langchain-ai/open-agent-platform
GitHub: langchain-ai/open-agent-platform
LangChain 官方的开源无代码平台，用于通过 Web 界面可视化地创建、管理和交互 LangGraph Agent。
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# 开放 Agent Platform
原始 README（已归档）
Open Agent Platform 是一个无代码 agent 构建平台。这些 agent 可以通过 Agent Supervisor 连接到各种工具、RAG 服务器，甚至其他 agent！ ## 概述 Open Agent Platform 提供了一个现代的、基于 Web 的界面，用于创建、管理和交互 LangGraph agent。它的设计理念是简单易用，让没有技术背景的用户也能轻松上手，同时为开发者提供高级功能。 ## 核心功能 - **Agent 管理**：通过直观的界面构建、配置 agent 并与之交互。 - **RAG 集成**：通过 [LangConnect](https://github.com/langchain-ai/langconnect) 提供对检索增强生成（RAG）的一流支持。 - **MCP 工具**：通过 MCP server 将您的 agent 连接到外部工具。 - **Agent 监管**：通过 Agent Supervisor 协调多个 agent 协同工作。 - **身份验证**：内置身份验证和访问控制功能。 - **可配置的 Agent**：通过丰富的 UI 轻松定义用户配置 agent 的方式。 ## 文档 有关详细的设置说明、指南和 API 参考，请查看 [docs 目录](https://github.com/langchain-ai/open-agent-platform/tree/main/apps/docs)。 ## 快速开始 要快速开始使用 Open Agent Platform，请查阅我们文档中的 [快速入门指南](https://github.com/langchain-ai/open-agent-platform/blob/main/apps/docs/quickstart.mdx)。 # 概念/常见问题 ## 概念 ### Agent agent 是在现有 LangGraph graph 之上进行的自定义配置。这与 LangGraph API 中的 `assistant` 概念相同。 ## 常见问题 ### 我需要后端服务器吗？ OAP 不需要运行独立的后端服务器即可使 Web 应用程序正常工作。只要您将 LangGraph Platform 上的 deployment 添加到您的实例中，它就能按预期工作！ 但是，如果您想使用 RAG 功能，则需要单独运行 LangConnect 服务器。这是因为 LangConnect RAG 服务器的设计初衷就是独立于您的 LangGraph deployment 进行托管。有关更多信息，请参阅 [LangConnect 文档](https://github.com/langchain-ai/langconnect/blob/main/README.md)。 ### 我该如何构建自己的 agent？ 可以！请参阅 [构建您自己的 Agent](https://github.com/langchain-ai/open-agent-platform/blob/main/apps/docs/custom-agents/overview.mdx) 部分了解更多信息。 ### 我该如何使用非 Supabase 的身份验证？ 可以！这需要对代码进行一些修改，但我们实现身份验证的方式使其很容易替换为任何其他身份验证提供商。 ### 我该如何使用非 LangGraph 的 agent？ 不行。您打算与 OAP 配合使用的所有 agent 都必须是部署在 LangGraph Platform 上的 LangGraph agent。 ### 为什么我的 agent 配置只显示字符串输入，而没有自定义字段？ 首先，请确保您使用的是最新版本的 LangGraph。如果在本地运行，请确保您使用的是最新版本的 LangGraph API 和 CLI 包。如果是部署，请确保您发布的是 2025 年 5 月 14 日之后的版本。然后，检查您的可配置字段是否设置了 `x_oap_ui_config` 元数据。如果已设置，请检查您的可配置对象是否是使用 LangGraph Zod（如果使用 TypeScript）定义的，因为这是 Open Agent Platform 识别和渲染您的 UI 字段所必需的。 如果仍然无法工作，请确认您的 `x_oap_ui_config` 元数据是否设置了正确的字段。标签：AI智能体, LangGraph, RAG, 人工智能, 低代码/无代码, 开发平台, 用户模式Hook绕过, 自动化攻击