[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-strnad--CrewAI-Studio":3,"tool-strnad--CrewAI-Studio":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",144730,2,"2026-04-07T23:26:32",[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。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[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},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],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"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":75,"owner_location":76,"owner_email":77,"owner_twitter":75,"owner_website":75,"owner_url":78,"languages":79,"stars":96,"forks":97,"last_commit_at":98,"license":99,"difficulty_score":32,"env_os":100,"env_gpu":101,"env_ram":101,"env_deps":102,"category_tags":113,"github_topics":114,"view_count":121,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":122,"updated_at":123,"faqs":124,"releases":150},383,"strnad\u002FCrewAI-Studio","CrewAI-Studio","A user-friendly, multi-platform GUI for managing and running CrewAI agents and tasks. Supports Conda and virtual environments, no coding needed. ","CrewAI-Studio 是一个基于 Streamlit 开发的图形化界面工具，让用户无需编写代码即可轻松创建、管理和运行 CrewAI 智能体（agents）及其任务。它解决了非技术用户难以直接使用 CrewAI 框架的问题，通过直观的操作界面降低了 AI 自动化工作流的使用门槛。\n\n这款工具适合对 AI 应用感兴趣但不熟悉编程的普通用户、产品经理、研究人员或教育工作者，同时也为开发者提供了快速测试和部署智能体组合的便捷方式。CrewAI-Studio 支持多平台（Windows、macOS 和 Linux），兼容 Conda 与 Python 虚拟环境，并内置多种实用功能：可接入 OpenAI、Groq、Anthropic、Ollama 等主流大模型服务；支持添加自定义知识源；提供增强版工具如 API 调用、文件写入、网页抓取和代码解释器；还能将配置好的智能体团队导出为独立的单页应用。此外，任务运行支持后台线程执行并可随时中止，历史结果也可随时查阅，兼顾易用性与实用性。","# CrewAI Studio\n\nWelcome to CrewAI Studio! This application provides a user-friendly interface written in Streamlit for interacting with CrewAI, suitable even for those who don't want to write any code. Follow the steps below to install and run the application using Docker\u002Fdocker-compose or Conda\u002Fvenv.\n\n## Features\n\n- **Multi-platform support**: Works on Windows, Linux and MacOS.\n- **No coding required**: User-friendly interface for interacting with CrewAI.\n- **Conda and virtual environment support**: Choose between Conda and a Python virtual environment for installation.\n- **Results history**: You can view previous results.\n- **Knowledge sources**: You can add knowledge sources for your crews\n- **CrewAI tools** You can use crewai tools to interact with real world. ~~Crewai studio uses a forked version of crewai-tools with some bugfixes and enhancements (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FcrewAI-tools)~~ (bugfixes already merged to crewai-tools)\n- **Custom Tools** Custom tools for calling APIs, writing files, enhanced code interpreter, enhanced web scraper... More will be added soon\n- **LLM providers supported**: Currently OpenAI, Groq, Anthropic, ollama, Grok and LM Studio backends are supported. OpenAI key is probably still needed for embeddings in many tools. Don't forget to load an embedding model when using LM Studio.\n- **Single Page app export**: Feature to export crew as simple single page streamlit app.\n- **Threaded crew run**: Crews can run in background and can be stopped.\n\n## Support CrewAI Studio\n\nYour support helps fund the development and growth of our project. Every contribution is greatly appreciated!\n\n### Donate with Bitcoin\nbc1qgsn45g02wran4lph5gsyqtk0k7t98zsg6qur0y\n\n### Sponsor via GitHub\n[![Sponsor on GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSponsor-GitHub-ff69b4?style=for-the-badge&logo=github)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsponsors\u002Fstrnad)\n\n\n## Screenshots\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_f2b79bf307e6.png\" alt=\"crews definition\" style=\"width:50%;\"\u002F>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_dd341d94af91.