flock

在桌面上拖拽编排多个 AI 智能体，轻松搞定复杂任务。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署对话助手 🍴 复刻 148 🐛 待处理 2 👀 关注 15

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1127

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和自行部署。

项目预览

项目数据

分类对话助手

开发团队Onelevenvy

GitHubhttps://github.com/Onelevenvy/flock

定价模式🏷️完全免费

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🔧 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★ 1127

上线时间2024-09-04 00:00:00

代码更新2026-07-07

仓库体积13.1 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

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。

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 ★ 1127

技术标签

agent ai chatbot harness langchain

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 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`