AI工作流控制 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 7.5 分，整体质量较高。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
AI工作流控制 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
本地AI工作流控制面板，审计日志和安全审批
AI工作流控制 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。
📖 中文文档
本地AI工作流控制面板，审计日志和安全审批
AI工作流控制 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。
- 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
- 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
# 方式一：cargo install（推荐） cargo install vigils # 方式二：从源码编译 git clone https://github.com/duncatzat/vigils cd vigils cargo build --release # 二进制在 ./target/release/vigils
- 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
# 查看帮助 vigils --help # 基本运行 vigils [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/duncatzat/vigils
# vigils 配置说明 # 查看配置选项 vigils --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 VIGILS_CONFIG="/path/to/config.yml"
简介
Features
- 🔒 Tamper-evident audit ledger — SQLite + SHA-256 hash chain; every event links to the previous one, so tampering is detectable. FTS5 full-text search over the redacted trail. - 🛡️ Default-deny firewall — tool calls are gated by a Rust policy DSL; per-agent rules; OAuth scope allow-lists for remote MCP. Nothing runs unless allowed. - ✅ Human-in-the-loop approval — risky effects (file writes, network, destructive ops) pause for review. Grants can be scoped (once / this-session). - 🙈 Secret & PII redaction — hard-fingerprint detection for 13+ credential classes (GitHub PAT, Stripe keys, Google/GitLab tokens, DB URLs, …) plus an optional multilingual ML ensemble; a fail-closed merge layer decides what to mask. - 🎟️ Secret lease broker — short-lived credential leases injected only into the child process that needs them; plaintext is never persisted. - 📦 Sandbox runner — one-shot tool execution in Wasm (Wasmtime) or native processes, with Linux Landlock LSM filesystem isolation and env_clear so children don't inherit your environment. Fail-closed by default. - 🔌 MCP gateway — sits in front of MCP servers over stdio and HTTP; descriptor pinning with drift detection (alerts when a tool's definition changes); bare-command stdio upstreams (npx/node/python) resolve via host PATH before sandboxing. - 🖥️ Desktop app (Tauri 2 + Vue 3) — Approval Queue, Activity Feed, Server Registry, Session Replay, Privacy Findings; keyboard shortcuts, light/dark/system theme, real-time updates, bilingual (zh / en) UI. - 🌐 Browser extension (Chrome MV3) — redacts secrets/PII before paste or submit on AI sites (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity).
Desktop UI + app (the `gui` feature embeds the built UI)
cd apps/desktop/ui && npm ci && npm run build && cd - cargo build --release -p vigil-desktop --features gui --bin gui ```
Crate names use the historical vigil-* prefix; the product and project are Vigils.
Installation
Pre-built installers and binaries for Windows, macOS, and Linux are attached to each GitHub Release:
| Platform | Desktop app | CLI |
|---|---|---|
| **Windows** | .exe (NSIS) / .msi | vigil-hub.exe (in vigils-cli-…-windows-msvc.zip) |
| **macOS** | .dmg | vigil-hub (in vigils-cli-…-apple-darwin.tar.gz) |
| **Linux** | .AppImage / .deb / .rpm | vigil-hub (in vigils-cli-…-linux-gnu.tar.gz) |
Early releases are unsigned; your OS may show a Gatekeeper / SmartScreen prompt on first run.
The Chrome extension lives in extensions/chrome-mv3/ — load it unpacked via chrome://extensions → Developer mode → Load unpacked (it talks to vigil-native-host).
Build from source
Requirements: a recent stable Rust toolchain (see rust-toolchain.toml) and Node.js 20+ for the desktop UI. On Linux, Tauri needs GTK/WebKit dev packages.
```bash
Quick Start
Serve as an MCP endpoint your agent connects to (stdio)
vigil-hub serve --stdio --upstreams ./upstreams.json
CLI gateway
cargo build --release -p vigil-hub-cli --bin vigil-hub
vigils是一个高质量的AI工作流控制项目
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- 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
⚡ 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
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
👥 适合人群
🎯 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
- +Apache-2.0 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
- −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
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。
✅ 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。
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❓ 常见问题 FAQ
经综合评估，AI工作流控制 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。
| 原始名称 | vigils |
| 原始描述 | 开源AI工作流：A local control plane for AI agents — see what they do, approve what matters, ke。⭐204 · Rust |
| Topics | AI工作流安全审计 |
| GitHub | https://github.com/duncatzat/vigils |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Rust |
收录时间：2026-06-03 · 更新时间：2026-06-08 · 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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