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_86ce72917b11.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_ea1283c46464.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_c41642666565.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_d88df8b2467d.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\n\n## Installation\n\n### Using Virtual Environment\n\n**For Virtual Environment**: Ensure you have Python installed. If you dont have python instaled, you can simply use the conda installer.\n\n#### On Linux or MacOS\n\n1. **Clone the repository (or use downloaded ZIP file)**:\n\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\n   cd CrewAI-Studio\n   ```\n\n2. **Run the installation script**:\n\n   ```bash\n   .\u002Finstall_venv.sh\n   ```\n\n3. **Run the application**:\n   ```bash\n   .\u002Frun_venv.sh\n   ```\n\n#### On Windows\n\n1. **Clone the repository (or use downloaded ZIP file)**:\n\n   ```powershell\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\n   cd CrewAI-Studio\n   ```\n\n2. **Run the Conda installation script**:\n\n   ```powershell\n   .\u002Finstall_venv.bat\n   ```\n\n3. **Run the application**:\n   ```powershell\n   .\u002Frun_venv.bat\n   ```\n\n### Using Conda\n\nConda will be installed locally in the project folder. No need for a pre-existing Conda installation.\n\n#### On Linux\n\n1. **Clone the repository (or use downloaded ZIP file)**:\n\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\n   cd CrewAI-Studio\n   ```\n\n2. **Run the Conda installation script**:\n\n   ```bash\n   .\u002Finstall_conda.sh\n   ```\n\n3. **Run the application**:\n   ```bash\n   .\u002Frun_conda.sh\n   ```\n\n#### On Windows\n\n1. **Clone the repository (or use downloaded ZIP file)**:\n\n   ```powershell\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\n   cd CrewAI-Studio\n   ```\n\n2. **Run the Conda installation script**:\n\n   ```powershell\n   .\u002Finstall_conda.bat\n   ```\n\n3. **Run the application**:\n   ```powershell\n   .\u002Frun_conda.bat\n   ```\n\n### One-Click Deployment\n\n[![Deploy to RepoCloud](https:\u002F\u002Fd16t0pc4846x52.cloudfront.net\u002Fdeploylobe.svg)](https:\u002F\u002Frepocloud.io\u002Fdetails\u002F?app_id=318)\n\n## Running with Docker Compose\n\nTo quickly set up and run CrewAI-Studio using Docker Compose, follow these steps:\n\n### Prerequisites\n\n- Ensure [Docker](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fget-docker\u002F) and [Docker Compose](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fcompose\u002Finstall\u002F) are installed on your system.\n\n### Steps\n\n1. Clone the repository:\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\ncd CrewAI-Studio\n```\n\n2. Create a .env file for configuration.  Edit for your own configuration:\n```\ncp .env_example .env\n```\n\n3. Start the application with Docker Compose:\n```\ndocker-compose up --build\n```\n\n4. Access the application: http:\u002F\u002Flocalhost:8501\n\n## Configuration\n\nBefore running the application, ensure you update the `.env` file with your API keys and other necessary configurations. An example `.env` file is provided for reference.\n\n## Troubleshooting\nIn case of problems:\n- Delete the `venv\u002Fminiconda` folder and reinstall `crewai-studio`.\n- Rename `crewai.db` (it contains your crews but sometimes new versions can break compatibility).\n- Raise an issue and I will help you.\n\n## Video tutorial\nVideo tutorial on CrewAI Studio made by Josh Poco\n\n[![FREE CrewAI Studio GUI EASY AI Agent Creation!