eko

用大白话写工作流,自动生成可上线的 AI 智能体

Eko 是一个用自然语言构建生产级智能体工作流的开源框架,基于 TypeScript 开发。它解决了开发者在构建复杂 AI Agent 时面临的编排难、调试难、部署难等问题,让开发者可以用日常语言描述业务逻辑,自动生成可执行的工作流。核心能力包括:自然语言到代码的转换、可视化工作流编排、多步骤任务分解与执行、与主流 LLM 的无缝集成、以及内置的日志与监控机制。Eko 强调生产环境可用性,支持错误重试、并发控制和资源管理,适合快速搭建客服机器人、自动化数据处理、智能审批等场景。项目处于成长阶段,社区活跃,文档完善,是连接自然语言与自动化执行的重要桥梁。

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GitHub 星标 ★ 4962
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类搜索知识
开发团队FellouAI
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent,agentic-ai,agentic-ai-development,agentic-framework,agentic-workflow,agents,ai-agents,browser-automation,browseruse,chain-of-thought,computer-automation,computeruse,genai,llm-agents,llm-inference,llmapi,natural-language-inference,prompt-engineering,rag,workflow
GitHub 星标★ 4962
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-11-23 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 4 步

环境要求

  • Node.js 运行环境与 pnpm 包管理器(README 中所有命令均基于 pnpm)
  • 一个可用的大模型 API Key(Anthropic / OpenAI / Google 或 OpenAI 兼容服务)
  • 浏览器或桌面自动化场景需额外安装对应平台包(@eko-ai/eko-web、@eko-ai/eko-extension 等)

安装与启动步骤

  1. 1安装 Eko 包

    在 TypeScript 项目根目录执行,把 Eko 作为依赖安装到工程中;README 只给出 pnpm 这一种安装方式。

    pnpm install @eko-ai/eko
  2. 2配置大模型

    在代码中声明 LLMs 对象,为每类模型填写 provider、model、apiKey;OpenAI 兼容模型需额外配置 baseURL。

    const llms: LLMs = {
      default: {
        provider: "anthropic",
        model: "claude-sonnet-4-5-20250929",
        apiKey: "your-api-key"
      }
    };
  3. 3创建并运行 Agent

    实例化所需 Agent(如 BrowserAgent、FileAgent),交给 Eko 后用自然语言描述任务并 await 执行结果。

    let agents: Agent[] = [new BrowserAgent(), new FileAgent()];
    let eko = new Eko({ llms, agents });
    let result = await eko.run("Search for the latest news about Musk, summarize and save to the desktop as Musk.md");
  4. 4(可选)升级到 4.0

    已有的 3.x 项目按 README 步骤更新依赖、重生成工作流,再清理 node_modules 重装并重建产物。

    pnpm up @eko-ai/eko @eko-ai/eko-nodejs @eko-ai/eko-web @eko-ai/eko-extension
    rm -rf node_modules && pnpm install

关键配置

配置项必填说明示例
llms.default.provider是默认大模型服务提供方,决定调用哪家 API。anthropic
llms.default.model是默认模型名称,需与所用 provider 匹配。claude-sonnet-4-5-20250929
llms.default.apiKey是对应服务商的 API Key,切勿写入前端代码。your-api-key
llms..config.baseURL否使用 OpenAI 兼容模型(Qwen、Doubao 等)时指定服务端点。https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

如何确认成功

调用 eko.run() 能正常返回 result,且任务产物(如桌面上的 Musk.md)生成,即说明环境与密钥配置成功。

常见问题

Q:可以把 API Key 写在前端/浏览器代码里吗?

A:不可以。README 明确警告这样会暴露凭据并可能被未授权使用,最佳实践是通过后端 API 代理请求,配合 baseURL 与请求头转发。

Q:怎么接入 Qwen、Doubao 等 OpenAI 兼容模型?

A:provider 统一填 openai,在 config.baseURL 中填入对应服务端点,例如 Qwen 用 https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1。

Q:从 Eko 3.x 升级到 4.0 要做什么?

A:先 pnpm up 更新 eko 相关依赖,重新生成保存的工作流/导出计划以匹配新 schema 与依赖图,再 rm -rf node_modules && pnpm install 重装并重建浏览器或桌面产物。

注意事项

  • 严禁在浏览器/前端代码中使用 API Key,应通过后端代理并配置 baseURL 与请求头。
  • README 的 Quickstart 只给出简要示例,完整步骤需参阅官方文档 https://eko.fellou.ai/docs/getting-started/quickstart/。
  • Eko 4.0 支持对话式交互并优化了 Agent 逻辑,同时提供暂停、恢复、中断与 task_snapshot 工作流恢复能力。
  • README 中未给出 Node 版本、端口、仓库克隆等说明,相关参数请以官方配置文档为准。

核心亮点

  • 自然语言直接生成可执行工作流,大幅降低编码门槛
  • 内置生产级特性:重试、监控、并发控制,开箱即用
  • TypeScript 全栈支持,类型安全,易于集成现有 JS 生态

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 对复杂逻辑的编排能力可能不如代码灵活

适用场景

  • 快速搭建内部自动化流程(如审批、报表生成)
  • 构建客服对话机器人,自动处理多轮任务
  • 将自然语言需求转化为 API 调用链,实现数据聚合

替代项目

LangChain、Flowise、Dify

项目介绍

eko 是智能体领域的开源项目,由 FellouAI 开发,2024 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(4,962)位列前 9%,在智能体分类的 2,499 个项目里位列前 9%。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证,可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是:快速搭建内部自动化流程(如审批、报表生成)。同类可对比的替代方案包括 LangChain、Flowise、Dify。

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