大家好，我们是David和Ethan，Toolbase（gettoolbase.com）的联合创始人。
Toolbase是一个AI代理和工作流构建工具，帮助您快速创建生产级的AI自动化——电池已包含。
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Toolbase的开发流程：
1. 定义一个粗略目标。
2. 连接任何API或MCP服务器（我们有成千上万的选择，或者您可以自带）。
3. 教AI什么是有效的输入和输出示例（这些示例后来将成为您的单元测试！）。
4. 让Toolbase生成完美的提示、代码、工作流或代理。
5. 将您的项目部署为API、MCP服务器或聊天界面！
编码可选，分享鼓励。
注意：如果您熟悉Cursor/Windsurf以及像Mastra这样的框架（Toolbase所基于的），您已经知道如何使用Toolbase。您保留了编码的灵活性，但可以避免样板代码和基础设施任务（集成、验证、上下文映射、测试等），除非您明确选择去做这些。
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演示
这个简单的代理通过Tavily搜索验证我们CRM（Pipedrive）中的公司账单地址。如果地址不匹配，它会通过电子邮件请求人工选择正确的地址（请以2倍速观看）：
[观看演示](https://www.loom.com/share/540c61b2c5634996b088ebbb16989cf0?sid=8d076bd5-c50a-4887-b05a-713e3c3005c8)
演示中显示的输出电子邮件：[查看示例](https://gettoolbase.com/assets/demo-screenshot.png)
生成代码和更确定的工作流遵循类似的流程。
您可以在gettoolbase.com上尝试互动预览，无需注册。尝试点击出现在大蓝色文本旁边的工作流窗格右下角的播放按钮。提交查询后，点击每个节点可以查看其运行结果。全屏体验（右上角的图标）和展开节点（工作流步骤内的相同图标）可以让您以我们在演示中相同的方式训练该提示。第一个节点（“用户意图提取器”）故意模糊，以便您可以自己进行训练！
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为什么要另建一个代理/工作流构建工具？
我们开始构建Toolbase是因为对现有框架的失望，尤其是在生产使用方面，以及缺乏对MLOps工件（如提示、黄金数据、工作流和评估）的IDE支持。由于代理系统的大部分代码可以使用这些工件动态生成和验证，因此它们往往比代码本身更为重要。
与其他开发者交流后，我们也意识到，手动编码工作流、通过试错实验提示以及设置基础设施/集成都花费了远比应有的时间。像Cursor和Windsurf这样的工具有所帮助，但从AI生成的代码中提取意义的速度很慢。聊天机器人在有色聊天窗口中快速生成晦涩的代码，这种极端的方式演示效果很好，但根本无法维护（抱歉，氛围编码）。因此，我们选择了一种折中的方式：一个AI辅助的可视化构建工具，具有完整的代码回退功能。
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您怎么看？
我们期待来自HN社区的任何反馈、想法或问题。
请在评论中告诉我们您的看法！
- David & Ethan
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