拖拽搭建智能体流程，迭代效率提升10倍
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。
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 pyspur2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-project3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 --sqlite4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。
| 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 |
浏览器访问 http://localhost:6080，能正常打开 PySpur 应用界面即启动成功。
Q：启动时报 Python 版本相关的错误怎么办？
A：PySpur 要求 Python 3.11 或更高版本，请先升级 Python 后重新执行 pip install pyspur。
Q：一定要用 sqlite 吗？
A：不是。--sqlite 只是快速开始方式，README 推荐在 .env 中配置 Postgres 实例 URL 以获得更稳定的体验。
Q：如何添加 OpenAI、Anthropic 等模型的 API Key？
A：两种方式：在应用界面的 API Keys 标签页添加，或直接编辑项目目录下的 .env 文件后重启 pyspur serve。
Q：修改 .env 后需要做什么？
A：需要重新执行 pyspur serve（README 示例为 pyspur serve）重启服务，配置才会生效。
LangFlow、Flowise、Dify
pyspur 是智能体领域的开源项目，由 PySpur-Dev 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（5,789）位列前 8%，在智能体分类的 2,517 个项目里位列前 8%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 5,769 增加到 5,789，净增 20。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：快速构建和测试RAG或多步推理智能体。同类可对比的替代方案包括 LangFlow、Flowise、Dify。
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