agents-starter

基于 Cloudflare 边缘,几分钟搭出带状态和工具的 AI Agent

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开发框架 🍴 复刻 294 🐛 待处理 16 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1349
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,基于 Cloudflare Workers 部署

项目预览

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

项目数据

分类开发框架
开发团队cloudflare
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,基于 Cloudflare Workers 部署
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agents,ai,cloudflare,durable-objects
GitHub 星标★ 1349
上线时间2025-02-21 00:00:00
代码更新2026-08-19
仓库体积1008 KB
本站数据更新2026-11-02
维护状态维护中
收录时间2026-09-12
浏览次数6

项目介绍

agents-starter 是 Cloudflare 官方推出的 AI Agent 开发脚手架,基于 TypeScript 编写,核心思路是把每个 Agent 建模为一个 Durable Object,从而天然获得持久化状态、WebSocket 长连接和按需伸缩能力。它解决的是开发者从零搭建 Agent 时反复处理会话状态、消息路由、工具调用和部署的问题:项目内置了对话循环、工具(函数)调用、状态存储、流式响应等基础能力,并可直接部署到 Cloudflare Workers 边缘网络。开发者只需在模板上定义自己的工具函数和系统提示词,就能快速得到一个可对外服务的 Agent,无需自建服务器或数据库。它适合希望低成本、低延迟上线 AI Agent 的个人开发者和小团队,也是理解 Durable Objects 与 Agent 结合方式的参考实现。

Star 增长趋势

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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

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:云服务 7 步

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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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