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本地 AI Agent 的统一管理中心。添加 Agent 后，用户可在这里实现： - 一键启动 / 停止，实时查看日志 - 内嵌 Web UI 与交互式终端 - 用自然语言指挥所有 Agent - 一键生成临时公网分享链接

개요

README

智管-Agent Manager

English

本地 AI Agent 的统一管理中心。
添加 Agent 后，用户可在这里实现：

一键启动 / 停止，实时查看日志

内嵌 Web UI 与交互式终端

用自然语言指挥所有 Agent

一键生成临时公网分享链接

✨ 项目亮点 · 🤝 推荐搭配 · ⚙️ 快速安装 · 🚀 快速上手 · 🤖 LLM 配置 · 🌐 分享 Agent · ❓ FAQ

✨ 项目亮点

智管-Agent Manager 是一个基于 Tauri 2 + React 19 的桌面应用，专门解决"本机跑了一堆 AI Agent，管理混乱"的问题。

核心理念：所有 Agent，一个窗口管到底。

不用开多个终端
不用记各种启动命令
不用手动打开浏览器找端口
用自然语言就能操控所有 Agent

🤝 推荐搭配 Agent

智管-Agent Manager 可以统一管理本地运行的各类 AI Agent。如果你正在寻找一个适合被智管托管的业务型 Agent，推荐搭配使用：

🧠 核心功能

1️⃣ Dashboard — 教室视图

所有 Agent 以可视化展示：Manager Agent 在讲台，其他 Agent 坐在学生座位上。

一眼看清所有 Agent 的状态，悬停在 Agent 座位上，可直接：

启动 / 停止
查看详情
打开 UI 界面

点击讲台的 Manager Agent，直接跳转到自然语言指挥界面。

2️⃣ Manager Agent — 自然语言指挥官

用一句话控制所有 Agent，无需手动操作界面。

帮我启动 Business Analytics Agent，然后打开它的界面

把 Mindmap 停掉，顺便告诉我它是干什么的

现在有哪些 Agent 在运行？

Manager Agent 会理解意图 → 自动调用工具 → 完成操作，并向你汇报结果。

支持的操作：

自然语言描述	实际行为
启动 / 停止某个 Agent	调用 start/stop 接口
打开某个 Agent 的界面	自动在标签栏打开 UI
打开某个 Agent 的终端	自动在标签栏打开 PTY 终端
查看所有 Agent 状态	返回实时状态汇总表
了解某个 Agent 的功能	读取该 Agent 目录下的 README
跳转到某个页面	自动导航

会话持久化： 切换到其他页面再回来，对话历史不丢失。

需要配置 LLM 提供商才能使用，详见 LLM 配置说明。

3️⃣ Agent 管理

自动识别项目类型

选择项目目录后，自动检测并填写启动命令，无需手动填写。详见支持的项目类型。

启动与监控

一键启动 / 停止 Agent 进程
实时流式日志（stdout + stderr），支持自动滚动
查看 PID、端口状态、启动时间
侧边栏支持拖拽排序

内嵌 Web UI

有 Web 界面的 Agent（如 Streamlit、Flask、FastAPI）可以直接在应用内打开，不用切换浏览器：

多标签页同时打开多个 Agent UI
标签栏高度可拖拽调整
支持一键全屏
支持 WebSocket Token 自动填充（openclaw 类型 Agent）

4️⃣ MCP Agent — AI 工具对话

通过 MCP（Model Context Protocol）连接本地工具服务，与 AI 进行多轮工具调用对话。

MCP 服务器添加方式：

本地扫描：自动检测 npm 全局安装的 MCP 包
智能解析：粘贴任意文本（官方文档、安装说明等），AI 自动提取配置
手动添加：填写 stdio / SSE 配置

5️⃣ 代理发布 — 临时分享与公网访问

🔗 临时分享（推荐 · 适合开会场景）

无需固定 IP，无需域名，无需服务器。一键生成临时公网链接：

你的电脑 localhost:5001
        ↓ Cloudflare Tunnel
https://abc-xyz.trycloudflare.com  ← 发给同事

使用流程：

安装 cloudflared（见下方）
确认 Agent 已启动
在"代理发布"页找到目标 Agent → 点击 生成链接
等待约 5–15 秒，出现 https://xxx.trycloudflare.com
复制链接发给同事
会后点关闭，链接立即失效

安装 cloudflared：

# Windows（推荐用 Scoop）
scoop install cloudflared

# macOS
brew install cloudflared

或从 GitHub Releases 直接下载 exe。

⚠️ 临时链接无访问控制，请仅在需要时开启，会后立即关闭。

🛡️ Caddy 反向代理（长期发布）

适合需要固定域名、持续开放访问的场景：

绑定自定义域名（自动申请 HTTPS 证书）
用户名 / 密码访问控制（bcrypt 加密存储）
多用户权限精细管理（每条规则可独立设置允许哪些用户访问）
一键生成 Caddyfile + 启动/重载 Caddy

