flock

在桌面上拖拽编排多个 AI 智能体，轻松搞定复杂任务。

flock 是一个基于 Rust、Tauri 和 React 构建的桌面多智能体编排工具，由 langgraph-rust 驱动。它解决了在本地桌面环境中管理和协调多个 AI 智能体协作的问题，提供可视化的工作流编辑界面。核心能力包括：通过拖拽式 React Flow 画布设计多智能体工作流，支持 OpenAI、DeepSeek 等主流 LLM 接入，内置 MCP 协议支持以扩展工具生态，并利用 Rust 的高性能和 Tauri 的轻量级特性实现低资源占用。用户可自由组合智能体节点，定义任务分配、条件分支和结果聚合，从而将复杂任务拆解为可复用的自动化流程。

开源 free 对话助手

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GitHub 星标 ★ 1113

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类对话助手

开发团队Onelevenvy

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Onelevenvy/flock

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和自行部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Rust

技术栈/模型agent,ai,chatbot,deekseek,harness,langchain,langgraph,langgraph-rust,llm,mcp,muti-agent,openai,react-flow,rust,workflow

GitHub 星标★ 1113

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-09-04 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数5

使用教程

难度：进阶约 25 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

Rust 工具链（README 中通过 cargo test --workspace 运行后端测试）
Node.js 与 npm（用于 flock-ui 前端依赖安装）
Tauri 开发环境（通过 npm run tauri dev 启动桌面应用）
Git（用于 clone 仓库）
任意 LLM 的 API Key（OpenAI、Gemini、Anthropic Claude、AWS Bedrock 或 Ollama/local）

安装与启动步骤

1克隆仓库

把 flock 源码拉到本地并进入项目根目录，后续所有操作都在该目录下进行。
```
git clone https://github.com/Onelevenvy/flock.git
cd flock
```
2安装前端依赖

进入 flock-ui 子目录执行 npm install，安装 React 前端与 Tauri CLI 相关依赖。
```
cd flock-ui
npm install
```
3启动开发版应用

在 flock-ui 目录运行 Tauri 开发命令，会同时编译 Rust 后端并打开桌面窗口。
```
npm run tauri dev
```
4运行后端测试

回到仓库根目录执行工作区测试，验证 Rust 后端编译与逻辑是否正常。
```
cargo test --workspace
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`LLM API Key`	是	在应用内粘贴任意厂商的 API Key 即可开始对话与编排	`sk-xxxxxxxx`
`Agent Skill Prompt (YAML frontmatter)`	否	以带 YAML frontmatter 的提示词文件扩展智能体技能，文件变更支持热重载	`--- name: my-skill --- 你的提示词内容`

如何确认成功

npm run tauri dev 能编译成功并弹出 Flock 桌面窗口；cargo test --workspace 输出测试全部通过。

常见问题

Q：需要额外下载配置命令行工具吗？

A：不需要。README 说明内置智能体开箱即用，无需下载或配置外部 CLI 工具，粘贴 API Key 即可使用。

Q：原来的 Python 版本还在吗？

A：在。原始 Python（LangGraph/LangChain/FastAPI）代码保留在 legacy/python 分支中，可自行切分支查看。

Q：支持哪些模型厂商？

A：README 列出 OpenAI、Gemini、Anthropic Claude、AWS Bedrock，以及 Ollama/本地模型，粘贴对应 API Key 即可。

Q：运行前端命令报找不到 tauri 怎么办？

A：确认已在 flock-ui 目录执行过 npm install，Tauri CLI 随前端依赖安装，未安装成功则 tauri 命令不可用。

注意事项

项目已从 Python 版完全重写为 Rust + Tauri 桌面应用，网上旧教程可能不适用。
前端依赖必须在 flock-ui 子目录安装，后端测试在仓库根目录执行，注意切换目录。
README 未列出系统级构建依赖，若 Tauri 编译失败请参考 Tauri 官方环境准备文档。
启动命令为开发模式，README 未提供打包发布版本的命令。

核心亮点

原生 Rust 核心，性能强且内存占用低，比 Electron 方案更轻快
可视化工作流编辑，基于 React Flow 拖拽即可构建多智能体协作流程
原生支持 MCP 协议，可无缝接入外部工具和模型服务

不足之处

项目仍处于早期成长阶段，文档和社区生态尚不完善
依赖 Rust 技术栈，对非 Rust 开发者上手门槛较高

适用场景

本地开发环境中的多智能体任务自动化编排
快速搭建基于 LLM 的复杂工作流原型
需要低资源消耗的桌面端 AI 助手工具

替代项目

LangFlow、Flowise、Dify

项目介绍

flock 是智能体领域的开源项目，由 Onelevenvy 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,113）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0许可证，可免费使用和自行部署。

它主要面向的使用场景是：本地开发环境中的多智能体任务自动化编排。同类可对比的替代方案包括 LangFlow、Flowise、Dify。

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