Sim Studio: creador de flujos de trabajo de código abierto para agentes de IA

Introducción general

Sim Studio es una plataforma de código abierto para la creación de flujos de trabajo de agentes de inteligencia artificial que ayuda a los usuarios a diseñar, probar y desplegar rápidamente flujos de trabajo de modelos lingüísticos (LLM) a gran escala a través de una interfaz visual ligera e intuitiva. Los usuarios pueden crear complejas aplicaciones multiagente con arrastrar y soltar sin necesidad de programación profunda. Admite modelos locales y en la nube, y es compatible con una amplia gama de integraciones de herramientas como Slack y bases de datos.Sim Studio tiene un diseño modular y es adecuado para desarrolladores, investigadores y usuarios empresariales. Existe una versión oficial alojada en la nube (https://simstudio.ai) y opciones autoalojadas para satisfacer diferentes necesidades.

Los marcos de agentes de IA están floreciendo hoy en día, ¿por qué recomiendo Sim Studio en particular? He recopilado una lista de las características de algunos de los principales marcos de agentes de IA de código abierto disponibles en la actualidad:

Hoy en día existen en el mercado unas cuantas plataformas de creación de agentes de inteligencia artificial de bajo código o sin código, y he elaborado una lista para compararlas con Sim Studio:

Como puedes ver, Sim Studio es un proyecto de código abierto que no se queda atrás en cuanto a funcionalidad y flexibilidad, y no hay ninguna presión económica para utilizarlo.

Lista de funciones

• Editor visual de flujos de trabajo : Diseñe flujos de trabajo de agentes de IA con una interfaz de arrastrar y soltar que admite lógica condicional y tareas de varios pasos.
• Compatibilidad con varios modelos : Compatible con LLM tanto en la nube como locales, como por ejemplo a través del Ollama Ejecución de modelos locales.
• integración de herramientas : Soporte para conectarse a herramientas externas como Slack, bases de datos y funcionalidad proxy ampliada.
• Despliegue de API Generación de API de flujo de trabajo con un solo clic para facilitar la integración en otros sistemas.
• despliegue local Soporte de autoalojamiento a través de Docker o manualmente para escenarios sensibles a la privacidad.
• Ampliaciones modulares Permite a los usuarios personalizar los bloques de funciones y las herramientas.
• Registro y depuración : Proporcione registros detallados para la optimización del flujo de trabajo y la resolución de errores.
• Soporte para contenedores de desarrollo Simplifique la configuración de entornos de desarrollo locales con contenedores de desarrollo VS Code.

Utilizar la ayuda

El núcleo de Sim Studio son sus funciones ligeras e intuitivas de creación de flujos de trabajo. A continuación se describe detalladamente el proceso de instalación, el funcionamiento de las principales funciones y el uso de características especiales para que los usuarios puedan empezar a trabajar rápidamente.

Proceso de instalación

Sim Studio ofrece tres opciones de autoalojamiento: Docker (recomendado), contenedores de desarrollo e instalación manual. A continuación se presentan principalmente Docker y la instalación manual, y el contenedor de desarrollo es adecuado para los desarrolladores que están familiarizados con VS Code.

Forma 1: Instalación Docker (recomendada)

Docker proporciona un entorno de ejecución consistente que es adecuado para la mayoría de los usuarios. Es necesario instalar primero Docker y Docker Compose.

1. Clonación del código base
   Se ejecuta en el terminal:

   git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
   cd sim
   

2. Configuración de variables de entorno
   Copie y edite el archivo de entorno:

   cp sim/.env.example sim/.env
   

   configurado en el archivo .env:

   • BETTER_AUTH_SECRET: Genera una clave aleatoria para la autenticación.
   • RESEND_API_KEY: se utiliza para la verificación del buzón; si no se establece, el código de verificación se enviará a la consola.
   • Configuración de la base de datos: PostgreSQL se utiliza por defecto, es necesario asegurarse de que el servicio de base de datos se está ejecutando.
   • OLLAMA_HOST: Establecer en http://host.docker.internal:11434 si se utiliza un modelo local.
3. Inicio de los servicios
   Ejecute el siguiente comando:

   docker compose up -d --build
   

   o utilizar un script:

   ./start_simstudio_docker.sh
   

   Una vez iniciado el servicio, visite http://localhost:3000/w/ para acceder a la interfaz del flujo de trabajo.

4. Servicios de gestión
   • Ver registro:

     docker compose logs -f simstudio
     

   • Interrupción de los servicios:

     docker compose down
     

   • Reinicie el servicio (tras la actualización del código):

     docker compose up -d --build
     

5. Utilización de modelos locales
   Si se requiere LLM local (por ejemplo, LLaMA), tire del modelo:

   ./sim/scripts/ollama_docker.sh pull <model_name>
   

   Poner en marcha servicios que apoyen los modelos locales:

   ./start_simstudio_docker.sh --local
   

   O seleccione según el hardware:

   # 有 NVIDIA GPU
   docker compose up --profile local-gpu -d --build
   # 无 GPU
   docker compose up --profile local-cpu -d --build
   

   Si ya dispone de una instancia de Ollama, modifique docker-compose.yml para añadirla:

   extra_hosts:
   - "host.docker.internal:host-gateway"
   environment:
   - OLLAMA_HOST=http://host.docker.internal:11434
   

Modo 2: Instalación manual

Para desarrolladores que necesitan un entorno personalizado con Node.js, npm y PostgreSQL instalados.

