
heym
活跃·★ 1.3k·NOASSERTION·更新于 2026-10-22
Heym 自称 AI 原生的工作流自动化平台:在拖拽式画布(Vue Flow,30 多种节点)上无需写代码地构建、可视化和运行工作流,然后通过 Docker 部署。它声明的区别是:AI 本身就是执行模型,而不是加在触发-动作自动化之上的一层。技术栈是后端 Python 加 FastAPI,前端 Vue 加 TypeScript。
功能清单包括:LLM 节点和完整的代理节点(工具调用、MCP 连接、技能、Python 工具、可选的持久记忆);多代理编排,一个代理并行调用命名的子代理和子工作流;需要人工批准的暂停;内容过滤等护栏;带向量库的内置 RAG;能根据自然语言提示生成并连接节点的 AI 助手;以及能预览生成的 `SKILL.md` 的 AI 技能构建器。README 还说,执行历史、全局变量、可观测性和团队控制都包含在免费自托管的产品里,而不是放在企业版后面。
起步是 `git clone`,把 `.env.example` 复制为 `.env`,然后运行 `./run.sh`。许可很关键:Heym 在 MIT 许可之上加了 Commons Clause,README 自己称之为“源码可见”(source-available)而非 OSI 认可的开源。你可以使用、修改和自托管,但不能出售或作为付费服务提供;商业许可另行提供。最近一次推送是 2026-10-12。本评测依据 README 和仓库数据,我们没有实际运行过它。
指南
GitHub 未识别最新发布v0.0.134 · 2026-10-20 来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。
#人工智能#AI 智能体#ai-agents-framework#AI 助手#自动化#automation-tool#human-in-the-loop#MCP 协议
01
功能特性
01可视化工作流编辑器,30 多种节点类型
02AI 助手,通过自然语言生成工作流
03多智能体编排,支持并行子智能体
04内置 RAG 流水线,集成 Qdrant 向量存储
05MCP 支持,既可作为客户端也可作为服务器
02
为什么选择它
+可视化画布,30 多种节点,带 LLM 和代理节点、MCP 连接与技能
+多代理编排,支持并行子代理、人工批准和护栏
+内置 RAG,以及能根据提示构建工作流的 AI 助手
+按 README 所述,执行历史、可观测性和团队控制都在免费自托管版本里;Docker 部署;最近一次推送 2026-10-12
03
权衡点
!不是 OSI 意义上的开源:MIT 加 Commons Clause,禁止出售或作为付费服务提供
!自托管意味着要自己运行 Python 后端、Vue 前端和数据库这一整套
!README 里的大部分说法是项目自己的,没有基准测试或第三方对比
04
维护状况检查
活跃检查日期: 2026-10-18
- 最近提交
- 2026-10-18
- 近 90 天提交数
- 100+
- 近 90 天发布数
- 30
- 最新发布
- v0.0.132 (2026-10-18)
- 未关闭 issue
- 7
- 近期 issue 至少有一条评论的比例
- 5/9
近 12 周每周提交数
最早的一周在左边,最近 4 周为橙色。数据来源:GitHub 提交统计。
状态规则:GitHub 上已归档 = 已归档;最近提交在 90 天内 = 活跃;91 到 365 天 = 放缓;更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。
05
兼容性
Python
Python 3.11+
已通过文档验证
FastAPI
FastAPI 0.100+
已通过文档验证
TypeScript
TypeScript 严格模式
已通过文档验证
06
快速开始
1
$ git clone https://github.com/heymrun/heym.git
07
使用场景
↳无需编码即可构建智能 AI 自动化工作流
↳创建多智能体系统,用于复杂任务分解
↳部署面向客户的聊天机器人,支持检索增强生成
1 条评论 · 2026-10-16
issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。
★29
→
07
使用场景
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