OAK (Open Agent Kit)
OAK (Open Agent Kit)是面向开发者的开源AI代理开发平台，核心定位是降低AI代理的开发门槛，助力开发者完成AI代理的构建、定制与部署全流程工作
OAK (Open Agent Kit)是面向开发者的开源AI代理开发平台，核心定位是降低AI代理的开发门槛，助力开发者完成AI代理的构建、定制与部署全流程工作。平台提供模块化开发组件，支持开发者自定义代理逻辑配置，可对接多种主流大语言模型，同时内置多代理协作调度框架，无需从零搭建底层架构即可快速推进项目。支持个人开发者进行小型AI工具开发，也支持团队开展复杂多代理系统搭建，适用于AI原型验证、生产级AI服务部署、多代理场景模拟、智能客服系统开发等多种开发场景。
- 适用对象
- 个人AI开发者（开发小型AI工具、个人智能助手）
- 主要功能
- 模块化组件库、自定义逻辑配置
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.07.27（99 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
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近 7 日点击
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OAK (Open Agent Kit)是什么，怎么使用？
约 4 分钟OAK (Open Agent Kit)是面向开发者的开源AI代理开发平台，核心定位是降低AI代理的开发门槛，助力开发者完成AI代理的构建、定制与部署全流程工作。平台提供模块化开发组件，支持开发者自定义代理逻辑配置，可对接多种主流大语言模型，同时内置多代理协作调度框架，无需从零搭建底层架构即可快速推进项目。支持个人开发者进行小型AI工具开发，也支持团队开展复杂多代理系统搭建，适用于AI原型验证、生产级AI服务部署、多代理场景模拟、智能客服系统开发等多种开发场景。
主要功能
- 模块化组件库：平台内置覆盖代理角色定义、工具调用、记忆管理、响应生成等全流程的开发组件，开发者可根据项目需求直接拖拽或调用对应组件，无需从零编写底层基础代码，可将核心开发精力集中在业务逻辑设计上，有效缩短项目开发周期。
- 自定义逻辑配置：支持可视化界面配置或代码编写两种方式自定义代理逻辑，开发者可设定代理的触发条件、响应规则、调用权限、交互流程等核心规则，还支持配置不同代理之间的协作优先级、信息传递规则，适配不同业务场景的个性化需求。
- 多LLM适配接入：支持对接GPT系列、Claude系列、文心一言、通义千问、 Llama系列等十余种主流大语言模型，开发者只需在配置界面填写对应模型的API密钥即可完成接入，还支持在不同代理节点配置不同模型，根据任务特性选择适配的模型能力。
- 多代理调度框架：内置成熟的多代理协作调度系统，支持设定主代理、子代理的分工规则，可配置任务拆分、结果汇总、冲突协调等调度逻辑，开发者无需自行搭建多代理通信底层架构，即可快速搭建包含多个不同职能代理的复杂系统。
- 一键部署支持：开发完成的AI代理项目支持一键部署到平台提供的测试环境，也可导出为Docker镜像部署到自有服务器，同时提供部署后的监控面板，可实时查看代理的调用量、响应成功率、运行资源占用等数据，方便开发者进行运维管理。
- 调试模拟工具：内置项目调试模拟功能，开发者可输入不同的测试用例，模拟真实用户请求查看代理的完整运行链路，系统会自动记录每一步的调用日志、参数传递过程、模型返回结果，帮助开发者快速定位逻辑漏洞或配置错误。
怎么使用
- 1. 访问https://open-agent-kit.com进入官网，点击注册按钮填写邮箱、设置密码完成账号注册，个人开发者可直接使用免费版，团队用户可按需选择对应服务方案。2. 进入项目管理界面点击新建项目，可选择空白项目从零搭建，也可选择预设的AI客服、智能助手、多代理协作等模板快速初始化项目。3. 在开发界面根据项目需求拖拽对应模块化组件，配置组件的参数规则，设定代理的逻辑流程，同时在模型配置栏绑定需要使用的大语言模型API。4. 完成配置后进入调试页面，输入测试用例运行项目，查看运行日志排查逻辑问题，调整配置参数直到项目运行效果符合预期。5. 调试通过后点击部署按钮，可选择部署到平台测试环境进行公开测试，也可导出部署包自行部署到自有服务器，后续可在监控面板查看项目运行数据。
适合什么人群
- 个人AI开发者（开发小型AI工具、个人智能助手）
- AI创业团队（快速验证AI产品原型）
- 企业技术团队（搭建生产级AI服务、智能客服系统）
- AI领域研究者（开展多代理协作相关实验）
- 计算机专业学生（学习AI代理开发相关知识、完成课程项目）
- 独立产品开发者（开发AI类SaaS产品）
总结
