Agent Flow 致力于将 AI 从"问答工具"升级为"可协作、可审计、可执行的工作系统"。通过直观的可视化界面，开发者可以：
- 可视化编排：拖拽式设计 AI Agent 工作流，无需编写复杂代码
- 多 Agent 协作：让多个专业 Agent 协同完成复杂任务
- Agent Skills 系统：可复用、类型安全的能力单元，让 Agent 具备文件操作、代码分析、Git 等实际执行能力
- 实时监控：追踪每个 Agent 的执行状态和结果
- 智能代码理解：基于向量搜索的代码语义问答
- 质量保证：内置代码审查、安全扫描等专业工具
- 代码审查自动化：多个 Agent 并行检查安全性、性能、最佳实践
- 文档生成：自动分析代码库生成 API 文档、架构说明
- 智能代码助手：基于项目上下文的精准代码问答
- 工作流自动化：串联多个 AI 能力完成复杂开发任务
- 支持 Claude Sonnet 4、GPT-4o、Gemini 2.0 Flash 等主流模型
- 灵活的角色定义和能力配置
- 可复用的 Agent 模板
将 AI 从"对话工具"升级为"执行工具"
- 可复用能力单元：通过 Skills 为 Agent 赋予文件操作、代码分析、Git 管理等实际执行能力
- 类型安全：基于 Zod Schema 的参数验证和返回值校验，确保执行可靠性
- 成本追踪：自动统计 Token 消耗、API 调用次数和执行时长，优化资源使用
- 灵活扩展：支持内置 Skills、自定义 Skills 和远程 Skills，适应不同场景需求
- LLM 集成：自动转换为 OpenAI Functions 和 Anthropic Tools 格式，无缝对接主流 LLM
| Skill ID | 功能 | 用途 |
|---|---|---|
file.read |
读取文件内容 | 获取代码、配置文件内容 |
file.write |
写入文件 | 生成代码、创建文档 |
code.analyze |
代码静态分析 | 检测代码质量问题 |
git.commit |
创建 Git 提交 | 自动化版本控制 |
git.diff |
查看代码变更 | 代码审查辅助 |
使用示例：
// Agent 配置示例
const codeReviewAgent = {
name: "代码审查助手",
model: "claude-sonnet-4",
skills: [
"file.read", // 读取待审查文件
"code.analyze", // 静态分析
"git.diff" // 查看变更
]
};
// Skill 执行追踪
const execution = await executeSkill("code.analyze", {
filePath: "src/app.ts",
rules: ["security", "performance"]
});
console.log(execution.cost); // { tokens: 1250, duration: 350 }- 基于 React Flow 的可视化编辑器
- 支持串行、并行、条件、循环等执行模式
- 实时预览工作流执行过程
- 支持 TypeScript、JavaScript、Python 等语言
- pgvector 向量搜索，10-30ms 查询响应
- 智能代码分块和语义理解
- 基于代码上下文的精准问答
- 流式响应，实时显示生成过程
- 保持对话历史，支持多轮交互
- 安全性、性能、最佳实践多维度检查
- 集成 Semgrep 等专业工具
- 生成详细的审查报告和修复建议
- Web 应用（MVP）
- 桌面应用（Tauri）
- VS Code 扩展
- CLI 工具
- 框架：Next.js 15 (App Router)
- 语言：TypeScript 5.x
- UI：Tailwind CSS + shadcn/ui
- 状态管理：Zustand + TanStack Query
- 工作流编辑器：React Flow
- 数据库：PostgreSQL 16+ (含 pgvector 扩展)
- ORM：Drizzle ORM（100% 类型安全）
- 向量搜索：pgvector
- 缓存：Redis / Upstash Redis
- 框架：Mastra（TypeScript 原生 agent 框架）
- LLM：Claude、GPT-4、Gemini
- Embeddings：OpenAI text-embedding-3-large
- Skills 系统：Zod Schema 验证 + SkillRegistry 管理
- 包管理器：pnpm
- Monorepo：pnpm workspace
- Linter/Formatter：Biome
- 测试：Vitest + Playwright
- 部署：Vercel + Neon/Supabase
- Node.js >= 20.0.0
- PostgreSQL >= 16.0 (需要 pgvector 扩展)
- Redis >= 7.0
- pnpm >= 8.0
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/agent-flow.git
cd agent-flow
# 2. 安装依赖
pnpm install
# 3. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入以下配置：
# - DATABASE_URL (PostgreSQL 连接字符串)
# - REDIS_URL (Redis 连接字符串)
# - OPENAI_API_KEY (用于 embeddings)
# - ANTHROPIC_API_KEY (用于 Claude)
# 4. 初始化数据库
pnpm db:migrate
# 5. 启动开发服务器
pnpm dev访问 http://localhost:3000 开始使用！
如果你使用的是 Neon 或 Supabase，请确保启用 pgvector 扩展：
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;agent-flow/
├── apps/ # 平台特定应用
│ └── web/ # Next.js Web 应用
├── packages/ # 共享代码
│ ├── shared/ # 业务逻辑 (100% 共享)
│ │ ├── api/ # API 客户端 (Skills API 等)
│ │ └── ...
