[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-CommandCodeAI--BaseAI":3,"tool-CommandCodeAI--BaseAI":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",159267,2,"2026-04-17T11:29:14",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":68,"readme_en":69,"readme_zh":70,"quickstart_zh":71,"use_case_zh":72,"hero_image_url":73,"owner_login":74,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":79,"owner_twitter":74,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":99,"forks":100,"last_commit_at":101,"license":102,"difficulty_score":32,"env_os":103,"env_gpu":104,"env_ram":105,"env_deps":106,"category_tags":113,"github_topics":114,"view_count":32,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":17,"created_at":130,"updated_at":131,"faqs":132,"releases":161},8584,"CommandCodeAI\u002FBaseAI","BaseAI","BaseAI — The Web AI Framework. The easiest way to build serverless autonomous AI agents with memory. Start building local-first, agentic pipes, tools, and memory. Deploy serverless with one command.","BaseAI 曾是一个旨在简化无服务器（Serverless）自主 AI 智能体开发的 Web 框架，支持开发者在本地快速构建具备记忆能力、工具调用及 RAG（检索增强生成）功能的智能体管道。它通过标准化的目录结构和命令行工具，让用户能轻松配置模型参数、系统提示词，并一键部署应用，极大地降低了从零搭建 AI 代理的门槛。\n\n然而，需要特别说明的是，随着 AI 工程领域的快速演进，BaseAI 项目目前已归档停止维护。开发团队反思认为，在变化极速的 AI 赛道中，固定的框架容易成为技术迭代的阻碍。因此，官方建议开发者转而采用更灵活的\"AI 原语”（如独立的记忆、管道和智能体 API），配合 Langbase 平台或各类编码智能体来自由组合构建解决方案，而非依赖单一框架。\n\nBaseAI 主要适合希望快速原型验证的 AI 应用开发者和技术研究人员。其独特的技术亮点在于早期提出的“本地优先”开发理念以及对 TypeScript 的深度支持，让开发者能在本地环境中完整体验智能体的记忆与工具链交互。虽然作为框架已不再更新，但其设计思路仍为理解如何构建模块化、可组合的 AI 系统提供了有价值的参考","BaseAI 曾是一个旨在简化无服务器（Serverless）自主 AI 智能体开发的 Web 框架，支持开发者在本地快速构建具备记忆能力、工具调用及 RAG（检索增强生成）功能的智能体管道。它通过标准化的目录结构和命令行工具，让用户能轻松配置模型参数、系统提示词，并一键部署应用，极大地降低了从零搭建 AI 代理的门槛。\n\n然而，需要特别说明的是，随着 AI 工程领域的快速演进，BaseAI 项目目前已归档停止维护。开发团队反思认为，在变化极速的 AI 赛道中，固定的框架容易成为技术迭代的阻碍。因此，官方建议开发者转而采用更灵活的\"AI 原语”（如独立的记忆、管道和智能体 API），配合 Langbase 平台或各类编码智能体来自由组合构建解决方案，而非依赖单一框架。\n\nBaseAI 主要适合希望快速原型验证的 AI 应用开发者和技术研究人员。其独特的技术亮点在于早期提出的“本地优先”开发理念以及对 TypeScript 的深度支持，让开发者能在本地环境中完整体验智能体的记忆与工具链交互。虽然作为框架已不再更新，但其设计思路仍为理解如何构建模块化、可组合的 AI 系统提供了有价值的参考范例。","> BaseAI is now archived in the favor of [Langbase AI Primitives](https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs). The more we built BaseAI the more we realized frameworks are a bad idea in AI engineering. This space is moving fast and frameworks become blockers. Instead you should be using AI primitives, like [memory, pipes, agents](https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs) that work with any language as APIs and with TypeScript and Python SDKs. You can use any coding agent, like [CommandCode](https:\u002F\u002Fcommandcode.ai) to make your own AI framework with these AI primitives. BaseAI is a great example how. \n\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbaseai.dev\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FCommandCodeAI_BaseAI_readme_61c9bd3900ed.png\">\n    \u003Ch1 align=\"center\">BaseAI\u003C\u002Fh1>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca aria-label=\"NPM version\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.npmjs.com\u002Fpackage\u002Fbaseai\">\u003Cimg alt=\"\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fnpm\u002Fv\u002F@baseai\u002Fcore?style=for-the-badge&logo=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FLangbaseInc%2Fdocs-images%2Frefs%2Fheads%2Fmain%2Fbaseai%2Fbaseai-icon.png&logoColor=%23000&labelColor=%23000&color=%2318181B\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca