.0.1 \ --port 8787

Install

CLI (uv tool install)

If you installed the proxy as a tool, check and apply updates with the CLI:

opencode-go-proxy update         # check for a newer release
opencode-go-proxy update --apply # install the newer release

update prints the installed version and the latest release (exit code 3 when an update is available). --apply re-installs from the new tag with uv tool install --force; when the proxy was not installed as a tool it prints the exact one-liner to run instead.

Quick start

```bash

Point Codex at it (~/.codex/config.toml)

toml [model_providers.opencode-go] name = "OpenCode Go" base_url = "http://127.0.0.1:8787/v1" experimental_bearer_token = "any-string-here" wire_api = "responses"

[profiles.deepseek-v4-flash] model_provider = "opencode-go" model = "deepseek-v4-flash" model_context_window = 1000000 approval_policy = "untrusted" sandbox_mode = "workspace-write" features = { memories = false }

bash

Option 1: env var (works everywhere)

export OPENCODE_GO_API_KEY="your-key-here"

Option 2: macOS keychain (macOS only)

security add-generic-password -a "$USER" -s opencode-go-api-key -w ```

Get your API key from OpenCode Zen after subscribing to Go.

Configuration

All flags have environment variable defaults:

FlagEnv varDefault
--bindOPENCODE_GO_PROXY_BIND127.0.0.1
--portOPENCODE_GO_PROXY_PORT8787
--chat-base-urlOPENCODE_GO_BASE_URL then OPENCODE_ZEN_BASE_URL then CHAT_COMPLETIONS_BASE_URLhttps://opencode.ai/zen/go/v1
--api-key-envOPENCODE_GO_PROXY_API_KEY_ENVOPENCODE_GO_API_KEY
--timeout-secOPENCODE_GO_PROXY_TIMEOUT_SEC180
--max-body-mbOPENCODE_GO_PROXY_MAX_BODY_MB20

The proxy accepts both /responses and /v1/responses.

The upstream base URL resolves in this order: the --chat-base-url flag, then OPENCODE_GO_BASE_URL, then OPENCODE_ZEN_BASE_URL, then the legacy CHAT_COMPLETIONS_BASE_URL, then the built-in default.

One HTTP port only. The proxy binds a single listener: OPENCODE_GO_PROXY_PORT (default 8787). There is no admin port, control channel, or secondary service. If something else already listens on the port, the proxy fails to bind — check with lsof -nP -iTCP:8787 -sTCP:LISTEN before starting a second instance. The menu bar app refuses Start when 8787 is already owned.

Short provider name. The long "opencode go/" label in the Codex model picker comes from the provider config in ~/.codex/config.toml, not from this proxy. Shorten it by editing the provider name:

[model_providers.opencode-go]
name = "Go"  # shows as "Go" instead of "opencode go/"

The reference catalog's per-model display_name values are already short ("DeepSeek V4 Flash", "Kimi K2.7 Code", etc).

API key

The proxy resolves your OpenCode Go API key in this order:

  1. $OPENCODE_GO_API_KEY environment variable
  2. macOS keychain entry opencode-go-api-key (override with CODEX_KEYCHAIN_SERVICE; macOS only)

```bash

From source (no package manager)

uvx --from git+https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy opencode-go-proxy --help

Troubleshooting

Model metadata warning every turn Set model_catalog_json in Codex config and copy the rendered catalog: cp ~/.codex/opencode-go-proxy/opencode-go-catalog.json ~/.codex/model-catalogs/opencode-go.json

Connection refused on localhost:8787 Proxy isn't running. Start it: opencode-go-proxy or check launchctl list | grep opencode.

Port already in use Only one proxy instance can bind 8787. Confirm what is listening: lsof -nP -iTCP:8787 -sTCP:LISTEN. If a stale instance holds the port, stop it before starting another.

API key not found Set OPENCODE_GO_API_KEY env var or add to macOS keychain: security add-generic-password -a "$USER" -s opencode-go-api-key -w

Upstream rate limited (429) OpenCode Go has 5-hour/weekly/monthly usage limits. Switch to a cheaper model (DeepSeek V4 Flash or MiMo V2.5) to stretch your quota. See usage limits.

