[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-agentstack-ai--AgentStack":3,"tool-agentstack-ai--AgentStack":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},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。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},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",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},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。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":67,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":98,"forks":99,"last_commit_at":100,"license":101,"difficulty_score":102,"env_os":103,"env_gpu":104,"env_ram":104,"env_deps":105,"category_tags":117,"github_topics":79,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":118,"updated_at":119,"faqs":120,"releases":151},2464,"agentstack-ai\u002FAgentStack","AgentStack","The fastest way to build robust AI agents","AgentStack 是一款专为加速 AI 智能体（Agent）开发而设计的开源脚手架工具。它的核心目标是帮助开发者以最快速度构建稳健、可扩展的智能体应用，将原本繁琐的环境配置和架构搭建过程简化为几条简单的命令行指令。\n\n在传统的 AI 应用开发中，开发者往往需要花费大量时间处理 LangChain、LlamaIndex 等底层框架的复杂配置，以及协调不同组件之间的依赖关系。AgentStack 有效解决了这一痛点，它预配置了主流的开发环境，隐藏了复杂的底层细节，让开发者能够跳过重复性的“样板代码”编写，直接专注于核心业务逻辑和智能体行为的实现。通过内置的代码生成实用程序，用户可以轻松创建项目结构、生成智能体与任务模板，并快速集成所需功能。\n\nAgentStack 主要面向具备一定编程基础的 AI 应用开发者和技术研究人员。它并非面向普通用户的低代码平台，而是要求使用者理解所选框架的基本原理。在技术亮点方面，AgentStack 展现了极强的兼容性与开放性：支持 CrewAI、LangGraph、OpenAI Swarms 等多种主流开发框架；通过 LiteLLM 兼容绝大多数大语言模","AgentStack 是一款专为加速 AI 智能体（Agent）开发而设计的开源脚手架工具。它的核心目标是帮助开发者以最快速度构建稳健、可扩展的智能体应用，将原本繁琐的环境配置和架构搭建过程简化为几条简单的命令行指令。\n\n在传统的 AI 应用开发中，开发者往往需要花费大量时间处理 LangChain、LlamaIndex 等底层框架的复杂配置，以及协调不同组件之间的依赖关系。AgentStack 有效解决了这一痛点，它预配置了主流的开发环境，隐藏了复杂的底层细节，让开发者能够跳过重复性的“样板代码”编写，直接专注于核心业务逻辑和智能体行为的实现。通过内置的代码生成实用程序，用户可以轻松创建项目结构、生成智能体与任务模板，并快速集成所需功能。\n\nAgentStack 主要面向具备一定编程基础的 AI 应用开发者和技术研究人员。它并非面向普通用户的低代码平台，而是要求使用者理解所选框架的基本原理。在技术亮点方面，AgentStack 展现了极强的兼容性与开放性：支持 CrewAI、LangGraph、OpenAI Swarms 等多种主流开发框架；通过 LiteLLM 兼容绝大多数大语言模型提供商；拥有庞大的框架无关型工具库；并默认集成了 AgentOps 以提供强大的可观测性支持。如果你希望在不被底层配置困扰的前提下，高效启动并迭代你的 AI 智能体项目，AgentStack 将是一个得力的开发助手。","# AgentStack\n\n [![Python 3.10+](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.10+-blue.svg)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002Frelease\u002Fpython-3100\u002F) [![License: MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-yellow.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT) ![python-testing](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fpython-testing.yml\u002Fbadge.svg) ![mypy](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fmypy.yml\u002Fbadge.svg) [![codecov.io](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgithub\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack\u002Fcoverage.svg?branch=master)](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgithub\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack>?branch=master)\n\n\nAgentStack scaffolds your _agent stack_ - The tech stack that collectively is your agent\n\n\u003Cp align='center'>\n\u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fagentstack-ai_AgentStack_readme_447fd9a9ec33.png' width='600' alt='AgentStack items'>\n\u003C\u002Fp>\n\n### Install AgentStack\n\n```sh\ncurl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https:\u002F\u002Finstall.agentstack.sh | sh\n```\n\nor python [other install methods](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Finstallation)\n\n### Start your agent!\n\nCreate AI agent projects from the command line.\n\n- [Quickstart Guide](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Fquickstart) – How to create a new agent project.\n- [Video Tutorial](https:\u002F\u002Fwww.loom.com\u002Fshare\u002F68d796b13cd94647bd1d7fae12b2358e?sid=7fdf595b-de84-4d51-9a81-ef1e9c8ac71c) – Follow along and build a web scrape agent with AgentStack\n\nAgentStack works on macOS, Windows, and Linux.\u003Cbr>\nIf something doesn't work, please [file an issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack\u002Fissues\u002Fnew).\u003Cbr>\nIf you have questions or need help, please ask in our [Discord community](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FJdWkh9tgTQ).\n\n> 🛠️🏃🏼‍♀️ The quickest way to build your powerful agent project\n\nAgentStack serves as a great tool for starting your agent project and offers many CLI utilities for easy code-gen throughout the development process.\n\nAgentStack is _not_ a low-code alternative to development. Developers will still need an understanding of how to build with their selected agent framework.\n\n### Currently Supported Providers\n- **LLMs**: Most all notable LLMs and providers are supported via LiteLLM or LangChain\n- **Framework**: Currently supported frameworks include CrewAI, LangGraph, OpenAI Swarms and LlamaStack\n  - Roadmap: Pydantic AI, Eliza, AG2 and Autogen\n- **Tools**: Maintaining the largest repository of framework-agnostic tools! All tools listed [here](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftools\u002Fcommunity)\n- **Observability**: AgentOps baked in by default with first-tier support\n\n### Get Started Immediately\n\nYou **don't** need to install or configure tools like LangChain or LlamaIndex.