# AgentFlow 开源零代码 AI Agent 平台：拖拽搭工作流+知识库RAG+浏览器自动化，5分钟自托管上线（Dify/Coze 替代品）

> 摘要：AgentFlow 是一个基于 MIT 协议开源的**零代码 AI Agent 部署平台**，支持**拖拽式工作流编排、多模型接入、知识库 RAG、浏览器自动化**与产物交付，数据完全**自托管**。本文从功能、架构、部署到对比，带你全面了解这款可替代 Dify / Coze 的开源 Agent 框架，并附 Docker 一键上线教程。

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## 一、什么是 AgentFlow？

**AgentFlow 是一个开源、可自托管的零代码 AI Agent 平台。** 用户无需编写代码，通过拖拽节点即可将大语言模型（LLM）、条件分支、工具调用、知识库检索、智能体与回复节点组合成自动化工作流，并一键部署为可对话的 AI 助手。

| 核心信息 | 内容 |
| --- | --- |
| 项目名称 | AgentFlow |
| 开源协议 | MIT（可商用、可二次开发） |
| 作者 / 维护 | PHclaw |
| 项目地址 | https://github.com/PHclaw/agentflow |
| 前端端口 | http://localhost:3000 |
| 后端端口 | http://localhost:8001 |
| 支持系统 | Linux / macOS / Windows |
| 发布时间 | 2026 年 |

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## 二、核心功能特性

### 1. 拖拽式工作流编辑
基于 ReactFlow 画布，提供 LLM、条件分支、工具、知识库、智能体、回复等节点，自由拼接成可视化工作流。
![拖拽式工作流编辑](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11680025/48ee42a1a39c8917984ac88b4d509fbf.gif)

### 2. 多模型支持（热切换）
支持 OpenAI、Claude、DeepSeek、Ollama，在界面填写 API Key 即可，**热切换无需重启服务**。

### 3. 知识库 RAG
上传文档后自动分块，基于 PostgreSQL + pgvector 向量检索，召回结果带相关度分数并标注原文片段。
![请添加图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11680025/65e55bfeb7fea819e88653c0b5f928fc.gif)

### 4. 技能广场（Skill 广场）
内置 Excel、PDF、PPT、会议纪要、统计分析等 **8 个预置技能**，开箱即用。
![请添加图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11680025/912ca336e3ff9e7d1732ecc8c86993b6.gif)

### 5. 产物交付与对话回访
Agent 生成的文件作为可下载附件回传；对话记录支持回访与续聊。
![请添加图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11680025/cbdb5948f8307c9cd16c24350aee0f3b.gif)

### 6. 浏览器自动化
内置 Browser-Use 引擎，AI 可直接操控浏览器完成网页任务——这是 Dify / Coze 不具备的能力。

### 7. 用户体系与数据安全
采用 JWT 认证，数据完全自托管，不经过任何第三方服务。

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## 三、技术架构

```
React 18 + ReactFlow  ──►  FastAPI  ──►  PostgreSQL + pgvector
     前端 :3000             后端 :8001      Redis · Celery Worker
```

| 层级 | 技术选型 |
| --- | --- |
| 前端 | React 18 · TypeScript 5 · Vite 5 · ReactFlow · Tailwind CSS · Zustand |
| 后端 | Python 3.11 · FastAPI · SQLAlchemy 2.0 · Alembic · Celery |
| 存储 | PostgreSQL 14 + pgvector · Redis 7 |
| 模型 | OpenAI · Anthropic · DeepSeek · Ollama（OpenAI 兼容协议） |

补充：LangChain + Chroma 用于文档向量化；WebSocket 用于流式对话。

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## 四、快速部署教程（Docker 推荐）

**环境要求**：Python 3.11+ · Node.js 18+ · PostgreSQL 14+（需 pgvector）· Redis 7+ · Docker 20+

```bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/PHclaw/agentflow.git
cd agentflow

# 2. 配置环境变量（必填 JWT_SECRET_KEY 与至少一个模型 API Key）
cp .env.example .env

# 3. 一键启动
docker compose up --build
```

启动后访问：前端 http://localhost:3000 ，后端 http://localhost:8001 ，API 文档见 /docs（Swagger）与 /redoc。

**单机轻量模式（免 PostgreSQL/Redis）**：

```bash
.\scripts\dev-backend.ps1
```

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## 五、AgentFlow vs Dify vs Coze 对比

| 维度 | AgentFlow | Dify | Coze |
| --- | --- | | --- |
| 开源协议 | MIT 完全开源 | 开源 + 商业版 | 闭源平台 |
| 数据自托管 | ✅ 完全自托管 | ✅ 支持 | ❌ 云端为主 |
| 浏览器自动化 | ✅ 内置 Browser-Use | ❌ | ❌ |
| 零代码工作流 | ✅ 拖拽式 | ✅ | ✅ |
| 知识库 RAG | ✅ pgvector | ✅ | ✅ |
| 部署门槛 | Docker 一键 / SQLite 单机 | 较高 | 平台内 |

**核心差异**：AgentFlow 在"完全开源 + 数据自主 + 内置浏览器自动化"三点上具备明显优势，并深度整合 9 个 `agent-*` 生态库。

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## 六、适用场景与人群

- **企业/团队**：想搭建 AI 客服、销售助手但无开发团队。
- **产品经理**：需要快速验证 Agent 业务场景。
- **开发者**：希望用低代码方式编排 LLM 工作流、减少重复开发。

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## 七、常见问题 FAQ

**Q1：AgentFlow 是免费的吗？**
A：是。采用 MIT 协议开源，免费且可商用，仅需自行准备模型 API Key。

**Q2：AgentFlow 和 Dify 哪个好？**
A：两者都支持零代码工作流与 RAG。AgentFlow 额外提供内置浏览器自动化、完全自托管与 MIT 全开源，适合重视数据自主与浏览器任务的用户。

**Q3：没有 PostgreSQL 能跑吗？**
A：可以。项目提供 SQLite 轻量模式（`.\scripts\dev-backend.ps1`），适合单机快速体验。

**Q4：支持哪些大模型？**
A：OpenAI、Anthropic Claude、DeepSeek、Ollama，均通过 OpenAI 兼容协议接入，界面内可热切换。

**Q5：部署需要什么环境？**
A：推荐 Docker 20+；如需本地开发需 Python 3.11+、Node.js 18+、PostgreSQL 14+（pgvector）、Redis 7+。

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## 八、项目地址与文档

- **GitHub**：https://github.com/PHclaw/agentflow
- **完整文档**（仓库 `docs/` 目录）：CONFIGURATION / ARCHITECTURE / DEPLOYMENT / API / DEVELOPMENT / FAQ / COMPARISON / CHANGELOG
- **在线 API 文档**：http://localhost:8001/docs

欢迎 Star、Issue 与 PR 参与共建。

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## 九、结语

如果你在寻找一个**开源、自托管、且能真正操控浏览器**的 AI Agent 平台，AgentFlow 值得一试。拖拽即上线，5 分钟把大模型变成会干活的 AI 助手。

**文章标签**：`AI Agent` `开源` `零代码` `工作流` `RAG` `自托管` `Dify替代` `大语言模型` `LLM` `浏览器自动化`

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*© 2026 PHclaw · 基于 MIT 协议开源*

摘要：AgentFlow 是一个基于 MIT 协议开源的零代码 AI Agent 部署平台，支持拖拽式工作流编排、多模型接入、知识库 RAG、浏览器自动化与产物交付，数据完全自托管。本文从功能、架构、部署到对比，带你全面了解这款可替代 Dify / Coze 的开源 Agent 框架，并附 Docker 一键上线教程。

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