[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-EvolutionAPI--evo-ai":3,"tool-EvolutionAPI--evo-ai":61},[4,18,26,36,44,53],{"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",152630,2,"2026-04-12T23:33:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"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":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"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",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":77,"owner_twitter":76,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":114,"forks":115,"last_commit_at":116,"license":117,"difficulty_score":118,"env_os":119,"env_gpu":120,"env_ram":120,"env_deps":121,"category_tags":135,"github_topics":136,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":147,"updated_at":148,"faqs":149,"releases":179},7065,"EvolutionAPI\u002Fevo-ai","evo-ai","Evo AI is an open-source platform for creating and managing AI agents, enabling integration with different AI models and services.","Evo AI 是一个开源的 AI 智能体（Agent）创建与管理平台，旨在帮助开发者轻松构建、部署并协调复杂的自动化工作流。它解决了当前 AI 应用中模型分散、智能体间协作困难以及流程编排复杂等痛点，让用户能够在一个统一的环境中整合不同的 AI 模型与服务。\n\n该平台特别适合软件开发者和技术研究人员使用，尤其是那些需要构建多智能体协作系统或复杂业务逻辑自动化的团队。Evo AI 不仅支持基于 GPT-4、Claude 等大语言模型的基础智能体，还创新性地引入了谷歌的 A2A（Agent-to-Agent）协议，实现了不同智能体之间的互操作性。其独特的技术亮点包括：支持顺序、并行、循环及基于 LangGraph 的自定义图谱工作流等多种执行模式；提供安全的 API 密钥加密存储与 JWT 认证机制；并原生集成 Langfuse，利用 OpenTelemetry 标准对智能体的执行过程进行全链路追踪与可观测性分析。通过直观的文件夹分类管理和可视化的工作流设计，Evo AI 让构建高效、可靠的 AI 代理系统变得更加简单规范。","\u003Ch1 align=\"center\">Evo AI - AI Agents Platform\u003C\u002Fh1>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![Whatsapp Group](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGroup-WhatsApp-%2322BC18)](https:\u002F\u002Fevolution-api.com\u002Fwhatsapp)\n[![Discord Community](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-Community-blue)](https:\u002F\u002Fevolution-api.com\u002Fdiscord)\n[![Postman Collection](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPostman-Collection-orange)](https:\u002F\u002Fevolution-api.com\u002Fpostman)\n[![Documentation](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocumentation-Official-green)](https:\u002F\u002Fdoc.evolution-api.com)\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-Apache--2.0-blue)](.\u002FLICENSE)\n[![Support](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDonation-picpay-green)](https:\u002F\u002Fapp.picpay.com\u002Fuser\u002Fdavidsongomes1998)\n[![Sponsors](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGithub-sponsor-orange)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsponsors\u002FEvolutionAPI)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Evo AI - AI Agents Platform\n\nEvo AI is an open-source platform for creating and managing AI agents, enabling integration with different AI models and services.\n\n## 🚀 Overview\n\nThe Evo AI platform allows:\n\n- Creation and management of AI agents\n- Integration with different language models\n- Client management and MCP server configuration\n- Custom tools management\n- **[Google Agent Development Kit (ADK)](https:\u002F\u002Fgoogle.github.io\u002Fadk-docs\u002F)**: Base framework for agent development\n- **[CrewAI Support](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FcrewAI\u002FcrewAI)**: Alternative framework for agent development (in development)\n- JWT authentication with email verification\n- **[Agent 2 Agent (A2A) Protocol Support](https:\u002F\u002Fdevelopers.googleblog.com\u002Fen\u002Fa2a-a-new-era-of-agent-interoperability\u002F)**: Interoperability between AI agents\n- **[Workflow Agent with LangGraph](https:\u002F\u002Fwww.langchain.com\u002Flanggraph)**: Building complex agent workflows\n- **Secure API Key Management**: Encrypted storage of API keys\n- **Agent Organization**: Folder structure for organizing agents by categories\n\n## 🤖 Agent Types\n\nEvo AI supports different types of agents that can be flexibly combined:\n\n### 1. LLM Agent (Language Model)\n\nAgent based on language models like GPT-4, Claude, etc. Can be configured with tools, MCP servers, and sub-agents.