aria-label=\"License\" href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangbaseinc\u002Fbaseai\">\u003Cimg alt=\"license\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fnpm\u002Fl\u002F@baseai\u002Fcore?style=for-the-badge&logoColor=%23000&labelColor=%23000&color=%2318181B\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n## Getting Started\n\nBaseAI is the AI framework for building serverless and composable AI agents with memory and tools. It allows you to develop AI agent pipes on your local machine with integrated agentic tools and memory (RAG). Visit our [BaseAI.dev\u002Flearn](https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Flearn) guide to start with BaseAI.\n\n### Documentation (recommended)\n\nPlease check [BaseAI.dev\u002Fdocs](https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Fdocs) and [BaseAI.dev\u002Flearn](https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Flearn) to get started with full documentation.\n\n\n### 1. Initialize a new BaseAI project\n\nBaseAI is a TypeScript-first framework. To create a new BaseAI project, run the following command in your project:\n\n```bash\nnpx baseai@latest init\n```\n\nThis command will create a `baseai` directory in your project. This is what the directory structure looks like:\n\n```\nROOT (of your app)\n├── baseai\n|  ├── baseai.config.ts\n|  ├── memory\n|  ├── pipes\n|  └── tools\n├── .env (your env file)\n└── package.json\n```\n\n### 2. Add API keys\n\nCopy the following in your  `.env` file and add appropriate LLM API keys:\n\n```bash\n# !! SERVER SIDE ONLY !!\n# Keep all your API keys secret — use only on the server side.\n\n# TODO: ADD: Both in your production and local env files.\n# Langbase API key for your User or Org account.\n# How to get this API key https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs\u002Fapi-reference\u002Fapi-keys\nLANGBASE_API_KEY=\n\n# TODO: ADD: LOCAL ONLY. Add only to local env files.\n# Following keys are needed for local pipe runs. For providers you are using.\n# For Langbase, please add the key to your LLM keysets.\n# Read more: Langbase LLM Keysets https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs\u002Ffeatures\u002Fkeysets\nOPENAI_API_KEY=\nANTHROPIC_API_KEY=\nCOHERE_API_KEY=\nFIREWORKS_API_KEY=\nGOOGLE_API_KEY=\nGROQ_API_KEY=\nMISTRAL_API_KEY=\nPERPLEXITY_API_KEY=\nTOGETHER_API_KEY=\nXAI_API_KEY=\n```\n\n### 3. Create a new AI agent\n\nPipe is your custom-built AI agent as an API. It's the fastest way to ship AI features\u002Fapps. Let's create a new pipe:\n\n```bash\nnpx baseai@latest pipe\n```\n\nIt will ask you for the name, description, and other details of the pipe step-by-step. Once done, a pipe will be created inside the `\u002Fbaseai\u002Fpipes` directory. You can now edit the system prompt, change model params, and more. Here is what a pipe code looks like:\n\n```ts\nimport { PipeI } from '@baseai\u002Fcore';\n\nconst pipeSummary = (): PipeI => ({\n\t\u002F\u002F Replace with your API key https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs\u002Fapi-reference\u002Fapi-keys\n\tapiKey: process.env.LANGBASE_API_KEY!,\n\tname: 'summary',\n\tdescription: 'AI Summary agent',\n\tstatus: 'public',\n\tmodel: 'openai:gpt-4o-mini',\n\tstream: true,\n\tjson: false,\n\tstore: true,\n\tmoderate: true,\n\ttop_p: 1,\n\tmax_tokens: 1000,\n\ttemperature: 0.7,\n\tpresence_penalty: 1,\n\tfrequency_penalty: 1,\n\tstop: [],\n\ttool_choice: 'auto',\n\tparallel_tool_calls: true,\n\tmessages: [\n\t\t{\n\t\t\trole: 'system',\n\t\t\tcontent: `You are a helpful AI agent. Make everything Less wordy.