[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-google-agentic-commerce--AP2":3,"tool-google-agentic-commerce--AP2":64},[4,17,27,35,48,56],{"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},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",[14,43,44,45,15,46,26,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":10,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"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 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等工具集成，并提供细粒度的权限管理，适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。",70612,"2026-04-05T11:12:22",[26,15,13,45],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":95,"forks":96,"last_commit_at":97,"license":98,"difficulty_score":23,"env_os":99,"env_gpu":99,"env_ram":99,"env_deps":100,"category_tags":107,"github_topics":108,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":115,"updated_at":116,"faqs":117,"releases":118},2195,"google-agentic-commerce\u002FAP2","AP2","Building a Secure and Interoperable Future for AI-Driven Payments.","AP2（Agent Payments Protocol）是一个旨在为 AI 驱动支付构建安全且互操作未来的开源协议。随着人工智能代理（Agent）逐渐承担起购物、预订等任务，如何让这些自主程序安全地完成支付成为一大挑战。AP2 正是为解决这一痛点而生，它定义了一套标准通信规范，让不同来源的 AI 代理能够与各类支付系统无缝协作，同时确保交易过程的安全可控。\n\n该项目主要面向开发者和技术研究人员，提供了丰富的代码示例和演示场景。无论是使用 Python 还是 Android 进行开发，用户都能通过仓库中的示例快速上手，理解如何将支付能力集成到自己的智能代理应用中。虽然官方示例结合了谷歌的 Agent 开发套件（ADK）和 Gemini 模型，但 AP2 本身具有高度的技术开放性，不强制绑定特定工具，开发者可自由选择心仪的技术栈进行构建。\n\n其核心亮点在于“互操作性”与“安全性”并重，打破了以往支付接口各自为政的局面，让 AI 代理能像人类一样在不同平台间流畅完成支付流程。如果你正在探索下一代自动化商业应用，AP2 将是你构建可信 AI 支付生态的重要基石。","# Agent Payments Protocol (AP2)\n\n[![Apache License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache_2.0-blue.svg)](LICENSE)\n[![Ask DeepWiki](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fgoogle-agentic-commerce\u002FAP2)\n\n\u003C!-- markdownlint-disable MD041 -->\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgoogle-agentic-commerce_AP2_readme_85a2cf79b02b.png\" alt=\"Agent Payments Protocol Graphic\">\n\u003C\u002Fp>\n\nThis repository contains code samples and demos of the Agent Payments Protocol.\n\n## Intro to AP2 Video\n\n[![A2A Intro Video](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgoogle-agentic-commerce_AP2_readme_75fea6713f92.jpg)](https:\u002F\u002Fgoo.gle\u002Fap2-video)\n\n### AP2 on The Agent Factory\n\n[![The Agent Factory - Episode 8: Agent payments, can you do my shopping?](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgoogle-agentic-commerce_AP2_readme_d15bfdecc5fa.jpg)](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FT1MtWnEYXM0?si=QkJWnAiav0JAP9F6)\n\n## About the Samples\n\nThese samples use [Agent Development Kit (ADK)](https:\u002F\u002Fgoogle.github.io\u002Fadk-docs\u002F) and Gemini 2.5 Flash.\n\nThe Agent Payments Protocol doesn't require the use of either. While these were\nused in the samples, you're free to use any tools you prefer to build your\nagents.\n\n## Navigating the Repository\n\nThe **`samples`** directory contains a collection of curated scenarios meant to\ndemonstrate the key components of the Agent Payments Protocol.\n\nThe scenarios can be found in the [**`samples\u002Fandroid\u002Fscenarios`**](samples\u002Fandroid\u002Fscenarios) and [**`samples\u002Fpython\u002Fscenarios`**](samples\u002Fpython\u002Fscenarios) directories.\n\nEach scenario contains:\n\n- a `README.md` file describing the scenario and instructions for running it.\n- a `run.sh` script to simplify the process of running the scenario locally.\n\nThis demonstration features various agents and servers, with most source code\nlocated in [**`samples\u002Fpython\u002Fsrc`**](samples\u002Fpython\u002Fsrc\u002F). Scenarios that use an Android app as the\nshopping assistant have their source code in [**`samples\u002Fandroid`**](samples\u002Fandroid\u002F).