\n\n### 2. A2A Agent (Agent-to-Agent)\n\nAgent that implements Google's A2A protocol for agent interoperability.\n\n### 3. Sequential Agent\n\nExecutes a sequence of sub-agents in a specific order.\n\n### 4. Parallel Agent\n\nExecutes multiple sub-agents simultaneously.\n\n### 5. Loop Agent\n\nExecutes sub-agents in a loop with a defined maximum number of iterations.\n\n### 6. Workflow Agent\n\nExecutes sub-agents in a custom workflow defined by a graph structure using LangGraph.\n\n### 7. Task Agent\n\nExecutes a specific task using a target agent with structured task instructions.\n\n## 🛠️ Technologies\n\n### Backend\n- **FastAPI**: Web framework for building the API\n- **SQLAlchemy**: ORM for database interaction\n- **PostgreSQL**: Main database\n- **Alembic**: Migration system\n- **Pydantic**: Data validation and serialization\n- **Uvicorn**: ASGI server\n- **Redis**: Cache and session management\n- **JWT**: Secure token authentication\n- **SendGrid\u002FSMTP**: Email service for notifications (configurable)\n- **Jinja2**: Template engine for email rendering\n- **Bcrypt**: Password hashing and security\n- **LangGraph**: Framework for building stateful, multi-agent workflows\n\n### Frontend\n- **Next.js 15**: React framework with App Router\n- **React 18**: User interface library\n- **TypeScript**: Type-safe JavaScript\n- **Tailwind CSS**: Utility-first CSS framework\n- **shadcn\u002Fui**: Modern component library\n- **React Hook Form**: Form management\n- **Zod**: Schema validation\n- **ReactFlow**: Node-based visual workflows\n- **React Query**: Server state management\n\n## 📊 Langfuse Integration (Tracing & Observability)\n\nEvo AI platform natively supports integration with [Langfuse](https:\u002F\u002Flangfuse.com\u002F) for detailed tracing of agent executions, prompts, model responses, and tool calls, using the OpenTelemetry (OTel) standard.\n\n### How to configure\n\n1. **Set environment variables in your `.env`:**\n\n   ```env\n   LANGFUSE_PUBLIC_KEY=\"pk-lf-...\"\n   LANGFUSE_SECRET_KEY=\"sk-lf-...\"\n   OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=\"https:\u002F\u002Fcloud.langfuse.com\u002Fapi\u002Fpublic\u002Fotel\"\n   ```\n\n2. **View in the Langfuse dashboard**\n   - Access your Langfuse dashboard to see real-time traces.\n\n## 🤖 Agent 2 Agent (A2A) Protocol Support\n\nEvo AI implements the Google's Agent 2 Agent (A2A) protocol, enabling seamless communication and interoperability between AI agents.\n\nFor more information about the A2A protocol, visit [Google's A2A Protocol Documentation](https:\u002F\u002Fgoogle.github.io\u002FA2A\u002F).\n\n## 📋 Prerequisites\n\n### Backend\n- **Python**: 3.10 or higher\n- **PostgreSQL**: 13.0 or higher\n- **Redis**: 6.0 or higher\n- **Git**: For version control\n- **Make**: For running Makefile commands\n\n### Frontend\n- **Node.js**: 18.0 or higher\n- **pnpm**: Package manager (recommended) or npm\u002Fyarn\n\n## 🔧 Installation\n\n### 1. Clone the Repository\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai.git\ncd evo-ai\n```\n\n### 2. Backend Setup\n\n#### Virtual Environment and Dependencies\n\n```bash\n# Create and activate virtual environment\nmake venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate  # Linux\u002FMac\n# or on Windows: venv\\Scripts\\activate\n\n# Install development dependencies\nmake install-dev\n```\n\n#### Environment Configuration\n\n```bash\n# Copy and configure backend environment\ncp .env.example .env\n# Edit the .env file with your database, Redis, and other settings\n```\n\n#### Database Setup\n\n```bash\n# Initialize database and apply migrations\nmake alembic-upgrade\n\n# Seed initial data (admin user, sample clients, etc.)