Paperclip：开源AI Agent管理平台完整教程

GitHub：paperclipai/paperclip ⭐ 77K+ | TypeScript | MIT License

项目简介

Paperclip 是一个开源的 AI Agent 管理平台，专注于解决多Agent环境下的编排、监控和成本控制问题。当你的项目中同时运行多个AI Agent时，Paperclip 提供统一的管理面板，让你实时追踪每个Agent的执行状态、Token消耗和预算使用情况。项目采用 TypeScript 构建，支持接入任何 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、本地模型等），是目前 GitHub 上最受欢迎的 Agent 管理工具之一。

安装

# 使用 npm 安装
npm install @paperclip/agent-manager

# 或使用 pnpm
pnpm add @paperclip/agent-manager

# 全局安装 CLI 工具
npm install -g @paperclip/cli

# 初始化项目
paperclip init my-agent-project
cd my-agent-project

核心功能

快速使用

// 定义一个多Agent工作流
import { Paperclip, Agent } from '@paperclip/agent-manager';

const clip = new Paperclip({
  llm: { provider: 'openai', model: 'gpt-4o' },
  budget: { maxTokens: 100000, maxCost: 5.0 }
});

// 创建研究Agent和写作Agent
const researcher = new Agent({
  name: 'researcher',
  role: '信息搜集',
  prompt: '你是一个研究助手，负责搜集和整理信息'
});

const writer = new Agent({
  name: 'writer',
  role: '内容创作',
  prompt: '你是一个写作助手，基于研究结果生成文章'
});

// 编排执行流程
clip.chain([researcher, writer])
  .input('请写一篇关于AI Agent管理的文章')
  .onComplete((result) => {
    console.log('最终输出:', result.content);
    console.log('Token消耗:', result.tokens);
    console.log('总成本:', result.cost);
  })
  .run();

在实际项目中，你可以结合 CrewAI多Agent教程 中介绍的角色定义方法，用Paperclip来管理和监控CrewAI编排的Agent团队，实现更精细的成本控制和执行追踪。

适用场景