AI Agent 的概念已经不再新奇，但如何高效、直观地构建和管理它们，一直是开发者社区关注的焦点。今天我们要介绍一个开源项目——Sim，它提供了一个强大的可视化平台，旨在让构建和部署 AI Agent 工作流变得像在画板上绘图一样简单。
Sim 的核心理念是“可视化”和“模块化”。它提供了一个类似 Figma 的画布界面，你可以在上面通过拖拽和连接的方式，将不同的 AI Agent、工具（Tools）和逻辑块（Blocks）组合成一个完整的工作流。这种方式极大地降低了构建复杂 AI 应用的门槛，让开发者可以更专注于业务逻辑本身，而不是被繁琐的编排代码所困扰。
核心功能
可视化工作流构建
Sim 的画布是其最引人注目的功能。你可以将代表不同功能的节点（如 Agent、API 调用、条件判断等）拖到画布上，然后用线连接它们，定义数据和控制流的走向。整个过程非常直观，修改和调试也一目了然。工作流设计完成后，可以立即运行，实时查看每一步的执行情况。
Copilot 智能辅助
为了进一步提升效率，Sim 内置了一个名为 Copilot 的智能助手。它能理解你的自然语言指令，帮助你快速生成节点、修复流程中的错误，甚至对整个工作流进行迭代优化。当你对某个环节感到困惑时，可以直接向 Copilot 求助，它会为你提供建议或直接生成解决方案。
知识库集成
现代 AI 应用离不开与特定知识的结合，也就是我们常说的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）。Sim 支持与向量数据库的无缝集成。你可以轻松上传自己的文档（如 PDF、Markdown 等），Sim 会将其处理并存入向量知识库。这样，你构建的 Agent 就能根据这些私有数据进行问答，提供更具针对性和准确性的回复。
如何开始使用 Sim
Sim 提供了多种使用方式，从零门槛的云端版本到完全可控的本地部署，满足不同用户的需求。
云端版本：开箱即用
最简单的方式是直接访问 Sim 的官方网站 sim.ai。注册后即可使用云端托管的版本，无需任何本地配置。官方提供了免费的 Community 套餐，包含一定的用量和存储空间，非常适合初次体验和小型项目。
本地部署：完全掌控
对于希望拥有更多控制权、数据隐私或需要与本地服务集成的开发者来说，本地部署是更好的选择。
最简方式：NPM 包
如果你的电脑已经安装并运行了 Docker，那么最快的启动方式就是通过 npx 命令。它会自动拉取所需的 Docker 镜像并启动服务。
npx simstudio
启动后，在浏览器中访问 http://localhost:3000 即可看到 Sim 的界面。你也可以通过 -p 或 --port 参数指定不同的端口。
标准方式：Docker Compose
对于更常规的部署场景，使用 Docker Compose 是官方推荐的方式。首先，克隆项目仓库：
git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
然后进入项目目录，并使用 docker compose 命令启动服务。-d 参数表示在后台运行。
cd sim
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d
服务启动后，同样访问 http://localhost:3000 即可。
进阶部署：使用本地模型
Sim 的一大亮点是支持与本地大模型（LLM）集成，特别是通过 Ollama。这意味着你可以在完全离线的环境中运行 AI Agent，无需依赖任何外部 API。
集成 Ollama
Sim 提供了专门的 Docker Compose 配置文件来集成 Ollama。如果你有支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡，可以使用以下命令启动，它会自动下载并运行 gemma3:4b 模型：
docker compose -f docker-compose.ollama.yml --profile setup up -d
如果你的设备只有 CPU，可以使用 cpu 配置文件：
# 适用于 CPU 环境
docker compose -f docker-compose.ollama.yml --profile cpu --profile setup up -d
等待模型下载完成后，你就可以在 Sim 的工作流中使用本地模型了。如果想添加更多模型，比如 llama3.1，可以执行以下命令：
docker compose -f docker-compose.ollama.yml exec ollama ollama pull llama3.1:8b
连接外部 Ollama 实例
一个常见的问题是：如果你的 Ollama 已经独立运行在宿主机上（而不是在 Sim 的 Docker 网络中），在 Sim 的配置里直接填写 http://localhost:11434 会连接失败。
这是因为在 Docker 容器内部，localhost 指向的是容器本身，而不是运行 Docker 的宿主机。为了解决这个问题，你需要使用一个特殊的 DNS 名称 host.docker.internal 来代表宿主机。
在启动 Sim 时，通过环境变量指定正确的 Ollama 地址：
OLLAMA_URL=http://host.docker.internal:11434 docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d
这样，Sim 容器就能成功访问到运行在宿主机上的 Ollama 服务了。对于 Linux 用户，除了上述方法，也可以直接使用宿主机的局域网 IP 地址。
手动安装与配置
如果你想进行二次开发或有特殊的定制需求，可以选择手动安装。这需要你对环境有更深入的了解。
环境依赖
- Bun 运行时
- Node.js v20+
- PostgreSQL 12+，并安装了 pgvector 扩展（用于向量存储）
安装步骤：手动安装涉及克隆仓库、安装依赖、配置数据库、运行数据库迁移和启动开发服务器等多个步骤。详细过程可以参考官方仓库的 README.md 文件，这里不再赘述。
关键环境变量
无论是使用 Docker Compose 还是手动安装，正确配置环境变量都至关重要。以下是一些核心的配置项：
| 变量 | 是否必需 | 描述 |
|---|---|---|
DATABASE_URL |
是 | PostgreSQL 数据库的连接字符串，必须包含 pgvector 扩展。 |
BETTER_AUTH_SECRET |
是 | 用于身份验证的密钥，可以通过 openssl rand -hex 32 生成。 |
BETTER_AUTH_URL |
是 | 你的应用访问地址，例如 http://localhost:3000。 |
NEXT_PUBLIC_APP_URL |
是 | 公开访问的应用地址，通常与上面相同。 |
ENCRYPTION_KEY |
是 | 用于数据加密的密钥，同样可以通过 openssl rand -hex 32 生成。 |
OLLAMA_URL |
否 | Ollama 服务器的地址，默认为 http://localhost:11434。 |
VLLM_BASE_URL |
否 | 如果使用 vLLM 托管模型，则需要配置其服务器地址。 |
COPILOT_API_KEY |
否 | 如果在自托管实例中使用 Copilot 功能，需要在此处配置从 sim.ai 官网获取的 API Key。 |
技术栈揭秘
最后，对于技术爱好者来说，了解一个项目的技术栈总是一件有趣的事。Sim 采用了一套非常现代化的技术栈，包括：
- 前端框架: Next.js (App Router)
- 运行时: Bun
- 数据库与 ORM: PostgreSQL 与 Drizzle ORM
- UI: Shadcn UI 和 Tailwind CSS
- 工作流编辑器: ReactFlow
- 实时通信: Socket.io
- 代码沙箱: E2B
总的来说，Sim 是一个功能强大、设计精良且对开发者友好的 AI Agent 工作流构建平台。无论你是想快速验证一个 AI 想法，还是构建一个生产级的复杂 Agent 系统，它都值得一试。其开源的特性也为社区贡献和二次开发提供了广阔的空间。
开发必备：API 全流程管理神器 Apifox
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