\nmake seed-all\n```\n\n### 3. Frontend Setup\n\n#### Install Dependencies\n\n```bash\n# Navigate to frontend directory\ncd frontend\n\n# Install dependencies using pnpm (recommended)\npnpm install\n\n# Or using npm\n# npm install\n\n# Or using yarn\n# yarn install\n```\n\n#### Frontend Environment Configuration\n\n```bash\n# Copy and configure frontend environment\ncp .env.example .env\n# Edit .env with your API URL (default: http:\u002F\u002Flocalhost:8000)\n```\n\nThe frontend `.env` should contain:\n\n```env\nNEXT_PUBLIC_API_URL=http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n```\n\n## 🚀 Running the Application\n\n### Development Mode\n\n#### Start Backend (Terminal 1)\n```bash\n# From project root\nmake run\n# Backend will be available at http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n```\n\n#### Start Frontend (Terminal 2)\n```bash\n# From frontend directory\ncd frontend\npnpm dev\n\n# Or using npm\u002Fyarn\n# npm run dev\n# yarn dev\n\n# Frontend will be available at http:\u002F\u002Flocalhost:3000\n```\n\n### Production Mode\n\n#### Backend\n```bash\nmake run-prod    # Production with multiple workers\n```\n\n#### Frontend\n```bash\ncd frontend\npnpm build && pnpm start\n\n# Or using npm\u002Fyarn\n# npm run build && npm start\n# yarn build && yarn start\n```\n\n## 🐳 Docker Installation\n\n### Full Stack with Docker Compose\n\n```bash\n# Build and start all services (backend + database + redis)\nmake docker-build\nmake docker-up\n\n# Initialize database with seed data\nmake docker-seed\n```\n\n### Frontend with Docker\n\n```bash\n# From frontend directory\ncd frontend\n\n# Build frontend image\ndocker build -t evo-ai-frontend .\n\n# Run frontend container\ndocker run -p 3000:3000 -e NEXT_PUBLIC_API_URL=http:\u002F\u002Flocalhost:8000 evo-ai-frontend\n```\n\nOr using the provided docker-compose:\n\n```bash\n# From frontend directory\ncd frontend\ndocker-compose up -d\n```\n\n## 🎯 Getting Started\n\nAfter installation, follow these steps:\n\n1. **Access the Frontend**: Open `http:\u002F\u002Flocalhost:3000`\n2. **Create Admin Account**: Use the seeded admin credentials or register a new account\n3. **Configure MCP Server**: Set up your first MCP server connection\n4. **Create Client**: Add a client to organize your agents\n5. **Build Your First Agent**: Create and configure your AI agent\n6. **Test Agent**: Use the chat interface to interact with your agent\n\n### Default Admin Credentials\n\nAfter running the seeders, you can login with:\n- **Email**: Check the seeder output for the generated admin email\n- **Password**: Check the seeder output for the generated password\n\n## 🖥️ API Documentation\n\nThe interactive API documentation is available at:\n\n- Swagger UI: `http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs`\n- ReDoc: `http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fredoc`\n\n## 👨‍💻 Development Commands\n\n### Backend Commands\n```bash\n# Database migrations\nmake alembic-upgrade            # Update database to latest version\nmake alembic-revision message=\"description\"  # Create new migration\n\n# Seeders\nmake seed-all                   # Run all seeders\n\n# Code