OAK的主要功能是什么？

主要功能包括：无缝LLM集成、内置知识库、可扩展的插件生态系统、可嵌入的聊天UI、快速且灵活的部署、用户管理、多LLM兼容性，以及上传各种文档格式（PDF、CSV、Word文档、JSON）的能力。

OAK的定价选项有哪些？

OAK提供三个层级：核心版（免费），最多10个用户、5个代理和100个文档；专业版（149美元/年，终身折扣50%），无限用户、代理和文档；企业版（定制价格），提供专门的支持和额外的功能，如SSO和自定义插件。

OAK可以通过两种方式部署：使用一键部署模板进行托管提供商部署，或者通过简单的CLI在本地运行。它可以作为聊天UI嵌入，用作React组件，或集成到现有系统中。

OAK基于哪些技术构建？

OAK构建于行业标准的开源库之上，包括React Router、Shadcn UI、Better Auth、Postgres & PGVector、Vercel AI SDK、Tailwind和Vite。

Open Agent Kit - Build Agents in Minutes

WebsiteFreemiumAI Developer Tools Large Language Models (LLMs)

OAK是一个开源平台，使开发人员能够通过连接到任何LLM、使用插件扩展功能以及将AI无缝嵌入到工作流程中来快速构建、自定义和部署AI代理。

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推广此工具

https://open-agent-kit.com/?ref=aipure&utm_source=aipure

概述
替代方案

产品信息

更新于：2025年04月09日

什么是 Open Agent Kit - Build Agents in Minutes

Open Agent Kit (OAK) 是一个以开发者为中心的平台，旨在简化AI代理的创建和部署。OAK源于使AI集成变得轻松的愿景，解决了常见的挑战，例如零散的工具、缓慢的工作流程以及传统上使AI部署变得复杂的僵化系统。它提供了一个具有内置集成的模块化设计，支持包括OpenAI、Anthropic和Google在内的各种LLM连接，同时保持开源方法，从而促进透明度和社区协作。

Open Agent Kit - Build Agents in Minutes 的主要功能

Open Agent Kit (OAK) 是一个开源平台，旨在快速高效地构建、定制和部署 AI 代理。它提供与各种 LLM 提供商的无缝集成、通过插件实现的可扩展功能，以及在现有工作流程中嵌入的 AI 功能。该平台具有模块化设计、内置集成和直观的开发者体验，使开发者能够以最少的配置创建 AI 代理，同时保持可扩展性和灵活性。

多 LLM 集成: 以最少的配置要求连接到任何 LLM 提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Google 或自托管模型

模块化插件系统: 通过灵活的插件生态系统扩展功能，该系统允许添加自定义知识来源、工具和集成

可定制的 UI 组件: 使用 iframe 或脚本标签嵌入 AI 聊天功能，并具有完全可定制的界面元素以匹配品牌美学

内置知识库: 支持上传各种文档格式（PDF、CSV、Word 文档、JSON）以增强 AI 响应和功能

Open Agent Kit - Build Agents in Minutes 的使用场景

智能客户支持: 部署 AI 代理，为客户咨询和支持请求提供即时、准确的响应

内部知识助手: 创建一个 AI 驱动的系统，使团队成员可以轻松访问公司知识和文档

数据分析助手: 通过 AI 驱动的分析，将原始数据实时转化为可操作的业务见解

对话式网站集成: 通过智能、品牌化的聊天体验增强网站互动

优点

开源，对代码库具有完全的透明度和控制权

灵活的部署选项（本地或基于云）

强大的社区支持和广泛的定制选项

缺点

目前处于 beta 阶段

可能需要技术专业知识才能进行高级定制

如何使用 Open Agent Kit - Build Agents in Minutes

安装和设置: 使用CLI在本地开始，或为首选的托管提供商选择一键部署模板

配置环境变量: 设置必需的变量，包括APP_SECRET（使用openssl rand -hex 32生成）、APP_URL（默认http://localhost:5173）、POSTGRES_PASSWORD、DATABASE_URL和SENDER_EMAIL

设置数据库: 使用以下命令在Docker中设置PostgreSQL数据库：docker run --name <container_name> -e POSTGRES_USER=<username> -e POSTGRES_PASSWORD=<password> -e POSTGRES_DB=<database> -p 5432:5432 -d pgvector/pgvector:pg17

创建您的第一个代理: 定义代理的用途，并将其配置为与您选择的LLM（OpenAI、Anthropic、Google或自托管模型）交互

添加知识来源: 上传相关文档（PDF、CSV、Word文档、JSON）以增强代理的知识库

使用插件进行自定义: 通过添加插件和集成自定义工具来增强功能，以扩展代理的功能

配置用户管理: 设置用户角色、权限和配置文件，以管理对代理的访问

部署和嵌入: 将您的代理部署为聊天UI、React组件，或使用iframe或脚本标签将其集成到现有系统中

测试和监控: 通过内置工具和仪表板验证代理功能并监控性能