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Agent工作流

syne

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
⭐ 13 Stars 🍴 4 Forks 💻 Python 📄 NOASSERTION 🏷 AI 6.0分
6.0AI 综合评分
workflowai-agentchatbotgeminillmmemorypython
⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

syne 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 6.0 分,整体质量稳定。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
syne 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。

syne 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 6.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览

syne 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
⭐ 13
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
6.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
4
📖 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」。

syne 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 syne

# 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 syne

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

# 验证安装
python -c "import syne; 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
syne --help

# 基本用法
syne input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import syne

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

# 运行时指定配置文件
syne --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export SYNE_API_KEY="your-key"
export SYNE_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 87/100 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。

Syne 🧠

AI Agent Framework with Unlimited Memory

"I remember, therefore I am"

Named after Mnemosyne, the Greek goddess of memory and mother of the Muses.

Syne is a standalone, open-source AI agent framework built in Python. It features PostgreSQL-native memory with semantic search, an ability-based architecture for extensibility, and self-evolution capabilities where the agent can create new abilities for itself.

---

Bundled Abilities

AbilityPermissionDescriptionRequires
image_gen777Generate images from text (FLUX.1-schnell via Together AI / Imagen via Vertex / DALL-E via OpenAI)API key per provider
image_analysis555Analyze and describe images (Gemini 2.5 Flash default; Vertex / Ollama / OpenAI)Provider-specific (Vertex auto, OpenAI key)
maps555Places, directions, geocodingGoogle Maps API key
pdf770**Read** PDFs (text + vision OCR for scanned/CAD pages) and **create** PDFs from text or URLPyMuPDF, reportlab, beautifulsoup4 (auto-installed)
office770**Create and read** Microsoft Office documents — Word (.docx), Excel (.xlsx), PowerPoint (.pptx)python-docx, openpyxl, python-pptx (auto-installed)
website_screenshot550Capture website screenshotsPlaywright + Chromium (auto-installed)
whatsapp700WhatsApp bridge (send/receive via wacli)wacli binary

Each ability manages its own dependencies via ensure_dependencies() — external binaries and packages are auto-installed when you enable the ability.

Minimum Requirements

RequirementDetails
**CPU**1 vCPU minimum (2+ recommended for Ollama embedding + evaluator)
**OS**Linux (Ubuntu 22.04+, Debian 12+)
**Python**3.11+
**RAM**2 GB minimum (Ollama loads one model at a time, ~1.3 GB per model). 4 GB recommended for smooth operation
**Storage**1 GB base + ~1 GB for Ollama models (embedding + evaluator). ~2.5 GB total recommended
**Docker**Required — PostgreSQL 16 + pgvector runs in Docker
**Network**Outbound HTTPS to: LLM provider (Google/OpenAI/Anthropic), Telegram API, Brave Search (optional). Ollama runs locally — no network needed for embedding and memory evaluation

---

Verify Installation

syne repair     # Diagnose: DB, OAuth, Telegram, abilities
syne status     # Quick status check

---

Setup

On the server (one-time): ```bash

Gateway is built into Syne — no extra setup needed

Setup & Running

syne init # Interactive setup (fully automated) syne start # Start Telegram agent syne start --debug # Start with debug logging syne cli # Interactive CLI chat (resumes per-directory) syne cli -n # Start fresh conversation (clear history) syne cli --yolo # Skip file write approvals (auto-yes) syne status # Show status syne repair # Diagnose and repair syne restart # Restart agent syne stop # Stop agent

🚀 Quick Start — 3 Commands

git clone https://github.com/riyogarta/syne.git
cd syne
bash install.sh

That's it. install.sh is fully automated:

StepWhat happens
Choose AI provider (OAuth free / API key)
Auto-detect hardware → recommend models
Enter Telegram bot token
Docker + PostgreSQL + pgvector
Ollama + embedding + evaluator models
Database schema + systemd service
When install finishes, Syne is running.

Example: allow public to search Al-Quran and Hadith memories

Set config memory.public_categories to ["alquran","bukhari","muslim","fiqih"] ```

RequesterAllowed categoriesRule
**Owner**All760
**Family**All760
**Public**Only categories in memory.public_categories765

When a public user searches memories, results outside the allowed categories are silently filtered — they appear as if they don't exist.

No Runtime Config Files — Just Talk

Most agent frameworks require editing SOUL.md, AGENTS.md, or CONFIG.yaml to change behavior. Syne has none of that — all runtime behavior lives in PostgreSQL, and you change it through conversation:

Traditional FileSyne EquivalentJust say...
SOUL.mdsoul table*"Be more casual and witty"*
AGENTS.mdrules table*"Add a rule: never share my location"*
IDENTITY.mdidentity table*"Change your name to Atlas"*
CONFIG.yamlconfig table*"Turn on auto memory capture"*

Fresh install comes with sensible defaults. Override anything through conversation — no SQL, no files.