这是一款专注于AI代理开发的开源平台，对于想要入局AI代理开发但缺乏底层架构搭建能力的开发者而言，是实用性较高的开发工具。它没有过多复杂的底层概念门槛，通过模块化的设计把AI代理开发的常见环节封装成可直接调用的组件，即使是刚接触AI代理开发的开发者，也能通过模板和可视化配置快速产出可运行的项目。平台对多模型的适配能力也比较突出，不需要开发者单独做模型对接的适配开发，直接填写API密钥即可调用不同模型的能力，方便开发者对比不同模型在同类任务中的表现。同时它的多代理调度功能设计比较完善，适合需要搭建复杂多代理系统的团队使用，不需要从零搭建代理之间的通信和调度逻辑，能够减少大量的基础开发工作量。整体而言，它既适合个人开发者做小型项目开发，也能支持团队开展中大型AI代理项目，是AI代理开发领域实用性较强的开源工具。
价格与免费额度
平台提供永久免费版，支持最多3个并发项目、单项目最多5个代理节点、每月1000次模型调用额度，适合个人开发者做原型验证和小型项目开发。付费版分为基础版和企业版，基础版每月29美元，支持最多10个并发项目、单项目最多20个代理节点、每月10万次调用额度，适合小型开发团队使用。企业版采用定制化报价，可根据需求提供无限并发、专属技术支持、私有部署等服务，适合有大规模AI代理部署需求的企业用户。对于仅做学习和原型验证的用户，免费版基本可以满足需求，有生产级部署需求的用户可根据项目规模选择对应付费方案。
优点与不足
优点
- 所有核心代码开源，开发者可自由修改底层架构适配个性化需求
- 模块化组件覆盖AI代理开发全流程，无需从零编写基础代码，降低开发成本
- 支持对接十余种主流大语言模型，可根据任务需求灵活选择适配模型
- 内置成熟的多代理调度框架，可快速搭建复杂多代理协作系统
- 支持一键部署和运行监控，简化项目上线后的运维工作
不足
- 文档目前仅有英文版本，国内开发者查阅存在一定门槛
- 免费版提供的部署资源有限，高并发的生产级项目需要升级付费方案
- 部分小众大语言模型暂不支持直接对接，需要开发者自行开发适配插件
- 社区生态目前处于发展阶段，可供直接使用的第三方组件数量有限
能帮你做的 8 件事
- 01模块化组件库
- 02自定义逻辑配置
- 03多LLM适配接入
- 04多代理调度框架
- 05AI代理开发场景的常用方案
- 06开源开发平台场景的常用方案
- 07个人AI开发者（开发小型AI工具、个人智能助手）的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- 页面资料核验与信息更新
- OAK (Open Agent Kit) 收录进 Toolifai 目录
常见问题
使用这个平台是否需要掌握专业的AI开发知识？
如果是开发简单的单代理项目，仅需要具备基础的编程知识，了解大语言模型的基本调用逻辑即可，平台的模块化组件和可视化配置功能已经封装了大部分AI相关的底层逻辑，开发者只需要按照业务需求配置参数即可。如果是开发复杂的多代理系统或者需要修改底层架构，则需要掌握Python编程、大语言模型应用开发的相关知识，才能更好地完成定制化开发工作。平台也提供了入门教程和案例文档，开发者可以根据文档逐步学习相关开发流程。
平台是否支持私有部署？
平台的核心代码全部开源，开发者可以自行下载源代码部署到自有服务器，也可以选择付费的企业版服务，平台会提供专属的部署技术支持，帮助用户完成私有环境的部署搭建。私有部署的项目数据全部存储在用户自有服务器上，不会上传到平台服务器，适合对数据安全有较高要求的企业用户。如果选择部署到平台的公共环境，平台也会按照相关隐私保护规则存储用户数据，用户可随时导出或删除自己的项目数据。
开发的AI代理项目可以接入自有业务系统吗？
可以，平台开发完成的AI代理项目支持生成标准的API接口，开发者只需要将接口接入到自有业务系统中，即可实现业务系统与AI代理的联动。同时平台也支持自定义请求参数和返回格式，开发者可以根据自有业务系统的需求调整接口规则，无需额外做接口适配开发。如果是私有部署的项目，还可以直接在内网环境下调用接口，避免数据外传，满足企业内部系统的使用需求。
平台支持接入自定义的工具插件吗？
支持，平台开放了工具插件的开发标准，开发者可以按照官方提供的开发规范编写自定义工具插件，上传到自己的项目组件库中使用，也可以将开发的插件贡献到公共组件库，供其他开发者使用。常见的搜索工具、数据库查询工具、第三方业务系统调用工具等都可以按照规范封装成插件，AI代理运行时即可调用这些自定义工具完成对应的任务，拓展代理的能力边界。
多代理调度功能最多支持多少个代理同时运行？
免费版单项目最多支持5个代理节点同时运行，基础版单项目最多支持20个代理节点同时运行，企业版没有代理节点数量限制，可以根据用户的服务器资源配置无限拓展。代理运行的性能不仅和平台的限制有关，也和部署环境的服务器配置、对接的大语言模型的并发限制有关，在实际使用中需要根据项目的并发需求配置对应的服务器资源和模型调用额度，避免出现调用受限的情况。
平台是否提供相关的开发教程和案例？
平台官方文档中提供了从入门到进阶的全流程开发教程，包含环境搭建、单代理开发、多代理系统搭建、部署上线等全流程的操作指导，同时也提供了十余个不同场景的案例模板，包括智能客服、内容生成助手、多代理科研协作系统等，开发者可以直接基于案例模板修改，快速生成自己的项目。官方社区也会定期分享用户贡献的开发经验和案例，开发者可以在社区交流开发过程中遇到的问题。
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