ComfyUI-Copilot

用对话生成 ComfyUI 工作流,告别手动连线调试

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 373 🐛 待处理 56 👀 关注 62
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 5580
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

ComfyUI-Copilot 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队ATH-MaaS
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent,ai,comfy-ui,comfyui,comfyui-nodes,copilot,deepseek,deepseek-v3,flux,gpt-4,llm-agent,rag,stable-diffusion
GitHub 星标★ 5580
上线时间2025-02-14 00:00:00
代码更新2026-09-11
仓库体积170.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ComfyUI-Copilot 是一个为 ComfyUI 设计的 AI 驱动自定义节点,旨在提升工作流自动化水平并提供智能辅助。它解决的是 ComfyUI 用户在工作流搭建和调试过程中效率低、门槛高的问题。核心能力包括:通过自然语言对话生成和修改工作流,自动连接节点,提供节点参数建议和错误修复提示,并支持多种大语言模型(如 GPT-4、DeepSeek-V3)作为后端。基于 RAG 技术,它能理解用户意图并调用 ComfyUI 的节点库,实现从文本描述到可执行工作流的快速转化。项目使用 TypeScript 开发,集成度高,适合从新手到专家各层次用户,显著降低 ComfyUI 的使用门槛,加速创意实现。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5580

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 6 步

环境要求

  • 已安装并可正常运行 ComfyUI
  • 系统具备 git 与 pip(Python 包管理)
  • ComfyUI 目录下存在 custom_nodes 自定义节点目录
  • 能够访问 GitHub 克隆仓库

安装与启动步骤

  1. 1进入自定义节点目录

    打开终端,切换到 ComfyUI 安装目录下的 custom_nodes 文件夹,后续插件都装在这里。

    cd ComfyUI/custom_nodes
  2. 2克隆 Copilot 仓库

    在 custom_nodes 目录下克隆 ComfyUI-Copilot 源码,README 提供 SSH 与 HTTPS 两种地址,任选其一。

    git clone https://github.com/AIDC-AI/ComfyUI-Copilot
  3. 3安装 Python 依赖

    进入克隆下来的项目目录,用 pip 按 requirements.txt 安装依赖,网络慢时可换国内镜像源。

    cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-Copilot
    pip install -r requirements.txt
  4. 4Windows 用户装依赖

    Windows 便携版可用自带 Python 执行依赖安装,路径按实际 ComfyUI 安装位置调整。

    python_embeded\python.exe -m pip install -r ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Copilot\requirements.txt
  5. 5填写 API Key

    启动 ComfyUI 后进入设置页,填入自己的 API Key 和 Base URL,才能使用 Agent 相关能力。

  6. 6或用 Manager 安装

    也可在 ComfyUI Manager 的 Custom Nodes Manager 搜索 ComfyUI-Copilot 安装,并更新到最新版。

    sudo python main.py

关键配置

配置项必填说明示例
API Key是调用大语言模型后端所需的密钥,在设置页填写自己的 Keysk-xxxxxxxx
Base URL是模型服务的接口地址,配合 API Key 一起在设置页填写https://api.example.com/v1

如何确认成功

重启 ComfyUI 后界面出现 Copilot 面板,且设置页能保存 API Key 与 Base URL,即安装成功。

常见问题

Q:官方 API 服务暂停后还能用吗?

A:可以。Agent 相关能力不受影响,只需在设置页填入自己的 API Key 和 Base URL 即可继续使用。

Q:哪些功能已经不能用了?

A:按 README 公告,节点信息查询、作业推荐、工作流生成将不再提供,且官方 API 服务已暂停。

Q:用 Manager 安装报错怎么办?

A:可删除插件文件夹或先卸载再重装,也可点击右上角底部面板按钮触发重新安装,出错日志截图发到 git issue。

Q:Windows 下 pip install 失败?

A:Windows 用户改用 python_embeded\python.exe -m pip install 的方式安装依赖,并确认路径正确。

注意事项

  • README 明确表示 Manager 安装方式容易出 bug,推荐使用 git 安装方式。
  • 使用 Manager 时建议以 sudo python main.py 启动 ComfyUI,避免权限导致的执行错误。
  • 官方 API 服务已暂停,必须自行准备 API Key 与 Base URL 才能使用 Agent 能力。
  • 安装完成后建议更新 ComfyUI-Copilot 到最新版本。

核心亮点

  • 自然语言直接生成/修改工作流,大幅提升搭建效率
  • 自动节点连接和参数建议,减少手动配置错误
  • 集成多种 LLM(GPT-4、DeepSeek-V3),灵活选择后端

不足之处

  • 依赖外部 LLM API,可能产生额外成本和延迟
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 快速原型设计:用对话快速搭建图像生成流程
  • 工作流调试:自动识别并修复节点连接错误
  • 学习辅助:新手通过对话理解节点功能与参数

替代项目

ComfyUI-Custom-Scripts、ComfyUI-Manager、ComfyUI-Workflow-Interpreter

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