nexent

零代码搭生产级AI智能体,自带约束和反馈,稳如老狗。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 776 🐛 待处理 305 👀 关注 278
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 6167
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费自行部署使用。

项目预览

nexent 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队ModelEngine-Group
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费自行部署使用。
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Python
技术栈/模型agent,agentic-ai,agentic-framework,agentic-rag,agentic-workflow,ai,harness,harness-engineering,llm,mcp,multi-agent,rag
GitHub 星标★ 6167
上线时间2025-04-28 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积588.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Nexent 是一个零代码平台,用于自动生成生产级 AI 智能体。它基于 Harness Engineering 原则,将工具、技能、记忆和编排统一起来,并内置约束、反馈循环和控制平面。该平台旨在解决 AI 智能体从原型到生产部署过程中面临的可靠性、可控性和可维护性问题。用户无需编写代码,即可通过可视化配置快速构建和部署复杂的 AI 智能体,这些智能体能够自主执行任务、调用外部工具、记忆上下文,并在受控环境中运行。Nexent 的核心能力包括:统一的工具集成、可复用的技能库、持久化记忆管理、灵活的编排逻辑,以及内置的约束和反馈机制,确保智能体行为符合预期。它适用于企业级 AI 应用开发,帮助团队降低开发门槛,加速 AI 落地。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 6167

使用教程

难度:入门 约 30 分钟 部署方式:Docker 7 步

环境要求

  • Docker 24+ 与 Docker Compose v2+
  • CPU 4 核(最低)/ 8 核(推荐)
  • 内存 8 GiB(最低)/ 16 GiB(推荐)
  • 磁盘 40 GiB(最低)/ 100 GiB(推荐)
  • 架构 x86_64 / ARM64(Kubernetes 路线需 Kubernetes 1.24+ 与 Helm 3+)

安装与启动步骤

  1. 1克隆代码仓库

    把 Nexent 源码克隆到本地,需已安装 git 且能访问 GitHub。

    git clone https://github.com/ModelEngine-Group/nexent.git
  2. 2进入项目目录

    切换到克隆下来的仓库根目录,后续部署脚本都在根目录执行。

    cd nexent
  3. 3执行 Docker 部署

    运行根目录部署脚本,会显示 Bash TUI 菜单选择组件、端口策略与镜像源。infrastructure 为必选,application、data-process、supabase 默认选中。

    bash deploy.sh docker
  4. 4非交互方式部署

    加 --defaults 跳过 TUI,使用已保存的 deploy.options 或内置默认值;也可用参数直接指定端口策略与镜像源。

    bash deploy.sh docker --defaults --port-policy production --image-source general
  5. 5了解运行时配置

    部署脚本读取 deploy/env/.env;若不存在则先复用 docker/.env,再回退 deploy/env/.env.example。已存在的 deploy/env/.env 保持原样不被覆盖。

  6. 6构建离线镜像包

    无外网环境可先构建离线包,内含镜像 tar、load-images.sh、manifest.yaml 等;目标机用 --load-images 部署。

    bash build.sh --package --target docker --compress true
  7. 7卸载 Docker 部署

    交互式卸载可自行决定是否删除数据卷;加 delete-all 会一并删除容器与持久化数据。

    bash uninstall.sh docker

关键配置

配置项必填说明示例
deploy/env/.env是Docker 与 Kubernetes 共用的运行时配置文件deploy/env/.env
deploy/env/monitoring.env否监控相关设置,由 monitoring.env.example 生成deploy/env/monitoring.env
deploy.options否保存非敏感部署选择,供下次运行复用deploy.options

如何确认成功

脚本执行完毕且无报错,并可在部署目录下看到生成的 deploy.options;完整验证步骤见官方 Docker Installation 文档。

常见问题

Q:Docker 和 Kubernetes 该选哪个?

A:Docker 适合个人或小团队的本地/私有基础设施部署;Kubernetes 面向需要高可用与弹性伸缩的企业生产场景,依赖 Kubernetes 1.24+ 与 Helm 3+。

Q:部署时选错了怎么回退或退出?

A:在交互式 TUI 中按 b 或 Backspace 返回上一步,按 q 退出;也可以用 --defaults 跳过 TUI 直接按默认值部署。

Q:如何做无人值守的非交互部署?

A:使用 --defaults,或额外传入 --version、--components、--port-policy development|production、--image-source general|mainland|local-latest。

Q:部署脚本读不到配置文件怎么办?

A:脚本会先复用 docker/.env,再回退到 deploy/env/.env.example;已存在的 deploy/env/.env 不会被覆盖。

Q:内网无法拉取镜像怎么办?

A:先用 build.sh --package 或 build_offline_package.sh 构建离线包,目标机执行 bash deploy.sh --load-images docker,或加 --push-images --image-registry-prefix 推送到内部镜像仓库。

注意事项

  • infrastructure 组件为必需项,application、data-process、supabase 默认选中,可禁用它们做更精简的部署。
  • 根目录 deploy.sh 只是转发脚本,Docker 的原生实现是 deploy/docker/deploy.sh,Kubernetes 是 deploy/k8s/deploy.sh。
  • 离线包部署默认使用已保存的 deploy.options 或内置默认值,不打开 TUI;需要交互配置时加 --config。
  • 建议在使用前先到 GitHub 仓库点 star 支持项目。

核心亮点

  • 零代码可视化配置,业务人员也能上手搭建AI智能体,大幅降低门槛。
  • 内置约束、反馈循环和控制平面,智能体行为可控可预测,适合生产环境。
  • 统一工具、技能和记忆管理,避免碎片化,提升智能体协作效率。

不足之处

  • 项目较新,生态和第三方集成尚不丰富,扩展能力待验证。
  • 文档和社区活跃度待观察,上手遇到问题可能缺乏现成解决方案。

适用场景

  • 企业自动化客服:快速搭建能调用内部API、记忆用户历史的智能客服。
  • 内部知识管理:构建能检索文档、总结信息并自动归档的智能助手。
  • 业务流程自动化:编排多步骤任务,如自动生成报告、审批流程等。

替代项目

Dify、Flowise、Langflow

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