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🎧 “开发者福音！PySpur 开源 AI 代理构建工具，拖拽式工作流轻松搞定复杂任务”
大家好，我是蚝油菜花。你是否也遇到过——
- 👉 想快速构建 AI 工作流，却被复杂的代码劝退？
- 👉 需要处理多模态数据，却苦于没有合适的工具？
- 👉 希望快速迭代 AI 模型，却找不到高效的开发环境？
今天要介绍的 PySpur，正是为解决这些问题而生！这款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器，通过拖拽式界面，让你无需编写复杂代码，就能快速构建、测试和迭代 AI 工作流。无论是多模态数据处理、RAG 技术，还是文件上传和结构化输出，PySpur 都能轻松应对。接下来，我们将深入探讨它的核心功能和技术原理，并手把手教你如何快速上手！
🚀 快速阅读
PySpur 是一款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器。
- 核心功能：支持拖拽式界面、多模态数据处理、RAG 技术、文件上传和结构化输出。
- 技术原理：基于 Python 开发，支持多种工具集成，提供模块化构建块和节点级调试功能。
PySpur 是什么
PySpur 是一款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器，旨在简化 AI 系统的开发流程。通过拖拽式界面，用户可以快速构建、测试和迭代 AI 工作流，无需编写复杂代码。它支持循环与记忆功能、文件上传、结构化输出、RAG 技术、多模态数据处理（文本、图像、视频等）及与多种工具（如 Slack、Google Sheets）的集成。
PySpur 提供简单的安装和部署方式，适合快速构建智能应用，尤其适合非技术背景的用户和开发者快速上手。无论是智能对话系统开发、自动化任务管理，还是多模态数据分析和文档处理，PySpur 都能提供强大的支持。
PySpur 的主要功能
- 拖拽式构建：提供直观的拖拽界面，用户用简单的拖拽操作快速构建、测试和迭代 AI 工作流，无需编写复杂代码。
- 循环与记忆功能：支持智能体在多次迭代中记住之前的状态，模型从每次反馈中学习和优化。
- 文件上传与处理：用户上传文件或粘贴 URL，支持文档解析、摘要提取等任务，方便处理各种文档数据。
- 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。
- RAG 支持：支持解析、分块、嵌入数据到向量数据库，使得检索和生成模型的调用更高效、更精确，提升数据处理和模型响应的性能。
- 多模态支持：支持处理多种模态的数据，包括文本、图像、音频、视频等。
- 工具集成：支持与多种工具和平台集成，如 Slack、Firecrawl.dev、Google Sheets、GitHub 等，增强工作流的功能，提升系统的整体协调性。
如何运行 PySpur
使用 pyspur Python 包
这是最快速的入门方式，要求 Python 3.12 或更高版本。
1. 安装 PySpur
pip install pyspur
2. 初始化新项目
pyspur init my-project
cd my-project
这将创建一个带有 .env 文件的新目录。
3. 启动服务器
pyspur serve --sqlite
默认情况下，PySpur 应用将在 http://localhost:6080 启动，并使用 SQLite 数据库。建议在 .env 文件中配置 PostgreSQL 实例 URL 以获得更稳定的体验。
4. [可选] 自定义部署
你可以通过以下两种方式自定义 PySpur 部署：
a. 通过应用（推荐）：
- 在应用中的 API Keys 标签页添加各种提供商的 API 密钥（如 OpenAI、Anthropic 等）。
- 更改会立即生效。
b. 手动配置：
- 编辑项目目录中的
.env文件。 - 建议在
.env中配置 PostgreSQL 数据库以提高可靠性。 - 使用
pyspur serve重启应用。如果不使用 PostgreSQL，请添加--sqlite。
使用 Docker（推荐用于生产环境）
这是生产部署的推荐方式：
1. 安装 Docker
首先，根据操作系统的官方安装指南安装 Docker：
- Docker for Linux：https://docs.docker.com/engine/install/
- Docker Desktop for Mac：https://docs.docker.com/desktop/install/mac-install/
2. 创建 PySpur 项目
安装 Docker 后，使用以下命令创建新的 PySpur 项目：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PySpur-com/pyspur/main/start_pyspur_docker.sh | bash -s pyspur-project
这将：
- 在名为
pyspur-project的新目录中启动 PySpur 项目。 - 设置必要的配置文件。
- 自动启动由本地 PostgreSQL Docker 实例支持的 PySpur 应用。
3. 访问 PySpur
在浏览器中访问 http://localhost:6080。
4. [可选] 自定义部署
你可以通过以下两种方式自定义 PySpur 部署：
a. 通过应用（推荐）：
- 在应用中的 API Keys 标签页添加各种提供商的 API 密钥（如 OpenAI、Anthropic 等）。
- 更改会立即生效。
b. 手动配置：
- 编辑项目目录中的
.env文件。 - 使用以下命令重启服务：
docker compose up -d
资源
- 项目主页：https://www.pyspur.dev
- GitHub 仓库：https://github.com/PySpur-Dev/pyspur
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