🤖 Open Source AI Agent Orchestration Self Hosted](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_b7fe8df40268.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=3Uxdggt88pY)\n\n## Star History\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#strnad\u002FCrewAI-Studio&Date\">\n \u003Cpicture>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_e85ce4c03732.png&theme=dark\" \u002F>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_e85ce4c03732.png\" \u002F>\n   \u003Cimg alt=\"Star History Chart\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_e85ce4c03732.png\" \u002F>\n \u003C\u002Fpicture>   \n\u003C\u002Fa>\n","# CrewAI Studio\n\n欢迎使用 CrewAI Studio！本应用提供了一个基于 Streamlit 编写的用户友好界面，用于与 CrewAI 进行交互，即使不想编写任何代码的用户也能轻松上手。请按照以下步骤，使用 Docker\u002Fdocker-compose 或 Conda\u002Fvenv 安装并运行该应用。\n\n## 功能特性\n\n- **多平台支持**：支持 Windows、Linux 和 MacOS。\n- **无需编码**：提供用户友好的界面来与 CrewAI 交互。\n- **Conda 与虚拟环境支持**：安装时可选择使用 Conda 或 Python 虚拟环境（virtual environment）。\n- **结果历史记录**：可以查看之前运行的结果。\n- **知识源（Knowledge sources）**：可以为你的 Crew 添加知识源。\n- **CrewAI 工具（CrewAI tools）**：可以使用 crewai 工具与现实世界进行交互。~~CrewAI Studio 使用了 crewai-tools 的一个修复和增强版分支（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FcrewAI-tools）~~（相关修复已合并至官方 crewai-tools）。\n- **自定义工具（Custom Tools）**：支持调用 API、写入文件、增强版代码解释器、增强版网页爬虫等。更多工具即将推出。\n- **支持的 LLM 提供商（LLM providers）**：目前支持 OpenAI、Groq、Anthropic、ollama、Grok 和 LM Studio 后端。许多工具可能仍需要 OpenAI 密钥用于嵌入（embeddings）。使用 LM Studio 时，请勿忘记加载嵌入模型。\n- **单页应用导出（Single Page app export）**：可将 Crew 导出为简单的单页 Streamlit 应用。\n- **多线程 Crew 运行（Threaded crew run）**：Crew 可在后台运行，并可随时停止。\n\n## 支持 CrewAI Studio\n\n您的支持将帮助我们资助项目的开发与成长。每一份贡献我们都深表感谢！\n\n### 比特币捐赠\nbc1qgsn45g02wran4lph5gsyqtk0k7t98zsg6qur0y\n\n### 通过 GitHub 赞助\n[![Sponsor on GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSponsor-GitHub-ff69b4?style=for-the-badge&logo=github)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsponsors\u002Fstrnad)\n\n\n## 截图\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_f2b79bf307e6.png\" alt=\"crews definition\" style=\"width:50%;\"\u002F>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_dd341d94af91.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_86ce72917b11.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_ea1283c46464.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_c41642666565.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_d88df8b2467d.png\" alt=\"kickoff\" style=\"width:50%;\"\u002F>\n\n## 安装\n\n### 使用虚拟环境（Virtual Environment）\n\n**对于虚拟环境**：请确保已安装 Python。如果没有安装 Python，也可以直接使用 Conda 安装器。\n\n#### Linux 或 MacOS\n\n1. **克隆仓库（或使用下载的 ZIP 文件）**：\n\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\n   cd CrewAI-Studio\n   ```\n\n2. **运行安装脚本**：\n\n   ```bash\n   .\u002Finstall_venv.sh\n   ```\n\n3. **运行应用**：\n   ```bash\n   .\u002Frun_venv.sh\n   ```\n\n#### Windows\n\n1. **克隆仓库（或使用下载的 ZIP 文件）**：\n\n   ```powershell\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\n   cd CrewAI-Studio\n   ```\n\n2. **运行虚拟环境安装脚本**：\n\n   ```powershell\n   .\u002Finstall_venv.bat\n   ```\n\n3. **运行应用**：\n   ```powershell\n   .\u002Frun_venv.bat\n   ```\n\n### 使用 Conda\n\nConda 将被安装在项目文件夹内，无需预先安装 Conda。\n\n#### Linux\n\n1. **克隆仓库（或使用下载的 ZIP 文件）**：\n\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\n   cd CrewAI-Studio\n   ```\n\n2. **运行 Conda 安装脚本**：\n\n   ```bash\n   .\u002Finstall_conda.sh\n   ```\n\n3. **运行应用**：\n   ```bash\n   .\u002Frun_conda.sh\n   ```\n\n#### Windows\n\n1. **克隆仓库（或使用下载的 ZIP 文件）**：\n\n   ```powershell\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\n   cd CrewAI-Studio\n   ```\n\n2. **运行 Conda 安装脚本**：\n\n   ```powershell\n   .