AgentDock 是一个用于构建 AI 智能体的框架，旨在让智能体能够以“可配置确定性”交付复杂任务。根据仓库资料，它由两个主要部分组成：AgentDock Core 是一个开源、后端优先的框架，用于构建和部署 AI 智能体，被设计为框架无关和供应商独立，让开发者完全控制智能体的实现；开源客户端是一个完整的 Next.js 应用，作为 AgentDock Core 的参考实现和消费者，可在 https://hub.agentdock.ai 查看实际运行效果。
该框架使用 TypeScript 构建，强调简洁性、可扩展性和可配置确定性，适合构建可靠、可预测、可在最少监督下运行的 AI 系统。仓库注明框架已退役，提示词和文档生成器已迁移至 AgentDock/prompt-library，书籍迁移至 AgentDock/ai-agents-book，并提示查看置顶 issue。
设计原则包括：简洁优先，创建可用智能体所需代码最少；基于节点的架构，所有能力都以节点实现；工具作为专用节点，工具扩展节点系统以提供智能体能力；可配置确定性，控制智能体行为的可预测性；类型安全，全面使用 TypeScript 类型。
可配置确定性是其设计哲学的核心，用于平衡 AI 的创造性与系统行为的可预测性。AgentNodes 由于 LLM 每次可能生成不同响应而本质上是非确定性的；工作流可通过定义的工具执行路径变得更加确定；开发者可以通过配置系统中哪些部分使用 LLM 推理来控制确定性水平；即使包含 LLM 组件，整体系统行为仍可通过结构化的工具交互保持可预测。该框架既支持传统工作流构建器中的确定性工作流（无论是否使用 LLM 推理），也支持在需要适应性时使用带 LLM 的 AgentNodes。复杂多步骤工作流（可能包含数百个确定性步骤，由工具内实现或作为连接的节点序列）可由智能体决策触发，每个工作流尽管由非确定性智能体推理触发，仍可预测地执行。
核心架构围绕模块化节点系统构建，作为所有智能体功能的基础。节点类型包括：BaseNode，建立所有节点核心接口和能力的基础类；AgentNode，编排 LLM 交互、工具使用和智能体逻辑的专用核心节点；工具与自定义节点，开发者通过扩展 BaseNode 实现智能体能力和自定义逻辑的节点。这些节点通过受管理的注册表交互，并可连接以启用复杂、可配置且可能确定性的智能体行为和工作流。
快速开始要求：Node.js 版本不低于 20.11.0（LTS）；pnpm 版本不低于 9.15.0（必需）；LLM 提供商（如 Anthropic、OpenAI 等）的 API 密钥。步骤包括：克隆仓库（git clone https://github.com/AgentDock/AgentDock.git，cd AgentDock）；安装 pnpm（corepack enable，corepack prepare pnpm@latest --activate）；安装依赖（pnpm install，如需干净重装可运行 pnpm run clean-install，该脚本会移除所有 node_modules、锁定文件并正确重装依赖）；配置环境（基于 .env.example 创建 .env 或 .env.local，例如 cp .env.example .env.local 或 cp .env.example .env，然后添加 API 密钥）；启动开发服务器（pnpm dev）。开源客户端可直接部署到 Vercel。项目要求使用 pnpm，不支持 npm 和 yarn。
AgentDock 采用 BYOK（自带密钥）模式：在应用设置页面添加 API 密钥，或通过请求头为直接 API 使用提供密钥；密钥使用内置加密系统安全存储；资料称服务器上不共享或存储 API 密钥。API 密钥解析优先级为：每个智能体的自定义 API 密钥（通过 UI 中智能体设置）、全局设置 API 密钥（通过 UI 设置页面）、环境变量（来自 .env.local 或部署平台）。某些工具还需要自己的 API 密钥。
仓库包含：AgentDock Core（位于 agentdock-core/）、开源客户端（基于 Next.js 的完整参考实现）、示例智能体（agents/ 目录中的即用型智能体配置）、AI Agents Book（content/ai-agents-book/ 目录中的指南内容）。它可以独立用于自己的应用，或作为构建智能体驱动应用的起点。仓库还包含多个预配置智能体模板，以及示例实现。
文档位于 hub.agentdock.ai/docs 和仓库 /docs/ 文件夹，包括入门指南、节点创建教程、集成示例；生态系统文档和指南见 agentdock.ai/docs。架构组件包括：BaseNode、AgentNode、工具与自定义节点、Node Registry、Tool Registry、CoreLLM、Provider Registry、Evaluation Framework、错误处理、日志、编排（根据对话上下文控制工具可用性和行为）、会话（管理并发对话之间的状态隔离）。存储系统目前正在演进，支持键值存储（Memory、Redis、Vercel KV 提供商）和安全客户端存储，向量存储和其他后端正在开发中。
可构建的应用包括：AI 驱动应用（任意前端的自定义聊天机器人、命令行 AI 助手、自动化数据处理管道、后端服务集成）；集成能力（任意 AI 提供商如 OpenAI、Anthropic，任意前端框架，任意后端服务，自定义数据源和 API）；自动化系统（数据处理工作流、文档分析管道、自动报告系统、任务自动化智能体）。示例智能体包括 Dr. Gregory House（诊断推理，编排 search、deep_research、pubmed 工具的多阶段工作流）、Cognitive Reasoner（多阶段推理引擎，编排 search、think、reflect、compare、critique、brainstorm、debate 七种认知工具）、History Mentor（沉浸式教育智能体，结合向量化历史知识与搜索能力和动态 Mermaid 图表渲染）、Calorie Vision（基于视觉的营养分析系统，从食物图像提供宏量和微量营养素分解）。
路线图方面，多数改进与核心框架 agentdock-core 相关，该核心目前在本地开发，将在达到稳定版本后作为版本化 NPM 包发布。仓库欢迎贡献，详见 CONTRIBUTING.md，采用 MIT 许可证。资料提到 AgentDock Pro 即将推出，是一个包含可视化工作流构建器、高级编排和企业级基础设施的综合云平台，可在 AgentDock.ai 注册以获取早期访问和启动时的免费平台积分；因该产品尚未发布，其功能与收费详情暂未提供。