\u003Cbr>\nThey are preconfigured and hidden so that you can focus on the code.\n\nCreate a project, and you're good to go.\n\n## Creating an Agent Project\n\n**You'll need to have Python 3.10+ on your local development machine**. We recommend using the latest version. You can use [pyenv](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpyenv\u002Fpyenv) to switch Python versions between different projects.\n\nTo create a new agent project, run:\n\n```sh\nuv pip install agentstack # or other install method\nagentstack init \u003Cproject_name>\n```\n\nIt will create a directory with your project name inside the current folder.\u003Cbr>\nInside that directory, it will generate the initial project structure and install the transitive dependencies.\n\nNo configuration or complicated folder structures, only the files you need to build your agent project.\u003Cbr>\nOnce the initialization is done, you can open your project folder:\n\n```sh\ncd \u003Cyour_agent_project>\nuv pip install\n```\n\nthen run the default agent!\n\n```sh\nagentstack run\n```\n\n### Templates\nAdditionally, pre-built templates are available as a shortcut to building your project. [View the available templates](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftemplates).\n\n## Building Agent Functionality\n\nAfter generating a project, the next step is to build your agent project by creating Agents and Tasks. You can do this quickly with AgentStack:\n\n```bash\nagentstack generate agent\u002Ftask \u003Cname>\n```\n\nModify the agents and tasks by changing the `agents.yaml` and `tasks.yaml` configuration files in `src\u002Fconfig`\n\n## Tooling\n\nOne of AgentStack's core principles is to establish the de facto agent _stack_. A critical component of this stack is the tooling and functionality given to agents beyond simply LLM capabilities.\n\nAgentStack has worked to make access to tools as easy as possible, staying framework agnostic and featuring the best tools.\n\nA list of all tools can be found [on our docs](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftools\u002Fcore).\n\nAdding tools is as simple as\n\n```bash\nagentstack tools add\n```\n\n## Running Your Agent\n\n`agentstack run`\n\nRuns the agent project in development mode.\u003Cbr>\n\n> 👀 Support for easy production deployment of agents is coming soon.\n\n## Philosophy\n\n- **Agents should be easy:** There are so many frameworks out there, but starting from scratch is a pain. Similar to `create-react-app`, AgentStack aims to simplify the \"from scratch\" process by giving you a simple boilerplate of an agent. It uses popular agent frameworks and LLM providers, but provides a cohesive curated experience on top of them.\n\n- **No Configuration Required:** You don't need to configure anything. A reasonably good configuration of both development and production builds is handled for you so you can focus on writing code.\n\n- **No Lock-In:** You can customize your setup at any time. AgentStack is designed to make it easy to get the components you need running right off the bat; it's up to you what to do next.\n\n- **Provider Agnosticism:** AgentStack is designed to be provider agnostic in all ways. This means especially that the framework layer of your agent stack should be interoperable with every other layer. Frameworks must still be supported by AgentStack. See supported frameworks above.\n\nAgentStack is not designed to be a low-code solution to building agents. Instead it is a great head-start for starting an agent project from scratch.\n\n## Roadmap\n\n### Tools\n- More [core tools](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftools\u002Fcore) built by AgentStack\n- Preferred partners in the package directly\n- Community partner tools added through external repositories\n\n### New Stack Layers\n- Prompting layer (DSPy)\n- Eval Layer\n- UI layer\n\n### Other Features\n- Generated testing\n- Integrated benchmarking\n- Easy integration of tools for browsing, RAG, and more.\n- A fast interactive test runner with built-in support for coverage reporting.\n- A live development server that warns about common mistakes (in progress).\n- A build script to bundle your project for production (in progress).\n\n## License\n\nAgentStack is open source software [licensed as MIT](LICENSE).\n\n## How to Contribute\n\nAgentStack is a new project built by passionate AI agent developers! We'd love help making this tool better. Easy first issues are available, create new issues with feature ideas, or chat with us on our [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FJdWkh9tgTQ). Make sure you read our contributor documentation to familiarize yourself with the project at [How to Contribute](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Fcontributing\u002Fhow-to-contribute).