基于 Spring AI 的 Java 智能体框架,用于构建智能体、工作流和多智能体应用。
hexabot-ai/Hexabot
一个用 YAML 构建智能体工作流的自动化平台,可跨对话渠道运行,支持工具、MCP、记忆与 RAG。
- Star
- 1,157
- Fork
- 238
- 未关闭 Issue
- 28
- 最近提交
- 29天前
这是什么?
Hexabot 是一个用于构建和运行 AI 驱动工作流的自动化平台。工作流使用 YAML 定义并带有类型化的运行时契约,通过 action 执行,每个 action 的输入、输出和设置都用 schema 校验。可复用的 binding 将能力与配置从任务逻辑中分离,同一个工作流可以对接不同的工具或模型。
平台在同一运行时中整合了工作流、action、智能体和对话渠道,并提供显式的记忆定义、用于工具与上下文互通的 MCP(Model Context Protocol)集成点,以及面向聊天界面的多渠道支持。整体广泛使用 Zod 进行校验和共享契约定义。
数据层以 TypeORM 为标准后端,本地默认使用 SQLite,生产环境推荐 Postgres。命令行工具可生成新项目,并在本地启动包含管理后台和 API 的开发环境。
核心功能
- 01基于 YAML 定义的智能体工作流,带类型化运行时契约。
- 02action 的输入、输出和设置均经过 schema 校验。
- 03可复用的 binding 将能力配置与任务逻辑分离。
- 04显式的记忆定义并集成到运行时中。
- 05提供 MCP 集成点,实现工具与上下文互通。
- 06使用 TypeORM,本地用 SQLite,生产环境支持 Postgres。
适用场景
- 构建在多个消息渠道中执行多步骤 AI 工作流的聊天机器人。
- 通过 MCP 将大模型智能体接入外部工具。
- 结合记忆与检索自动化日常对话类任务。
- 在本地原型化智能体工作流,之后以 Postgres 部署到生产环境。
快速上手
- 1
全局安装 Hexabot CLI
npm install -g @hexabot-ai/cli - 2
创建新项目(需要交互式终端)
hexabot create my-project - 3
进入项目目录,然后以开发模式启动
hexabot dev
使用前须知
- 许可证为 FCL-1.0-ALv2,属于源码可用许可证而非标准开源许可证,商业使用前请先查阅其条款。
- 项目创建需要交互式终端以输入管理员凭据,无法直接在 CI 中运行。
- 需要 Node.js ^24.17.0 版本。
标签
常见问题
- Hexabot 是什么?
- 一个用 YAML 构建智能体工作流的自动化平台,可跨对话渠道运行,支持工具、MCP、记忆与 RAG。 Hexabot 是一个用于构建和运行 AI 驱动工作流的自动化平台。工作流使用 YAML 定义并带有类型化的运行时契约,通过 action 执行,每个 action 的输入、输出和设置都用 schema 校验。可复用的 binding 将能力与配置从任务逻辑中分离,同一个工作流可以对接不同的工具或模型。
- Hexabot 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- Hexabot 以 Other 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- Hexabot 还在维护吗?
- 活跃维护中。Hexabot 最近一次提交是在 2026年9月23日。
- Hexabot 适合用来做什么?
- 构建在多个消息渠道中执行多步骤 AI 工作流的聊天机器人。 通过 MCP 将大模型智能体接入外部工具。 结合记忆与检索自动化日常对话类任务。 在本地原型化智能体工作流,之后以 Postgres 部署到生产环境。
- Hexabot 怎么安装和运行?
- 全局安装 Hexabot CLI: npm install -g @hexabot-ai/cli 创建新项目(需要交互式终端): hexabot create my-project 进入项目目录,然后以开发模式启动: hexabot dev
- 在哪里获取 Hexabot?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/hexabot-ai/Hexabot
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
相关项目
可自托管的个人 AI 助手,以单个 Go 二进制文件提供 LLM 对话、RAG 知识库和代理循环能力。
面向企业场景的开源大模型应用开发运维平台,涵盖工作流、RAG、智能体与模型管理等能力。
开源的 Python 与 TypeScript AI 智能体开发 SDK,支持工具调用、MCP、记忆与多模型切换。
基于 TypeScript 的开源自主 AI 智能体框架与应用栈,包含核心运行时、插件体系和 Eliza 应用。
基于 TypeScript 的 AI Agent 框架,集成记忆、工具、MCP、RAG、语音与工作流,并配套 VoltOps 可观测控制台。