\u002Finstall_conda.bat\n   ```\n\n3. **运行应用**：\n   ```powershell\n   .\u002Frun_conda.bat\n   ```\n\n### 一键部署\n\n[![Deploy to RepoCloud](https:\u002F\u002Fd16t0pc4846x52.cloudfront.net\u002Fdeploylobe.svg)](https:\u002F\u002Frepocloud.io\u002Fdetails\u002F?app_id=318)\n\n## 使用 Docker Compose 运行\n\n要使用 Docker Compose 快速设置并运行 CrewAI-Studio，请按以下步骤操作：\n\n### 前提条件\n\n- 确保系统中已安装 [Docker](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fget-docker\u002F) 和 [Docker Compose](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fcompose\u002Finstall\u002F)。\n\n### 步骤\n\n1. 克隆仓库：\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\ncd CrewAI-Studio\n```\n\n2. 创建用于配置的 .env 文件。请根据自身需求编辑：\n```\ncp .env_example .env\n```\n\n3. 使用 Docker Compose 启动应用：\n```\ndocker-compose up --build\n```\n\n4. 访问应用：http:\u002F\u002Flocalhost:8501\n\n## 配置\n\n在运行应用前，请确保更新 `.env` 文件，填入您的 API 密钥及其他必要配置。项目中已提供示例 `.env` 文件供参考。\n\n## 故障排除\n如遇问题：\n- 删除 `venv\u002Fminiconda` 文件夹并重新安装 `crewai-studio`。\n- 重命名 `crewai.db`（该文件包含您的 Crew 数据，但新版本有时会破坏兼容性）。\n- 提交 issue，我会尽快协助您。\n\n## 视频教程\n由 Josh Poco 制作的 CrewAI Studio 视频教程\n\n[![FREE CrewAI Studio GUI EASY AI Agent Creation!🤖 Open Source AI Agent Orchestration Self Hosted](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_b7fe8df40268.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=3Uxdggt88pY)\n\n## Star 历史\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#strnad\u002FCrewAI-Studio&Date\">\n \u003Cpicture>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_e85ce4c03732.png&theme=dark\" \u002F>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_e85ce4c03732.png\" \u002F>\n   \u003Cimg alt=\"Star History Chart\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_readme_e85ce4c03732.png\" \u002F>\n \u003C\u002Fpicture>   \n\u003C\u002Fa>","# CrewAI-Studio 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：支持 Windows、Linux 和 macOS\n- **前置依赖**：\n  - 若使用虚拟环境方式：需已安装 Python（推荐 3.9+）\n  - 若使用 Docker 方式：需已安装 [Docker](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fget-docker\u002F) 和 [Docker Compose](https:\u002F\u002Fdocs.docker.com\u002Fcompose\u002Finstall\u002F)\n- **国内加速建议**：\n  - 可配置 pip 使用清华源等国内镜像（脚本中已自动处理部分依赖）\n  - Docker 镜像拉取较慢时，可考虑使用国内镜像加速器（如阿里云容器镜像服务）\n\n## 安装步骤\n\n### 方法一：使用虚拟环境（推荐新手）\n\n#### Linux \u002F macOS\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\ncd CrewAI-Studio\n.\u002Finstall_venv.sh\n.\u002Frun_venv.sh\n```\n\n#### Windows (PowerShell)\n```powershell\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\ncd CrewAI-Studio\n.\u002Finstall_venv.bat\n.\u002Frun_venv.bat\n```\n\n### 方法二：使用 Conda（自动安装 Miniconda）\n\n#### Linux\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\ncd CrewAI-Studio\n.\u002Finstall_conda.sh\n.\u002Frun_conda.sh\n```\n\n#### Windows (PowerShell)\n```powershell\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\ncd CrewAI-Studio\n.\u002Finstall_conda.bat\n.\u002Frun_conda.bat\n```\n\n### 方法三：使用 Docker Compose（推荐生产或隔离环境）\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio.git\ncd CrewAI-Studio\ncp .env_example .env  # 编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥（如 OpenAI、Groq 等）\ndocker-compose up --build\n```\n启动后访问：http:\u002F\u002Flocalhost:8501\n\n> **注意**：使用本地 LLM（如 Ollama 或 LM Studio）时，请确保已加载 embedding 模型；多数工具仍需 OpenAI API Key 用于嵌入。\n\n## 基本使用\n\n1. 启动应用后，浏览器自动打开或手动访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:8501`\n2. 在 **Crews** 页面创建一个智能体团队（Crew）：\n   - 添加 Agent（角色、目标、背景）\n   - 添加 Task（任务描述、预期输出）\n   - 选择 LLM 提供商（如 OpenAI、Groq、Ollama 等）\n3. 点击 **Kickoff** 运行任务\n4. 查看实时输出结果，历史记录会自动保存\n5. （可选）通过 **Knowledge Sources** 上传文档增强上下文\n6. （可选）使用 **Export as App** 将当前 Crew 导出为独立 Streamlit 应用\n\n> 提示：首次使用建议先配置 `.env` 文件中的 API 密钥，或在界面中直接输入。","一家中小型电商公司的运营团队希望利用 AI 自动化生成每周的市场竞品分析报告，但团队成员没有编程背景，仅熟悉 Excel 和基础数据分析工具。