\n\nIf you are an Agent Tool developer, feel free to create an issue or even a PR to add your tool to AgentStack. \n","# AgentStack\n\n [![Python 3.10+](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.10+-blue.svg)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002Frelease\u002Fpython-3100\u002F) [![License: MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-yellow.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT) ![python-testing](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fpython-testing.yml\u002Fbadge.svg) ![mypy](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fmypy.yml\u002Fbadge.svg) [![codecov.io](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgithub\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack\u002Fcoverage.svg?branch=master)](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgithub\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack>?branch=master)\n\n\nAgentStack 可以为您搭建 _代理堆栈_ —— 这个技术栈共同构成了您的代理。\n\n\u003Cp align='center'>\n\u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fagentstack-ai_AgentStack_readme_447fd9a9ec33.png' width='600' alt='AgentStack items'>\n\u003C\u002Fp>\n\n### 安装 AgentStack\n\n```sh\ncurl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https:\u002F\u002Finstall.agentstack.sh | sh\n```\n\n或者使用 Python [其他安装方法](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Finstallation)\n\n### 启动您的代理！\n\n通过命令行创建 AI 代理项目。\n\n- [快速入门指南](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Fquickstart) – 如何创建一个新的代理项目。\n- [视频教程](https:\u002F\u002Fwww.loom.com\u002Fshare\u002F68d796b13cd94647bd1d7fae12b2358e?sid=7fdf595b-de84-4d51-9a81-ef1e9c8ac71c) – 跟着教程，使用 AgentStack 构建一个网页抓取代理\n\nAgentStack 支持 macOS、Windows 和 Linux。\u003Cbr>\n如果遇到任何问题，请[提交 issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack\u002Fissues\u002Fnew)。\u003Cbr>\n如果您有任何疑问或需要帮助，请在我们的 [Discord 社区](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FJdWkh9tgTQ) 中提问。\n\n> 🛠️🏃🏼‍♀️ 搭建强大代理项目的最快方式\n\nAgentStack 是启动代理项目的好工具，并提供了许多 CLI 工具，可在整个开发过程中轻松生成代码。\n\nAgentStack 并不是开发的低代码替代方案。开发者仍然需要了解如何使用所选的代理框架进行开发。\n\n### 当前支持的提供商\n- **LLMs**：大多数知名 LLM 和提供商都可通过 LiteLLM 或 LangChain 支持\n- **框架**：目前支持的框架包括 CrewAI、LangGraph、OpenAI Swarms 和 LlamaStack\n  - 未来计划支持：Pydantic AI、Eliza、AG2 和 Autogen\n- **工具**：维护着最大的跨框架工具库！所有工具列表见[这里](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftools\u002Fcommunity)\n- **可观测性**：默认内置 AgentOps，并提供一流的支持\n\n### 立即开始使用\n\n您**不需要**安装或配置 LangChain 或 LlamaIndex 等工具。\u003Cbr>\n这些工具已经预先配置好并隐藏起来，让您可以专注于编写代码。\n\n创建一个项目，即可开始使用。\n\n## 创建代理项目\n\n**您需要在本地开发机器上安装 Python 3.10+**。我们建议使用最新版本。您可以使用 [pyenv](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpyenv\u002Fpyenv) 在不同项目之间切换 Python 版本。\n\n要创建一个新的代理项目，请运行：\n\n```sh\nuv pip install agentstack # 或其他安装方法\nagentstack init \u003Cproject_name>\n```\n\n它会在当前文件夹内创建一个以您的项目命名的目录。\u003Cbr>\n在该目录中，它会生成初始项目结构并安装传递依赖项。\n\n无需任何配置或复杂的文件夹结构，只有构建代理项目所需的文件。\u003Cbr>\n初始化完成后，您可以打开项目文件夹：\n\n```sh\ncd \u003Cyour_agent_project>\nuv pip install\n```\n\n然后运行默认代理！\n\n```sh\nagentstack run\n```\n\n### 模板\n此外，还提供预建模板，作为构建项目的快捷方式。[查看可用模板](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftemplates)。\n\n## 构建代理功能\n\n生成项目后，下一步是通过创建代理和任务来构建您的代理项目。您可以使用 AgentStack 快速完成此操作：\n\n```bash\nagentstack generate agent\u002Ftask \u003Cname>\n```\n\n通过修改 `src\u002Fconfig` 中的 `agents.yaml` 和 `tasks.yaml` 配置文件来调整代理和任务。\n\n## 工具\nAgentStack 的核心原则之一是建立事实上的代理_堆栈_。这个堆栈的关键组成部分是为代理提供的工具和功能，而不仅仅是 LLM 的能力。\n\nAgentStack 致力于尽可能简化工具的访问，保持框架无关性，并提供最佳工具。\n\n所有工具的列表可以在[我们的文档](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftools\u002Fcore)中找到。\n\n添加工具非常简单：\n\n```sh\nagentstack tools add\n```\n\n## 运行您的代理\n\n`agentstack run`\n\n以开发模式运行代理项目。\u003Cbr>\n\n> 👀 代理的简易生产部署支持即将推出。\n\n## 理念\n\n- **代理应该很简单**：市面上有许多框架，但从头开始总是很麻烦。类似于 `create-react-app`，AgentStack 旨在通过为您提供一个简单的代理样板来简化“从零开始”的过程。它使用流行的代理框架和 LLM 提供商，但在其之上提供了一个连贯且精选的体验。\n\n- **无需配置**：您无需进行任何配置。开发和生产构建的合理配置都已为您处理好，这样您就可以专注于编写代码。\n\n- **无锁定风险**：您可以随时自定义设置。AgentStack 的设计初衷就是让您能够轻松地立即运行所需的组件；接下来做什么则由您决定。\n\n- **提供商无关性**：AgentStack 在各个方面都设计为提供商无关。这意味着尤其重要的是，您的代理堆栈中的框架层应能与任何其他层互操作。不过，框架仍需得到 AgentStack 的支持。请参阅上方支持的框架列表。\n\nAgentStack 并非旨在成为构建代理的低代码解决方案。相反，它是一个从零开始构建代理项目的绝佳起点。\n\n## 路线图\n\n### 工具\n- 由 AgentStack 构建更多[核心工具](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftools\u002Fcore)\n- 直接在软件包中加入首选合作伙伴\n- 通过外部仓库添加社区合作伙伴工具\n\n### 新的堆栈层\n- 提示层（DSPy）\n- 评估层\n- UI 层\n\n### 其他特性\n- 自动生成测试\n- 集成基准测试\n- 轻松集成用于浏览、RAG 等的工具。\n- 一个快速的交互式测试运行器，内置覆盖率报告支持。\n- 一个实时开发服务器，可提醒常见错误（正在进行中）。\n- 一个用于将项目打包以供生产的构建脚本（正在进行中）。\n\n## 许可证\n\nAgentStack 是开源软件，[采用 MIT 许可证](LICENSE)。\n\n## 如何贡献\n\nAgentStack 是由一群充满热情的 AI 代理开发者打造的新项目！我们非常欢迎各位帮助完善这个工具。这里有一些简单的入门任务可供参与，你也可以提出功能需求的新议题，或者在我们的 [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FJdWkh9tgTQ) 上与我们交流。请务必阅读我们的贡献者文档，以便更好地了解项目：[如何贡献](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Fcontributing\u002Fhow-to-contribute)。