大家好，我是红鱼AI。
老样子，先贴GitHub：https://github.com/simstudioai/sim
再求一波关注：
最近被问疯了：「有没有不用写代码就能玩 AI Agent 的工具？」
说实话，之前我还会推荐一些不错的开源项目，但大部分都要折腾环境、配参数、改配置文件——对程序员都够呛，更别说普通人了。
直到我发现了 Sim。
这是一个让我拍大腿的项目：可视化的 AI Agent 工作流构建平台，拖拖拽拽就能把各种 AI 功能串起来，支持 100 多种工具集成，还能完全本地化部署。
更关键的是：真的简单。
Sim 是什么玩意儿？
简单说，Sim 就像 AI 版的 Zapier，但更强大。
它给你一个画布，上面有各种节点：Agent（AI 智能体）、工具（比如 Google Docs、Slack）、知识库（上传文档）、各种数据库……
你只需要把这些节点用线连起来，告诉它「先干什么，再干什么，最后把结果发到哪里」，它就自动执行了。
比如：每天早上爬取新闻 → 用 AI 摘要 → 发到 Slack 频道。三条线的事儿，不用写一行代码。
为什么要关注它？
第一，门槛够低
很多 AI Agent 平台号称「低代码」，但实际用起来还是要懂点编程思维。
Sim 不一样，它的画布设计非常直观，像搭积木一样。你只需要理解：
就这么简单。
第二，集成够多
Sim 支持 100 多种第三方服务，包括：
- 办公：Google Workspace、Microsoft 365、Notion、Slack
- AI：OpenAI、Claude、Hugging Face
- 数据库：PostgreSQL、MongoDB、MySQL
- 通信：Telegram、WhatsApp、Email
- 还有很多冷门的，比如 ArXiv（学术论文）、Reddit（爬虫）
基本上你用到的工具，它都能接。
第三，完全可控
这是我最喜欢的点——Sim 可以完全本地化部署。
- 不想用 OpenAI？可以用 Ollama 跑本地模型。
- 不想用 Docker？可以用 NPM 包直接启动。
数据安全？隐私保护？自己说了算。
实战指南：5 分钟跑起来
下面我用最简单的方式教你怎么用 Sim，从安装到跑通第一个工作流。
方案一：最快上手（推荐新手）
如果你只是想快速体验，直接用 Sim 官方的 NPM 包，一行命令搞定：
npx simstudio
等它下载好 Docker 镜像（需要几分钟），浏览器打开 http://localhost:3000 就能看到界面了。
注意：这需要你的机器先装好 Docker。
方案二：Docker Compose（推荐生产环境）
如果你想长期用，或者要部署到服务器，用 Docker Compose 更稳：
# 1. 克隆代码git clone https://github.com/simstudioai/sim.gitcd sim# 2. 启动服务docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d
访问 http://localhost:3000/，搞定。
方案三：本地大模型（推荐隐私党）
这是 Sim 的杀手级功能——完全不用外部 API，本地跑模型。
首先启动 Ollama 版本：
# GPU 版本（会自动下载 gemma3:4b 模型）docker compose -f docker-compose.ollama.yml --profile setup up -d# CPU 版本docker compose -f docker-compose.ollama.yml --profile cpu --profile setup up -d
等模型下载完成（可能要半小时），打开 http://localhost:3000 就能用了。
想换模型？比如用更强的 Llama 3.1：
docker compose -f docker-compose.ollama.yml exec ollama ollama pull llama3.1:8b
全程免费，数据不出网，爽。
搭建第一个工作流：新闻摘要机器人
光说不练假把式，我们来做一个实用的：每天早上 8 点，自动爬取 AI 领域的新闻，用 AI 摘要，发到你邮箱。
步骤 1：创建新工作流
打开 Sim 后台，点击「New Workflow」，你会看到一个空白画布。
步骤 2：添加触发器
在左侧搜索「schedule」，拖一个「Schedule」节点到画布上。
配置：
- Cron 表达式：
0 8 * * *（每天早上 8 点）
步骤 3：爬取新闻
拖一个「Tavily」节点（这是 Sim 集成的搜索工具，专门用于爬取网页）。
配置：
- 搜索关键词：
AI artificial intelligence news
从 Schedule 节点拉一条线到 Tavily，表示「时间到了，开始搜索」。
步骤 4：AI 摘要
拖一个「OpenAI」节点（或者用「Claude」节点）。
配置：
你是专业的科技新闻编辑。请把以下搜索结果整理成一篇 500 字左右的 AI 领域新闻摘要，要求：1. 只选最重要的 3-5 条2. 用中文输出3. 每条新闻用一句话概括核心内容4. 最后给出 100 字的总结搜索结果：{{ previous_node_output }}
从 Tavily 节点拉线到 OpenAI 节点。
步骤 5：发送邮件
拖一个「Gmail」节点（或者「SendGrid」「Resend」）。
配置：
- 主题：「每日 AI 新闻摘要 - {{ current_date }}」
从 OpenAI 节点拉线到 Gmail 节点。
步骤 6：保存并测试
点击右上角的「Save」，然后点击「Test」手动触发一次。
如果一切正常，几分钟后你的邮箱就会收到一份 AI 摘要的新闻。
进阶技巧：让 AI 更聪明
1. 使用知识库
Sim 支持上传文档（PDF、Word、TXT），让 AI 基于你的知识库回答问题。
比如：
- 上传公司内部文档，AI 就能像客服一样回答客户问题
操作也很简单：拖一个「Knowledge」节点，上传文档，然后在 Agent 节点里引用这个知识库。
2. 加入条件判断
不是所有工作流都是线性的，有时候需要「如果 A 就做 B，否则做 C」。
Sim 提供了「Condition」节点，可以实现分支逻辑。
比如：
3. 并行执行
有些任务可以同时做，不用排队。
Sim 有「Parallel」节点，可以同时启动多个子任务，最后再汇总结果。
比如：
- 同时搜索 Google、Bing、DuckDuckGo 的结果
4. 记忆功能
有些场景需要「记住」之前的信息，比如连续对话。
Sim 提供了「Memory」节点，可以在对话之间保持上下文。
实际应用场景
说了这么多，Sim 究竟能干嘛？我给你列几个实用的：
场景 1：客服自动化
效果：客服人力省 80%，响应速度提升 100 倍。
场景 2：内容创作流水线
效果：从选题到发布全流程自动化，一个人干 5 个人的活。
场景 3：数据监控告警
效果：24 小时无人值守监控，比人工更及时、更准确。
场景 4：办公自动化
效果：把员工从重复劳动中解放出来，做更有价值的事。
场景 5：教育辅助
效果：因材施教，每个学生都有私人 AI 导师。
最后说两句
Sim 最大的优势是：把 AI Agent 的门槛降到了地板上。
以前你要玩 AI Agent，得懂编程、懂 API、懂模型、懂运维。现在有了 Sim，鼠标点点就能搭出一个完整的自动化流程。
当然，它不是万能的。如果你要做什么特别复杂的东西，还是得自己写代码。但对于 90% 的自动化场景，Sim 绰绰有余。
如果你想快速上手，建议从方案一（NPM 一键启动）开始，熟悉后再考虑本地化部署。
如果你已经用起来了，有什么好玩的工作流，欢迎在评论区分享——说不定别人正好需要。
参考链接：
- GitHub：https://github.com/simstudioai/sim
- Docker：https://docker.com
- vLLM：https://docs.vllm.ai
