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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 1349
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使用教程
环境要求
- Node.js 环境(需使用 npx 执行 create-cloudflare)
- Cloudflare 账号,并在交互式终端执行一次 wrangler login 完成认证
- 无需 OpenAI/Anthropic 等第三方 API Key(使用 Workers AI)
- 本地开发会通过远程代理访问 Cloudflare,需保持网络可访问 Cloudflare
安装与启动步骤
-
1创建项目模板
用 Cloudflare 官方脚手架拉取 agents-starter 模板并初始化项目,按提示选择目录与配置。
npx create-cloudflare@latest --template cloudflare/agents-starter -
2进入项目目录
切换到脚手架生成的目录,后续命令都在该目录下执行。
cd agents-starter -
3安装依赖
安装模板所需的 npm 依赖,包括 Agents SDK 与构建工具。
npm install -
4登录 Cloudflare
README 要求本地运行前必须完成 Cloudflare 认证,可在交互式终端执行一次登录;也可改用 CLOUDFLARE_API_TOKEN。
wrangler login -
5启动本地开发
启动开发服务器,会打开一个指向 Cloudflare 的远程代理会话,因此必须已认证。
npm run dev -
6在浏览器验证
打开本地地址,用天气、时区、计算、定时提醒、图片理解等提示词测试各类工具能力。
-
7部署到 Cloudflare
运行部署命令,Agent 会上线到 Cloudflare 全球网络,消息持久化到 SQLite。
npm run deploy
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
CLOUDFLARE_API_TOKEN | 否 | 非交互环境下替代 wrangler login 的认证方式,可写入 .env 文件 | your-cloudflare-api-token |
ai.remote | 是 | wrangler.jsonc 中 Workers AI 的配置,设为 true 表示走远程调用 | "ai": { "remote": true } |
如何确认成功
本地 npm run dev 启动后打开 http://localhost:5173 能看到聊天界面,并可用示例提示词得到回答,即表示运行成功。
常见问题
Q:不登录 Cloudflare 能本地运行吗?
A:不能。模板在 wrangler.jsonc 中把 Workers AI 设为 remote,且 Workers AI 没有本地模拟器,npm run dev 会建立远程代理会话,必须完成 wrangler login 或配置 CLOUDFLARE_API_TOKEN。
Q:需要准备 OpenAI 或 Anthropic 的 API Key 吗?
A:不需要。项目使用 Workers AI,README 明确说明无需第三方密钥,但需要 Cloudflare 登录。
Q:本地开发页面地址是什么?
A:默认是 http://localhost:5173,npm run dev 启动后直接在浏览器打开即可。
Q:如何验证工具调用、审批、定时、视觉等功能?
A:依次尝试 “What's the weather in Paris?”、“What timezone am I in?”、“Calculate 5000 * 3”、“Remind me in 5 minutes to take a break”,或上传图片问 “What's in this image?”。
注意事项
- 本地运行依赖 Cloudflare 远程代理,断网或未认证时会启动失败。
- API Token 属于敏感信息,建议放在 .env 中,不要提交到代码仓库。
- 部署后消息持久化在 SQLite 中,断线可恢复流式响应,空闲时 Agent 会自动休眠。
核心亮点
- 用 Durable Object 承载 Agent,会话状态、WebSocket 连接和持久化开箱即用,不用自己搭数据库
- 内置工具调用与流式响应循环,改几个工具函数和提示词即可跑通完整 Agent
- 部署在 Cloudflare Workers 边缘网络,冷启动低、全球就近响应,按用量计费成本可控
不足之处
- 强绑定 Cloudflare 平台与 Durable Objects,迁移到其他云或自托管成本高
- 作为 starter 功能偏基础,缺少现成的 RAG、多 Agent 编排、评测等进阶模块
- 社区规模和第三方示例相对有限,遇到边缘场景问题可参考的资料不多
适用场景
- 快速搭建一个带多轮记忆和工具调用的客服/助手 Agent 并上线
- 在 Cloudflare 生态内做低延迟、全球分布的 AI 聊天机器人
- 学习 Durable Objects 如何与 LLM 结合,作为 Agent 架构的教学与原型起点
替代项目
LangChain、Mastra、Vercel AI SDK
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