\n\n如果你是 Agent 工具的开发者，欢迎随时创建议题，甚至直接提交 Pull Request，将你的工具加入 AgentStack！","# AgentStack 快速上手指南\n\nAgentStack 是一个用于快速搭建 AI Agent 技术栈的脚手架工具。它预配置了主流框架（如 CrewAI、LangGraph 等）和依赖，让你无需繁琐配置即可专注于 Agent 逻辑开发。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：macOS, Windows, Linux\n*   **Python 版本**：Python 3.10 或更高版本\n    *   建议使用 [pyenv](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpyenv\u002Fpyenv) 管理不同项目的 Python 版本。\n*   **前置知识**：你需要了解所选用的 Agent 框架（如 CrewAI 或 LangGraph）的基本开发方式，AgentStack 并非低代码平台，而是开发加速器。\n\n## 安装步骤\n\n你可以通过以下任一方式安装 AgentStack：\n\n**方式一：使用官方安装脚本（推荐）**\n\n```sh\ncurl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https:\u002F\u002Finstall.agentstack.sh | sh\n```\n\n**方式二：使用 Python pip\u002Fuv 安装**\n\n```sh\nuv pip install agentstack\n# 或者\npip install agentstack\n```\n\n> 更多安装方法请参考：[其他安装方式](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Finstallation)\n\n## 基本使用\n\n### 1. 初始化项目\n\n在终端中运行以下命令创建一个新的 Agent 项目：\n\n```sh\nagentstack init \u003Cproject_name>\n```\n\n该命令会在当前目录下创建一个名为 `\u003Cproject_name>` 的文件夹，并生成初始项目结构及依赖。\n\n### 2. 安装依赖并运行\n\n进入项目目录，安装依赖并启动默认 Agent：\n\n```sh\ncd \u003Cproject_name>\nuv pip install\nagentstack run\n```\n\n### 3. 开发核心功能\n\nAgentStack 提供了 CLI 工具来快速生成 Agent 和任务模板：\n\n**生成 Agent 或 Task：**\n\n```bash\nagentstack generate agent\u002Ftask \u003Cname>\n```\n\n**配置 Agent 和 Task：**\n修改 `src\u002Fconfig` 目录下的 `agents.yaml` 和 `tasks.yaml` 文件来定义你的 Agent 行为和任务流程。\n\n**添加工具（Tools）：**\nAgentStack 支持丰富的框架无关工具库。添加新工具只需运行：\n\n```bash\nagentstack tools add\n```\n\n你可以在 [文档](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftools\u002Fcore) 中查看所有可用工具列表。\n\n### 4. 使用模板（可选）\n\n如果你想快速开始，可以使用预构建的项目模板：\n\n```sh\n# 查看可用模板\n# 请访问: https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Ftemplates\n```\n\n---\n\n**下一步：**\n*   查看 [快速入门指南](https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Fquickstart) 了解更多细节。\n*   观看 [视频教程](https:\u002F\u002Fwww.loom.com\u002Fshare\u002F68d796b13cd94647bd1d7fae12b2358e?sid=7fdf595b-de84-4d51-9a81-ef1e9c8ac71e) 学习如何构建一个网页抓取 Agent。\n*   遇到问题？欢迎在 [Discord 社区](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FJdWkh9tgTQ) 交流或提交 [Issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentops-ai\u002Fagentstack\u002Fissues\u002Fnew)。","某初创公司的后端工程师李明，需要在两周内构建一个能自动监控竞品价格、抓取网页数据并生成日报的 AI 智能体系统，以支持市场团队的快速决策。\n\n### 没有 AgentStack 时\n- **环境配置繁琐**：李明需要手动安装和配置 LangChain 或 CrewAI 等框架，处理复杂的依赖冲突，仅搭建基础运行环境就耗费了两天时间。\n- **项目结构混乱**：缺乏统一标准，他需自行设计文件夹层级来区分代理（Agents）、任务（Tasks）和工具（Tools），导致后期代码维护困难，新人难以接手。\n- **工具集成重复造轮子**：为了实现网页抓取和数据分析，他需要逐个寻找兼容的库并编写大量的胶水代码进行连接，调试过程极易出错。\n- **缺乏可观测性**：智能体运行出错时，由于没有内置的监控日志，李明很难追踪是 LLM 调用失败还是逻辑错误，排查问题如同“黑盒摸索”。\n\n### 使用 AgentStack 后\n- **一键初始化项目**：通过 `agentstack init` 命令，李明在几秒钟内就获得了包含预配置依赖和标准目录结构的完整项目，立即进入核心业务逻辑开发。\n- **标准化代码生成**：利用 `agentstack generate agent\u002Ftask` 命令，他快速创建了负责“价格监控”和“报告生成”的模块，确保了代码风格一致且结构清晰。\n- **丰富的工具生态**：AgentStack 提供了大量框架无关的现成工具，李明直接调用了内置的网页抓取工具，无需编写底层爬虫代码，大幅缩短了开发路径。\n- **内置可观测性支持**：得益于默认集成的 AgentOps，李明可以实时查看智能体的执行轨迹和 Token 消耗，迅速定位并修复了两次逻辑偏差，提升了系统稳定性。\n\nAgentStack 通过提供标准化的脚手架和开箱即用的开发体验，将智能体项目的启动和迭代效率提升了数倍，让开发者能专注于业务逻辑而非基础设施搭建。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fagentstack-ai_AgentStack_447fd9a9.png","agentstack-ai","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fagentstack-ai_82eab611.png","",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentstack-ai",[82,86,90,94],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",94.9,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Shell","#89e051",4.3,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"Smarty","#f0c040",0.7,{"name":95,"color":96,"percentage":97},"Dockerfile","#384d54",0,2117,210,"2026-04-02T20:13:38","MIT",1,"Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":106,"python":107,"dependencies":108},"该工具是一个用于构建 AI Agent 项目的脚手架工具，支持通过 CLI 快速初始化项目。它本身不直接运行大型模型，而是作为框架聚合层，支持多种底层 Agent 框架（如 CrewAI, LangGraph 等）和 LLM 提供商。建议使用 uv 或 pip 进行安装和管理依赖。无需手动配置 LangChain 或 LlamaIndex，它们已预配置并隐藏。","3.10+",[109,110,111,112,113,114,115,116],"LiteLLM","LangChain","CrewAI","LangGraph","OpenAI Swarms","LlamaStack","AgentOps","uv",[13,15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:19:42.649650",[121,126,131,136,141,146],{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},11345,"初始化新项目后运行报错 \"No module named 'agents'\" 怎么办？","这通常是由于依赖版本不匹配导致的。解决方法是更新到最新的 CrewAI 版本，或者手动安装缺失的依赖包。例如，可以通过 uv 添加 openai-agents：`uv add openai-agents`。维护者已更新相关版本以解决此问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentstack-ai\u002FAgentStack\u002Fissues\u002F350",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":130},11346,"初始化项目后，为什么还需要手动运行 pip install 才能工作？","这通常是因为用户在创建项目后没有激活虚拟环境。请确保在运行任何命令之前，先执行激活虚拟环境的命令：`source .venv\u002Fbin\u002Factivate`（Linux\u002FMac）或相应的 Windows 激活命令。激活环境后，依赖项应能正确识别和加载。