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Agent工作流

AI工作流：Hyperledger Fabric

Q: regx 如何安装和开始使用？

访问 regx 的 GitHub 仓库或官方网站，按照 README 文档中的步骤安装依赖并运行。通常需要 Python 3.8+ 或 Node.js 16+ 基础环境。

Q: regx 是否免费？许可证是什么？

regx 完全免费，采用 NOASSERTION 许可证开源发布，任何人都可以免费使用、修改和分发。

Q: regx 适合哪些用户使用？

regx 主要面向有一定技术基础的用户，包括开发者、数据分析师、AI 工程师等专业人士。

Q: regx 的社区活跃度和项目维护状况如何？

regx 在 GitHub 上已获得 8 个 Star，处于积极发展阶段，社区在持续扩大。

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程

英文名：regx

⭐ 8 Stars 💻 Python 📄 NOASSERTION 🏷 AI 7.5分

7.5AI 综合评分

workflowamlblockchaincompliancedefifintechpython

⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用：AI工作流：Hyperledger Fabric 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。

📚 深度解析

AI工作流：Hyperledger Fabric 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。

AI工作流：Hyperledger Fabric 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

基于Hyperledger Fabric的AI工作流，实现机构级真实世界资产token化，支持MiCA合规性

AI工作流：Hyperledger Fabric 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

⭐ 8

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

NOASSERTION

AI 综合评分

7.5 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」。

基于Hyperledger Fabric的AI工作流，实现机构级真实世界资产token化，支持MiCA合规性

📌 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 regx

# 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 regx

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

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

📋 安装步骤说明

访问 GitHub 仓库获取工作流文件
在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
上传工作流文件
按照提示配置必要的环境变量和 API Key
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
regx --help

# 基本用法
regx input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import regx

# 示例
result = regx.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

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

# 运行时指定配置文件
regx --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export REGX_API_KEY="your-key"
export REGX_OUTPUT_DIR="./output"

📑 README 深度解析真实文档完整度 74/100 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

Features

The Fabric network runs two organizations, BANK01 and REG01, each with a dedicated peer and CouchDB state database. The Go chaincode runs as CCaaS and enforces a dual-endorsement policy on all state-changing transactions. Assets move through an ACTIVE, FROZEN, REDEEMED lifecycle recorded immutably on-chain, and Fabric events are streamed live via gRPC with automatic reconnection.

The platform embeds compliance directly into transaction execution and asset lifecycle management. Sanctions screening is backed by Ed25519-authenticated manifests, while the MiCA enforcement layer validates exposure boundaries, restricted asset classes, and supervisory reporting requirements. zk-KYC workflows enable cryptographic identity attestation through Merkle proofs without exposing underlying credentials. Encrypted fraud analytics powered by Fully Homomorphic Encryption evaluate AML risk in confidential datasets, with persistent monitoring of KYC validity and systemic concentration exposure.

RegX exposes a FastAPI REST API and a gRPC server in parallel. Authentication is OIDC-based via Keycloak with PKCE (authorization_code flow). Private keys for Fabric identities are stored in HashiCorp Vault (KV v2), and every response carries six security headers with rate limiting and host filtering.

Every transaction produces an on-chain audit entry. An off-chain integrity checker verifies hashes independently, PDF audit reports are generated asynchronously via Celery, and the RAG agent answers regulatory questions by querying a ChromaDB vector store with Groq LLM.

Requirements

API

Package	Version
Python	3.12+
FastAPI	0.135+
Celery	5.6+
SQLAlchemy	2.0+
grpcio	1.78+
pydantic-settings	2.4+
prometheus-client	0.24+

Technology Stack

Component	Role
Hyperledger Fabric 2.5	Permissioned blockchain
PostgreSQL 14+	Application database
Redis 7+	Cache and Celery broker
HashiCorp Vault	Fabric identity key storage (KV v2)
Keycloak 24	OIDC SSO / PKCE authentication
Neo4j 5+	Graph database for relationship analysis
Docker + Compose	Peers, orderer, CouchDB, Keycloak containers

Or without Docker:

uvicorn core.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 1 celery -A core.core.celery_app worker --loglevel=info -Q celery,compliance,reports,fabric_events


The API is live at `http://localhost:8000`.

