CommonGround：构建多智能体协作的工作流平台

CommonGround 是一个开源的多智能体协作平台，托管在 GitHub 上，由 Intelligent-Internet 开发。它旨在帮助用户通过可视化工作流和动态管理工具，创建和管理多个 AI 智能体，完成复杂任务。平台支持用户实时监控智能体的工作状态，查看决策过程和工具调用，适合开发者和研究人员构建高效的 AI 协作系统。CommonGround 强调透明性和可控性，让用户深度参与 AI 工作流程，而非依赖封闭的 AI 系统。平台支持多种语言模型和工具集成，适用于软件开发、研究和自动化任务等场景。

功能列表

• 工作流可视化：通过动态流程图、看板和时间线视图，实时展示智能体的工作状态和决策过程。
• 多智能体协作：支持多个 AI 智能体协同工作，处理多步骤和研究密集型任务。
• 可复用工作流：用户可保存和复用智能体的工作流，快速应用于相似任务。
• 工具集成：支持与多种语言模型（如 Claude、Gemini、GPT-4o）和外部工具集成，扩展功能。
• 透明操作：提供详细的日志和状态更新，确保用户完全掌控 AI 行为。
• 开源框架：代码公开，允许用户自由修改和扩展功能。

使用帮助

安装流程

CommonGround 是一个基于 GitHub 的开源项目，用户需要通过克隆仓库并配置环境来使用。以下是详细的安装步骤：

1. 克隆仓库：
   打开终端，运行以下命令以克隆 CommonGround 仓库：

   git clone https://github.com/Intelligent-Internet/CommonGround.git
   cd CommonGround
   

2. 安装依赖：
   CommonGround 前端基于 React，后端需要 Node.js 和 Python 环境。确保已安装 Node.js（建议版本 18.x 或更高）和 Python（建议版本 3.8 或更高）。运行以下命令安装依赖：

   # 安装前端依赖
   cd frontend
   npm install
   # 安装后端依赖
   cd ../api
   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置环境变量：
   CommonGround 需要配置语言模型的 API 密钥（如 OpenAI、Claude 或 Gemini）。在项目根目录创建 .env 文件，添加以下内容：

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
   CLAUDE_API_KEY=your_claude_api_key
   

   用户可通过 OpenRouter 或其他服务获取 API 密钥。确保密钥有效且权限正确。

4. 启动服务：
   前端和后端服务需要分别启动。运行以下命令：

   # 启动前端开发服务器
   cd frontend
   npm run dev
   # 在新终端启动后端服务
   cd api
   python main.py
   

   前端默认运行在 http://localhost:3000，后端 API 默认运行在 http://localhost:8000。

5. Docker 部署（可选）：
   如果使用 Docker 部署，需安装 Docker 和 Docker Compose。运行以下命令：

   docker compose up -d
   

   查看服务日志以确保正常运行：

   docker compose logs -f
   

功能操作流程

1. 创建工作流

登录 CommonGround 前端界面（http://localhost:3000），点击“新建工作流”按钮。系统会提示用户选择智能体类型（例如，基于 GPT-4o 的代码生成智能体或基于 Claude 的研究智能体）。用户需输入任务目标，例如“生成一个 Python 脚本”或“分析市场趋势”。随后，平台会生成一个初始工作流，用户可通过拖拽界面调整步骤顺序或添加工具。

2. 实时监控

创建工作流后，用户可在“看板视图”或“时间线视图”中查看智能体的工作状态。每个智能体的决策、工具调用和输出都会以动态图表形式展示。例如，当智能体调用外部 API（如 SerpAPI）进行搜索时，用户可看到搜索关键词、返回结果和处理逻辑。点击任意节点可查看详细日志，包括输入提示和模型响应。

3. 复用工作流

完成任务后，用户可将工作流保存为模板。点击“保存工作流”按钮，输入模板名称（如“代码调试模板”）。保存的模板可在“模板库”中找到，适用于重复性任务。用户可通过拖拽界面修改模板，调整智能体配置或工具调用。

4. 集成外部工具

CommonGround 支持与多种工具和 API 集成。例如，用户可配置 Tavily 搜索或 Firecrawl 网页抓取工具。进入“设置 > 工具集成”，输入对应 API 密钥并选择工具类型。系统会自动测试连接，确保工具可用。配置完成后，用户可在工作流中添加工具节点，例如“搜索最新论文”或“抓取网页内容”。

5. 调试与优化

如果智能体输出不符合预期，用户可进入“调试模式”。点击工作流中的任意节点，选择“查看日志”以检查输入输出详情。用户可调整模型参数（如温度 R_TEMPERATURE=0.2）或更换模型（例如，从 GPT-4o 切换到 Gemini 2.5 Pro）。调试完成后，点击“重新运行”以应用更改。

注意事项

• 确保网络连接稳定，API 调用需要访问外部服务。
• 定期检查 GitHub 仓库的更新，获取最新功能和修复。
• 如果使用 Claude 模型，需配置 Anthropic API 密钥，并确保地区支持。

应用场景

1. 软件开发
   开发团队可使用 CommonGround 创建代码生成和调试工作流。智能体能自动生成代码、运行测试用例并提出优化建议。例如，输入“编写一个 Flask 应用”后，智能体可生成完整代码并部署到 Vercel。
2. 学术研究
   研究人员可利用 CommonGround 的搜索和分析功能，构建研究密集型工作流。例如，配置智能体搜索最新论文、提取关键信息并生成综述报告，适合快速整理文献。
3. 自动化任务
   企业用户可创建自动化工作流处理日常任务，如生成周报或监控市场动态。智能体可定期抓取数据、分析趋势并生成可视化图表。

QA

1. CommonGround 支持哪些语言模型？
   平台支持 Claude、Gemini、GPT-4o 等主流模型。用户可通过 OpenRouter 配置其他模型，需提供对应 API 密钥。
2. 如何查看智能体的工作细节？
   在前端界面选择“看板视图”或“时间线视图”，点击任意节点可查看详细日志，包括输入、输出和工具调用记录。
3. 是否需要编程经验？
   不需要。CommonGround 提供图形化界面，用户通过拖拽即可创建工作流。但具备编程知识可帮助用户更好地自定义功能。
4. 如何处理 API 密钥泄露？
   立即更换泄露的密钥，并在 .env 文件中更新。建议使用环境变量管理密钥，避免硬编码。