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentstack-ai\u002FAgentStack\u002Fissues\u002F241",{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":135},11347,"CLI 中添加工具命令失败或向导崩溃是什么原因？","这可能是由于 Python 环境设置问题或路径错误导致的。首先尝试进行干净的安装（clean install）以避免环境冲突。如果问题依旧，可能是由于工具列表获取方式变更（从集中式 JSON 文件改为从 tools 目录文件获取）而向导未同步更新导致的 Bug，建议检查 CLI 代码或等待官方修复。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentstack-ai\u002FAgentStack\u002Fissues\u002F161",{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":140},11348,"文档中的 AgentStack 架构图里，“粉色蜘蛛网”图标代表什么框架？","那个“粉色蜘蛛网”图标代表的是 Pydantic AI。此外，AutoGen 和 AG2 虽然出现在图中，但它们目前是独立的项目，代码已有显著分歧，需要作为单独的框架实现。目前代码中主要支持的框架是 CrewAI 和 LangGraph。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentstack-ai\u002FAgentStack\u002Fissues\u002F240",{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":145},11349,"在 Ubuntu (WSL 2) 上安装依赖时遇到 psutil 编译错误怎么办？","如果在安装 `psutil==5.9.0` 时遇到 `command 'clang' failed: No such file or directory` 错误，可以尝试将 psutil 的版本升级到 6.1 或更高版本来解决兼容性问题。例如：`pip install psutil>=6.1`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentstack-ai\u002FAgentStack\u002Fissues\u002F58",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},11350,"如何为 AgentStack 贡献代码或修复 Bug？","你可以通过提交 Pull Request (PR) 来贡献代码。对于初学者，可以关注标记为 \"good first issue\" 的问题（如自动更新器的测试）。在提交前，请确保你的更改通过了现有测试，并注意不要在全局测试中意外启用自动更新检查，除非是专门验证该功能的测试。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentstack-ai\u002FAgentStack\u002Fissues\u002F88",[152,157,162,167,172,177,182,187,192,197,202,207,212,217,222,227,232,237,242,247],{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},61848,"0.3.7","## 变更内容\n* 功能性更新：新增 HyperSpell 集成，支持搜索、文档添加和文件上传功能，由 @chaithanyak42 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F355 中实现。\n* 添加 Hyperspell 相关文档，由 @maebert 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F356 中完成。\n\n## 新贡献者\n* @chaithanyak42 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F355 中完成了首次贡献。\n* @maebert 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F356 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.3.6...0.3.7","2025-07-10T18:25:19",{"id":158,"version":159,"summary_zh":160,"released_at":161},61849,"0.3.6","## 变更内容\n* 用于在发布时计算校验和的 GitHub Actions。由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F320 中提出。\n* 添加空的 checksum.txt 文件。由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F321 中完成。\n* 可能需要一个 checkout 操作。由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F322 中提出。\n* 栈图形界面。由 @areibman 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F327 中实现。\n* 修复 Crew 别名测试。由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F324 中完成。\n* 安装脚本。由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F318 中添加。\n* 静默忽略 gitpython 导入错误。由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F319 中实现。\n* 增强安装流程的健壮性。由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F330 中完成。\n* 更新 AgentQL 的工具名称。由 @desi003 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F339 中完成。\n* 更新 AgentQL 页面。由 @desi003 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F341 中完成。\n* 更新 AgentQL 示例。由 @desi003 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F342 中完成。\n* 在 AgentQL 工具中添加隐身模式。由 @desi003 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F345 中实现。\n* 在 AgentQL 工具中设置 X-TF-Request-Origin 头。由 @desi003 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F344 中完成。\n* 更新 AgentQL 页面。由 @desi003 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F343 中完成。\n* 添加 AgentMail 工具。由 @Haakam21 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F348 中实现。\n* 添加 Hyperbrowser 工具。由 @shrisukhani 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F346 中实现。\n* 添加 Dappier 搜索工具。由 @amaan-ai20 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F351 中实现。\n\n## 新贡献者\n* @Haakam21 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F348 中完成了首次贡献。\n* @shrisukhani 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F346 中完成了首次贡献。\n* @amaan-ai20 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F351 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.3.5...0.3.6","2025-05-06T00:39:49",{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},61850,"0.3.5","生活质量更新！\n\n## 变更内容\n* 在 `agentstack init` 中将别名 `crew` 更改为 `crewai`，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F312 中完成\n* 如果仓库已存在，则禁用 Git 功能，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F311 中完成\n* 添加使用 AgentQL 工具的研究助理示例，由 @desi003 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F304 中完成\n* 不再退出程序，而是重新提示用户输入项目名称，并在安装包时显示加载动画，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F309 中完成\n* 修复 LLM 文本工作流，由 @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F314 中完成\n* 如果用户指定了不存在的工具名称，则建议一个相似的工具名称，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F313 中完成\n\n## 新贡献者\n* @desi003 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F304 中完成了他们的首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.3.4...0.3.5","2025-02-17T21:46:34",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},61851,"0.3.4","## 变更内容\n* 