**Step 6: Authenticate**

Authentication uses Keycloak OIDC with PKCE. Open in a browser:

http://localhost:8000/api/v1/auth/login


This redirects to Keycloak's login page. After authentication, the callback sets httpOnly session cookies and returns an access token.

bash

Quick Start

Step 1: Clone and configure

git clone https://github.com/zak-li/regx.git
cd regx
cp .env.example .env

Open .env and fill in at minimum DATABASE_URL, REDIS_URL, the Fabric variables, and all KEYCLOAK_* variables.

Step 2: Install dependencies

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate                # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Step 3: Start the Fabric network

cd network
./scripts/network-up.sh
./scripts/create-channel.sh
./scripts/deploy-chaincode.sh
./scripts/enroll-users.sh

Step 4: Deploy Keycloak

cd deployment/keycloak
cp .env.keycloak.example .env.keycloak   # fill in admin/DB credentials
bash deploy.sh

The setup-realm.py script prints a KEYCLOAK_CLIENT_SECRET — copy it into your .env.

Step 5: Start the API and worker

```bash docker compose up -d # API + Celery worker

Environment Variables

Required

Variable	Description
`DATABASE_URL`	PostgreSQL async URL (`postgresql+asyncpg://...`)
`REDIS_URL`	Redis URL (`redis://:password@host:6379/0`)
`KEYCLOAK_URL`	Keycloak base URL (`https://host:8443`)
`KEYCLOAK_CLIENT_SECRET`	OIDC client secret (from `setup-realm.py`)
`FABRIC_WALLET_PATH`	Path to `fabric_wallet.json`
`FABRIC_CONNECTION_PROFILE`	Path to `connection_profile.yaml`
`FABRIC_CHANNEL`	Fabric channel name
`FABRIC_CHAINCODE`	Chaincode name
`VAULT_ADDR`	HashiCorp Vault address (`http://host:8200`)
`VAULT_TOKEN`	Vault authentication token

Optional

Variable	Default	Description
`KEYCLOAK_REALM`	`rwa-platform`	Keycloak realm name
`KEYCLOAK_CLIENT_ID`	`rwa-api`	OIDC client identifier
`KEYCLOAK_VERIFY_TLS`	`false`	Verify Keycloak TLS certificate
`KEYCLOAK_CA_CERT_PATH`		Path to pinned CA for Keycloak TLS
`GROQ_API_KEY`	`""`	Groq API key for the regulatory agent
`GROQ_MODEL`	`llama-3.3-70b-versatile`	Groq model ID
`NEO4J_URI`		Neo4j bolt URI
`FABRIC_TLS_ENABLED`	`true`	TLS for Fabric gRPC
`FABRIC_GRPC_TIMEOUT`	`30`	gRPC timeout in seconds
`FABRIC_RETRY_MAX_ATTEMPTS`	`5`	Retry attempts on Fabric errors
`LOG_LEVEL`	`INFO`	Logging level
`ALLOWED_ORIGINS`		Comma-separated CORS origins

Use the access token for API calls:

curl -H "Authorization: Bearer <token>" http://localhost:8000/api/v1/assets ```

API Reference

Authentication (OIDC/PKCE)

Method	Endpoint	Description
GET	`/api/v1/auth/login`	Redirect to Keycloak login (PKCE)
GET	`/api/v1/auth/callback`	OIDC callback (exchanges code for tokens)
POST	`/api/v1/auth/refresh`	Refresh access token via cookie
POST	`/api/v1/auth/logout`	Revoke session (clear cookies + Keycloak)
GET	`/api/v1/auth/me`	Current user profile
GET	`/api/v1/auth/me/export`	GDPR Art. 15 personal data export
DELETE	`/api/v1/auth/me`	GDPR Art. 17 right to erasure

Assets

Method	Endpoint	Description
POST	`/api/v1/assets/tokenize`	Tokenize a new real-world asset
GET	`/api/v1/assets`	List assets with filtering
GET	`/api/v1/assets/{id}`	Get asset by ID
POST	`/api/v1/assets/transfer`	Transfer ownership
POST	`/api/v1/assets/freeze`	Freeze asset (compliance hold)
POST	`/api/v1/assets/unfreeze`	Unfreeze asset
GET	`/api/v1/assets/{id}/history`	On-chain provenance history
POST	`/api/v1/assets/{id}/valuate`	Submit asset valuation

Compliance and KYC

Method	Endpoint	Description
