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项目简介：Anything AI

Anything AI 是一个全栈的 AI 自动化框架，旨在为用户提供一个易于使用的自动化工具。这个项目是用 Rust 编写的，其灵感来源于 Posthog 和 Zapier 的功能完备性。Anything AI 强调用户体验和自动化的灵活性，使用户无需牺牲理解能力而能创意十足地扩展其功能。

核心功能

工作流系统

• 工作流 REST API：通过 Axum 提供工作流的创建、读取、更新和删除功能。

  • 使用 Postgrest 和 Supabase 实现的工作流 CRUD 操作。
  • 实现工作流版本管理和发布管理的功能。

• 持久的工作流处理：

  • 支持将工作流分解为任务计划。
  • 使用 Tera 进行动作配置打包。
  • 提供基于 Supabase 的任务队列管理和处理系统。
  • 触发管理系统，包括 Cron 触发器，以及未来将支持的 Webhook 和轮询触发器。

身份验证和授权

• 基于 Supabase 提供的用户管理和 OAuth 集成。
• 使用 BaseJump 构建团队验证和计费系统，依托于 Postgres 的行级安全性。

工作流工作室

• 使用 ReactFlow 实现的拖放编辑器。
• 基于 json-schema-form 的动作配置。
• 通过 TailwindCSS 和 ShadCN 提供的用户界面。
• 支持工作流测试管理，未来将增加单一动作测试、动作模板和工作流模板管理。

模板市场

• 提供用户配置文件和工作流、动作模板的发布功能。

架构目标

Anything AI 的架构旨在最大化创意和可扩展性，同时保证易懂性。其架构便于逐步引入新的 AI 技术，不论其形态如何变化。架构侧重于通过易于低成本生成的语言模型（LLMs）来存储状态、日志和事件等，旨在朝向自我编写的目标迈进。

• 可扩展性与易懂性：

  • 每个动作类型由插件定义，类似于 VSCode 中的插件，这些插件负责执行任务。
  • 用户可以编写自己的插件，或者从社区获取。
  • 插件是基于 WASM，可用任何能编译为其的语言编写。

• 用户界面设计：

  • 自描述设计，意在让用户一眼即可了解流程的目的，而非关注如何实现。
  • 配置通过模板化参数进行，参数可访问之前的结果、环境变量和系统常量等。

核心团队

• Carl Lippert：Twitter

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