在 AI 技术迅猛发展的今天，构建智能体（AI Agent）已成为许多企业和个人的需求。然而，传统开发往往需要深厚的编程知识，门槛较高。
比如字节的Coze作为目前最火爆的智能体工作流平台，许多设计师、建筑师、文员等非技术人员都可以通过它构建智能体工作流，创建独特创意的AI助手。
今天推荐一个在 GitHub 上开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器：PySpur。
它提供了拖拽式构建、循环迭代、文件上传、结构化输出、RAG、多模态支持、工具集成等功能，让复杂的 AI 系统构建变得轻松无比。
主要功能
1、拖拽式构建
几秒内构建、测试并迭代：通过直观的拖拽界面，用户可以快速创建工作流，减少了编写复杂代码的时间。
适用于快速构建原型、自动化任务等场景，极大提升了工作效率。
2、循环与记忆功能
支持智能体在多个迭代中记住之前的状态，让模型能够从每次的反馈中不断学习和优化，进行有效的决策和反馈循环。
特别适用于那些需要多轮迭代和实时反馈的应用场景，例如智能对话系统、推荐引擎等。
3、文件上传
支持上传文件或粘贴 URL 来处理文档，尤其适用于需要文档解析、摘要提取等任务。
4、结构化输出
提供 JSON Schema 的 UI 编辑器，帮助用户生成结构化的数据输出格式，适用于数据接口与数据库存储。
可轻松设计和定制输出的数据结构，支持与其他系统或应用的集成。
5、RAG
解析、分块、嵌入并将数据插入向量数据库，使得检索和生成模型的调用更高效、精确。
6、多模态支持
支持视频、图像、音频、文本、代码等多种模态，让用户能够在同一个工作流中处理和分析多种不同类型的数据。
无论是进行视频分析、图像处理，还是处理音频和文本数据都可以。
7、工具集成
支持与多种工具和平台的集成，如 Slack、Firecrawl.dev、Google Sheets、GitHub 等，用户可以通过集成增强工作流的功能。
与常见的工作流平台、开发工具无缝连接，提升系统的整体协调性。
8、基于 Python
支持通过创建单个 Python 文件来添加新节点，开发者可以灵活地扩展 PySpur 的功能。
9、LLM 支持
支持 超过 100 个 LLM 提供商、嵌入器和向量数据库，用户可以根据需求选择合适的模型和工具进行集成。
快速使用
PySpur 已经构建为一个三方模块，可以直接通过 pip 命令安装。
① 安装 PySpur
pip install pyspur② 用 PySpur 初始化一个项目，结果中会包含.env文件的新目录。
pyspur init my-project
cd my-project③ 启动 pyspur 服务
pyspur serve --sqlite默认情况下，会使用 sqlite 数据库在 http://localhost:6080 启动 PySpur 应用程序。
建议在 .env 文件中配置一个 postgres 实例 URL，以获得更稳定的使用体验。
也可在这里配置LLM提供商的API Key。
当然它也支持 Docker 一键部署：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PySpur-com/pyspur/main/start_pyspur_docker.sh | bash -s pyspur-project功能截图展示
在节点级别调试：
多模态（上传文件或粘贴URL）：
RAG创建文档集合（分块 + 解析）:
写在最后
与其他工作流自动化工具相比，PySpur 专注于 AI 智能体构建，提供了 RAG、多模态支持和工具集成的独特组合。
它将数据处理、AI 模型训练、工具集成等功能完美结合，提供了一个简单、直观、强大的工作流构建平台。
通过 拖拽式构建 和 一键部署，开发者可以在短时间内构建、优化和部署智能应用。
无论你是正在进行 机器学习 项目的开发，还是希望为你的企业系统添加更多智能功能，PySpur 都能够提供你所需要的高效工作流。
GitHub 项目地址：https://github.com/PySpur-Dev/pyspur
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（文：开源星探）