│ ├── ui/ # React 组件 (90% 共享)
│ ├── database/ # Drizzle schemas
│ │ └── schema/ # 包含 skills、agent_skills 等表
│ └── mastra/ # AI agent 配置 + Skills Registry
├── docs/
│ ├── spec.md # 功能规格说明
├── CLAUDE.md # AI 开发指南
└── README.md # 本文件
# 开发
pnpm dev # 启动开发服务器
pnpm build # 构建生产版本
pnpm start # 启动生产服务器
# 数据库
pnpm db:generate # 生成数据库迁移
pnpm db:migrate # 运行数据库迁移
pnpm db:studio # 打开 Drizzle Studio
# 代码质量
pnpm check # 运行 Biome 检查
pnpm check:fix # 自动修复问题
pnpm type-check # TypeScript 类型检查
# 测试
pnpm test # 运行单元测试
pnpm test:coverage # 生成覆盖率报告
pnpm test:e2e # 运行 E2E 测试Agent Skills 采用插件化架构，开发者可以轻松扩展新能力：
// packages/mastra/src/skills/file.read.ts
import { z } from 'zod';
import { defineSkill } from '../registry';
export const fileReadSkill = defineSkill({
skillId: 'file.read',
name: '读取文件',
description: '读取指定路径的文件内容',
category: 'filesystem',
// Zod Schema 定义参数
parameters: z.object({
path: z.string().describe('文件路径'),
encoding: z.enum(['utf8', 'base64']).default('utf8'),
}),
// 返回值 Schema
returns: z.object({
content: z.string(),
size: z.number(),
}),
// 执行逻辑
handler: async ({ path, encoding }) => {
const fs = await import('fs/promises');
const content = await fs.readFile(path, encoding);
const stats = await fs.stat(path);
return {
content,
size: stats.size,
};
},
// 权限声明
permissions: ['filesystem.read'],
// 预估成本（可选）
estimatedCost: {
tokens: 100,
apiCalls: 0,
},
});注册 Skill：
import { SkillRegistry } from '@agent-flow/mastra/registry';
const registry = new SkillRegistry();
registry.register(fileReadSkill);
// 执行
const result = await registry.execute('file.read', {
path: './package.json',
encoding: 'utf8',
});为了保持架构简洁和性能最优，项目遵循以下约束：
- 使用 PostgreSQL + pgvector（不使用 Pinecone/Chroma）
- 使用 Drizzle ORM（不使用 Prisma）
- 使用 Biome（不使用 ESLint + Prettier）
- 使用 pnpm workspace（不使用 Turborepo）
- 优先使用 Server-Sent Events（仅必要时使用 WebSocket）
- Skills 必须使用 Zod Schema 进行参数验证
我们欢迎所有形式的贡献！无论是报告 Bug、提出新功能建议，还是提交代码改进。
- Fork 本仓库
- 创建功能分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改 (
git commit -m 'feat: 添加某个很棒的功能') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 创建 Pull Request
我们使用 Conventional Commits 规范：
feat(agents): 添加 Agent 创建 API
fix(workflow): 修复执行死锁问题
docs: 更新 README 文档
refactor(db): 迁移到 Drizzle ORM- 所有新功能需要添加单元测试（覆盖率 ≥ 80%）
- 通过 Biome 检查 (
pnpm check) - 通过 TypeScript 类型检查 (
pnpm type-check) - API 变更需要更新
docs/spec.md
感谢以下优秀的开源项目：
- Next.js - React 框架
- Mastra - AI Agent 框架
- Drizzle ORM - TypeScript ORM
- pgvector - PostgreSQL 向量扩展
- React Flow - 工作流编辑器
- Biome - 工具链
本项目采用 MIT License 开源协议。