TaskingAI

一站式搭建 AI 原生应用，省去模型对接和编排烦恼

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署搜索知识 🍴 复刻 358 🐛 待处理 49 👀 关注 54

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GitHub 星标 ★ 5409

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源平台，Apache-2.0许可证，可免费自部署使用。

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项目数据

分类搜索知识

开发团队TaskingAI

官网地址https://www.tasking.ai

GitHubhttps://github.com/TaskingAI/TaskingAI

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源平台，Apache-2.0许可证，可免费自部署使用。

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Python

技术栈/模型agent,ai,ai-native,function-call,generative-ai,gpt,langchain,llm,rag,retrieval-augmented-generation,vector

GitHub 星标★ 5409

上线时间2024-01-08 00:00:00

代码更新2024-12-02

仓库体积16.7 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

TaskingAI 是一个开源的 AI 原生应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和运维 AI 应用。它解决了 AI 应用开发中常见的集成复杂、流程分散、运维困难等问题，提供统一的 API 接口来管理不同的大语言模型（如 OpenAI、Anthropic 等），并内置了检索增强生成（RAG）、工具调用、多智能体编排等核心能力。平台采用 Python 编写，支持通过直观的管理后台和 RESTful API 进行配置与交互，使开发者能够将精力集中在业务逻辑上，而非底层基础设施。其模块化设计允许灵活组合模型、检索器、工具和智能体，从而加速从原型到生产的转化。

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 ★ 5409

技术标签

agent ai ai-native generative-ai gpt

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 6 步

环境要求

已安装 Docker 与 Docker Compose
已安装 Git
本机 8080 端口未被占用
可访问 GitHub（用于克隆仓库）

安装与启动步骤

1克隆仓库

从 GitHub 拉取 TaskingAI 社区版源码到本地，网络较慢时可配置代理后重试。
```
git clone https://github.com/taskingai/taskingai.git
```
2进入 docker 目录

README 中的 Docker 部署文件都放在仓库的 docker 子目录，必须先切进去再执行后续命令。
```
cd taskingai
cd docker
```
3复制环境变量模板

把 .env.example 复制为 .env，作为后续配置的起点，不要直接修改示例文件。
```
cp .env.example .env
```
4编辑 .env 配置

用文本编辑器打开 .env，按实际环境填写所需变量，确认必填项都已正确设置。
5启动全部服务

用 docker-compose 以 taskingai 为项目名、加载 .env 后台启动所有服务容器。
```
docker-compose -p taskingai --env-file .env up -d
```
6登录管理后台

服务起来后用浏览器打开控制台地址，默认用户名 admin、密码 TaskingAI321。