# ⚡ TubeCLI — 开源 AI Agent CLI 系统

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一个无头（headless）的 CLI 系统，用于安装、管理和编排 **AI Agent**、**技能（skills）**和**工作流（workflows）**。专为 AI Agent 设计，使其能够自主理解、安装和运行整个系统。 ![3D Studio Office Builder](../screenshots/studio3d_builder.png)
![3D Studio Agent Teams](../screenshots/studio3d_teams.png) ## 🌟 主要功能该系统已演变为一个完整的 12 子系统架构： - 💬 **Chat** — 面向整个系统的统一对话界面。支持多会话线程与持久化历史记录、Agent 选择器（或自动路由到合适的专职 Agent）以及 Markdown 渲染。每一轮对话都会执行完整流水线——零 token 意图分类、技能选择，然后调用模型——因此 Telegram 机器人能做的一切，在浏览器中同样可以完成。 - 📋 **Codex** — Agent 化工作的任务中枢。您或 AI 创建任务，将其分派给某个 Agent 或团队，批准后由后台工作进程执行，同时您可以观看步骤时间线。结果会返回供您审阅。任务是持久化的，重启后依然存在，并且每个任务都有完整的审计记录。 - 🤖 **Agent Manager** — 创建和管理具有角色设定（persona）、日常例程（routine）和技能（skill）的 AI Agent。 - ⚡ **Skill System** — 带标签的可执行工作流（Workflow, API, Markdown），配备 Markdown 查看器和实时执行模态框。 - 🔄 **Workflow Engine & Builder** — 基于 DAG 的工作流执行器。WebUI 提供了现代化的节点生成器，包含紧凑的节点、上下文滑动属性面板以及动态模型选择（本地 Ollama / 云端 API）。 - 🎨 **Web Dashboard** — 位于 `localhost:5295/dashboard` 的全面 SPA（单页应用），用于可视化管理 Agent、工作流、技能、市场和设置，并原生监控浏览器。 - 👥 **Teams Agents** — 使用组织结构图编排多个 Agent。通过逻辑模板或拖放来分配角色。任务分配通过团队依据顺序、并行或层级策略路由工作。 - 🏢 **3D Studio (Teams 3D)** — 使用 Three.js 的等距 3D 可视化。支持多座家具（会议桌、谈判桌）以及智能内向算法、射线检测（raycasting）组操作和 15+ 内置资产。 - 🎬 **Story Engine & Player** — 通过剧本编辑器根据提示生成交互式 3D 故事。Agent 在动画场景播放器内通过 3D 气泡进行交流。 - 🔌 **Extension Manager** — 可插拔架构。内置扩展包括 `chat`、`codex`、`browser`、`browser_scripts`、`webui`、`market`、`multi_agents`、`studio3d`、`cloud_api` 等。每个扩展都可以提供 CLI 命令、API 路由、工作流节点、Telegram 动作以及自己的 UI 页面。 - 🌐 **Browser Automation** — 编排浏览器配置、代理、指纹。内置带有 TOTP 双因素认证（2FA）的谷歌自动登录。 - 🛒 **Marketplace** — 通过在线注册表发现、安装和分享社区技能。 - 📨 **Telegram Bridge** — 通过 Telegram 机器人驱动同一套系统：意图路由、技能执行、任务审批，以及长时间任务完成时的主动通知。 ## 🚀 快速开始与安装 ### 选项 1: 一键自动安装（推荐用户使用） **Windows系统：** 打开 **PowerShell** (以管理员身份运行) 并粘贴以下命令： ```powershell powershell -c "irm https://raw.githubusercontent.com/tubecreate/tubecli/main/install/install_zh.ps1 | iex" ``` **Linux / MacOS系统：** 打开终端并运行： ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tubecreate/tubecli/main/install/install_zh.sh | bash ``` 它会自动安装 Python, Git（若缺失），克隆仓库并为您从 A-Z 设置好一切。 ### 选项 2: 手动安装（推荐开发者使用） #### 前提条件 - Python 3.10+ - Ollama (可选，本地 AI 执行所需) - Git #### 1. 克隆与安装 ```bash git clone https://github.com/tubecreate/tubecli.git cd tubecli pip install -e . ``` ### 2. 初始化工作空间运行初始化命令以设置 `data/` 目录、提取默认技能、激活核心扩展并配置默认端口。 ```bash tubecli init --lang zh --port 5295 ``` ### 3. 启动 Web 控制面板初始化后，启动 API 服务器以访问 GUI。 ```bash tubecli api start ``` 打开浏览器并访问：**http://localhost:5295/dashboard** ## 💻 命令行用法如果您更喜欢无头方式，可以直接从终端管理整个系统： ### Agent 管理 ```bash tubecli agent create "My Assistant" --description "General purpose AI agent" tubecli agent list tubecli agent show tubecli agent delete ``` ### 技能执行 ```bash tubecli skill list tubecli skill run "AI Summarizer" --input "Long text content..." ``` ### API 和工作流 ```bash tubecli api start --port 5295 tubecli api stop tubecli workflow run ``` ### 任务看板 (Codex) ```bash tubecli codex create "Research the top 5 competitor channels" --agent "Researcher" tubecli codex list --status pending_approval tubecli codex approve 3 tubecli codex show 3 ``` > AI 创建的任务在运行前始终会等待您的批准。 ### 扩展与市场 ```bash tubecli extension list tubecli extension enable webui tubecli market search "seo" tubecli market install "seo-analyzer" ``` > 扩展的 API 路由是在服务器导入它们时绑定的，因此启用或添加扩展后请**重启服务器**。 ## 🧠 架构概述 ``` tubecli/ ├── tubecli/ # 主包 │ ├── api/ # REST API 服务器 (FastAPI) │ ├── cli/ # CLI 命令模块 │ ├── core/ # 核心业务逻辑 │ ├── extensions/ # 扩展 (Chat, Codex, Browser, WebUI, Market, Studio3D, …) │ ├── nodes/ # 工作流节点实现 │ └── skills/ # 内置系统技能 ├── .agents/ # AI 可读文档 (SKILL.md) ├── data/ # 运行时的数据库与状态 (已 gitignored) └── tests/ # 测试套件 ``` ## 📖 AI 可读文档 `.agents/` 和 skills 文件夹包含专门为 LLM 打造的文档 (`SKILL.md`)。外部 AI Agent（如 Claude 或 GPT-4）可以读取这些文件，以完全自主地学习如何运行 TubeCLI 系统、编写插件和调试工作流，无需人工干预。 ## 📝 许可证 MIT 许可证 - 由 TubeCreate 团队用 🤖 倾情打造