verification\nmake lint                       # Verify code with flake8\nmake format                     # Format code with black\n```\n\n### Frontend Commands\n```bash\n# From frontend directory\ncd frontend\n\n# Development\npnpm dev                        # Start development server\npnpm build                      # Build for production\npnpm start                      # Start production server\npnpm lint                       # Run ESLint\n```\n\n## 🚀 Configuration\n\n### Backend Configuration (.env file)\n\nKey settings include:\n\n```bash\n# Database settings\nPOSTGRES_CONNECTION_STRING=\"postgresql:\u002F\u002Fpostgres:root@localhost:5432\u002Fevo_ai\"\n\n# Redis settings\nREDIS_HOST=\"localhost\"\nREDIS_PORT=6379\n\n# AI Engine configuration\nAI_ENGINE=\"adk\"  # Options: \"adk\" (Google Agent Development Kit) or \"crewai\" (CrewAI framework)\n\n# JWT settings\nJWT_SECRET_KEY=\"your-jwt-secret-key\"\n\n# Email provider configuration\nEMAIL_PROVIDER=\"sendgrid\"  # Options: \"sendgrid\" or \"smtp\"\n\n# Encryption for API keys\nENCRYPTION_KEY=\"your-encryption-key\"\n```\n\n### Frontend Configuration (.env file)\n\n```bash\n# API Configuration\nNEXT_PUBLIC_API_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\"  # Backend API URL\n```\n\n> **Note**: While Google ADK is fully supported, the CrewAI engine option is still under active development. For production environments, it's recommended to use the default \"adk\" engine.\n\n## 🔐 Authentication\n\nThe API uses JWT (JSON Web Token) authentication with:\n\n- User registration and email verification\n- Login to obtain JWT tokens\n- Password recovery flow\n- Account lockout after multiple failed login attempts\n\n## 🚀 Star Us on GitHub\n\nIf you find EvoAI useful, please consider giving us a star! Your support helps us grow our community and continue improving the product.\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FEvolutionAPI_evo-ai_readme_31490b0fa1b1.png)](https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#EvolutionAPI\u002Fevo-ai&Date)\n\n## 🤝 Contributing\n\nWe welcome contributions from the community! Please read our [Contributing Guidelines](CONTRIBUTING.md) for more details.\n\n## 📄 License\n\nThis project is licensed under the [Apache License 2.0](.\u002FLICENSE).\n","\u003Ch1 align=\"center\">Evo AI - 人工智能代理平台\u003C\u002Fh1>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![WhatsApp 群组](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGroup-WhatsApp-%2322BC18)](https:\u002F\u002Fevolution-api.com\u002Fwhatsapp)\n[![Discord 社区](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-Community-blue)](https:\u002F\u002Fevolution-api.com\u002Fdiscord)\n[![Postman 集合](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPostman-Collection-orange)](https:\u002F\u002Fevolution-api.com\u002Fpostman)\n[![文档](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocumentation-Official-green)](https:\u002F\u002Fdoc.evolution-api.com)\n[![许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-Apache--2.0-blue)](.\u002FLICENSE)\n[![支持](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDonation-picpay-green)](https:\u002F\u002Fapp.picpay.com\u002Fuser\u002Fdavidsongomes1998)\n[![赞助者](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGithub-sponsor-orange)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsponsors\u002FEvolutionAPI)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Evo AI - 人工智能代理平台\n\nEvo AI 是一个用于创建和管理人工智能代理的开源平台，支持与不同的人工智能模型和服务集成。