`\n\t\t}\n\t],\n\tvariables: [],\n\tmemory: [],\n\ttools: []\n});\n\nexport default pipeSummary;\n```\n\n### 4. Integrate pipe in your app\n\nLet's create a new `index.ts` file in your project root. Now we need to do the following:\n\n1. Import the pipe config we created.\n2. Create a new pipe instance with the pipe config.\n3. Run the pipe with a user message.\n4. Listen to the stream events.\n\nHere is what the code looks like:\n\n```ts\nimport { Pipe, getRunner } from '@baseai\u002Fcore';\nimport pipeSummarizer from '.\u002Fbaseai\u002Fpipes\u002Fsummary';\n\nconst pipe = new Pipe(pipeSummarizer());\n\nconst userMsg = `\nLangbase studio is your playground to build, collaborate, and deploy AI. It allows you to experiment with your pipes in real-time, with real data, store messages, version your prompts, and truly helps you take your idea from building prototypes to deployed in production with LLMOps on usage, cost, and quality.\nA complete AI developers platform.\n- Collaborate: Invite all team members to collaborate on the pipe. Build AI together.\n- Developers & Stakeholders: All your R&D team, engineering, product, GTM (marketing and sales), literally invlove every stakeholder can collaborate on the same pipe. It's like a powerful version of GitHub x Google Docs for AI. A complete AI developers platform.\n`;\n\nasync function main() {\n\tconst { stream } = await pipe.run({\n\t\tmessages: [{ role: 'user', content: userMsg }],\n\t\tstream: true,\n\t});\n\n\tconst runner = getRunner(stream);\n\n\t\u002F\u002F Method 1: Using event listeners\n\trunner.on('connect', () => {\n\t\tconsole.log('Stream started.\\n');\n\t});\n\n\trunner.on('content', content => {\n\t\tprocess.stdout.write(content);\n\t});\n\n\trunner.on('end', () => {\n\t\tconsole.log('\\nStream ended.');\n\t});\n\n\trunner.on('error', error => {\n\t\tconsole.error('Error:', error);\n\t});\n}\n\nmain();\n```\n\nMake sure to install and import `dotenv` at the top if you are using Node.js:\n\n```ts\nimport 'dotenv\u002Fconfig';\n```\n\n### 5. Run the AI agent\n\nTo run the pipe locally, you need to start the BaseAI server. Run the following command in your terminal:\n\n```bash\nnpx baseai@latest dev\n```\n\nNow, run the `index.ts` file in your terminal:\n\n```bash\nnpx tsx index.ts\n```\n\nYou should see the following output in your terminal:\n\n```md\nStream started.\n\nLangbase Studio is your AI development playground. Experiment in real-time with real data, store messages, and version prompts to move from prototype to production seamlessly.\n\nKey Features:\n- **Collaborate**: Invite team members to build AI together.\n- **Inclusive Teams**: Engage all stakeholders—R&D, engineering, product, and marketing—in a shared space. It’s like GitHub combined with Google Docs for AI development.\nStream ended.