---

Configuration Reference

All configuration lives in the config table. Change via conversation or update_config tool.

Provider Settings

KeyDefaultDescription
provider.active_model"gemini-pro"Active chat model key
provider.active_embedding*(set during init)*Active embedding model key (auto-detected by hardware tier)

Memory Settings

KeyDefaultDescription
memory.auto_capturefalseAuto-evaluate messages for storage
memory.recall_limit5Max memories per query
memory.decay_interval50Decay every N conversations
memory.decay_amount1Recall count decrease per decay cycle
memory.initial_recall_count5Starting durability for new memories
memory.promotion_threshold10Promote to permanent when recall_count exceeds this
memory.evaluator_driver"ollama"Evaluator: "ollama" (local) or "provider" (main LLM)
memory.evaluator_model"qwen3:0.6b"Ollama model for evaluation

Session Settings

KeyDefaultDescription
session.compaction_threshold80000Characters before auto-compaction
session.compaction_keep_recent40Messages kept after compaction
session.max_messages100Messages before suggesting compaction
session.thinking_budgetnullGlobal default only — per-model thinking is set via /models

Claude OAuth (Optional)

KeyDefaultDescription
claude.oauth_client_id*(built-in)*Override OAuth client_id for Anthropic Claude

Exec & Web Settings

KeyDefaultDescription
exec.timeout_max300Max exec timeout (seconds)
exec.output_max_chars4000Max output characters
web_fetch.timeout30HTTP fetch timeout (seconds)

Sub-agent Settings

KeyDefaultDescription
subagents.enabledtrueEnable sub-agents
subagents.max_concurrent2Max concurrent sub-agents
subagents.timeout_seconds900Sub-agent timeout (15 min)

---

Node CLI Commands

syne node init           # Pair with server
syne node start          # Start node daemon
syne node stop           # Stop node daemon
syne node restart        # Restart node daemon
syne node status         # Show connection status

---

Ability Interface

class Ability:
    name: str
    description: str
    version: str
    permission: int = 0o700  # 3-digit octal (owner/family/public)

    async def execute(self, params: dict, context: dict) -> dict: ...
    def get_schema(self) -> dict: ...
    def get_guide(self, enabled: bool, config: dict) -> str: ...
    async def ensure_dependencies(self) -> tuple[bool, str]: ...

CLI Commands

```bash

Document Workflows

The pdf and office abilities together cover most document workflows. Both auto-extract content when a user uploads a file via Telegram — the LLM sees the document content as plain text without needing any tool call.

FormatReadCreateNotes
PDFHybrid mode: text + vision OCR for scanned/drawing pages (uses /vision provider)
DOCX (Word)Markdown-style content for create; auto-extracts paragraphs + tables on read
XLSX (Excel)JSON sheets array for create; renders as markdown table on read
PPTX (PowerPoint)JSON slides array for create; extracts per-slide text on read

Examples (LLM-callable):

office(action='create_docx', title='Laporan', content='# Ringkasan\n\nIsi paragraf.')
office(action='create_xlsx', sheets='[{"name":"Q1","headers":["Item","Total"],"rows":[["Gaji",10000]]}]')
office(action='create_pptx', title='Proposal', slides='[{"title":"Slide 1","bullets":["A","B"]}]')
pdf(action='make_from_text', title='Doc', text='...')
pdf(action='read_from_url', url='https://example.com/file.pdf')

---

Auto Capture vs Manual

ModeTriggerCost impact
auto_capture = false (default)Only when user says "remember this"No extra calls
auto_capture = trueEvery message evaluated+1 evaluator call + 1 embedding per message

With Ollama as both evaluator and embedding provider, auto-capture costs $0 — both run locally.

📚 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
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
  • 做语音类 AI 产品的开发者
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
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:syne 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
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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
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
  • 做语音类 AI 产品的开发者
⭐ 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
  • 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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❓ 常见问题 FAQ
Agent 工作流是以 AI 为核心决策节点的自动化流程,AI 可以根据上下文动态调整执行路径,而不是固定按顺序执行。与普通自动化(如 Zapier)相比,Agent 工作流能处理更复杂、需要判断的场景,但配置要求也相对更高。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,syne 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。

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📚 深入学习 syne
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🌐 原始信息
原始名称 syne
原始描述 开源AI工作流:AI Agent Framework with Unlimited Memory — PostgreSQL-native, self-evolving, nea。⭐13 · Python
Topics workflowai-agentchatbotgeminillmmemorypython
GitHub https://github.com/riyogarta/syne
License NOASSERTION
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/riyogarta/syne

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-22 · License:NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。