1. Clonar e instalar dependencias

   git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
   cd sim/sim
   npm install
   

2. Entorno de configuración
   Copie y edite el archivo de entorno:

   cp .env.example .env
   

   Configurar BETTER_AUTH_SECRET, conexiones a bases de datos, etc.

3. Inicialización de la base de datos
   Arquitectura de bases de datos push:

   npx drizzle-kit push
   

4. Iniciar el servidor de desarrollo

   npm run dev
   

   Visite http://localhost:3000.

Enfoque 3: Desarrollo de contenedores

1. Instale la extensión Remote - Containers en VS Code.
2. Abra el directorio del proyecto y haga clic en "Reabrir en contenedor".
3. Ejecute npm run dev o sim-start para iniciar el servicio.

Funciones principales

El corazón de Sim Studio es el editor visual de flujos de trabajo, que se describe a continuación:

Creación de flujos de trabajo

1. Inicie sesión en Sim Studio (http://localhost:3000/w/).
2. Haga clic en "Nuevo flujo de trabajo" para entrar en el editor.
3. Arrastre y suelte el nodo Agente y seleccione LLM (Modelo de Nube o Local).
4. Añada un nodo Herramientas (por ejemplo, Slack o Base de datos) y configure los parámetros.
5. Utilice el nodo Lógica condicional para establecer la lógica de ramificación.
6. Conecte nodos y guarde flujos de trabajo.

Flujo de trabajo de pruebas

1. Haga clic en "Prueba" e introduzca los datos del ejemplo.
2. Visualice la salida y los registros para comprobar la ejecución del nodo.
3. Ajuste los nodos o la lógica según sea necesario y vuelva a probar.

Flujo de trabajo de implantación

1. Haga clic en Desplegar y seleccione Generar API.
2. Obtener el punto final de la API (por ejemplo, http://localhost:3000/api/workflow/).
3. Pruebe la API:

   curl -X POST http://localhost:3000/api/workflow/<id> -d '{"input": "示例数据"}'
   

Flujo de trabajo de depuración

1. Comprueba las entradas y salidas de los nodos consultando el "Log" en el editor.
2. Utilice el control de versiones para guardar instantáneas del flujo de trabajo y facilitar su restauración.

Función destacada Operación

• Apoyo al modelo local El uso de un modelo local a través de Ollama es adecuado para escenarios sensibles a la privacidad. Tras la configuración, seleccione el modelo en el nodo agente y compruebe el rendimiento.
• integración de herramientas Tomemos Slack como ejemplo, introduzca el token de la API en el nodo de herramientas, establezca el destino del mensaje y pruebe la funcionalidad de envío de mensajes.
• Contenedores de desarrollo Desarrollo en contenedores a través de VS Code, con configuración automática del entorno para una iteración rápida.

advertencia

• Las instalaciones Docker deben asegurarse de que el puerto 3000 no está ocupado.
• Los modelos locales requieren una configuración de hardware elevada (se recomiendan 16 GB de RAM, GPU opcional).
• Los entornos de producción deben configurarse con RESEND_API_KEY y HTTPS.
• Actualice periódicamente el código:

  git pull origin main
  docker compose up -d --build
  

pila tecnológica

Sim Studio utiliza una pila tecnológica moderna para garantizar el rendimiento y la eficacia del desarrollo:

• fig. patrón Next.js (Enrutador de aplicaciones)
• amplia base de datos : PostgreSQL + Drizzle ORM
• acreditación : Better Auth
• interfaces : Shadcn, Tailwind CSS
• Gestión de la situación : Zustand
• Editor de procesos : ReactFlow
• Archivo (informático) : Fumadocs

escenario de aplicación

1. Servicio automatizado de atención al cliente
   Diseñe flujos de trabajo multiagente, integre la base de datos y Slack, automatice las respuestas a las preguntas de los clientes y notifique al servicio de atención al cliente humano, adecuado para plataformas de comercio electrónico.
2. análisis de datos
   Construya flujos de trabajo para extraer datos de bases de datos, llame a LLM para generar informes, despliegue como API, adecuado para análisis financieros.
3. Herramientas educativas
   Creación de agentes de aprendizaje interactivos, combinación de modelos locales para responder preguntas e integración de herramientas de generación de preguntas de examen para la educación en línea.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Es Sim Studio compatible con Windows?
   Windows es compatible, pero requiere Docker Desktop o Node.js. Se recomienda el enfoque Docker para garantizar un entorno coherente.
2. ¿Cómo me conecto a una instancia existente de Ollama?
   Modifica docker-compose.yml, añade la asignación host.docker.internal, establece OLLAMA_HOST.
3. ¿Qué hardware se necesita para un modelo local?
   Se recomiendan 16 GB de RAM, GPU para mejorar el rendimiento, puede funcionar lentamente en dispositivos de gama baja.
4. ¿Cómo puedo contribuir con código?
   Consulte https://github.com/simstudioai/sim/blob/main/.github/CONTRIBUTING.md.