\n```\n> [!TIP]\n> You can also run RAG locally with BaseAI. Check out the memory agent quickstart [guide](https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Fdocs\u002Fmemory\u002Fquickstart) for more details.\n\n## Contributing\n\nWe welcome contributions to BaseAI. Please see our [Contributing Guide](CONTRIBUTING.md) for more information.\n\n## Authors\n\nThe following are the original authors of BaseAI:\n\n- Ahmad Awais ([@MrAhmadAwais](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FMrAhmadAwais))\n- Ashar Irfan ([@MrAsharIrfan](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FMrAsharIrfan))\n- Saqib Ameen ([@SaqibAmeen](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FSaqibAmeen))\n\n- Ahmad Bilal ([@AhmadBilalDev](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fahmadbilaldev))\n\n## Security\n\nIf you've found a security vulnerability in BaseAI, please report it privately by emailing [security@langbase.com](mailto:security@langbase.com). Please do not open a public issue. For more details on Langbase security and how to report, visit this [link](https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fsecurity).\n\nLearn more by clicking and browsing our [website][bai], [docs][baid], and a free [\u002Flearn AI course][bail] on building AI agents, with agentic tools, and agentic memory.\n\n[![baseai.dev](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FCommandCodeAI_BaseAI_readme_4603ddf480ac.jpg)][bai]\n\n[bai]: https:\u002F\u002Fbaseai.dev\n[baid]: https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Fdocs\n[bail]: https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Flearn\n","> BaseAI 现已归档，推荐使用 [Langbase AI Primitives](https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs)。随着我们对 BaseAI 的不断开发，我们越来越意识到，在 AI 工程领域，框架并不是一个好的选择。这个领域发展迅速，框架往往会成为阻碍。相反，你应该使用像 [memory、pipes、agents](https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs) 这样的 AI 原语，它们以 API 的形式与任何语言兼容，并提供 TypeScript 和 Python SDK。你可以借助任何编码代理，比如 [CommandCode](https:\u002F\u002Fcommandcode.ai)，利用这些 AI 原语构建属于你自己的 AI 框架。BaseAI 就是一个很好的例子。\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbaseai.dev\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FCommandCodeAI_BaseAI_readme_61c9bd3900ed.png\">\n    \u003Ch1 align=\"center\">BaseAI\u003C\u002Fh1>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca aria-label=\"NPM version\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.npmjs.com\u002Fpackage\u002Fbaseai\">\u003Cimg alt=\"\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fnpm\u002Fv\u002F@baseai\u002Fcore?style=for-the-badge&logo=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FLangbaseInc%2Fdocs-images%2Frefs%2Fheads%2Fmain%2Fbaseai%2Fbaseai-icon.png&logoColor=%23000&labelColor=%23000&color=%2318181B\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca aria-label=\"License\" href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangbaseinc\u002Fbaseai\">\u003Cimg alt=\"license\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fnpm\u002Fl\u002F@baseai\u002Fcore?style=for-the-badge&logoColor=%23000&labelColor=%23000&color=%2318181B\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 入门指南\n\nBaseAI 是一个用于构建无服务器且可组合的 AI 代理的框架，支持记忆和工具集成。它允许你在本地机器上开发具有集成智能体工具和记忆（RAG）功能的 AI 代理管道。请访问我们的 [BaseAI.dev\u002Flearn](https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Flearn) 指南，开始使用 BaseAI。