撤销操作，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F293 中完成\n* 更新视觉工具以使用 Anthropic，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F296 中完成\n* 为 `agentstack templates` 添加正确的 URL，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F295 中完成\n* SQL 工具，由 @srilaasya 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F233 中完成\n* 创建自定义工具，由 @srilaasya 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F236 中完成\n* Firecrawl 工具，由 @srilaasya 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F297 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.3.3...0.3.4","2025-02-14T20:05:09",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},61852,"0.3.3","## 变更内容\n* 由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F274 中修复 codecov 操作\n* 由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F278 中实现：如果初始化时未提供项目 slug_name，则向用户请求输入\n* 由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F279 中修复 file_read 工具的 URL 并扩展文档\n* 由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F285 中将 weviate 工具移回 tools 目录\n* 由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F281 中实现针对更改的自动 Git 提交\n* 由 @tyllenb 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F228 中添加 payman\n* 由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F271 中引入 LlamaIndex\n* 由 @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F290 中完成发布相关工作\n\n## 新贡献者\n* @tyllenb 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F228 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.3.2...0.3.3","2025-02-07T20:10:56",{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},61853,"0.3.2","## 变更内容\n* 由 @dhanushreddy291 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F269 中修复了空模板初始化问题。\n* 由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F270 中更新了面向贡献者的文档。\n* 由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F266 中添加了别名，可通过 `tox -m quick` 仅运行 3.12 版本的测试。\n* 由 @srilaasya 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F249 中添加了使用 Groq 和 DeepSeek AI 的 DeepSeek 模型，并修复了 `llms.txt` 工作流的路径问题。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.3.1...0.3.2","2025-02-03T20:38:14",{"id":183,"version":184,"summary_zh":185,"released_at":186},61854,"0.3.1","## 重要变更\n* 支持 OpenAI Swarms 框架\n* 初始化时新增模板选择器\n* 支持 llms.txt 文件\n\n## 变更内容\n* 将 .mdx 文件编译为 llms.txt，并添加工作流以更新 llms.txt，由 @srilaasya 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F230 中实现\n* 0.3 版本的 README 和文档，由 @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F245 中完成\n* 使 .env 文件解析器更加健壮，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F246 中实现\n* 使用表情符号高亮显示下一条 `init` 步骤，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F251 中完成\n* [修复] 依赖项默认安装问题，由 @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F250 中修复\n* 添加 Neon 相关文档，由 @bgrenon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F222 中完成\n* [修复] 为 Neon 依赖项添加版本号并增加检查，由 @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F252 中完成\n* 修复工具依赖项的安装问题，由 @dhanushreddy291 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F254 中完成\n* 添加日志输出，提示正在安装、升级或移除软件包，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F255 中实现\n* 验证 YAML 任务和代理是否与入口点中的方法匹配，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F260 中完成\n* 为每个框架创建独立的测试环境，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F263 中完成\n* 添加 OpenAI Swarm 支持，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F248 中完成\n* 允许用户在初始化时选择内置模板或使用空模板，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F259 中完成\n* 在 README 中添加 OpenAI Swarms 标志，由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F264 中完成\n\n## 新贡献者\n* @srilaasya 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F230 中完成了首次贡献\n* @bgrenon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F222 中完成了首次贡献\n* @dhanushreddy291 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F254 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.3.0...0.3.1","2025-02-01T00:35:27",{"id":188,"version":189,"summary_zh":190,"released_at":191},61855,"0.3.0","# 框架无关！\n\n作为迈向真正框架无关的第一步，AgentStack 现已正式支持基于 LangGraph 的代理脚手架！\n\n使用 `agentstack init --framework=langgraph \u003Cname>` 即可生成一个代理。生成的图结构可在 `src\u002Fgraph.py` 中查看。\n\n通过 `agentstack generate agent \u003Cname>` 将代理添加到图中，并使用 `agentstack generate task \u003Cname>` 为它们分配任务。\n\n在此向 @tcdent 致以最诚挚的敬意和感谢，正是他这位工程师架构并实现了这一重大改进！\n\n## 所有变更\n* @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F219 中将 AgentQL 迁移到新的工具格式。\n* @davidgomes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F218 中将 Neon SDK 升级至 v0.3.0，以修复一些 bug。\n* @paolodm 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F224 中在 pyproject.toml 中添加了 tomli。\n* @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F220 中实现了静默更新。\n* @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F226 中为用户和 CLI 分配了 GUID。\n* @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F206 中增加了对 LangGraph 的支持。