UFO Core Skill 技能

技能简介

UFO Core 是由 UFO AI 团队开源的企业级 AI Agent 运行时平台，旨在让团队成员通过聊天界面驱动的 AI Agent 完成实际工作。该运行时同时支撑 UFO 官方托管服务（ufo.ai）的背后代码，用户既可以直接使用托管版，也可以用自有模型密钥自托管。

核心能力

• 团队协作式 Agent：团队成员在聊天中向 Agent 分配任务，Agent 自动读取文件、执行命令完成工作
• 一键自托管：仅需一条 make install && make serve 命令即可在本地启动完整运行时，无需 Docker
• 持久化对话流：基于 DBOS 工作流机制，每次对话轮次均持久化存储，崩溃后自动恢复，消息永不丢失
• 多模型融合：支持 Anthropic Claude、OpenAI GPT 等多种模型，可配置模型路由与负载均衡
• 插件式扩展：Python entry point 声明即扩展，可添加自定义工具、连接器、子 Agent、表面层（Surface）和模型提供商
• 安全沙箱隔离：本地默认使用 Seatbelt/Landlock 隔离，可选 Docker 或 E2B 云沙箱执行浏览器工具等高风险操作
• 弹性部署架构：从 SQLite 单机到 Postgres + S3 + Redis 集群，从小笔记本到大规模集群，一套代码全支持

安装配置

方式一：本地快速安装（推荐）

# 安装 uv 包管理器
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 克隆并安装依赖
git clone https://github.com/ufo-ai/ufo-core.git
cd ufo-core
make install

# 配置环境变量
cp .env.template .env
# 编辑 .env，填入 UFO_ANTHROPIC_API_KEY 和 UFO_OPENAI_API_KEY

# 初始化工作区
make build
make init EMAIL=your@email.com

# 启动服务
make serve

方式二：Docker 沙箱部署（生产环境推荐）

# 使用 Docker 运行，支持浏览器工具隔离
PATH="/chrome-headless-shell-mac-arm64:$PATH" make serve

方式三：云端 E2B 沙箱

# 配置 E2B API Key 后，使用 --remote 模式
./client/target/debug/ufo --remote "what can you do?"

使用步骤

第一步：连接 Agent

服务启动后，在另一终端运行客户端：

mkdir -p ~/.ufo && install -m 600 ~/.ufoctl/token ~/.ufo/credentials
echo http://localhost:8710 > ~/.ufo/workspace
./client/target/debug/ufo "what can you do?"

第二步：在聊天中分配任务

直接用自然语言描述需求，Agent 会自动读取相关文件、执行命令来完成。

第三步：选择执行模式

• 默认模式：Agent 在本地客户端机器上执行文件操作（适合个人开发）
• --remote 模式：Agent 在远程沙箱中执行，退出客户端后任务继续运行（适合团队协作）

第四步：安装扩展插件

# 搜索可用扩展
ufoctl ext search

# 安装扩展
ufoctl ext install 

# 移除扩展
ufoctl ext remove 

适用场景

• 企业内部 AI 助手：团队成员通过聊天使用共享 AI Agent 处理文档、代码、数据分析等日常任务
• 开发团队工作流自动化：将重复性开发任务（代码审查、测试生成、文档编写）交给 Agent 自动完成
• 安全敏感数据处理：通过本地自托管确保 API Key 和数据完全隔离，不经第三方服务器
• 多模型对比评估：同一任务同时路由到多个模型，评估输出质量后选择最优方案
• 远程/分布式团队协作：Agent 运行在中央服务器，团队成员通过 CLI 客户端远程调用

适用人群

• 需要团队协作使用 AI Agent 的企业和团队
• 对数据安全有要求、希望自托管 AI 系统的技术团队
• 需要将 AI Agent 能力集成到现有工作流程的开发者
• 研究 AI Agent 架构与扩展机制的技术爱好者

工作原理

UFO Core 采用模块化架构，核心组件包括：

• Agent Loop（Agent 循环）：接收用户消息、调度工具、返回响应的主循环
• Turn Queue（轮次队列）：管理多用户并发对话，确保每个请求按序处理
• Sandbox（沙箱）：隔离 Agent 的文件读写和命令执行环境，防止越权操作
• Surfaces（表面层）：定义 Agent 与用户/系统的交互界面，支持 CLI、Web 等多种形态
• Extension System（扩展系统）：通过 Python entry point 声明式注册插件，不修改核心代码即可扩展功能
• DBOS Workflow（DBOS 工作流）：每个对话轮次作为持久化工作流执行，崩溃后从断点恢复

Agent 执行任务时，通过 MCP（Model Context Protocol）协议与工具交互，支持文件系统访问、命令执行、浏览器自动化等能力。

官方链接

• GitHub 仓库：https://github.com/ufo-ai/ufo-core
• 官网（托管服务）：https://ufo.ai
• 官方文档：https://ufo.ai/docs/
• 官方博客：https://ufo.ai/blog/