\n\n### 文档（推荐）\n\n请查看 [BaseAI.dev\u002Fdocs](https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Fdocs) 和 [BaseAI.dev\u002Flearn](https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Flearn)，获取完整的文档信息，开始你的旅程。\n\n\n### 1. 初始化一个新的 BaseAI 项目\n\nBaseAI 是一个以 TypeScript 优先的框架。要创建一个新的 BaseAI 项目，请在你的项目中运行以下命令：\n\n```bash\nnpx baseai@latest init\n```\n\n该命令将在你的项目中创建一个 `baseai` 目录。目录结构如下所示：\n\n```\nROOT (of your app)\n├── baseai\n|  ├── baseai.config.ts\n|  ├── memory\n|  ├── pipes\n|  └── tools\n├── .env (your env file)\n└── package.json\n```\n\n### 2. 添加 API 密钥\n\n将以下内容复制到你的 `.env` 文件中，并添加相应的 LLM API 密钥：\n\n```bash\n# !! 仅限服务器端 !!\n# 请务必保密所有 API 密钥，仅在服务器端使用。\n\n# TODO: 添加：同时在生产环境和本地环境文件中。\n# Langbase 用户或组织账户的 API 密钥。\n# 如何获取此 API 密钥：https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs\u002Fapi-reference\u002Fapi-keys\nLANGBASE_API_KEY=\n\n# TODO: 仅限本地环境。仅添加到本地 .env 文件中。\n# 以下密钥是本地管道运行所需的，适用于你使用的提供商。\n# 对于 Langbase，请将密钥添加到你的 LLM 密钥集中。\n# 更多信息：Langbase LLM 密钥集 https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs\u002Ffeatures\u002Fkeysets\nOPENAI_API_KEY=\nANTHROPIC_API_KEY=\nCOHERE_API_KEY=\nFIREWORKS_API_KEY=\nGOOGLE_API_KEY=\nGROQ_API_KEY=\nMISTRAL_API_KEY=\nPERPLEXITY_API_KEY=\nTOGETHER_API_KEY=\nXAI_API_KEY=\n```\n\n### 3. 创建一个新的 AI 代理\n\nPipe 是你自定义构建的 AI 代理，以 API 的形式存在。它是快速交付 AI 功能或应用的最佳方式。让我们创建一个新的 pipe：\n\n```bash\nnpx baseai@latest pipe\n```\n\n系统会逐步询问你 pipe 的名称、描述和其他详细信息。完成后，会在 `\u002Fbaseai\u002Fpipes` 目录下创建一个 pipe。你现在可以编辑系统提示词、调整模型参数等。以下是 pipe 代码的示例：\n\n```ts\nimport { PipeI } from '@baseai\u002Fcore';\n\nconst pipeSummary = (): PipeI => ({\n\t\u002F\u002F 替换为你自己的 API 密钥 https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fdocs\u002Fapi-reference\u002Fapi-keys\n\tapiKey: process.env.LANGBASE_API_KEY!,\n\tname: 'summary',\n\tdescription: 'AI 总结代理',\n\tstatus: 'public',\n\tmodel: 'openai:gpt-4o-mini',\n\tstream: true,\n\tjson: false,\n\tstore: true，\n\tmoderate: true，\n\ttop_p: 1，\n\tmax_tokens: 1000，\n\ttemperature: 0.7，\n\tpresence_penalty: 1，\n\tfrequency_penalty: 1，\n\tstop: [],\n\ttool_choice: 'auto',\n\tparallel_tool_calls: true，\n\tmessages: [\n\t\t{\n\t\t\trole: 'system',\n\t\t\tcontent: `你是一个有用的 AI 代理。尽量让内容更简洁。`\n\t\t}\n\t],\n\tvariables: [],\n\tmemory: [],\n\ttools: []\n});\n\nexport default pipeSummary;\n```\n\n### 4. 将 pipe 集成到你的应用中\n\n让我们在你的项目根目录下创建一个新的 `index.ts` 文件。接下来需要执行以下步骤：\n\n1. 导入我们刚刚创建的 pipe 配置。\n2. 使用 pipe 配置创建一个新的 pipe 实例。\n3. 使用用户消息运行 pipe。\n4. 监听流事件。\n\n以下是代码示例：\n\n```ts\nimport { Pipe, getRunner } from '@baseai\u002Fcore';\nimport pipeSummarizer from '.\u002Fbaseai\u002Fpipes\u002Fsummary';\n\nconst pipe = new Pipe(pipeSummarizer());\n\nconst userMsg = `\nLangbase studio 是一个用于构建、协作和部署 AI 的平台。它允许你实时地用真实数据试验你的 pipelines，存储对话记录、管理 prompt 版本，并真正帮助你将想法从原型开发推进到生产部署，通过 LLMOps 实现对使用情况、成本和质量的全面监控。\n一个完整的 AI 开发者平台。\n- 协作：邀请所有团队成员共同参与 pipeline 的开发。一起构建 AI。\n- 开发人员与利益相关者：无论是研发团队、工程部门、产品团队，还是市场和销售团队，几乎每个利益相关者都可以在同一 pipeline 上协作。这就像 GitHub 和 Google Docs 的强大结合，专为 AI 打造的完整开发者平台。\n`;\n\nasync function main() {\n\tconst { stream } = await pipe.run({\n\t\tmessages: [{ role: 'user', content: userMsg }],\n\t\tstream: true,\n\t});\n\n\tconst runner = getRunner(stream);\n\n\t\u002F\u002F 方法一：使用事件监听器\n\trunner.on('connect', () => {\n\t\tconsole.log('流已开始。