\n\n## Quickstart\n\n### Prerequisites\n\n- Python 3.10 or higher\n- [`uv`](https:\u002F\u002Fdocs.astral.sh\u002Fuv\u002Fgetting-started\u002Finstallation\u002F) package manager\n\n### Setup\n\nYou can authenticate using either a Google API Key or Vertex AI.\n\nFor either method, you can set the required credentials as environment variables in your shell or place them in a `.env` file at the root of your project.\n\n#### Option 1: Google API Key (Recommended for development)\n\n1. Obtain a Google API key from [Google AI Studio](http:\u002F\u002Faistudio.google.com\u002Fapikey).\n2. Set the `GOOGLE_API_KEY` environment variable.\n\n    - **As an environment variable:**\n\n        ```sh\n        export GOOGLE_API_KEY='your_key'\n        ```\n\n    - **In a `.env` file:**\n\n        ```sh\n        GOOGLE_API_KEY='your_key'\n        ```\n\n#### Option 2: [Vertex AI](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fvertex-ai) (Recommended for production)\n\n1. **Configure your environment to use Vertex AI.**\n    - **As environment variables:**\n\n        ```sh\n        export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true\n        export GOOGLE_CLOUD_PROJECT='your-project-id'\n        export GOOGLE_CLOUD_LOCATION='global' # or your preferred region\n        ```\n\n    - **In a `.env` file:**\n\n        ```sh\n        GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true\n        GOOGLE_CLOUD_PROJECT='your-project-id'\n        GOOGLE_CLOUD_LOCATION='global'\n        ```\n\n2. **Authenticate your application.**\n    - **Using the [`gcloud` CLI](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fsdk\u002Fdocs\u002Finstall):**\n\n        ```sh\n        gcloud auth application-default login\n        ```\n\n    - **Using a Service Account:**\n\n        ```sh\n        export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS='\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fservice-account-key.json'\n        ```\n\n### How to Run a Scenario\n\nTo run a specific scenario, follow the instructions in its `README.md`. It will\ngenerally follow this pattern:\n\n1. Navigate to the root of the repository.\n\n    ```sh\n    cd AP2\n    ```\n\n1. Run the run script to install dependencies & start the agents.\n\n    ```sh\n    bash samples\u002Fpython\u002Fscenarios\u002Fyour-scenario-name\u002Frun.sh\n    ```\n\n1. Navigate to the Shopping Agent URL and begin engaging.\n\n### Installing the AP2 Types Package\n\nThe protocol's core objects are defined in the [`src\u002Fap2\u002Ftypes`](src\u002Fap2\u002Ftypes)\ndirectory. A PyPI package will be published at a later time. Until then, you can\ninstall the types package directly using this command:\n\n```sh\nuv pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-agentic-commerce\u002FAP2.git@main\n```\n","# 代理支付协议 (AP2)\n\n[![Apache 许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache_2.0-blue.svg)](LICENSE)\n[![Ask DeepWiki](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fgoogle-agentic-commerce\u002FAP2)\n\n\u003C!-- markdownlint-disable MD041 -->\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgoogle-agentic-commerce_AP2_readme_85a2cf79b02b.png\" alt=\"Agent Payments Protocol Graphic\">\n\u003C\u002Fp>\n\n此仓库包含代理支付协议的代码示例和演示。