voltagent

用 TypeScript 快速构建可观测、可扩展的 AI 智能体应用。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 1191 🐛 待处理 158 👀 关注 91
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GitHub 星标 ★ 10931
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

voltagent 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类对话助手
开发团队VoltAgent
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agents,ai,ai-agents,ai-agents-framework,aiagentframework,chatbots,chatgpt,framework,javascript,llm,llm-observability,mcp,multiagent,nodejs,observability,open-source,openai,rag,tts,typescript
GitHub 星标★ 10931
上线时间2025-04-16 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积34.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

voltagent 是一个基于 TypeScript 的开源 AI Agent 工程平台,旨在帮助开发者构建、部署和管理复杂的 AI 智能体。它解决的核心问题是 AI Agent 开发中的工程化挑战,包括状态管理、工具调用、多步骤任务编排以及可观测性。其核心能力包括:一个轻量级且高性能的 Agent 框架,支持流式输出和类型安全;内置 MCP(模型上下文协议)支持,方便接入外部工具和数据源;提供 LLM 可观测性功能,帮助开发者调试和监控 Agent 行为;以及灵活的部署选项,可集成到现有 Node.js 项目中。该框架强调代码优先和最小化抽象,使开发者能够快速构建从简单聊天机器人到复杂自主决策系统的各类应用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 10931

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:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 7 步

环境要求

  • Node.js 与 npm 环境(README 使用 npm create / npm run 命令)
  • 一个可用的 OpenAI API Key(示例代码使用 openai("gpt-4o-mini"))
  • 终端可访问外网(用于脚手架下载与控制台连接)

安装与启动步骤

  1. 1创建项目

    运行官方脚手架,按提示完成交互式初始化,生成包含 Agent 与工作流示例的项目

    npm create voltagent-app@latest
  2. 2启动开发服务

    进入脚手架生成的项目目录后启动,tsx 会编译并运行 src/index.ts,终端会打印服务启动信息

    cd my-agent-app
    npm run dev
  3. 3查看示例代码

    项目入口在 src/index.ts,注册了 agent 与工作流;工作流示例位于 src/workflows/index.ts,可按需修改

  4. 4打开控制台调试

    浏览器打开 VoltOps 控制台,页面会列出你的 agent(如 my-agent),点击名称进入详情页

  5. 5与 Agent 对话

    在 agent 详情页点击右下角聊天图标,输入 Hello 回车即可看到流式回复

  6. 6运行工作流

    进入控制台 Workflows 页面,选择项目,点开 Expense Approval Workflow 并点击 Run 填入 JSON 输入

  7. 7部署到生产

    使用 VoltOps 的一键 GitHub 集成与托管基础设施完成部署,具体步骤见官方部署文档

关键配置

配置项必填说明示例
model是Agent 使用的大模型,示例为 OpenAI 的 gpt-4o-miniopenai("gpt-4o-mini")
OPENAI_API_KEY是调用示例中 OpenAI 模型所需的密钥,需自行配置sk-xxxxxxxx
memory.storage.url否持久化记忆的 LibSQL 存储路径,删除该配置则使用默认内存存储file:./.voltagent/memory.db
logger.level否Pino 日志级别,示例为 infoinfo
HTTP Server 端口否开发服务默认监听端口,启动日志中显示为 31413141

如何确认成功

终端出现「VOLTAGENT SERVER STARTED SUCCESSFULLY」以及「HTTP Server: http://localhost:3141」即启动成功。

常见问题

Q:如何确认 Agent 已经跑起来?

A:看到终端打印 VOLTAGENT SERVER STARTED SUCCESSFULLY 和 http://localhost:3141,再打开 console.voltagent.dev 能看到你的 agent 名称即已就绪。

Q:怎么和 Agent 聊天?

A:打开 https://console.voltagent.dev,找到列表中你的 agent(如 my-agent),点进详情页,点右下角聊天图标,输入 Hello 回车即可。

Q:工作流怎么测试?

A:启动服务后进入 https://console.voltagent.dev/workflows,选择项目,点击 Expense Approval Workflow 的 Run,填入员工号、金额、类别、描述的 JSON 后执行。

Q:怎么部署到生产环境?

A:使用 VoltOps Deploy 提供的一键 GitHub 集成与托管基础设施,具体操作参考官方文档 https://voltagent.dev/docs/deployment/voltops/。

注意事项

  • 脚手架 `npm create voltagent-app@latest` 会引导你完成初始化,README 未给出 Node.js 版本要求,建议以官方文档为准。
  • 示例代码默认走 OpenAI 模型,需要自行准备并配置对应的 API Key,否则 Agent 无法应答。
  • 持久化记忆默认路径为 file:./.voltagent/memory.db,删除 Memory 配置则回退到内存存储,重启后历史会丢失。
  • 端口、模型、部署等细节 README 未展开,遇到问题请查阅 https://voltagent.dev/docs/ 与示例仓库 examples 目录。

核心亮点

  • 原生 TypeScript 支持,类型安全,开发体验好
  • 内置 MCP 支持,轻松接入外部工具和数据源
  • 提供 LLM 可观测性,方便调试和监控 Agent 行为

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 生态相对较新,第三方集成和示例可能不如成熟框架丰富

适用场景

  • 构建需要复杂工具调用的客服聊天机器人
  • 开发自动化工作流,如数据分析或内容生成 Agent
  • 作为教学或研究平台,探索 AI Agent 工程化实践

替代项目

LangChain、AutoGPT、Semantic Kernel

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