heym

编排智能体,全程可观测,人工可控,私有化部署

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 120 🐛 待处理 1 👀 关注 38
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1542
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

heym 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队heymrun
官网地址https://heym.run
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✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型a2a,a2a-mcp,a2a-server,agentic-ai,ai-agents,ai-agents-framework,ai-assistant,automation,coding-agent,evals,human-in-the-loop,mcp,mcp-server,mcp-servers,mcp-tool,no-code,no-code-automation,rag,self-hosted,workflow-automation
GitHub 星标★ 1542
上线时间2026-03-28 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积130.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Heym 是一个用于构建和运行智能体系统的开源框架,旨在解决企业级 AI 自动化中可靠性、可观测性和人工控制缺失的问题。它提供智能体编排、业务流程自动化、执行过程全链路检查以及人工介入控制等核心能力。用户可以通过 Python 定义智能体工作流,将多个 AI 智能体组合成自动化流水线,并实时监控每一步的执行状态。Heym 强调“带着信心运行”,内置评估(evals)机制,帮助开发者验证智能体行为。同时支持私有化部署,确保数据安全。该框架面向需要将 AI 智能体落地到实际业务场景的团队,提供从开发到生产的完整工具链。

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 ★ 1542

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • Git(用于克隆仓库)
  • 本地 PostgreSQL 数据库(启动流程中需要运行)
  • 可选:Docker(README 提供 Docker + .env 的运行方式)
  • 能够执行 shell 脚本(run.sh)的环境

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    把 Heym 源码拉到本地,注意使用 HTTPS 地址,网络慢时可稍等片刻。

    git clone https://github.com/heymrun/heym.git
  2. 2进入项目目录

    切换到刚克隆下来的 heym 目录,后续命令都在此目录执行。

    cd heym
  3. 3准备 .env(可选)

    想要自定义配置时,从示例文件复制出 .env;不复制也可以,run.sh 会自动生成密钥。

    cp .env.example .env
  4. 4启动 Heym

    执行启动脚本,它会拉起服务并自动生成 SECRET_KEY 与 ENCRYPTION_KEY;首次启动请耐心等待。

    ./run.sh
  5. 5创建账号进入实例

    按官方视频指引,在本机实例上注册账号并登录,即可进入可视化画布搭建工作流。

关键配置

配置项必填说明示例
SECRET_KEY否应用密钥,使用 run.sh 启动时会自动生成,无需手动填写。自动生成(留空即可)
ENCRYPTION_KEY否加密密钥,使用 run.sh 启动时会自动生成,无需手动填写。自动生成(留空即可)
.env否环境变量文件,从 .env.example 复制而来,用于覆盖默认配置。.env

如何确认成功

run.sh 正常执行完毕、PostgreSQL 已运行,并能在本地实例上成功创建账号进入编辑器,即为启动成功。

常见问题

Q:不创建 .env 文件能启动吗?

A:可以。README 说明 run.sh 会自动生成 SECRET_KEY 和 ENCRYPTION_KEY;需要自定义时再执行 cp .env.example .env 后启动。

Q:工作流只能在画布里运行吗?

A:不是。除了在画布执行,还可以通过 /execute 调用、用 /execute/stream 流式返回进度、在 /api/mcp/sse 暴露为 MCP 工具,或发布为 /chat/{slug} 的 Portal 聊天应用。

Q:线上运行的工作流能实时看到过程吗?

A:可以。从 History 对话框或 Board 卡片打开 Running 条目,Heym 会通过 SSE 附着到该次执行,已完成节点立即还原,调试日志与最终输出逐步到达。

Q:可以用 Docker 部署吗?

A:README 给出了 Docker + .env 的启动路径:克隆仓库后执行 cp .env.example .env,再按 Docker 方式启动。

注意事项

  • README 未给出本地访问端口和默认账号,请以 run.sh 启动后的终端输出与官方视频为准。
  • 视频指引中明确需要先启动 PostgreSQL 再创建账号,启动前请确认数据库可用。
  • 只有 .env.example 存在时才可执行 cp;README 未列出 .env 中的完整配置项。
  • 生产运行由 webhook、定时、聊天、MCP、集成或 Agentic Kanban Board 触发,离开编辑器只会断开观察,不会取消运行。

核心亮点

  • 内置执行追踪与可视化面板,每次运行细节可查,便于调试和审计
  • 支持人工审批节点,关键步骤可暂停等待人工确认,降低自动化风险
  • 提供评估(evals)工具,可对智能体输出进行自动化测试,提升可靠性

不足之处

  • 早期项目,生态和社区尚不成熟,文档可能不够完善
  • Python 绑定,跨语言集成需额外开发

适用场景

  • 企业业务流程自动化,如订单处理、客户支持工单流转
  • 需要人工监督的 AI 决策场景,如内容审核、财务审批
  • 多智能体协作的复杂任务,如研究分析、代码生成流水线

替代项目

LangGraph、CrewAI、AutoGen

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