Flock

June 5, 2026 · View on GitHub

一个基于 Rust、Tauri 和 React 构建，由 langgraph-rust 强力驱动的桌面级多智能体测试与控制台（Harness）。

可视化工作流 | 多智能体控制台 | 内置智能体 | 安全沙箱与 VNC 实时投屏 | 跨平台 | 适配任何 API 密钥

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Flock 主界面截图 Flock 聊天界面截图 Flock 自动化界面截图 Flock 智能体界面截图 Flock 工作流界面截图

注意：本项目基于 langgraph-rust 构建，这是我个人对 LangGraph 框架 of Rust 的实现。

重构历史：Flock 经历了从头开始的彻底重构。原始版本是一个以 Python 为基础的应用，使用 LangGraph、LangChain 和 FastAPI 作为后端。当前版本是一个原生的桌面应用，拥有 Rust 后端，并由 Tauri 提供桌面外壳 support。这次重构带来了性能、可靠性和用户体验上的显著提升。

遗留代码：原始的 Python 代码库已保存在 legacy/python 分支中，以供参考。

📋 快速导航

多智能体控制台与工作流 · 核心特性 · 架构设计 · 快速开始

🤝 多智能体控制台与工作流 — AI 智能体的可视化编排与执行

Flock 不仅仅是一个简单的 AI 聊天客户端。它是一个功能完善的 多智能体控制台（Harness），完美融合了可视化工作流编辑器。它支持在本地或安全沙箱容器内运行 AI 智能体来读取/写入文件、执行终端命令、浏览网页、以及自动串联复杂的工作流逻辑。您能够实时监视智能体的一举一动，并拥有完全的控制权。

核心能力 / 功能特性传统 AI 聊天客户端Flock (多智能体控制台 Harness)
可视化工作流编辑器无有 —— 基于 ReactFlow，支持 10 种节点自由连线与步骤高亮流式执行
AI 文件读写与操作限制或无有 —— 内置智能体，具备完整文件系统、Grep 检索与 Glob 匹配权限
多步骤自主规划无有 —— 基于 LangGraph-rust 状态机，由用户审批保障安全的自主循环
定时任务自动化无有 —— 预置 Cron 调度系统，支持 24/7 后台自动定时运行任务
多智能体协同无有 —— 自动检测并统筹多智能体/助手，协同完成任务
免费且完全开源极少是 —— 基于 Rust & Tauri 构建，完全免费且支持极佳的性能扩展

🌟 核心特性

🕸️ 可视化工作流编辑器 (Visual Workflow)

  • 拖拽式画布：基于 ReactFlow 构建，通过连接智能体、逻辑控制器和脚本节点，可视化编排复杂的业务管线。
  • 10 种内置节点类型：
    • start 与 answer：工作流的输入入口与最终结果输出映射。
    • llm 与 agent：纯大模型推理节点与支持工具调用的 LangGraph 智能体节点。
    • classifier 与 ifelse：语义分类路由与多分支条件逻辑判断。
    • code：运行自定义 JavaScript/Python 脚本，进行任意数据转换。
    • human：人工干预阻断节点，用于等待人工输入确认或补充物料。
    • plugin 与 parameter_extractor：内置/自定义工具插件节点与结构化数据提取器。
  • 工作流版本管理与历史追踪：支持多版本工作流的生命周期管理，并记录执行过程中的状态历史，方便回溯与调试。

👥 人机协同与安全交互 (Human-in-the-Loop)

  • 交互式工具审批门禁：对敏感或带有风险的工具（如执行终端命令、修改系统配置、写文件）进行严格权限管理，在智能体执行前必须经由用户显式批准，支持随时预览 and 拦截。
  • VNC 屏幕接管：在 Agent 执行自动化浏览器或桌面模拟卡住（如遇到复杂验证码或敏感支付环境）时，用户可直接在桌面客户端一键接管虚拟桌面的鼠标和键盘，实现无缝的人机协助。
  • 工作流人工断点 (human 节点)：允许在可视化工作流的任意环节中插入人工干预阻断器，用于向用户请求确认、表单填写或者手动分支决策，然后再继续恢复执行。

🌐 网页自动化与计算机控制 (Computer Use)

  • Playwright 网页操作：在安全沙箱内通过 Playwright 驱动进行导航、点击、表单填写，突破反爬逻辑。
  • 计算机控制 (Computer Use)：通过 xdotool 操控虚拟桌面的鼠标和键盘。智能体实时观察屏幕帧缓冲区输出并分析截图，形成“截图 -> 规划操作 -> 反馈”的视觉闭环。