\n\n## AP2 简介视频\n\n[![A2A 简介视频](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgoogle-agentic-commerce_AP2_readme_75fea6713f92.jpg)](https:\u002F\u002Fgoo.gle\u002Fap2-video)\n\n### AP2 在《代理工厂》中\n\n[![《代理工厂》第8集：代理支付，你能帮我购物吗？](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgoogle-agentic-commerce_AP2_readme_d15bfdecc5fa.jpg)](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FT1MtWnEYXM0?si=QkJWnAiav0JAP9F6)\n\n## 关于示例\n\n这些示例使用了 [代理开发工具包 (ADK)](https:\u002F\u002Fgoogle.github.io\u002Fadk-docs\u002F) 和 Gemini 2.5 Flash。\n\n不过，代理支付协议并不强制要求使用这两者。尽管示例中使用了它们，但您可以自由选择任何您喜欢的工具来构建您的代理。\n\n## 导航仓库\n\n**`samples`** 目录包含一系列精心挑选的场景，旨在展示代理支付协议的关键组件。\n\n这些场景位于 [**`samples\u002Fandroid\u002Fscenarios`**](samples\u002Fandroid\u002Fscenarios) 和 [**`samples\u002Fpython\u002Fscenarios`**](samples\u002Fpython\u002Fscenarios) 目录中。\n\n每个场景都包含：\n\n- 一个 `README.md` 文件，描述场景并提供运行说明。\n- 一个 `run.sh` 脚本，用于简化在本地运行场景的过程。\n\n此演示涉及多种代理和服务器，大部分源代码位于 [**`samples\u002Fpython\u002Fsrc`**](samples\u002Fpython\u002Fsrc\u002F) 中。而那些以 Android 应用作为购物助手的场景，其源代码则位于 [**`samples\u002Fandroid`**](samples\u002Fandroid\u002F) 目录中。\n\n## 快速入门\n\n### 前提条件\n\n- Python 3.10 或更高版本\n- [`uv`](https:\u002F\u002Fdocs.astral.sh\u002Fuv\u002Fgetting-started\u002Finstallation\u002F) 包管理器\n\n### 设置\n\n您可以使用 Google API 密钥或 Vertex AI 进行身份验证。\n\n无论采用哪种方式，都可以将所需凭据设置为 shell 中的环境变量，或将它们放入项目根目录下的 `.env` 文件中。\n\n#### 选项 1：Google API 密钥（推荐用于开发）\n\n1. 从 [Google AI Studio](http:\u002F\u002Faistudio.google.com\u002Fapikey) 获取 Google API 密钥。\n2. 设置 `GOOGLE_API_KEY` 环境变量。\n\n    - **作为环境变量：**\n\n        ```sh\n        export GOOGLE_API_KEY='your_key'\n        ```\n\n    - **在 `.env` 文件中：**\n\n        ```sh\n        GOOGLE_API_KEY='your_key'\n        ```\n\n#### 选项 2：[Vertex AI](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fvertex-ai)（推荐用于生产）\n\n1. **配置环境以使用 Vertex AI。**\n    - **作为环境变量：**\n\n        ```sh\n        export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true\n        export GOOGLE_CLOUD_PROJECT='your-project-id'\n        export GOOGLE_CLOUD_LOCATION='global' # 或您偏好的区域\n        ```\n\n    - **在 `.env` 文件中：**\n\n        ```sh\n        GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true\n        GOOGLE_CLOUD_PROJECT='your-project-id'\n        GOOGLE_CLOUD_LOCATION='global'\n        ```\n\n2. **对您的应用进行身份验证。**\n    - **使用 [`gcloud` CLI](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fsdk\u002Fdocs\u002Finstall)：**\n\n        ```sh\n        gcloud auth application-default login\n        ```\n\n    - **使用服务账户：**\n\n        ```sh\n        export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS='\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fservice-account-key.json'\n        ```\n\n### 如何运行一个场景\n\n要运行特定场景，请按照其 `README.md` 中的说明操作。通常遵循以下步骤：\n\n1. 导航到仓库的根目录。\n\n    ```sh\n    cd AP2\n    ```\n\n1. 运行启动脚本以安装依赖项并启动代理。\n\n    ```sh\n    bash samples\u002Fpython\u002Fscenarios\u002Fyour-scenario-name\u002Frun.sh\n    ```\n\n1. 打开购物代理的 URL 并开始交互。\n\n### 安装 AP2 类型包\n\n该协议的核心对象定义在 [`src\u002Fap2\u002Ftypes`](src\u002Fap2\u002Ftypes) 目录中。PyPI 包将在稍后发布。在此之前，您可以使用以下命令直接安装类型包：\n\n```sh\nuv pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-agentic-commerce\u002FAP2.git@main\n```","# AP2 (Agent Payments Protocol) 快速上手指南\n\nAP2 是谷歌推出的智能体支付协议，旨在让 AI 智能体能够安全、自主地完成支付和购物任务。本指南将帮助你快速在本地运行官方提供的示例场景。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)\n*   **Python 版本**：Python 3.10 或更高版本\n*   **包管理器**：[`uv`](https:\u002F\u002Fdocs.astral.sh\u002Fuv\u002Fgetting-started\u002Finstallation\u002F) (官方推荐，比 pip 更快)\n\n> **提示**：如果你尚未安装 `uv`，可以通过以下命令快速安装：\n> ```sh\n> curl -LsSf https:\u002F\u002Fastral.sh\u002Fuv\u002Finstall.sh | sh\n> ```\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目\n首先，从 GitHub 克隆 AP2 仓库到本地：\n\n```sh\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-agentic-commerce\u002FAP2.git\ncd AP2\n```\n\n### 2. 