\n\n## 🚀 概述\n\nEvo AI 平台允许：\n\n- 创建和管理人工智能代理\n- 与不同的语言模型集成\n- 客户管理和 MCP 服务器配置\n- 自定义工具管理\n- **[Google 代理开发工具包 (ADK)](https:\u002F\u002Fgoogle.github.io\u002Fadk-docs\u002F)**：代理开发的基础框架\n- **[CrewAI 支持](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FcrewAI\u002FcrewAI)**：代理开发的替代框架（正在开发中）\n- 基于电子邮件验证的 JWT 认证\n- **[Agent 2 Agent (A2A) 协议支持](https:\u002F\u002Fdevelopers.googleblog.com\u002Fen\u002Fa2a-a-new-era-of-agent-interoperability\u002F)**：人工智能代理之间的互操作性\n- **[使用 LangGraph 的工作流代理](https:\u002F\u002Fwww.langchain.com\u002Flanggraph)**：构建复杂代理工作流\n- **安全的 API 密钥管理**：加密存储 API 密钥\n- **代理组织**：按类别组织代理的文件夹结构\n\n## 🤖 代理类型\n\nEvo AI 支持多种类型的代理，可以灵活组合：\n\n### 1. LLM 代理（语言模型）\n\n基于 GPT-4、Claude 等语言模型的代理。可配置工具、MCP 服务器和子代理。\n\n### 2. A2A 代理（代理间）\n\n实现 Google A2A 协议以实现代理间互操作性的代理。\n\n### 3. 顺序代理\n\n按特定顺序执行一系列子代理。\n\n### 4. 并行代理\n\n同时执行多个子代理。\n\n### 5. 循环代理\n\n以循环方式执行子代理，设定最大迭代次数。\n\n### 6. 工作流代理\n\n使用 LangGraph 定义的图结构，在自定义的工作流中执行子代理。\n\n### 7. 任务代理\n\n使用目标代理和结构化任务指令执行特定任务。\n\n## 🛠️ 技术栈\n\n### 后端\n- **FastAPI**：用于构建 API 的 Web 框架\n- **SQLAlchemy**：用于数据库交互的 ORM\n- **PostgreSQL**：主数据库\n- **Alembic**：迁移系统\n- **Pydantic**：数据验证和序列化\n- **Uvicorn**：ASGI 服务器\n- **Redis**：缓存和会话管理\n- **JWT**：安全令牌认证\n- **SendGrid\u002FSMTP**：用于通知的邮件服务（可配置）\n- **Jinja2**：用于渲染邮件的模板引擎\n- **Bcrypt**：密码哈希和安全性\n- **LangGraph**：用于构建有状态多代理工作流的框架\n\n### 前端\n- **Next.js 15**：带有 App Router 的 React 框架\n- **React 18**：用户界面库\n- **TypeScript**：类型安全的 JavaScript\n- **Tailwind CSS**：实用优先的 CSS 框架\n- **shadcn\u002Fui**：现代组件库\n- **React Hook Form**：表单管理\n- **Zod**：模式验证\n- **ReactFlow**：基于节点的可视化工作流\n- **React Query**：服务器状态管理\n\n## 📊 Langfuse 集成（追踪与可观性）\n\nEvo AI 平台原生支持与 [Langfuse](https:\u002F\u002Flangfuse.com\u002F) 集成，利用 OpenTelemetry (OTel) 标准对代理执行、提示、模型响应和工具调用进行详细追踪。\n\n### 如何配置\n\n1. **在你的 `.env` 文件中设置环境变量：**\n\n   ```env\n   LANGFUSE_PUBLIC_KEY=\"pk-lf-...\"\n   LANGFUSE_SECRET_KEY=\"sk-lf-...\"\n   OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=\"https:\u002F\u002Fcloud.langfuse.com\u002Fapi\u002Fpublic\u002Fotel\"\n   ```\n\n2. **在 Langfuse 控制台查看**\n   - 访问你的 Langfuse 控制台，查看实时追踪信息。\n\n## 🤖 Agent 2 Agent (A2A) 协议支持\n\nEvo AI 实现了 Google 的 Agent 2 Agent (A2A) 协议，实现了人工智能代理之间的无缝通信和互操作性。\n\n有关 A2A 协议的更多信息，请访问 [Google 的 A2A 协议文档](https:\u002F\u002Fgoogle.github.io\u002FA2A\u002F)。\n\n## 📋 先决条件\n\n### 后端\n- **Python**：3.10 或更高版本\n- **PostgreSQL**：13.0 或更高版本\n- **Redis**：6.0 或更高版本\n- **Git**：用于版本控制\n- **Make**：用于运行 Makefile 命令\n\n### 前端\n- **Node.js**：18.0 或更高版本\n- **pnpm**：推荐的包管理器，或 npm\u002Fyarn\n\n## 🔧 安装\n\n### 1. 克隆仓库\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai.git\ncd evo-ai\n```\n\n### 2. 后端设置\n\n#### 虚拟环境和依赖\n\n```bash\n# 创建并激活虚拟环境\nmake venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate  # Linux\u002FMac\n# 或在 Windows 上：venv\\Scripts\\activate\n\n# 安装开发依赖\nmake install-dev\n```\n\n#### 环境配置\n\n```bash\n# 复制并配置后端环境\ncp .env.example .env\n# 编辑 .env 文件，填写你的数据库、Redis 等设置\n```\n\n#### 数据库设置\n\n```bash\n# 初始化数据库并应用迁移\nmake alembic-upgrade\n\n# 种植初始数据（管理员用户、示例客户等）\nmake seed-all\n```\n\n### 3. 前端设置\n\n#### 安装依赖\n\n```bash\n# 进入前端目录\ncd frontend\n\n# 使用 pnpm 安装依赖（推荐）\npnpm install\n\n# 或使用 npm\n# npm install\n\n# 或使用 yarn\n# yarn install\n```\n\n#### 前端环境配置\n\n```bash\n# 复制并配置前端环境\ncp .env.example .env\n# 编辑 .env 文件，填写你的 API 地址（默认：http:\u002F\u002Flocalhost:8000）\n```\n\n前端 `.env` 应包含：\n\n```env\nNEXT_PUBLIC_API_URL=http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n```\n\n## 🚀 运行应用\n\n### 开发模式\n\n#### 启动后端（终端 1）\n```bash\n# 从项目根目录\nmake run\n# 后端将在 http:\u002F\u002Flocalhost:8000 可用\n```\n\n#### 启动前端（终端 2）\n```bash\n# 从前端目录\ncd frontend\npnpm dev\n\n# 或使用 npm\u002Fyarn\n# npm run dev\n# yarn dev\n\n# 前端将在 http:\u002F\u002Flocalhost:3000 可用\n```\n\n### 生产模式\n\n#### 后端\n```bash\nmake run-prod    # 多个工作进程的生产环境\n```\n\n#### 前端\n```bash\ncd frontend\npnpm build && pnpm start\n\n# 或使用 npm\u002Fyarn\n# npm run build && npm start\n# yarn build && yarn start\n```\n\n## 🐳 Docker 安装\n\n### 使用 Docker Compose 的全栈部署\n\n```bash\n# 构建并启动所有服务（后端 + 数据库 + Redis）\nmake docker-build\nmake docker-up\n\n# 初始化数据库并种植种子数据\nmake docker-seed\n```\n\n### 使用 Docker 的前端部署\n\n```bash\n# 从前端目录\ncd frontend\n\n# 构建前端镜像\ndocker build -t evo-ai-frontend .