\n\n### 没有 CrewAI-Studio 时\n- 需要依赖开发人员编写 Python 脚本定义 CrewAI 的 agent 角色、任务流程和工具调用逻辑，沟通成本高且迭代缓慢。\n- 每次更换大模型（如从 OpenAI 切换到本地 Ollama）都要手动修改代码和环境配置，容易出错。\n- 无法直观查看历史运行结果，难以对比不同参数下的输出效果。\n- 添加自定义知识源（如内部产品文档或竞品网页）需手动处理文件路径和嵌入逻辑，门槛高。\n- 整个流程无法在非技术同事之间共享，协作效率低。\n\n### 使用 CrewAI-Studio 后\n- 通过图形界面直接拖拽式配置多个 AI 角色（如“数据收集员”“分析专家”“报告撰写人”），无需写一行代码。\n- 在设置页面一键切换 LLM 提供商（如 Groq 或 Anthropic），自动适配对应 API 和嵌入模型。\n- 所有执行结果自动保存并按时间排序，支持快速回溯和导出为 PDF 或 Markdown。\n- 通过“知识源”功能上传本地 PDF 或输入竞品网址，系统自动处理文本提取与向量化。\n- 可将完整工作流导出为独立的 Streamlit 单页应用，方便分享给其他部门使用。\n\nCrewAI-Studio 让非技术团队也能高效构建、运行和共享多智能体自动化工作流，真正实现“人人可用的 AI 协作系统”。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstrnad_CrewAI-Studio_f2b79bf3.png","strnad","Jakub Strnad","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fstrnad_8466b23a.jpg",null,"Czech republic, Brno","jakub.creative@gmail.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad",[80,84,88,92],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",95.2,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Shell","#89e051",2.7,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Batchfile","#C1F12E",1.9,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"Dockerfile","#384d54",0.2,1224,301,"2026-04-07T13:38:04","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":103,"python":101,"dependencies":104},"支持 Docker Compose、Conda 和 Python 虚拟环境三种部署方式；需配置 .env 文件填入各 LLM 提供商的 API 密钥（如 OpenAI、Groq、Anthropic 等）；部分功能（如嵌入）在使用 LM Studio 时需手动加载嵌入模型；项目自带安装脚本，可自动处理依赖。",[105,106,107,108,109,110,111,112],"streamlit","crewai","crewai-tools","openai","groq","anthropic","ollama","lm-studio",[15,14,13],[106,115,116,117,118,119,105,120],"crewaiui","agents","ai","gui","no-code","crewaigui",4,"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-08T16:29:55.705299",[125,130,135,140,145],{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},1500,"创建任务时提示“无法解析代理（Could not resolve agent...）”错误怎么办？","该问题通常是因为克隆了错误的仓库导致代码不一致。请确保你克隆的是官方仓库 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio，并重新构建项目。此外，检查任务创建时是否正确传入了 agent 或 default-agent 参数，避免数据库中 agent 字段为 NULL。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio\u002Fissues\u002F64",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},1501,"运行 Crew 时出现“'NoneType' object has no attribute 'split'”错误如何解决？","该错误通常由环境配置或依赖缺失引起。维护者已修复此问题，请确保使用最新版本的代码。如果仍遇到问题，可尝试重新拉取最新代码并重新安装依赖。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio\u002Fissues\u002F8",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":139},1502,"如何配置 Ollama 以在 CrewAI-Studio 中使用？","确保 Ollama 服务正在运行，并在 CrewAI-Studio 的 LLM 配置中正确填写模型名称（如 llama3.1）和 API 地址（如 http:\u002F\u002Fyour-ollama-server:11434）。如果提示模型未找到，请先在 Ollama 服务器上执行 ollama pull llama3.1。注意：早期版本存在兼容性问题，现已修复，请使用最新代码。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio\u002Fissues\u002F30",{"id":141,"question_zh":142,"answer_zh":143,"source_url":144},1503,"运行 Crew 时提示“缺少必需的模板变量”，但已填写变量值，如何解决？","该问题是由于变量名中包含下划线（_）导致 crewai 无法正确识别。解决方案是将变量名中的下划线替换为连字符（-）或其他允许的字符，例如将 flight_information 改为 flight-information。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio\u002Fissues\u002F66",{"id":146,"question_zh":147,"answer_zh":148,"source_url":149},1504,"启动时出现“ModuleNotFoundError: No module named 'snowflake'”错误怎么办？","该错误是因为 crewai-tools 新版本引入了 snowflake 依赖但未自动安装。解决方法是在 requirements.txt 中添加 snowflake-connector-python，然后重新构建 Docker 镜像或重新安装依赖。另外，使用 Python 3.11 而非 3.12 也可避免此问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstrnad\u002FCrewAI-Studio\u002Fissues\u002F50",[151],{"id":152,"version":153,"summary_zh":75,"released_at":75},147010,"v1.0.0"]