配置认证凭证\nAP2 示例依赖 Google 的生成式 AI 模型（如 Gemini）。你可以选择以下两种方式之一进行认证：\n\n#### 方式一：使用 Google API Key（推荐用于开发测试）\n1. 访问 [Google AI Studio](https:\u002F\u002Faistudio.google.com\u002Fapikey) 获取 API Key。\n2. 在项目根目录创建 `.env` 文件并填入密钥：\n\n```sh\necho \"GOOGLE_API_KEY='your_key'\" > .env\n```\n*(请将 `'your_key'` 替换为你实际的 API Key)*\n\n#### 方式二：使用 Vertex AI（推荐用于生产环境）\n如果你使用的是 Google Cloud Vertex AI，请在 `.env` 文件中配置以下变量：\n\n```sh\ncat \u003C\u003CEOF > .env\nGOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true\nGOOGLE_CLOUD_PROJECT='your-project-id'\nGOOGLE_CLOUD_LOCATION='global'\nEOF\n```\n*(请替换为你的项目 ID 和区域)*\n\n随后需要通过 `gcloud` 登录或使用服务账号密钥：\n```sh\ngcloud auth application-default login\n# 或者导出服务账号密钥路径\n# export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS='\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fservice-account-key.json'\n```\n\n### 3. 安装核心类型包\n目前协议的核心对象包尚未发布到 PyPI，需直接通过 Git 安装：\n\n```sh\nuv pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-agentic-commerce\u002FAP2.git@main\n```\n\n## 基本使用\n\nAP2 仓库包含多个预设的演示场景（Scenarios），展示了智能体如何执行支付流程。以下是运行一个典型场景的步骤：\n\n### 1. 选择并进入场景\n示例代码主要位于 `samples\u002Fpython\u002Fscenarios` 目录下。假设我们要运行名为 `simple-shopping` 的场景（具体名称请查看该目录下的实际文件夹）：\n\n```sh\ncd samples\u002Fpython\u002Fscenarios\u002Fsimple-shopping\n```\n\n### 2. 运行场景脚本\n每个场景都提供了一个 `run.sh` 脚本，它会自动安装该场景所需的依赖并启动智能体服务：\n\n```sh\nbash run.sh\n```\n\n### 3. 开始交互\n脚本运行成功后，终端会输出一个本地 URL（通常是 Shopping Agent 的地址）。\n*   在浏览器中打开该 URL。\n*   按照界面提示与智能体对话，体验自动购物和支付流程。\n\n> **注意**：具体每个场景的业务逻辑和交互细节，请参阅对应场景文件夹内的 `README.md` 文件。","某电商平台的开发团队正致力于构建一个能自主完成“搜索 - 比价 - 支付”全流程的 AI 购物助手，以应对日益复杂的用户指令。\n\n### 没有 AP2 时\n- **支付链路断裂**：AI 助手虽能精准推荐商品，但无法直接调用支付接口，必须强制跳转至人工确认页面或传统收银台，打断自动化流程。\n- **安全验证繁琐**：每次交易需硬编码特定的网关认证逻辑，不同银行或支付渠道的协议差异导致代码耦合度高，维护成本巨大。\n- **互操作性缺失**：若需接入新的支付服务商，必须重新训练模型或重写大量适配代码，难以实现跨平台、跨钱包的无缝协作。\n- **信任机制薄弱**：缺乏统一的签名与授权标准，用户对 AI 自主扣款存在强烈顾虑，导致高转化率场景下的订单流失。\n\n### 使用 AP2 后\n- **端到端自动化**：AP2 赋予 AI 原生支付能力，助手可在理解用户意图后，直接在后台安全完成从选品到扣款的全闭环，无需人工干预。\n- **标准化安全交互**：通过 AP2 定义的统一协议，自动处理复杂的身份验证与加密签名，开发者无需关心底层异构支付系统的差异。\n- **灵活生态互联**：基于协议的互操作性，系统可即时兼容各类数字钱包与银行接口，新增支付渠道仅需配置即可，无需重构核心代码。\n- **可信执行环境**：内置的授权与审计机制让每一笔 AI 发起的交易都可追溯、可验证，显著提升用户对自主代理支付的信任度。\n\nAP2 通过建立安全且互通的支付协议标准，真正释放了 AI 智能体在商业交易中的自主潜力，将“对话即服务”升级为“对话即交易”。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgoogle-agentic-commerce_AP2_75fea671.jpg","google-agentic-commerce","Google Agentic Commerce","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fgoogle-agentic-commerce_a8ed9acb.png","",null,"https:\u002F\u002Fap2-protocol.org","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-agentic-commerce",[83,87,91],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",82.9,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Shell","#89e051",16.8,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"HTML","#e34c26",0.3,2906,417,"2026-04-05T11:22:53","Apache-2.0","未说明",{"notes":101,"python":102,"dependencies":103},"该工具主要依赖 Google AI Studio API Key 或 Vertex AI 进行认证，无需本地部署大型模型。推荐使用 'uv' 包管理器安装依赖。核心协议类型包可通过 git 直接安装。示例代码包含 Python 和 Android 版本，运行具体场景需参考对应目录下的 README 和 run.sh 脚本。","3.10+",[104,105,106],"uv","Agent Development Kit (ADK)","google-generativeai (隐含)",[15],[109,110,111,112,113,114],"a2a","agentic-ai","agents","gen-ai","generative-ai","payments","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:16:56.796641",[],[119],{"id":120,"version":121,"summary_zh":122,"released_at":123},107383,"v0.1.0","## 0.1.0 (2025-09-16)\n\n\n### Features\n\n* Create Agent Payments Protocol (AP2) ([e66fc0b](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-agentic-commerce\u002FAP2\u002Fcommit\u002Fe66fc0b8f3f3c69fbabae721a4c57a18cf28c4b7))","2025-09-16T12:32:33"]