6️⃣ Port Manager — 端口管理

查看当前机器上所有正在监听的端口：

显示端口号、协议、PID、进程名
一键终止占用指定端口的进程
方便排查 Agent 启动失败（端口被占用）的问题

⚙️ 安装方式

下载预构建安装包（推荐）

从 Releases 下载最新版本：

双击安装包，按提示安装即可。

从源码构建

前置依赖：

Node.js ≥ 18
Rust（stable）
Tauri 前置依赖（Windows 需要 VS C++ 生成工具）

git clone https://github.com/Zafer-Liu/Agent_Manager.git
cd Agent_Manager

# 安装依赖
npm install
cd frontend && npm install && cd ..

# 开发模式运行
npm run dev

# 生产构建
npm run build

构建产物在 src-tauri/target/release/bundle/ 下。

🚀 快速上手

第一步：添加 Agent

侧边栏点击 Agents → 右上角 ＋ New Agent
点击 📁 选择 Agent 的项目目录
应用自动识别项目类型，填写启动命令
填写名称，确认端口号（有 Web UI 的 Agent 需要）→ 保存
点击 ▶ 启动

第二步：查看 Agent 界面

有 Web UI 的 Agent（Streamlit / Flask 等）：点击 Open UI → 在应用内嵌标签页打开
TUI 类 Agent（Claude Code 等）：点击 Open Terminal → 在应用内嵌终端打开

第三步：使用 Manager Agent（可选）

在 MCP Agent → LLM 设置 中添加 LLM 提供商（见LLM 配置说明）
点击侧边栏 Manager
选择 LLM 提供商
用自然语言发送指令

第四步：开会时分享 Agent（可选）

安装 cloudflared
打开代理发布页面
找到目标 Agent → 生成链接 → 复制发送

🤖 LLM 配置说明

Manager Agent 和 MCP Agent 都需要 LLM 驱动。在 MCP Agent → LLM 设置 中添加：

字段	说明	示例
名称	自定义，随便填	DeepSeek
Base URL	OpenAI 兼容的 API 地址	`https://api.deepseek.com/v1`
API Key	对应的 API Key	`sk-xxx`
模型	模型名称	`deepseek-chat`

点击测试连接，显示绿色即配置成功。

内置支持的提供商：

提供商	Base URL	推荐模型
DeepSeek	`https://api.deepseek.com/v1`	`deepseek-chat`
OpenAI	`https://api.openai.com/v1`	`gpt-4o-mini`
任意兼容 API	自定义	自定义

🔍 支持的项目类型

选择项目目录后，自动检测并填写以下配置：

项目类型	识别条件	自动生成的命令
Python · uv	`pyproject.toml` + `uv.lock`	`uv run python main.py`
Python · FastAPI	requirements 含 `fastapi`	`uvicorn main:app --reload --port PORT`
Python · Django	`manage.py` 存在	`python manage.py runserver 0.0.0.0:8000`
Python · Streamlit	requirements 含 `streamlit`	`streamlit run app.py --server.port 8501`
Python · Flask	requirements 含 `flask`	`python app.py`
Python · 通用	`main.py` / `app.py` 等	`python main.py`
Node.js	`package.json`	`npm run dev`
Rust	`Cargo.toml`	`cargo run`
Go	`go.mod`	`go run .`
npm 全局命令	`%APPDATA%\npm\*.cmd`	交互式 PowerShell + 自动输入命令
可执行文件	`.exe` / `.bat` / `.cmd` / `.sh`	直接运行

端口号也会自动检测：扫描 .env 文件、pyproject.toml 脚本、源码中的 port= 配置。

📁 数据存储路径

数据	Windows	macOS
Agent 配置	`%APPDATA%\agent-manager\agents.json`	`~/Library/Application Support/agent-manager/agents.json`
LLM 提供商	`%APPDATA%\agent-manager\llm_config.json`	同左
代理 / 用户配置	`%APPDATA%\agent-manager\proxy.json`	同左
生成的 Caddyfile	`%APPDATA%\agent-manager\Caddyfile`	同左
MCP 服务器配置	`%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`	`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`

🗺️ 版本更新

当前版本 v0.3.0 · 2026 年 7 月 12 日

v0.3.0 主要更新

阶段四：外部协作能力（P0-P2 全部完成）

✅ 本地 Hook Server：默认 127.0.0.1:9420，外部系统通过 HTTP 推任务进 Agent Manager，端口和 auth_token 可配置
✅ agent_task 节点：工作流可调度本地/远程子 Agent（不限于 MCP Server），oneshot channel 挂起等待结果
✅ Callback 出站通知：Run 终态时回调外部 URL，指数退避重试 3 次
✅ Fan-out 并行执行：支持 static/by_field/llm_split 拆分策略，join_all 并行执行子任务
✅ DispatchStrategy 调度策略：Fixed / Failover / CapabilityMatch / Random 四种策略
✅ 定时触发（cron）：自建 5 字段 cron 解析器，后台线程每分钟检查模板 schedule 字段
✅ McpTransport Http 变体：支持远程 MCP Server（Streamable HTTP transport）
✅ 前端 SVG DAG 画布：从线性列表升级为 SVG 绘制的 DAG 画布，支持拖拽定位和工具栏
✅ ExternalTriggers 设置页：Hook Server 状态显示、端口/Token 配置、curl 示例、重启功能
✅ 运行历史来源列：区分手动/外部/返工/定时触发，彩色标签
✅ Cloudflare Tunnel 隧道条目：ProxyManager 动态获取 Hook 端口传入隧道配置
✅ 工作流验收面板：Acceptance/Rework 闭环，对话流内嵌验收卡片
✅ Sweeper 自愈巡检：后台 30s interval 检测 Step 超时并标记 failed
✅ FailureTrace 诊断链路：MCP stderr ring buffer + 失败原因分类 + 重试历史
✅ Metrics 事件源：append-only JSONL 事件源 + 前端四卡片本地聚合