activity-frames
把日常工作流变成智能体可执行的本地结构化框架
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 530
使用教程
环境要求
- Python 3.10+
- 一个 computer-use 类智能体
安装与启动步骤
-
1装包
纯 Python 包，装完可编程调用。
pip install activity-frames -
2录一段操作
把你重复做的那个流程录成一条轨迹。
-
3让它复用轨迹
同样的任务再跑一次，看是否省掉摸索步骤。
-
4接进你的 agent
把轨迹检索挂在任务开始前。
-
5清理过期轨迹
界面改版后旧轨迹会误导。
如何确认成功
录一遍某个重复流程后，第二次同类任务的步数明显少于第一次且没有走错分支
注意事项
- 它解决的是计算机操作类智能体每次从零摸索的问题：把操作记成轨迹再复用。
- 也让智能体在两次任务之间知道用户最近在做什么，而不是每次开场都失忆。
- 轨迹会随界面变化失效，要定期清理。
- 适合高频重复的流程，一次性任务收益不大。
核心亮点
- 完全本地运行，数据不出设备，隐私安全有保障
- 基于 MCP 标准协议，易于集成到现有智能体生态
- 引入情景记忆机制，让智能体具备长期上下文理解能力
不足之处
- 早期项目，文档和社区生态尚不完善
- 依赖 MCP 生态，非 MCP 环境适配成本较高
适用场景
- 个人知识工作流自动化（如邮件处理、文档整理）
- 本地 AI 助手开发，需长期记忆和上下文管理
- 企业内网环境下的流程自动化，要求数据不出域
替代项目
LangChain、AutoGPT、CrewAI
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