\n\n# 运行前端容器\ndocker run -p 3000:3000 -e NEXT_PUBLIC_API_URL=http:\u002F\u002Flocalhost:8000 evo-ai-frontend\n```\n\n或者使用提供的 `docker-compose`：\n\n```bash\n# 从前端目录进入\ncd frontend\ndocker-compose up -d\n```\n\n## 🎯 快速入门\n\n安装完成后，请按照以下步骤操作：\n\n1. **访问前端界面**：打开 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000`\n2. **创建管理员账号**：使用预置的管理员凭据，或注册新账号\n3. **配置 MCP 服务器**：设置您的第一个 MCP 服务器连接\n4. **创建客户**：添加一个客户以管理您的智能体\n5. **构建首个智能体**：创建并配置您的 AI 智能体\n6. **测试智能体**：通过聊天界面与您的智能体进行交互\n\n### 默认管理员凭据\n\n运行种子数据后，您可以使用以下信息登录：\n- **邮箱**：请查看种子数据输出中的生成管理员邮箱\n- **密码**：请查看种子数据输出中的生成密码\n\n## 🖥️ API 文档\n\n交互式 API 文档可在以下地址访问：\n\n- Swagger UI：`http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs`\n- ReDoc：`http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fredoc`\n\n## 👨‍💻 开发命令\n\n### 后端命令\n```bash\n# 数据库迁移\nmake alembic-upgrade            # 将数据库更新到最新版本\nmake alembic-revision message=\"description\"  # 创建新的迁移文件\n\n# 种子数据\nmake seed-all                   # 运行所有种子数据脚本\n\n# 代码检查\nmake lint                       # 使用 flake8 检查代码风格\nmake format                     # 使用 black 格式化代码\n```\n\n### 前端命令\n```bash\n# 从前端目录进入\ncd frontend\n\n# 开发模式\npnpm dev                        # 启动开发服务器\npnpm build                      # 构建生产环境代码\npnpm start                      # 启动生产环境服务器\npnpm lint                       # 运行 ESLint 检查\n```\n\n## 🚀 配置\n\n### 后端配置（`.env` 文件）\n\n关键配置项包括：\n\n```bash\n# 数据库配置\nPOSTGRES_CONNECTION_STRING=\"postgresql:\u002F\u002Fpostgres:root@localhost:5432\u002Fevo_ai\"\n\n# Redis 配置\nREDIS_HOST=\"localhost\"\nREDIS_PORT=6379\n\n# AI 引擎配置\nAI_ENGINE=\"adk\"  # 可选值：\"adk\"（Google Agent Development Kit）或 \"crewai\"（CrewAI 框架）\n\n# JWT 配置\nJWT_SECRET_KEY=\"your-jwt-secret-key\"\n\n# 邮件服务提供商配置\nEMAIL_PROVIDER=\"sendgrid\"  # 可选值：\"sendgrid\" 或 \"smtp\"\n\n# API 密钥加密密钥\nENCRYPTION_KEY=\"your-encryption-key\"\n```\n\n### 前端配置（`.env` 文件）\n\n```bash\n# API 配置\nNEXT_PUBLIC_API_URL=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\"  # 后端 API 地址\n```\n\n> **注意**：虽然 Google ADK 已完全支持，但 CrewAI 引擎选项目前仍在积极开发中。在生产环境中，建议使用默认的 \"adk\" 引擎。\n\n## 🔐 认证\n\nAPI 使用 JWT（JSON Web Token）进行认证，支持以下功能：\n- 用户注册与邮箱验证\n- 登录获取 JWT 令牌\n- 密码找回流程\n- 多次登录失败后锁定账户\n\n## 🚀 在 GitHub 上为我们点赞\n\n如果您觉得 EvoAI 很有用，请为我们点亮一颗星！您的支持将帮助我们壮大社区，并持续改进产品。\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FEvolutionAPI_evo-ai_readme_31490b0fa1b1.png)](https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#EvolutionAPI\u002Fevo-ai&Date)\n\n## 🤝 贡献\n\n我们欢迎社区的贡献！请阅读我们的 [贡献指南](CONTRIBUTING.md) 以了解详细信息。\n\n## 📄 许可证\n\n本项目采用 [Apache License 2.0](.\u002FLICENSE) 许可证。","# Evo AI 快速上手指南\n\nEvo AI 是一个开源的 AI 智能体（Agent）平台，支持多种大语言模型集成、MCP 服务器配置以及复杂的智能体工作流编排。本指南将帮助中国开发者快速在本地搭建并运行该平台。\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最低要求：\n\n### 系统依赖\n- **操作系统**: Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)\n- **Git**: 用于代码版本控制\n- **Make**: 用于执行自动化命令\n\n### 后端环境\n- **Python**: 3.10 或更高版本\n- **PostgreSQL**: 13.0 或更高版本\n- **Redis**: 6.0 或更高版本\n\n### 前端环境\n- **Node.js**: 18.0 或更高版本\n- **包管理器**: 推荐使用 `pnpm` (也可使用 npm 或 yarn)\n\n> **国内加速建议**：\n> - Python 依赖：建议使用清华或阿里镜像源安装 (`pip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple ...`)\n> - Node 依赖：配置 `.npmrc` 使用淘宝镜像 (`registry=https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com`)\n\n---\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai.git\ncd evo-ai\n```\n\n### 2. 