\\n');\n\t});\n\n\trunner.on('content', content => {\n\t\tprocess.stdout.write(content);\n\t});\n\n\trunner.on('end', () => {\n\t\tconsole.log('\\n流已结束。');\n\t});\n\n\trunner.on('error', error => {\n\t\tconsole.error('错误:', error);\n\t});\n}\n\nmain();\n```\n\n如果你使用的是 Node.js，请确保在文件顶部安装并导入 `dotenv`：\n\n```ts\nimport 'dotenv\u002Fconfig';\n```\n\n### 5. 运行 AI 代理\n\n要在本地运行管道，您需要启动 BaseAI 服务器。在终端中运行以下命令：\n\n```bash\nnpx baseai@latest dev\n```\n\n然后，在终端中运行 `index.ts` 文件：\n\n```bash\nnpx tsx index.ts\n```\n\n您应该会在终端中看到以下输出：\n\n```md\n流已开始。\n\nLangbase Studio 是您的 AI 开发实验平台。您可以使用真实数据进行实时实验，存储消息，并对提示进行版本控制，从而无缝地从原型过渡到生产环境。\n\n主要特性：\n- **协作**：邀请团队成员共同构建 AI。\n- **包容性团队**：让研发、工程、产品和市场等所有相关方在一个共享空间中参与协作。它就像 GitHub 和 Google Docs 的结合，专为 AI 开发而设计。\n流已结束。\n```\n> [!TIP]\n> 您也可以使用 BaseAI 在本地运行 RAG。请查看内存代理快速入门[指南](https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Fdocs\u002Fmemory\u002Fquickstart)，了解更多详情。\n\n## 贡献\n\n我们欢迎对 BaseAI 的贡献。更多信息请参阅我们的[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。\n\n## 作者\n\n以下是 BaseAI 的原始作者：\n\n- Ahmad Awais ([@MrAhmadAwais](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FMrAhmadAwais))\n- Ashar Irfan ([@MrAsharIrfan](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FMrAsharIrfan))\n- Saqib Ameen ([@SaqibAmeen](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FSaqibAmeen))\n\n- Ahmad Bilal ([@AhmadBilalDev](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fahmadbilaldev))\n\n## 安全\n\n如果您发现了 BaseAI 中的安全漏洞，请通过发送电子邮件至 [security@langbase.com](mailto:security@langbase.com) 私下报告。请勿公开提交问题。有关 Langbase 安全及如何报告的更多详细信息，请访问此[链接](https:\u002F\u002Flangbase.com\u002Fsecurity)。\n\n点击并浏览我们的[网站][bai]、[文档][baid]以及免费的[\u002F学习 AI 课程][bail]，了解更多关于构建 AI 代理、使用智能工具和智能记忆的知识。\n\n[![baseai.dev](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FCommandCodeAI_BaseAI_readme_4603ddf480ac.jpg)][bai]\n\n[bai]: https:\u002F\u002Fbaseai.dev\n[baid]: https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Fdocs\n[bail]: https:\u002F\u002Fbaseai.dev\u002Flearn","# BaseAI 快速上手指南\n\n> **⚠️ 重要提示**：BaseAI 项目目前已归档（Archived）。开发团队建议转向使用更灵活的 **Langbase AI Primitives**（如 Memory, Pipes, Agents），它们作为 API 支持任意语言，并提供 TypeScript 和 Python SDK。本文档仅作为历史版本参考或学习 AI Agent 构建思路使用。\n\nBaseAI 是一个优先支持 TypeScript 的框架，用于构建具有记忆（Memory）和工具（Tools）能力的无服务器、可组合 AI Agent。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS, 或 Linux\n*   **Node.js**：建议安装最新 LTS 版本 (v18+)\n*   **包管理器**：npm, yarn, 或 pnpm\n*   **API Keys**：\n    *   `LANGBASE_API_KEY`：用于连接 Langbase 平台（必填）。\n    *   模型提供商 Key：如 `OPENAI_API_KEY`, `ANTHROPIC_API_KEY` 等（根据使用的模型选配）。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 初始化项目\n\n在项目根目录下运行以下命令，创建一个新的 BaseAI 项目结构：\n\n```bash\nnpx baseai@latest init\n```\n\n执行成功后，项目目录中将生成 `baseai` 文件夹，结构如下：\n\n```text\nROOT (of your app)\n├── baseai\n|  ├── baseai.config.ts\n|  ├── memory\n|  ├── pipes\n|  └── tools\n├── .env (your env file)\n└── package.json\n```\n\n### 2. 配置 API 密钥\n\n在项目根目录创建或编辑 `.env` 文件，填入必要的 API 密钥。**请注意：密钥仅限服务端使用，切勿泄露。**\n\n```bash\n# !! SERVER SIDE ONLY !!\n# Keep all your API keys secret — use only on the server side.\n\n# Langbase API key (必填)\nLANGBASE_API_KEY=your_langbase_api_key_here\n\n# 本地运行所需的模型提供商 Key (选填，根据需求添加)\nOPENAI_API_KEY=your_openai_key\nANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key\n# ... 其他提供商 key\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 创建 AI Agent (Pipe)\n\n\"Pipe\" 是 BaseAI 中自定义 AI Agent 的核心概念。