🤖 内置智能体 — 零配置，开箱即用

  • 无需繁琐安装：不需额外在终端安装各种 CLI 工具。贴入任何 API 密钥（OpenAI, Gemini, Anthropic Claude, AWS Bedrock, 或本地 Ollama/LM Studio）即可立即使用。
  • 技能系统扩展：支持 YAML frontmatter 的 Markdown 提示词技能模板，支持文件系统监控及热重载。

🔒 安全沙箱运行环境

  • 隔离安全执行：所有敏感或带有风险的命令行、代码编译任务均在独立的隔离容器中安全执行，保障宿主机系统不受损伤。
  • 桌面流渲染：通过 WebSocket 将沙箱的虚拟桌面屏幕流直接渲染至 React 客户端，全程透明可追溯。

🔌 MCP 协议与定时任务

  • MCP 支持：只需接入一次本地或远程 MCP 服务器，所有助理及工作流即可自动继承新暴露出来的所有 schemas 工具。
  • 定时自动化任务：支持标准 cron 语法，常用于定时抓取信息、数据汇总、定期清理或生成日报。

🏗️ 架构设计

graph TD
    UI[Tauri 桌面 UI - React + Mantine] <-->|IPC / Tauri 命令| TauriHost[src-tauri 核心]
    TauriHost <-->|IPC 接口 / JSON 协议| AgentEngine[flock-agent - 智能体核心]
    AgentEngine -->|图状态机| StateGraph[langgraph-rust]
    AgentEngine <-->|SQLite 检查点| DB[(SQLite 数据库)]
    AgentEngine <-->|技能发现与解析| Skills[flock-skills]
    
    AgentEngine <-->|工具执行器| Registry[flock-tools - 工具注册表]
    Registry <-->|本地宿主机| Builtin[内置工具: Bash, 文件读写, Grep]
    Registry <-->|模型上下文协议| MCP[MCP 服务器注册表]
    Registry <-->|隔离容器沙箱| Sandbox[沙箱客户端]
    
    Sandbox <-->|X11 / VNC 服务| VNC[x11vnc + websockify] <-->|Websocket 画面流| UI
    Sandbox <-->|Playwright / xdotool| Browser[浏览器及系统控制]

模块结构说明

模块 (Crate)目录位置用途描述
flock-corecrates/flock-core共享配置、SQLite 数据库模型、加密机制以及 IPC 通信底层封装。
flock-agentcrates/flock-agent智能体主运行循环、LangGraph 状态机驱动、Checkpoint 历史持久化与长期记忆索引。
flock-workflowcrates/flock-workflow可视化工作流节点核心逻辑实现，以及 JSON 工作流到 LangGraph AST 的编译器。
flock-toolscrates/flock-tools本地与沙箱工具实现、沙箱生命周期管理以及 VNC WebSocket 代理桥接。
flock-skillscrates/flock-skills系统提示词注册中心，支持变量注入、执行钩子与文件热重载。
flock-uiflock-ui基于 Zustand 状态管理、i18next 国际化和 ReactFlow 连线编辑器的桌面应用前端。

⚡ 快速开始

准备环境

  • Rust: 1.77.2 或更高版本
  • Node.js: 18.x 或更高版本

编译与本地开发

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/Onelevenvy/flock.git

  2. 安装前端依赖

    cd flock-ui
npm install

  3. 以开发模式启动 Tauri 桌面端

    npm run tauri dev

  4. 运行 Rust 单元测试

    cargo test --workspace

🗺️ 发展路线 (Roadmap)

  • 安全沙箱环境：包含桌面流渲染与人工接管机制。
  • 可视化工作流编辑器：基于 ReactFlow 的前端编辑器与 Rust 后端编译执行系统。
  • 浏览器操控工具：沙箱环境下的 Playwright 浏览器驱动。
  • Computer Use：基于 xdotool 的 GUI 交互，配有视觉反馈循环。
  • 定时自动化任务：支持类 cron 语法配置的后台自动化执行。
  • 多智能体协同 (Multi-Agent)：在工作流中编排多个角色智能体，实现协作链。
  • 第三方智能体生态：集成 Claude Code、OpenCode、OpenClaw 以及 Hermes 等生态智能体。

📄 开源协议

基于 Apache License, Version 2.0 协议开源。详情参见 LICENSE。