ii-agent

快速搭建并部署你的 AI 智能体,从原型到生产一步到位。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 524 🐛 待处理 22 👀 关注 46
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3393
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,Apache-2.0 许可证,免费使用,无付费版本。

项目预览

ii-agent 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Intelligent-Internet
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,Apache-2.0 许可证,免费使用,无付费版本。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,agentic-ai,ai,ai-agent,ai-agent-framework,llm,manus
GitHub 星标★ 3393
上线时间2025-04-07 00:00:00
代码更新2026-08-16
仓库体积45.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

II-Agent 是一个开源的 Python 智能体框架,用于构建和部署智能代理。它旨在简化从原型到生产的智能体开发流程,解决了开发者在使用大语言模型构建复杂代理时面临的编排、工具集成和部署难题。核心能力包括:支持多种 LLM 后端、灵活的代理工作流编排、内置工具调用与外部 API 集成、以及一键部署到云端或本地环境。其设计强调模块化和可扩展性,适合快速搭建从简单问答到多步骤任务处理的智能体应用。

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 ★ 3393

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:进阶 约 20 分钟 部署方式:Docker 8 步

环境要求

  • Git(用于克隆仓库)
  • 本地运行方式需要 Python 与 Node.js 环境
  • Docker 与 Docker Compose(全栈容器方式,无需本地 Python/Node)
  • GNU Make(README 使用 make 命令)
  • 自备 LLM 提供商的 API Key(BYOK)

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目仓库

    从 GitHub 拉取 ii-agent 源码并进入项目目录,后续所有命令都在该目录执行。

    git clone https://github.com/Intelligent-Internet/ii-agent.git
    cd ii-agent
  2. 2执行首次初始化

    运行 make setup,自动生成 .env 配置文件并安装依赖,README 中标注为第一次运行的初始化步骤。

    make setup
  3. 3填写后端配置

    编辑 .env(由 .env.example 生成),填入数据库、Redis、存储、鉴权以及 LLM 密钥等后端配置。

  4. 4填写前端配置

    编辑 frontend/.env(由 frontend/.env.example 生成),配置 API URL、Google OAuth 与主题。

  5. 5配置模型定义

    如不使用 .env 中的内联 JSON,可将 model_configs.example.yaml 复制为 model_configs.yaml 来定义 LLM 模型。

    cp model_configs.example.yaml model_configs.yaml
  6. 6准备 Docker 环境变量

    编辑 docker/.stack.env,填入自己的凭据,这是 Docker Compose 全栈启动前必须完成的一步。

  7. 7启动全栈服务

    执行 make stack 启动完整服务;改动镜像后可用 make stack-build 带 --build 重新构建并启动。

    make stack
  8. 8查看与停止服务

    用 make stack-logs 跟踪全部日志排查问题,用 make stack-down 停止并清理容器。

    make stack-logs

关键配置

配置项必填说明示例
.env是后端配置:数据库、Redis、存储、鉴权、LLM 密钥由 .env.example 复制生成
frontend/.env是前端配置:API URL、Google OAuth、主题由 frontend/.env.example 复制生成
model_configs.yaml否LLM 模型定义,替代 .env 中的内联 JSON由 model_configs.example.yaml 复制生成
docker/.stack.env是Docker Compose 全栈方式所需的凭据配置docker/.stack.env 中填写你的密钥

如何确认成功

执行 make stack-logs 查看全部服务日志,容器正常启动且日志无报错即成功。

常见问题

Q:本机没装 Python 或 Node 可以运行吗?

A:可以。README 提供 Docker Compose 全栈方式,编辑 docker/.stack.env 后执行 make stack,无需本地 Python/Node 环境。

Q:需要自己准备大模型 API Key 吗?

A:需要。项目采用 BYOK(自带密钥)模式,需把 LLM 密钥写入 .env,以便自主控制成本与模型提供商。

Q:改了代码后如何让 Docker 生效?

A:使用 make stack-build 重新构建镜像并启动,而不是直接 make stack。

Q:如何停止并清理服务?

A:执行 make stack-down 即可停止并清理容器;单纯查看日志用 make stack-logs。

注意事项

  • 配置项的具体键名与取值需参考 .env.example、frontend/.env.example 等示例文件,README 未逐一列出。
  • LLM 密钥等敏感信息请勿提交到版本库。
  • 项目采用 Apache-2.0 许可,可自由运行、fork 和扩展。
  • 官网提供在线 Web 应用,也可先试用再决定本地部署。

核心亮点

  • 模块化架构,核心组件可插拔,便于定制和扩展
  • 内置多种 LLM 适配器,切换模型无需重写代码
  • 提供一键部署能力,降低生产环境上线门槛

不足之处

  • 项目较新,文档和社区生态仍在完善中
  • 高级功能(如多代理协作)示例和最佳实践较少

适用场景

  • 快速构建企业内部知识库问答机器人
  • 开发自动化工作流代理,如邮件处理或数据整理
  • 作为教学工具,学习智能体框架的设计与实现

替代项目

LangChain、AutoGen、CrewAI

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