pyspur

拖拽搭建智能体流程，迭代效率提升10倍

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GitHub 星标 ★ 5809

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，可免费使用和部署。

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项目数据

分类搜索知识

开发团队PySpur-Dev

官网地址https://pyspur.dev

GitHubhttps://github.com/PySpur-Dev/pyspur

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TypeScript

技术栈/模型agent,agents,ai,builder,deepseek,framework,gemini,graph,human-in-the-loop,llm,llms,loops,multimodal,ollama,python,rag,reasoning,tool,trace,workflow

GitHub 星标★ 5809

上线时间2024-09-23 00:00:00

代码更新2026-06-29

仓库体积84.7 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4

项目介绍

PySpur 是一个用于智能体工作流的可视化开发平台。它解决了 AI 工程师在构建、调试和迭代多步骤智能体流程时效率低下的问题，传统上需要编写大量胶水代码和反复运行测试。PySpur 提供拖拽式画布，让开发者可以直观地组合 LLM 调用、工具使用、条件分支等节点，并支持实时运行、逐步调试和结果对比。其核心能力包括：可视化流程编排、节点级输入输出检查、多版本实验对比、以及一键导出或部署为 API。基于 TypeScript 构建，界面响应迅速，适合快速原型验证和复杂工作流管理。

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 ★ 5809

技术标签

agent agents ai deepseek framework

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

Python 3.11 或更高版本
已安装 pip
可选：一个 Postgres 实例（README 推荐用于更稳定的体验）
可选：OpenAI、Anthropic 等模型服务商的 API Key

安装与启动步骤

1安装 PySpur

用 pip 直接安装 PySpur 包，需确保当前 Python 版本为 3.11 或以上，否则可能安装失败。
```
pip install pyspur
```
2初始化项目

生成名为 my-project 的新目录，并在其中创建 .env 配置文件，随后进入该目录继续操作。
```
pyspur init my-project
cd my-project
```
3启动服务

使用 sqlite 数据库启动 PySpur，默认在 http://localhost:6080 提供应用界面，适合快速试用。
```
pyspur serve --sqlite
```
4配置密钥

打开应用界面进入 API Keys 标签页添加 OpenAI、Anthropic 等服务商密钥，也可手动编辑 .env 后重启服务。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`数据库连接 URL（.env 内）`	否	在 .env 中配置 Postgres 实例 URL，可获得比 sqlite 更稳定的体验	`postgresql://user:password@localhost:5432/pyspur`
`服务商 API Key（界面或 .env）`	否	添加 OpenAI、Anthropic 等模型服务商密钥，供工作流调用 LLM	`sk-xxxxxxxx`