\n\n## 新贡献者\n* @paolodm 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F224 中完成了他们的首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.2.5.1...0.3.0","2025-01-24T23:46:07",{"id":193,"version":194,"summary_zh":195,"released_at":196},61856,"0.2.5.1","## Bug 修复\n* feat: 添加与框架无关的 Weaviate 工具，由 @devin-ai-integration 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F158 中完成\n* 将 CrewAI 工具装饰器的导入移至使用该装饰器的函数中，以避免在 `init` 时出现导入错误。由 @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F216 中完成\n* AgentOps 工具修复，由 @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F217 中完成\n\n## 新贡献者\n* @devin-ai-integration 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F158 中做出了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.2.5...0.2.5.1","2025-01-16T02:06:29",{"id":198,"version":199,"summary_zh":200,"released_at":201},61857,"0.2.5","## 变更内容\n工具现在以简单的 Python 函数形式构建，这是 AgentStack 向框架无关性迈进的一步。\n> 请参阅：https:\u002F\u002Fdocs.agentstack.sh\u002Fcontributing\u002Fadding-tools，了解如何以这种新格式贡献工具。\n\n## 日志\n* @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F155 中添加了可扩展的日志处理器。\n* @bboynton97 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F205 中澄清了代理堆栈的相关内容。\n* @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F76 中实现了工具包功能。\n* @tcdent 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F195 中将 inputs.py、agents.py、tasks.py 和 proj_templates.py 的代码覆盖率提升至 100%。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.2.4...0.2.5","2025-01-14T23:49:10",{"id":203,"version":204,"summary_zh":205,"released_at":206},61858,"0.2.4","## What's Changed\r\nNewly initialized agent projects will use UV instead of Poetry #149 \r\n\r\n## Bug Fixes\r\n* fix help print by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F193\r\n\r\n## Other\r\n* Exclude tests from coverage, add badges to README by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F190\r\n* Update CLI docs to reflect current command state and `uv` integration by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F202\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.2.3...0.2.4","2025-01-10T04:42:06",{"id":208,"version":209,"summary_zh":210,"released_at":211},61859,"0.2.3","# Version 0.2.3\r\nLargely a quality of life release with a lot of setup for major feature additions planned in 0.2.4 and 0.3\r\n\r\n## New Features\r\n* Extend how inputs can be used #122 \r\n* Friendlier error messages #136 \r\n* Easier CLI usage #137 #139 \r\n* Created projects with hosted templates by URL #129 \r\n* Support hierarchical reasoning and example project #167 \r\n\r\n## Notable Bug Fixes\r\n* Don't override environment variables #166\r\n* Fixed some text input validation #147 (new contributor @tkrevh)\r\n* Fixed an issue when listing tools #188 (new contributor @yjgoh28)\r\n\r\n## Project Management and QOL Improvements\r\n* Store inputs in project YAML file, accept CLI flag input data by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F122\r\n* Version bump by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F135\r\n* Make PATH part of global state.  by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F132\r\n* Some friendly error messages for runtime errors in `agentstack run` by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F136\r\n* Interactively add tools with `agentstack tools add` if no tool_name is passed. by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F137\r\n* If there is only one agent in the project, treat it as a default when adding a task. by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F139\r\n* Dynamically generate tags sent to AgentOps for better observability. by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F138\r\n* Update CONTRIBUTING.md by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F140\r\n* update telemetry with result and error by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F160\r\n* Update gitignore by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F157\r\n* repo org update by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F163\r\n* authenticate CLI with agentstack account by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F164\r\n* BUGFIX-142 by @tkrevh in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F147\r\n* Comment out placeholder environment variables by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F166\r\n* Project Structure for 0.3 by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F125\r\n* telem with user token by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F168\r\n* docs: update footer social links to point to AgentStack socials by @tnguyen21 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F172\r\n* improve template arg to accept remote and local json files by @bmacer in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F129\r\n* Update agentstack graphic by @areibman in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F181\r\n* Add Agentql Tool Integration by @jayfish0 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F184\r\n* Add sentimental analysis example for agentql tool use by @jayfish0 