后端设置\n\n**创建虚拟环境并安装依赖**\n```bash\n# 创建并激活虚拟环境\nmake venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate  # Linux\u002FMac\n# Windows 用户请使用: venv\\Scripts\\activate\n\n# 安装开发依赖\nmake install-dev\n```\n\n**配置环境变量**\n```bash\ncp .env.example .env\n# 请使用编辑器修改 .env 文件，配置数据库连接、Redis 地址及 JWT 密钥等\n```\n\n**初始化数据库**\n```bash\n# 执行数据库迁移\nmake alembic-upgrade\n\n# 植入初始数据（包含管理员账号、示例客户端等）\nmake seed-all\n```\n> **注意**：执行 `make seed-all` 后，终端会输出生成的默认管理员邮箱和密码，请务必记录。\n\n### 3. 前端设置\n\n**进入前端目录并安装依赖**\n```bash\ncd frontend\n\n# 推荐使用 pnpm 安装\npnpm install\n\n# 若使用 npm: npm install\n# 若使用 yarn: yarn install\n```\n\n**配置前端环境变量**\n```bash\ncp .env.example .env\n```\n确保 `frontend\u002F.env` 中包含以下内容（默认无需修改）：\n```env\nNEXT_PUBLIC_API_URL=http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n```\n\n---\n\n## 基本使用\n\n完成安装后，您可以按照以下步骤启动服务并开始创建第一个 AI 智能体。\n\n### 1. 启动应用\n\n您需要开启两个终端窗口分别运行后端和前端。\n\n**终端 1：启动后端**\n```bash\n# 在项目根目录下\nmake run\n# 后端服务将运行在 http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n```\n\n**终端 2：启动前端**\n```bash\n# 进入 frontend 目录\ncd frontend\npnpm dev\n# 前端服务将运行在 http:\u002F\u002Flocalhost:3000\n```\n\n*(可选) Docker 一键启动*\n如果您希望使用 Docker 运行全套服务（含数据库和 Redis）：\n```bash\nmake docker-build\nmake docker-up\nmake docker-seed\n```\n\n### 2. 登录与初始化\n\n1. 打开浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000`。\n2. 使用之前在 `make seed-all` 步骤中生成的**管理员邮箱和密码**登录。\n3. 若无记录，可尝试注册新账号（需配置邮件服务，开发环境建议直接使用 Seeder 生成的账号）。\n\n### 3. 创建您的第一个智能体\n\n登录成功后，按以下流程操作：\n\n1. **配置 MCP 服务器**：在设置中添加您的第一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器连接。\n2. **创建客户端 (Client)**：新建一个客户端用于归类管理智能体。\n3. **构建智能体**：\n   - 选择智能体类型（如 LLM Agent, Sequential Agent, Workflow Agent 等）。\n   - 配置使用的模型（支持 GPT-4, Claude 等）及工具。\n   - 保存配置。\n4. **测试交互**：进入聊天界面，发送消息与您创建的 AI 智能体进行对话测试。\n\n### 4. API 文档查看\n\n开发者可直接访问交互式 API 文档进行调试：\n- Swagger UI: `http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs`\n- ReDoc: `http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fredoc`\n\n---\n\n**提示**：目前平台默认推荐使用 Google ADK 引擎 (`AI_ENGINE=\"adk\"`)，CrewAI 引擎尚在开发中，生产环境建议保持默认配置。","某电商初创公司的技术团队需要构建一个能自动处理客户投诉、查询订单并协调退款的多步骤智能客服系统。\n\n### 没有 evo-ai 时\n- **开发效率低下**：工程师需手动编写大量代码串联不同大模型（如 GPT-4 查单、Claude 写回复），每次调整流程都要重构代码。\n- **协作困难**：多个独立脚本分散管理，缺乏统一界面，团队成员难以监控各代理的运行状态和日志。\n- **扩展性差**：想要增加“并行发送通知”或“循环确认用户满意度”等复杂逻辑时，需重新设计底层架构，耗时数周。\n- **安全隐患**：各类模型的 API Key 硬编码在代码库中，缺乏统一的加密存储和权限管控，极易泄露。\n\n### 使用 evo-ai 后\n- **可视化编排**：利用 LangGraph 和 ReactFlow 前端，通过拖拽即可将“查询”、“分析”、“回复”等子代理组装成工作流，新流程上线从数天缩短至数小时。\n- **统一监控与调试**：集成 Langfuse 实现全链路追踪，团队可在单一仪表盘实时查看每个代理的调用详情、Token 消耗及错误日志。\n- **灵活执行模式**：直接调用内置的“并行代理”同时联系物流与财务部门，或使用“循环代理”自动重试失败任务，无需额外开发。\n- **安全合规**：通过 evo-ai 的加密密钥管理系统集中存储所有凭证，配合 JWT 认证，确保只有授权人员能配置敏感参数。\n\nevo-ai 将原本碎片化、高门槛的多代理开发过程，转变为可视化的安全流水线，让团队能专注于业务逻辑而非底层架构。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FEvolutionAPI_evo-ai_1c25236e.png","EvolutionAPI","Evolution Foundation","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FEvolutionAPI_714c712b.png","",null,"contato@evolution-api.com","https:\u002F\u002Fwww.evolution-api.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI",[81,85,89,93,97,101,104,108,111],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"TypeScript","#3178c6",57.8,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",40.4,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"CSS","#663399",1.1,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"HTML","#e34c26",0.4,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Dockerfile","#384d54",0.1,{"name":102,"color":103,"percentage":100},"Makefile","#427819",{"name":105,"color":106,"percentage":107},"Shell","#89e051",0,{"name":109,"color":110,"percentage":107},"Mako","#7e858d",{"name":112,"color":113,"percentage":107},"JavaScript","#f1e05a",572,187,"2026-04-10T11:44:03","Apache-2.0",4,"Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":122,"python":123,"dependencies":124},"后端推荐使用 