使用 Flue 可编程的 TypeScript Harness 构建持久化 AI Agent。一次编写,随处部署,使用任意 LLM。
export function MyAssistant() {
const [count, setCount] = usePersistentState('count', 0);
useAgentStart(() => setCount((n) => n + 1));
useModel('moonshot/kimi-k2');
return `You are a helpful assistant. This conversation has ${count} messages.`;
}Flue 由 Pi 驱动,Pi 是 OpenClaw 和全球数百万用户信赖的 Agent Harness。Pi 提供你需要的工具,解锁真正的 Agent 自主性,超越简单的聊天机器人。
Pi is the core of our open tech stack including Durable Streams, Vite, and a flexible Sandbox API. 自信地将 Flue 部署到任何地方。
Agent 不会因为服务器宕机而消亡。Flue 将每个会话记录在持久化流中,当运行时恢复在线时安全地恢复中断的工作。在同一持久化基础上运行单个 Agent 或多 Agent 集群。
构建能够安全采取行动、保持连续性并连接到工作所在系统的 Agent。
构建能够跨对话和事件保持上下文、自主朝目标工作的 Agent。每个 Agent 都是持久化的、有状态的、可通过 HTTP 寻址的。
Agents are just functions. Script them with flue run and the SDK — locally, in CI, or from your own backend — or orchestrate them with Cloudflare Workflows, Inngest, and more.
Agent 运行命令、编辑文件和完成实际工作的安全环境。
在每个 Agent 上写入数据,随状态变化更新其能力。
定义专业角色,让你的 Agent 将工作委托给合适的专家。
Agent 调用 API、查询数据并进行更改 — 使用你定义的代码。
打包 Agent 在任务需要指导时加载的专业知识。
通过开放的模型上下文协议将 Agent 连接到数千个工具。
工作在崩溃、重启和部署后存活 — 会话自动恢复。
将会话追踪导出到 OpenTelemetry、Braintrust、Sentry 或你自己的观察器。
将 Agent 连接到工作发生的地方 — Slack、Teams、Discord、GitHub 等。
学习如何使用 Flue 构建、运行和部署生产级 Agent。