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F185\r\n* check that mintlify builds successfully by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F186\r\n* tool add docs by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F187\r\n* fix: consolidate duplicate tool categories in list output by @yjgoh28 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F188\r\n* Test coverage for update.py by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F177\r\n* Support hierarchical reasoning and manager agents by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F167\r\n* Code Coverage by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F180\r\n* exit on init failure by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F162\r\n* Better error message outside of project by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F183\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @tkrevh made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F147\r\n* @tnguyen21 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F172\r\n* @jayfish0 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F184\r\n* @yjgoh28 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F188\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.2.2.2...0.2.3","2025-01-06T18:04:47",{"id":213,"version":214,"summary_zh":215,"released_at":216},61860,"0.2.2.2-rerelease","Minor bugfix for loading `.env` files. \r\nBetter user experience on first-run.","2024-12-13T03:04:27",{"id":218,"version":219,"summary_zh":220,"released_at":221},61861,"0.2.2.1","Explicitly load environment variables from project directory. (#41 #98)\r\nAllow updates to run outside of agentstack project directory (#100)\r\nStore project's agentstack versiono in `agentstack.json`. (#107)\r\nInternal abstractions for additional frameworks support. (#97)\r\n","2024-12-10T23:49:44",{"id":223,"version":224,"summary_zh":225,"released_at":226},61862,"0.2.1","Formatting bug fix\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.2.0...0.2.1","2024-12-04T05:16:57",{"id":228,"version":229,"summary_zh":230,"released_at":231},61863,"0.2.0","## New Features\r\n* Initialize projects with a template by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F62\r\n  * Three default templates by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F87\r\n* Installing tools can run a post_install script @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F59\r\n* Agents use a default model by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F77\r\n* AgentStack and project dependencies auto-update by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F72\r\n\r\n## New Tools\r\n* Adds Neon as a tool for storing structured data by @davidgomes in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F51\r\n\r\n## What's Changed\r\n_Repository \u002F Project Improvements_\r\n* add docs to repo by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F61\r\n* Validate tool config json file on load by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F64\r\n* Drop python 3.9 support by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F68\r\n* Remove tools.json by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F65\r\n* File abstractions for project config and env by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F71\r\n* preserve comments with AST by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F80\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @davidgomes made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F51\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.1.13...0.2.0","2024-12-04T02:10:07",{"id":233,"version":234,"summary_zh":235,"released_at":236},61864,"0.1.13","## What's Changed\r\n* job posting example by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F55\r\n* bug fixes\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.1.12...0.1.13","2024-11-26T01:00:56",{"id":238,"version":239,"summary_zh":240,"released_at":241},61865,"0.1.12","Bug fix","2024-11-22T05:28:34",{"id":243,"version":244,"summary_zh":245,"released_at":246},61866,"0.1.11","## What's Changed\r\n* Telemetry and Run by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F52\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.1.10...0.1.11","2024-11-22T05:24:16",{"id":248,"version":249,"summary_zh":250,"released_at":251},61867,"0.1.10","## What's Changed\r\n* Order tasks properly by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F47\r\n* Add Stripe tooling by @bboynton97 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F50\r\n* Implement tool removal command #35 by @tcdent in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F49\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @tcdent made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fpull\u002F49\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAgentOps-AI\u002FAgentStack\u002Fcompare\u002F0.1.9...0.1.10","2024-11-15T21:38:24"]