GET	`/api/v1/compliance/{user_id}`	Compliance status for a user
GET	`/api/v1/compliance/alerts/active`	Active compliance alerts
POST	`/api/v1/compliance/screening/run`	Run AML sanctions screening
POST	`/api/v1/compliance/kyc/submit`	Submit KYC documents
POST	`/api/v1/zkp/setup-key`	Issue ZK-KYC credential
POST	`/api/v1/zkp/verify`	Verify a ZK-KYC proof

Audit, ledger and agent

Method	Endpoint	Description
GET	`/api/v1/audit/`	List audit log entries
GET	`/api/v1/audit/asset/{id}`	On-chain provenance trail for an asset
POST	`/api/v1/audit/report/generate/{id}`	Generate PDF audit report (async)
GET	`/api/v1/audit/report/status/{task_id}`	Check report generation status
POST	`/api/v1/audit/fraud/scan`	Trigger Neo4j fraud graph scan
GET	`/api/v1/transactions`	Ledger transaction history
GET	`/api/v1/transactions/stats/summary`	Transaction statistics summary
GET	`/api/v1/events/stream`	Live Fabric event stream (SSE)
POST	`/api/v1/agent/chat`	RAG query over regulatory knowledge base
GET	`/metrics`	Prometheus metrics

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-24

该项目提供了一个基于Hyperledger Fabric的AI工作流，实现了机构级真实世界资产token化和MiCA合规性，值得关注

📚 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
构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队

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
分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
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
embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境

部署方案

Docker：regx 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台

⚡ 核心功能

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

👥 适合谁

构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队

⭐ 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
分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
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
embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
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

+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

该工具使用 NOASSERTION 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。

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

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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regx 是什么工具？−

regx 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流：Institutional real-world asset tokenization on Hyperledger Fabric, with MiCA com。⭐8 · Python 主要应用场景包括：用于机构级真实世界资产token化和MiCA合规性。

regx 如何安装和开始使用？+

regx 是否免费？许可证是什么？+

regx 适合哪些用户使用？+

regx 的社区活跃度和项目维护状况如何？+

什么是 Agent 工作流？和普通自动化有什么区别？+

导入工作流后，我需要修改哪些配置？+

工作流运行失败了，如何排查问题？+

💡 AI Skill Hub 点评

总体来看，AI工作流：Hyperledger Fabric 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。

⬇️ 获取与下载

📚 深入学习 AI工作流：Hyperledger Fabric

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⚙️ 安装教程 📚 使用教程

🌐 原始信息

原始名称	`regx`
原始描述	开源AI工作流：Institutional real-world asset tokenization on Hyperledger Fabric, with MiCA com。⭐8 · Python
Topics	`workflowamlblockchaincompliancedefifintechpython`
GitHub	https://github.com/zak-li/regx
License	NOASSERTION
语言	Python

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/zak-li/regx

收录时间：2026-05-24 · 更新时间：2026-05-30 · License：NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

AI工作流：Hyperledger Fabric

📚 深度解析

📋 工具概览

📖 中文文档

简介

Features

Requirements

Or without Docker:

Quick Start

Environment Variables

Use the access token for API calls:

API Reference

⚡ 核心功能

👥 适合人群

🎯 使用场景

⚖️ 优点与不足

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