🤖 Wegent：让AI智能体成为你的编程助手和工作伙伴
从零到一构建AI工作团队，用声明式API管理智能代理生态系统
📌 前言
想象一下，你有一支由AI驱动的工作团队，他们可以帮你编写代码、分析新闻、处理数据、撰写文案——甚至可以同时处理多个项目。Wegent 就是这样一个开源平台，它让这一切成为现实。
🎯 Wegent是什么？
Wegent 是一个AI原生操作系统，基于Kubernetes风格的声明式API和自定义资源定义（CRD）设计模式。它让你能够大规模定义、组织和运行智能代理，就像管理容器集群一样管理AI智能体。
简单来说：用YAML配置来定义和运行智能体团队，无需复杂的二次开发，开箱即用。
🌟 核心亮点
- ✅ 配置驱动 - 通过YAML定义个性化Agent团队
- ✅ 多引擎支持 - Claude Code、Agno、Dify和ChatShell四大执行引擎
- ✅ 沙箱隔离 - 每个Agent团队独立运行，互不影响
- ✅ 智能协作 - 支持并行、Leader、Solo等高级协作模式
- ✅ AI编码集成 - 与GitHub/GitLab无缝对接
- ✅ 联网搜索 - 支持多种搜索引擎集成
💡 你能用Wegent做什么？
1. 即开即用的AI对话
无需配置，启动即可开始与Claude、OpenAI或Gemini对话。可选的联网搜索功能让AI智能体获取实时信息。
# 简单到只需配置API密钥
- ANTHROPIC_API_KEY: "sk-xxxxx"
- OPENAI_API_KEY: "sk-xxxxx"
2. 网页版编程助手 ⭐
在浏览器中构建全功能开发环境，与GitHub深度集成，支持多个Coding Agent同时编码。描述需求，AI为你生成、测试、优化代码。
使用场景：
- 实现冒泡排序算法
- 构建REST API服务
- 编写数据处理脚本
- 进行代码审查和重构
3. 智能新闻分析平台
创建多智能体协作的新闻聚合、分析和洞察系统。
示例工作流：
- Agent A：爬取并聚合新闻
- Agent B：进行情感分析和分类
- Agent C：生成智能摘要和洞察报告
4. 企业级自定义应用
| 场景 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
| 📊 数据分析 | 自动化报告与可视化 | 月度数据分析报告生成 |
| ✍️ 内容创作 | 博客、文案、社媒素材 | 根据主题自动生成营销文案 |
| 💬 客户支持 | 智能聊天机器人 | 24/7自动客服系统 |
| 🔧 DevOps自动化 | CI/CD管理监控 | 自动化部署和故障诊断 |
| 🔬 研究助手 | 文献综述和知识合成 | 学术论文自动综述 |
🏗️ 架构设计
graph TB
subgraph "🖥️ 管理平台层"
Frontend["🌐 Next.js 前端"]
Backend["⚙️ FastAPI 后端"]
API["🚀 声明式 API"]
end
subgraph "📊 数据层"
MySQL[("💾 MySQL 数据库")]
end
subgraph "🔍 执行层"
ExecutorManager["💯 执行器管理器"]
Executor1["🚀 执行器 1"]
Executor2["🚀 执行器 2"]
ExecutorN["🚀 执行器 N"]
end
subgraph "🤖 智能体层"
Claude["🧠 Claude Code"]
Agno["💻 Agno"]
Dify["✨ Dify"]
Chat["💬 Chat<br/>(Claude/OpenAI/Gemini)"]
end
Frontend --> API
API --> Backend
Backend --> MySQL
Backend --> ExecutorManager
ExecutorManager --> Executor1
ExecutorManager --> Executor2
ExecutorManager --> ExecutorN
Executor1 --> Claude
Executor2 --> Agno
ExecutorN --> Dify
🚀 5分钟快速开始
前置要求
- Docker & Docker Compose
- Git
部署步骤
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/wecode-ai/wegent.git
cd wegent
2. 启动服务
docker-compose up -d
3. 打开Web界面
访问 http://localhost:3000
4. 配置API密钥
根据使用的执行引擎配置对应的环境变量：
{
"env": {
