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[JS/TS] Sim：拖拖拽拽，就能搭出一个 AI 智能体

发表于 2025-10-8 13:07:30 | 查看: 19| 回复: 0

本帖最后由游侠9527 于 2025-10-8 13:13 编辑

帮朋友公司做技术选型，他们想搞个客服机器人，要能查工单、发邮件、还得接入企业知识库。传统方案要写一堆胶水代码，LangChain 那套对非技术团队又太重。直到我翻到 Sim 这个项目，试了半小时就把原型跑起来了——这才是 2025 年该有的开发体验。

源码下载：
sim-main.zip (58.14 MB)

简单说，Sim 就是个可视化的 AI 工作流搭建平台。你在画布上拖几个方块，连连线，就能把 GPT、数据库、Slack、Gmail 这些东西串起来，做成一个能自动干活的智能体。

不用写代码？也不全是。复杂逻辑还是得写，但 80% 的集成和流程控制，确实点点鼠标就行了。这对小团队特别友好——产品经理能直接画流程，开发只需要补那些定制化的部分。

本地模型开箱即用
现在大家都在聊降本增效，Sim 直接内置了 Ollama 支持。一行命令启动，自动下载模型，不用折腾环境变量和 API Key。测试环境跑 Llama，生产再切 GPT-4，成本能省一大半。

多人实时协作
这个功能很多竞品都没做。我和同事能同时编辑一个工作流，就像在 Figma 里画图一样，谁改了什么立刻就能看到。对远程团队来说，这个体验太关键了。

80 多个现成集成
OpenAI、Notion、GitHub、Jira、Airtable……常用的服务基本都覆盖了。更绝的是支持 MCP 协议，自己写个适配器就能接入任何 API。我试着接了公司内部的 ERP 系统，半天就通了。

部署特别省心
云端版直接用，自托管一个 docker-compose up 搞定。想用本地模型？切个配置文件就行。技术栈也很现代：Next.js + PostgreSQL + Drizzle，前后端都是 TypeScript，代码看着很舒服。

我总结了几个实际场景：

客服机器人
接入企业知识库，自动回答常见问题，复杂问题转人工。朋友公司用这个方案，客服响应速度快了 3 倍。

数据处理管道
定时抓取数据、清洗、入库、生成报表。以前要写 Python 脚本 + Cron，现在拖个定时触发器 + 几个处理块就完事。

业务流程自动化
新员工入职自动创建账号、发欢迎邮件、分配导师。销售线索进来自动分配、记录、提醒跟进。这些重复劳动，交给工作流就好。

作为开发者，我特别关注几个设计：

它用 pgvector 做向量检索，知识库和 RAG 的能力是原生的，不用再单独搞个向量数据库。工作流执行记录全都落库，可以回放、可以评估，这对生产环境很重要。

实时协作用的是 Socket.io，配合 Zustand 做状态管理。代码组织用 Turborepo 管 Monorepo，前后端共享类型定义，开发体验确实比传统项目好不少。

远程代码执行用了 E2B 做沙箱隔离，安全性有保障。后台任务交给 Trigger.dev 调度，支持重试和长流程，比自己撸个队列靠谱多了。

最快的方式是 npx simstudio，自动拉镜像启动，打开浏览器就能用。想体验本地模型，跑 docker-compose.ollama.yml，等模型下载完就行。

手动部署的话，记得装 PostgreSQL 的 pgvector 扩展，这是向量检索的基础。配置文件分了两层，主应用和数据库包各有一个 .env，别搞混了。

官方文档写得很清楚，从入门到高级配置都有。社区也挺活跃，Issues 里能找到不少实战案例。

AI 应用开发正在经历一次范式转变。以前是"写代码调 API"，现在是"搭积木连流程"。Sim 这类工具的出现，让更多人能参与到 AI 应用的构建中来。

当然它也不是万能的。复杂的业务逻辑、高性能要求的场景，还是得老老实实写代码。但对于大部分中小团队的自动化需求，这个方案已经足够好了。

16k 的 Star 不是白来的，值得花时间研究一下。

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🌐 官方网站
https://sim.ai

📖 官方文档
https://docs.sim.ai

标签：#Sim #GitHub #AI智能体 #工作流自动化 #开源项目 #低代码平台