magic

一个平台搞定 AI 智能体、工作流和团队协作

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 565 🐛 待处理 23 👀 关注 36
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 5081
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,全部功能免费。

项目预览

magic 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队dtyq
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,全部功能免费。
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NOASSERTION
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent,agi,ai,gpt,llm,low-code,mcp,no-code,sandbox,super-magic,workflow
GitHub 星标★ 5081
上线时间2025-05-14 00:00:00
代码更新2026-10-24
仓库体积177.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

Magicrew 是一个开源的一站式 AI 生产力平台,定位为通用型 AI 智能体与工作流引擎的结合体。它集成了即时通讯(IM)和在线协作办公系统,旨在解决企业或个人在多个 AI 工具间切换、流程割裂、协作低效的问题。核心能力包括:可自定义的通用 AI Agent,能处理复杂任务;可视化的工作流引擎,支持拖拽编排自动化流程;内置 IM 和在线文档,让团队在同一个平台上完成沟通、协作与 AI 赋能。项目基于 TypeScript 开发,技术栈现代,社区活跃度较高,适合希望深度定制 AI 工作流的团队。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5081

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 4 步

环境要求

  • Docker(必需,脚本会自动创建集群与基础设施)
  • curl 命令(用于下载并执行安装脚本)
  • 操作系统:macOS 或 Linux(README 注明 Windows 支持即将推出)

安装与启动步骤

  1. 1确认环境依赖

    确认本机已安装并启动 Docker,且终端可正常使用 curl;缺少任一项脚本无法运行。

    docker --version
    curl --version
  2. 2执行一键部署脚本

    官方自托管部署脚本,自动完成集群创建、基础设施搭建与服务部署,过程需保持网络畅通。

    curl -fsSL https://getmagicrew.sh | bash
  3. 3打开 Web 控制台

    脚本执行完成后,在浏览器打开本地地址进入 Magic 平台界面,开始配置 Agent 与工作流。

  4. 4卸载/清理环境

    如需停止并移除已部署的服务,运行官方提供的 teardown 命令即可回收资源。

    magicrew teardown

如何确认成功

脚本执行完成后,浏览器访问 http://localhost:38080 能正常打开 Magic 的 Web UI 即表示部署成功。

常见问题

Q:支持哪些操作系统?

A:README 说明支持 macOS 和 Linux,Windows 支持即将推出,Windows 用户建议先用 WSL 或等待官方支持。

Q:部署脚本具体做了什么?

A:脚本会自动完成集群创建、基础设施准备和服务部署,无需手动逐个安装组件。

Q:如何卸载或停止服务?

A:执行官方提供的 magicrew teardown 命令即可清理部署环境。

Q:想了解更详细的部署参数怎么办?

A:参考项目仓库中的完整部署指南 docs/en/development/deploy/docker.md,或访问官网 www.magicrew.ai。

注意事项

  • 部署前请确保 Docker 已启动,否则脚本创建集群会失败。
  • 默认访问端口为 38080,如被占用需另行排查。
  • README 未提供环境变量与配置文件说明,暂无额外可配置项。
  • 仅使用官方脚本安装,勿从非官方来源执行安装脚本。

核心亮点

  • 真正的一体化设计,将 AI Agent、工作流、IM 和在线文档整合,减少工具切换成本
  • 可视化工作流引擎,非开发者也能编排复杂自动化流程
  • 基于 TypeScript,类型安全,二次开发和扩展友好

不足之处

  • 项目仍处于成长阶段,文档和社区生态有待完善
  • 功能模块多,部署和上手复杂度可能较高

适用场景

  • 企业内部搭建统一的 AI 助手和自动化流程平台
  • 团队需要将 AI 能力嵌入日常沟通与文档协作中
  • 开发者希望基于开源平台定制自己的 AI 生产力工具

替代项目

Dify、Flowise、n8n

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