"ANTHROPIC_MODEL": "openrouter,anthropic/claude-sonnet-4",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxxxx",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "http://xxxxx"
}
}
5. 创建你的第一个任务
- 选择项目和分支
- 描述开发需求（如"用Python实现冒泡排序"）
- 点击运行，AI会为你生成完整代码
⚠️ 重要提示：环境变量命名
不同的Shell运行时使用不同的API认证变量名：
| Shell类型 | 环境变量名 | 备注 |
|---|---|---|
| Claude Code | ANTHROPIC_AUTH_TOKEN | 推荐用于编码任务 |
| Agno | ANTHROPIC_API_KEY | - |
| Chat | ANTHROPIC_API_KEY (Claude) / OPENAI_API_KEY (OpenAI) | 支持多个LLM |
| Dify | DIFY_API_KEY + DIFY_BASE_URL | - |
📚 核心概念速览
理解这些概念能帮助你更好地使用Wegent：
👻 Ghost (灵魂)
↓
定义Agent的个性、能力和行为
↓
🧠 Model (模型配置)
↓
环境变量、LLM参数设置
↓
🐚 Shell (程序)
↓
能启动Agent的可执行程序
↓
🤖 Bot (机器人)
↓
完整的Agent实例 (Ghost + Shell + Model)
↓
👥 Team (智能体)
↓
多个Bot + 协作模型组成，用户直接使用
通俗理解：
- Ghost = 个性标签（友好的、专业的、幽默的）
- Model = 配置表单（选择Claude还是GPT，设置参数）
- Shell = 程序类型（编码、聊天、搜索）
- Bot = 单个AI助手
- Team = AI助手团队（可多个Bot协作）
🛠️ 本地开发指南
想要为Wegent贡献代码？按照以下步骤搭建开发环境：
后端开发（FastAPI）
cd backend
./start.sh
# 或手动执行：
uv sync
source .venv/bin/activate
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
前端开发（Next.js）
cd frontend
npm install
npm run dev
# 访问 http://localhost:3000
运行测试
# 后端测试
cd backend && python -m pytest
# 前端测试
cd frontend && npm test
完整的开发环境搭建说明（含数据库配置、故障排查）请见 开发指南。
📊 项目结构速览
wegent/
├── backend/ # FastAPI 后端服务
├── frontend/ # Next.js Web 界面
├── executor/ # AI任务执行引擎
├── executor_manager/ # 执行编排管理
├── shared/ # 通用工具库
├── wegent-cli/ # 命令行工具 (wectl)
└── docker/ # 容器配置
🎓 实战案例
案例1：自动生成开发文档
Team: 技术文档团队
Bots:
- Bot1: 代码分析（读取GitHub仓库）
- Bot2: 文档生成（基于代码生成规范文档）
- Bot3: 质量检查（审查文档完整性）
案例2：24/7智能客服
Team: 客服智能体
Bots:
- Bot1: 问题分类（理解用户意图）
- Bot2: 知识库查询（检索FAQ）
- Bot3: 人工升级（需要时转接人工）
Collaboration: 并行处理，1秒内给出回复
📝 使用建议
✅ 适合的场景：
- 需要快速部署AI工作流
- 希望降低AI集成的复杂度
- 想要管理多个智能代理系统
- 对编码类AI任务有需求
❌ 可能不适合：
- 只需要简单API调用的场景（直接用Claude API可能更简单）
- 对实时性要求极高的应用
🤝 贡献与支持
- 📖 完整文档
- 🐛 报告问题
- 💬 讨论区
- 📚 YAML配置完全指南
- ✅ Claude Code国内代理服务
💪 致谢
特别感谢所有贡献者让Wegent变得越来越好：Axb、Feifei、MicroLee、YaFei Liu、Moqimoqidea 等。
总结
Wegent = 开源的AI智能体操作系统
它解决了一个核心问题：如何简单、高效、规模化地管理和运行多个AI智能体？
无论你是想要一个编程助手、自动化工作流，还是构建完整的AI应用生态系统，Wegent都能胜任。最棒的是，它完全开源，你可以根据需求随意定制。
立即开始使用Wegent，释放AI的力量吧！⚡