运行以下命令交互式地创建一个新的 Pipe：\n\n```bash\nnpx baseai@latest pipe\n```\n\n按提示输入名称、描述等信息后，将在 `baseai\u002Fpipes` 目录下生成配置文件（例如 `summary.ts`）。您可以编辑该文件以调整系统提示词、模型参数等：\n\n```ts\nimport { PipeI } from '@baseai\u002Fcore';\n\nconst pipeSummary = (): PipeI => ({\n\tapiKey: process.env.LANGBASE_API_KEY!,\n\tname: 'summary',\n\tdescription: 'AI Summary agent',\n\tstatus: 'public',\n\tmodel: 'openai:gpt-4o-mini',\n\tstream: true,\n\tjson: false,\n\tstore: true,\n\tmoderate: true,\n\ttop_p: 1,\n\tmax_tokens: 1000,\n\ttemperature: 0.7,\n\tpresence_penalty: 1,\n\tfrequency_penalty: 1,\n\tstop: [],\n\ttool_choice: 'auto',\n\tparallel_tool_calls: true,\n\tmessages: [\n\t\t{\n\t\t\trole: 'system',\n\t\t\tcontent: `You are a helpful AI agent. Make everything Less wordy.`\n\t\t}\n\t],\n\tvariables: [],\n\tmemory: [],\n\ttools: []\n});\n\nexport default pipeSummary;\n```\n\n### 2. 集成到应用\n\n在项目根目录创建 `index.ts` 文件，编写代码调用刚才创建的 Pipe：\n\n```ts\nimport 'dotenv\u002Fconfig'; \u002F\u002F 如果使用 Node.js，请确保安装并导入 dotenv\nimport { Pipe, getRunner } from '@baseai\u002Fcore';\nimport pipeSummarizer from '.\u002Fbaseai\u002Fpipes\u002Fsummary';\n\nconst pipe = new Pipe(pipeSummarizer());\n\nconst userMsg = `\nLangbase studio is your playground to build, collaborate, and deploy AI...\n`;\n\nasync function main() {\n\tconst { stream } = await pipe.run({\n\t\tmessages: [{ role: 'user', content: userMsg }],\n\t\tstream: true,\n\t});\n\n\tconst runner = getRunner(stream);\n\n\t\u002F\u002F 监听流式输出事件\n\trunner.on('connect', () => {\n\t\tconsole.log('Stream started.\\n');\n\t});\n\n\trunner.on('content', content => {\n\t\tprocess.stdout.write(content);\n\t});\n\n\trunner.on('end', () => {\n\t\tconsole.log('\\nStream ended.');\n\t});\n\n\trunner.on('error', error => {\n\t\tconsole.error('Error:', error);\n\t});\n}\n\nmain();\n```\n\n### 3. 运行 Agent\n\n首先启动 BaseAI 本地开发服务器：\n\n```bash\nnpx baseai@latest dev\n```\n\n保持服务器运行，在另一个终端窗口执行您的脚本：\n\n```bash\nnpx tsx index.ts\n```\n\n您将看到实时的流式输出结果：\n\n```md\nStream started.\n\nLangbase Studio is your AI development playground. Experiment in real-time with real data, store messages, and version prompts to move from prototype to production seamlessly.\n\nKey Features:\n- **Collaborate**: Invite team members to build AI together.\n- **Inclusive Teams**: Engage all stakeholders—R&D, engineering, product, and marketing—in a shared space. It's like GitHub combined with Google Docs for AI development.\nStream ended.\n```","某初创团队急需为电商后台开发一个能自动分析用户评论并生成日报的智能助手，且要求数据本地化处理以保障隐私。\n\n### 没有 BaseAI 时\n- **架构搭建繁琐**：开发者需手动配置服务器、数据库及向量存储来构建记忆（Memory）模块，耗时数天且容易出错。\n- **状态管理困难**：难以在多次对话中维持上下文连贯性，每次请求都需重新编写复杂的代码来拼接历史数据。\n- **部署门槛高**：从本地开发到云端无服务器（Serverless）部署涉及大量运维配置，无法实现“一键上线”。\n- **工具集成割裂**：调用外部搜索或计算工具时，缺乏统一的标准接口，导致 Agent 执行动作时经常中断或报错。\n\n### 使用 BaseAI 后\n- **开箱即用的记忆体系**：通过 `baseai init` 直接生成包含记忆、管道（Pipes）和工具的标准目录结构，内置 RAG 能力，半天即可完成原型。\n- **原生支持上下文保持**：配置的 AI Pipe 自动处理会话状态与长期记忆，开发者只需关注提示词逻辑，无需操心数据持久化细节。\n- **极简无服务器部署**：利用 `npx baseai` 命令即可将本地开发的 Agent 直接发布为 Serverless API，彻底消除运维负担。\n- **标准化智能体编排**：基于统一的 Pipe 规范轻松集成各类工具，让 Agent 能稳定地执行“读取评论 - 检索知识库 - 生成报告”的复杂流程。\n\nBaseAI 让开发者从繁琐的基础设施搭建中解放出来，仅需一条命令即可将具备记忆能力的自主智能体从本地构想转化为生产级服务。