Streaming not working Codex sends stream: true — the proxy handles this. If you see no SSE events, check stderr trace for upstream.error or upstream.network_error.

Codex says "model is not supported when using ChatGPT account" You used codex -m deepseek-v4-flash instead of codex -p deepseek-v4-flash. The -m flag only changes the model name, not the provider. Use -p to select a profile.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-24
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

OpenCode Go Proxy 是一个专为 OpenCode Go 设计的代理工具。它能够作为中间层,将特定的 API 请求进行转换与转发,旨在为开发者提供更灵活的模型调用体验,确保与各类客户端工具的无缝对接。

⚡ 功能介绍

本项目具备强大的协议转换能力:支持将 chat messages 中的 input 自动翻译为标准格式,并将 instructions 和 developer 角色映射为 system 消息;支持 Function tool schema 透传及自定义工具适配(如 Codex 的 apply_patch);支持跨 tool-call 轮次的 Reasoning content 重放;提供原生的实时 SSE streaming 流式输出;并在启用工具时通过 MiMo V2.5 实现图像描述功能(可通过 CODEX_IMAGE_MODEL 覆盖)。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以使用 uvx 工具直接从 GitHub 仓库运行该代理,无需手动安装依赖。请使用以下命令启动服务,并可以通过 --bind 和 --port 参数自定义监听地址与端口: `uvx --from git+https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy opencode-go-proxy --bind 127.0.0.1 --port 8787`

🚀 使用教程

快速上手指南:首先,您需要配置 Codex 的配置文件 (~/.codex/config.toml),将 model_provider 指向本地代理地址。随后,您可以通过设置环境变量 OPENCODE_GO_API_KEY 或在 macOS 上使用 keychain 来管理您的 API Key。请确保从 OpenCode Zen 获取有效的订阅 Key。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

配置说明:通过修改 Codex 的 config.toml 文件,您可以定义自定义的 model_provider(如 opencode-go)并指定 base_url 为代理运行的地址。对于 API Key 的验证,程序会遵循优先级顺序:首先检查 $OPENCODE_GO_API_KEY 环境变量,其次检查 macOS keychain 中的 opencode-go-api-key 条目。

🔌 API 说明

API Key ��理机制:代理程序会自动解析您的 OpenCode Go API key。解析优先级如下:1. 环境变量 $OPENCODE_GO_API_KEY;2. macOS keychain 中的 opencode-go-api-key 条目(可通过 CODEX_KEYCHAIN_SERVICE 进行覆盖)。请确保您的 Key 已通过 OpenCode Zen 订阅。

🔄 工作流/模块

源码与工作流:如果您希望不使用包管理器直接从源码运行或查看帮助信息,可以使用 uvx 命令配合 --help 参数来探索代理的可选指令与工作流配置。

❓ FAQ 摘要

常见问题排查:若在运行中遇到 Model metadata warning 警告,请将 contrib/opencode-go-catalog.json 复制到 Codex 的模型目录中;若遇到 Connection refused 错误,请检查 opencode-go-proxy 进程是否已正常启动并监听正确的端口。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-24

高质量的开源AI工作流项目,实现了本地响应到聊天补全

📚 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
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
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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👥 适合谁
  • 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
  • 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
  • +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。

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❓ 常见问题 FAQ

opencode-go-proxy 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Use your OpenCode Go subscription in the Codex app. Local Responses-to-Chat-Comp。⭐15 · Python 主要应用场景包括:实现AI工作流自动化。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,开源AI工作流 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。

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⬇ 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

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🌐 原始信息
原始名称 opencode-go-proxy
原始描述 开源AI工作流:Use your OpenCode Go subscription in the Codex app. Local Responses-to-Chat-Comp。⭐15 · Python
Topics ai-agentchat-completionscodexllmpython
GitHub https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/kartikkabadi/opencode-go-proxy 🌐 官方网站  https://opencode.ai/docs/go

收录时间:2026-06-24 · 更新时间:2026-06-26 · 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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