dust

拖拽搭建 AI 助手,自动搞定重复工作

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 384 🐛 待处理 396 👀 关注 21
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1492
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

dust 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dust-tt
官网地址https://dust.tt
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
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,large-language-models,llm,rust
GitHub 星标★ 1492
上线时间2022-08-19 00:00:00
代码更新2026-10-22
仓库体积1,011.3 MB
本站数据更新2026-10-23
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Dust 是一个开源的 AI 智能体平台,旨在通过可组合的构建块加速日常工作流程。它允许用户将大型语言模型(LLM)、工具和数据源连接起来,创建自定义的自动化助手。核心能力包括可视化的流程编排、支持多种模型提供商(如 OpenAI、Anthropic)、内置工具(如网页搜索、代码解释器)以及团队协作功能。Dust 解决了企业或个人在重复性任务上花费过多时间的问题,通过将自然语言指令转化为可执行的自动化流程,提升生产力。其技术栈基于 TypeScript,提供了开发者友好的 API 和 SDK,便于深度集成。

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 ★ 1492

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:云服务 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 可访问外网的浏览器,用于打开 dust.tt 云端服务
  • 一个 Dust 账号(官网注册后登录工作区)
  • 若要接入模型:准备 OpenAI、Anthropic 等提供商的 API Key(README 未给出具体配置方式)
  • 如需自行部署或深度集成:具备 TypeScript 开发环境(README 未提供步骤)

安装与启动步骤

  1. 1打开官方文档

    README 未提供安装命令,只指向 docs.dust.tt,先在这里确认最新上手与部署方式,避免照搬过期步骤。

  2. 2注册并登录 Dust

    访问官网 dust.tt 创建账号并进入工作区,这是 README 唯一明确的使用入口。

  3. 3获取源码仓库

    如需自托管或二次开发,可从 GitHub 拉取源码;README 未给出后续构建命令,请以官方文档为准。

    git clone https://github.com/dust-tt/dust.git
  4. 4创建第一个智能体

    在工作区内按官方指南把 LLM、工具与数据源组合成助手,README 未描述具体界面操作。

如何确认成功

能打开 dust.tt 并登录工作区,按官方文档创建一个智能体并成功跑通一次对话或流程。

常见问题

Q:为什么没有安装命令?

A:本项目的 README 只有官网与文档链接,没有安装、构建或 Docker 说明,因此无法给出可直接复制的部署命令。

Q:可以直接用官方云端服务吗?

A:README 指向 dust.tt 与 docs.dust.tt,说明官方提供在线平台与文档,普通用户可先在云端上手再考虑自托管。

Q:自托管怎么部署?

A:README 未给出任何自托管步骤,请到 docs.dust.tt 的开发者平台文档确认是否开放自托管及对应要求。

Q:怎么接入自己的模型?

A:README 未说明模型配置方式,需在官方文档中查找模型提供商与 API Key 的配置指引。

注意事项

  • README 内容极少,本教程步骤仅为依据官方入口推断的准备动作,不代表真实安装流程。
  • 任何构建命令、端口、环境变量请以 docs.dust.tt 官方文档为准,不要凭猜测执行。

核心亮点

  • 可视化拖拽界面,无需代码即可构建复杂 AI 工作流
  • 支持多模型切换,避免供应商锁定
  • 内置丰富工具(搜索、代码执行),开箱即用

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 自托管部署复杂度较高,需要一定运维知识

适用场景

  • 企业内部自动化处理文档、邮件等重复任务
  • 开发者快速搭建 AI 原型并集成到现有系统
  • 团队协作中统一管理 AI 助手和知识库

替代项目

Dify、Flowise、LangFlow

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