luanyujia-workbench

照搬四场景源码,快速搭出带记忆的 AI 工作台

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 智能体 🍴 复刻 88 🐛 待处理 2 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 482
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

luanyujia-workbench 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mashanglinyu
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⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型ai-agent,deepseek,electron,mcp,memory,multi-scene,topology,workbench
GitHub 星标★ 482
上线时间2026-09-30 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积23.2 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态活跃
收录时间2026-11-06
浏览次数0

项目介绍

luanyujia-workbench 是一个面向多场景的 AI 工作台模板项目,用 JavaScript 与 Electron 实现,核心是把「六层总纲」的方法论、拓扑连线图、公开版工作台模板和记忆机制打包成一套可参考、可照搬的工程骨架。它想解决的问题是:多数人做 AI 智能体时缺少统一的结构化组织方式,场景、工具、记忆各自散落。项目提供四个可运行的场景示例,并接入 DeepSeek 与 MCP,让开发者能直接复制源码,再按自己的业务内容调试改造。拓扑连线图用于可视化各模块之间的调用关系,记忆机制则让智能体在多轮、多场景下保留上下文。需要强调的是,它不是开箱即用的成品,场景必须结合自身内容调整才能跑顺。适合想快速搭起多场景智能体工作台、又希望有清晰分层结构的开发者参考。

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 2026-11-06 · 当前星标 ★ 482

核心亮点

  • 提供四个可运行场景模板,源码可直接复制改造,起步成本低
  • 用六层总纲和拓扑连线图组织模块,分层与调用关系清晰
  • 内置记忆机制并接入 MCP 与 DeepSeek,多场景上下文可延续

不足之处

  • 并非开箱即用,场景需按自身内容调试,上手有门槛
  • 早期项目,生态与文档完善度待观察

适用场景

  • 个人开发者搭建多场景 AI 智能体工作台
  • 团队参考分层结构与拓扑图设计自有 Agent 架构
  • 学习 MCP 与记忆机制在桌面端 AI 应用中的落地方式

替代项目

LangChain、Dify、Flowise

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