{"repo":"qingni/AgentCrew","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/qingni/AgentCrew","clone":"git clone https://github.com/qingni/AgentCrew.git","description":"A universal orchestration workbench for macOS. Seamlessly mix AI models (Codex, Claude) with traditional CLI tools (git, npm) via static DAG pipelines or dynamic self-healing agents, creating a fully automated closed-loop for development and ops.","language":"Swift","stars":56,"topics":["ai-agents","automation","cli","dag","developer-too","macos","orchestration","pipeline","swift","swiftui"],"license":"Apache-2.0","category":"workflow-automation","readme_excerpt":"AgentCrew 一个面向 macOS 的万物编排工作台（Universal CLI Orchestration Workbench） 不仅能将 Codex 、 Claude 、 Cursor-Agent 等多种 AI 工具无缝组织成可视化工作流，还能 混合编排任意传统 CLI 命令（如 git、npm、docker、ffmpeg 等） ，在本地完成 研发、测试、部署与自动化运维 的完整闭环。 简体中文 English --- ✨ 核心亮点 (Key Features) AgentCrew 并非要替代某一个具体的 AI 聊天工具，而是提供一个统一的 Orchestration Layer ，让多种 AI CLI 能以更稳定、可复用、可观察的方式协作。 💻 极致的 macOS 原生体验 - 基于 SwiftUI 构建，运行轻量、流畅。 - 可视化 Flowchart、全链路执行监控、本地系统通知。 🔄 独创双引擎驱动：Pipeline 与 Agent 模式并存 同一任务可自由在两种模式间切换，兼顾 执行效率 与 智能闭环 ： - ⚡️ Pipeline 模式 ：基于静态 DAG 工作流，执行路径极短。适合目标明确、步骤固定、追求速度与成本控制的标准化任务。 - 🧠 Agent 模式 ：基于多轮动态执行（Plan - Execute - Evaluate - Replan）。支持自动诊断失败原因、自动补齐修复步骤，并在高风险操作前（如删除、大规模重构）挂起等待 人工审批 (Human-in-the-loop) 。 🌊 DAG 波次调度与并发执行 摒弃死板的全串行执行。AgentCrew 自动解析任务步骤之间的显式依赖（Run After）与隐式依赖（Sequential Stage），将可并行的步骤打包成「Wave (波次)」， 最大化利用并发性能 ，大幅缩短长链路任务的等待时间。 🪄 AI 自动生成工作流 (Auto-Planner) 只需输入一句话自然语言（如：“给项目新增 JWT 用户认证与单测”），系统会自动为你拆解出 Implement - Review - Fix - Verify 的结构化步骤，并自动分配合适的底层 AI 工具。 🛠️ 多模型 & 多 CLI 混合编排 - 深度兼容 AI 工具 ：原生支持 Cursor/cursor-agent 、 Claude 、 Codex 等大模型 CLI。 - 极简 CLI Environment 配置 ：提供一键切换标准 / Internal 命令模式；当前主要影响 Codex 与 Claude ， Cursor 保持固定命令模式，内置环境探针自动完成路径解析。 🔌 万物编排：原生支持任意传统 CLI 打破“仅限 AI 工具”的局限，AgentCrew 底层拥有强大的通用执行器，通过以下架构机制实现万物编排： - 无缝接入现有工具链 ：完美支持 git 、 npm 、 python 、 docker 、 ffmpeg 等任意能在 macOS 终端运行的命令。 - 与大模型互通 ：支持将提示词以占位符（ {{prompt}} ）或标准输入（stdin）安全传导给 Shell 脚本；同时支持在 Step Prompt 中引用前序依赖步骤上下文（如 {{step:Design.summary}} ）。 - 结构化上下文传递 ：不是简单把 stdout 串给下一个 Step，而是基于结构化记忆与共享状态做按需注入，兼顾可读性、成本与可控性。 - 无限混合编排 ：例如用 Cursor 编","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/qingni","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/qingni/AgentCrew/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}