Make 工具运行命令；前端推荐使用 pnpm 包管理器；数据库需使用 PostgreSQL 13.0 及以上版本，缓存需 Redis 6.0 及以上版本；支持 Google ADK 和 CrewAI（开发中）两种代理引擎，生产环境建议使用 ADK；可通过 Docker Compose 一键部署全套服务（含数据库和 Redis）。","3.10+",[125,126,127,128,129,130,131,132,133,134],"FastAPI","SQLAlchemy","PostgreSQL (13.0+)","Redis (6.0+)","Pydantic","Uvicorn","LangGraph","Next.js (15+)","React (18+)","Node.js (18.0+)",[13,14,15],[137,138,139,140,141,142,143,144,145,146],"a2a-protocol","adk","agent","agentic-ai","agentic-workflow","ai","langgraph","mcp","python","crewai","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-13T17:39:52.721340",[150,155,160,165,169,174],{"id":151,"question_zh":152,"answer_zh":153,"source_url":154},31774,"注册时密码要求是什么？如果密码过弱会导致什么问题？","密码必须满足以下要求：长度超过 8 个字符，且包含大写字母、小写字母、数字和特殊字符。如果密码不符合要求，前端可能会抛出客户端异常导致应用崩溃，而不是显示清晰的验证提示。请确保设置符合上述复杂度要求的密码。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fissues\u002F19",{"id":156,"question_zh":157,"answer_zh":158,"source_url":159},31775,"遇到\"Error loading agents\"错误或代理无法识别怎么办？","请更新到最新版本或使用云端版本来解决此问题。您可以访问 https:\u002F\u002Fevo-ai.co 进行注册并直接使用云端服务，无需自行部署即可避免该错误。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fissues\u002F26",{"id":161,"question_zh":162,"answer_zh":163,"source_url":164},31776,"登录平台时遇到持久性错误且无法删除旧账户重新注册怎么办？","该问题已被修复。如果您仍遇到登录错误，建议尝试按 F12 打开浏览器开发者工具，查看“Console（控制台）”和“Network（网络）”标签页中的具体报错信息并提供给维护者。目前官方已定位并解决了该问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fissues\u002F27",{"id":166,"question_zh":167,"answer_zh":168,"source_url":159},31777,"如何使用 EVO AI 的云端版本？","直接访问 https:\u002F\u002Fevo-ai.co 网站，完成注册后即可立即使用云端版本，无需本地安装或配置 Docker 容器。",{"id":170,"question_zh":171,"answer_zh":172,"source_url":173},31778,"自托管部署 Docker 容器时出现 Alembic\u002FPython  traceback 错误怎么办？","此类错误通常与数据库连接配置或环境变量设置有关（如 POSTGRES_CONNECTION_STRING）。请检查您的 Docker 配置文件（docker-compose.yml 或 .env 文件），确保数据库连接字符串正确无误。官方已在 develop 分支发布了修复补丁，建议拉取最新代码或等待新版本镜像发布。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fissues\u002F11",{"id":175,"question_zh":176,"answer_zh":177,"source_url":178},31779,"Docker Hub 镜像启动失败报错涉及 sqlalchemy 或 database.py 怎么办？","这通常是由于数据库配置缺失或格式错误导致的。请确认您是否正确设置了所有必需的环境变量，特别是数据库连接地址。维护者表示修复正在开发分支（develop）中上传，建议暂时使用云端版本或从源码最新分支构建镜像。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fissues\u002F18",[180],{"id":181,"version":182,"summary_zh":183,"released_at":184},238989,"0.1.0","## 更改日志\r\n\r\n### 新增\r\n\r\n- 代理导出与导入功能\r\n\r\n### 变更\r\n\r\n- A2A 实现更新至 0.2.1 版本（https:\u002F\u002Fgoogle.github.io\u002FA2A\u002Fspecification\u002F#agent2agent-a2a-protocol-specification）\r\n- 前端重新设计\r\n- 修复消息顺序问题\r\n\r\n## 具体变更\r\n* 更新 docker-compose.yml 中的镜像，修正为正确镜像，由 @Danielpeter-99 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fpull\u002F14 中完成\r\n* ✨ 功能：创建节点延迟，由 @VCalazans 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fpull\u002F16 中完成\r\n* 功能 (mcp)：增强 MCP 服务器创建功能，加入工具发现与异步处理，由 @Danielpeter-99 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fpull\u002F17 中完成\r\n* 功能 (custom_tools)：对路径参数进行 URL 编码，并改进响应处理，由 @gomessguii 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fpull\u002F20 中完成\r\n\r\n## 新贡献者\r\n* @Danielpeter-99 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fpull\u002F14 中完成了首次贡献\r\n* @VCalazans 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fpull\u002F16 中完成了首次贡献\r\n\r\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FEvolutionAPI\u002Fevo-ai\u002Fcompare\u002F0.0.11...0.1.0","2025-05-24T14:02:21"]