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FCommandCodeAI_BaseAI_4603ddf4.jpg","CommandCodeAI","Command Code","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FCommandCodeAI_ed64086d.png","Command Code with your taste; the first coding agent that learns and adapts to your coding preferences over time using `taste-1` our meta neuro-symbolic AI.",null,"public@commandcode.ai","https:\u002F\u002FCommandCode.ai","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCommandCodeAI",[83,87,91,95],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"TypeScript","#3178c6",72.1,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"MDX","#fcb32c",25.2,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"JavaScript","#f1e05a",2.3,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"CSS","#663399",0.4,1227,110,"2026-04-15T09:39:42","NOASSERTION","未说明 (基于 Node.js\u002FTypeScript，理论上支持所有主流操作系统)","不需要 (基于云端 LLM API，无本地 GPU 推理需求)","未说明",{"notes":107,"python":108,"dependencies":109},"该工具已归档，官方推荐使用 Langbase AI Primitives。这是一个 TypeScript 优先的框架，用于构建无服务器 AI Agent。运行不需要本地 GPU 或特定 Python 环境，但需要配置多个大模型服务商（如 OpenAI, Anthropic 等）的 API Key。核心运行依赖 Node.js 环境。","不需要 (主要基于 TypeScript\u002FNode.js)",[110,111,112],"@baseai\u002Fcore","dotenv","tsx",[14,13,35,15],[115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129],"ai","langbase","baseai","anthropic","artificial-intelligence","cohere","gemini","grok","groq","mistral","openai","perplexity","togetherai","xai","firewor","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T02:20:28.577607",[133,138,143,148,153,157],{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},38461,"使用 Anthropic 模型（如 claude-3-5-sonnet）时遇到 'OpenAIError: missing role for choice 0' 错误怎么办？","这是一个已修复的兼容性问题。请将 `baseai\u002Fcore` 和 `baseai` 包升级到最新版本 `0.9.23` 或更高版本。升级后该互操作性问题即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCommandCodeAI\u002FBaseAI\u002Fissues\u002F105",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},38462,"运行 Pipe 时遇到 'ECONNREFUSED on localhost:9000' 连接错误如何解决？","该错误通常是因为端口 9000 被其他进程（如 PHP 服务器）占用。请按以下步骤解决：\n1. 打开终端，运行 `lsof -i :9000` 查找占用端口的进程 ID (PID)。\n2. 运行 `kill \u003CPID>` 终止该进程（若无法终止可使用 `kill -9 \u003CPID>`）。\n3. 再次运行 `lsof -i :9000` 确认端口已释放。\n4. 重新启动 BaseAI 服务。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCommandCodeAI\u002FBaseAI\u002Fissues\u002F15",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},38463,"网站在 Chrome 中正常但在 Firefox 中出现客户端异常错误怎么办？","这通常是浏览器缓存导致的问题。请尝试清除 Firefox 浏览器的缓存和历史记录，然后刷新页面。维护者确认清除缓存后该问题即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCommandCodeAI\u002FBaseAI\u002Fissues\u002F20",{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},38464,"文档中的链接出现 404 错误（例如 Memory Quickstart 页面）该如何处理？","该问题已被修复。BaseAI 的文档源代码是公开的，位于仓库的 `apps\u002Fbaseai.dev` 目录下。如果您发现其他失效链接，可以直接在该路径下提交 Pull Request (PR) 进行修复。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCommandCodeAI\u002FBaseAI\u002Fissues\u002F31",{"id":154,"question_zh":155,"answer_zh":156,"source_url":137},38465,"如何确认 BaseAI 相关包的更新是否包含了特定问题的修复？","当维护者发布新版本修复问题时，通常会明确告知需要升级的具体版本号（例如 0.9.23）。请确保将 `baseai` 和 `@baseai\u002Fcore` 包都更新到该指定版本或更新的 `@latest` 版本，并重启服务以应用修复。",{"id":158,"question_zh":159,"answer_zh":160,"source_url":142},38466,"遇到本地服务连接失败但服务看似在运行时，除了检查端口占用外还有什么排查思路？","如果确认端口未被占用但仍报错，建议检查配置文件中的 `baseUrl` 是否正确指向 `http:\u002F\u002Flocalhost:9000`。此外，可以尝试完全重新安装项目依赖（删除 node_modules 后重新 install），并确保使用的是最新版本的 CLI 工具，因为旧版本可能在错误处理和退出机制上存在缺陷。",[]]