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Open-Source-KI-Agenten-Workflow-Builder mit einer schlanken, visuellen Oberfläche zur schnellen Erstellung und Bereitstellung von LLM-Anwendungen, die verschiedene Tools verbinden.

Apache-2.0TypeScriptsimsimstudioai 14.0k Last Updated: September 04, 2025

Sim Studio - Open-Source KI-Agenten-Workflow-Builder

Projektübersicht

Sim Studio ist eine leistungsstarke, benutzerfreundliche Plattform, die es Entwicklern und Agenten ermöglicht, KI-Agenten-Workflows zu erstellen, zu testen und zu optimieren. Es ist ein Open-Source-KI-Agenten-Workflow-Builder, der eine leichte, intuitive Oberfläche bietet, um schnell LLMs zu erstellen und bereitzustellen, die mit verschiedenen Tools verbunden sind.

Hauptmerkmale

🎨 Visuelles Workflow-Design

Drag-and-Drop-Oberfläche: Bietet eine Figma-ähnliche Umgebung zum Erstellen und Testen von KI-Agenten, die es Benutzern ermöglicht, komplexe Workflows visuell zu gestalten.
Intuitive Leinwand: Benutzer können Automatisierungsaufgaben wie beim Zeichnen eines Flussdiagramms entwerfen.
WYSIWYG (What You See Is What You Get): Echtzeit-Vorschau der Workflow-Ausführung.

🔧 Umfangreiche Tool-Integration

Die Plattform kann Agenten problemlos mit verschiedenen Diensten wie Gmail, Slack, Pinecone, Supabase usw. verbinden. Unterstützte Tools umfassen:

Kommunikationstools: Gmail, Slack, Microsoft Teams, Telegram, WhatsApp
Datenspeicher: Supabase, Pinecone, Qdrant, S3
Produktivitätstools: Notion, Google Docs, Google Sheets, Airtable
Entwicklungstools: GitHub, Jira, Linear
KI-Dienste: Hugging Face, ElevenLabs, Image Generator
Suchtools: Google Search, Perplexity, Tavily, Exa

🤖 Unterstützung mehrerer Modelle

Unterstützt verschiedene LLM-Anbieter:

OpenAI-Modelle: GPT-4o, o1, o3, o4-mini, gpt-4.1
Anthropic-Modelle: Claude 3.7 Sonnet
Google-Modelle: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash
Andere Anbieter: Groq, Cerebras, xAI, DeepSeek
Lokale Bereitstellung: Unterstützt lokale Modelle über Ollama

🚀 Flexible Bereitstellungsoptionen

Fertige Agenten-Workflows können als API oder Chat-Oberfläche bereitgestellt werden:

Manuelle Auslösung: Manuelle Ausführung des Workflows.
API-Bereitstellung: Bereitstellung des Workflows als RESTful API.
Zeitgesteuerte Ausführung: Konfiguration des Agenten zur automatischen Ausführung zu bestimmten Zeiten oder Intervallen.
Webhook-Auslösung: Auslösung durch eingehende Webhooks (z. B. Slack-Nachrichten).
Chat-Instanz: Bereitstellung als eigenständige Chat-Anwendung.

📊 Leistungsüberwachung

Überwachung der Workflow-Kosten und der Ausführungszeit jedes Schritts mithilfe von Protokollen:

Echtzeit-Leistungsverfolgung
Kostenanalyse
Statistik der Ausführungszeiten
Fehlerprotokollierung

Technische Architektur

Frontend-Technologie-Stack

Framework: Next.js (App Router)
Laufzeitumgebung: Bun
UI-Komponenten: Shadcn, Tailwind CSS
Zustandsverwaltung: Zustand
Flow-Editor: ReactFlow
Echtzeitkommunikation: Socket.io

Backend-Technologie-Stack

Datenbank: PostgreSQL mit Drizzle ORM
Vektor-Erweiterung: pgvector (für KI-Embeddings und semantische Suche)
Authentifizierung: Better Auth
Hintergrundaufgaben: Trigger.dev
Dokumentationssystem: Fumadocs
Projektmanagement: Turborepo (Monorepo)

KI-Funktionen

Sim nutzt Vektor-Embeddings für KI-Funktionen wie Wissensdatenbanken und semantische Suche, was die PostgreSQL-Erweiterung pgvector erfordert.

Installation und Nutzung

Schnellstart (NPM-Methode)

npx simstudio

Nach dem Starten besuchen Sie http://localhost:3000/

Docker-Methode

# Repository klonen
git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
cd sim

# Sim starten
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d

Unterstützung lokaler Modelle

# GPU-Unterstützung
docker compose --profile local-gpu -f docker-compose.ollama.yml up -d

# CPU-Unterstützung  
docker compose --profile local-cpu -f docker-compose.ollama.yml up -d

Einrichtung der Entwicklungsumgebung

# Abhängigkeiten installieren
git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
cd sim
bun install

# PostgreSQL-Datenbank einrichten
docker run --name simstudio-db \
  -e POSTGRES_PASSWORD=your_password \
  -e POSTGRES_DB=simstudio \
  -p 5432:5432 -d \
  pgvector/pgvector:pg17

# Umgebungsvariablen konfigurieren
cd apps/sim
cp .env.example .env

# Datenbankmigration
bunx drizzle-kit migrate  

# Entwicklungsserver starten
bun run dev:full

Kernfunktionsmodule

Agent Block

Der Agent Block dient als Schnittstelle zwischen dem Workflow und dem Large Language Model (LLM). Er führt Inferenzanfragen an verschiedene KI-Anbieter aus, verarbeitet natürliche Spracheingaben gemäß definierten Anweisungen und generiert strukturierte oder unstrukturierte Ausgaben zur weiteren Verwendung.

Tool-System

Tools erweitern die Funktionalität von Agenten durch externe API-Integrationen und Dienstverbindungen. Das Tool-System unterstützt Funktionsaufrufe, die es Agenten ermöglichen, Operationen über die Textgenerierung hinaus auszuführen.

Strukturierte Ausgabe

Antwortformatparameter erzwingen die Generierung strukturierter Ausgaben durch JSON-Schema-Validierung.

Anwendungsfälle

Geschäftsautomatisierung

Automatisierung des Kundenservice
Datenanalyse und Berichterstellung
E-Mail- und Nachrichtenverarbeitung
Inhaltserstellung und -verwaltung

Forschung und Entwicklung

Informationssammlung und -organisation
Code-Überprüfung und -Verwaltung
Automatisierung des Projektmanagements
Aufbau von Wissensdatenbanken

Integrierte Anwendungen

CRM-Systemintegration
Social-Media-Management
Automatisierung von E-Commerce-Plattformen
Automatisierung von Datenbankoperationen

Vorteile und Merkmale

Low-Code/No-Code: Die Drag-and-Drop-Methode beseitigt einige häufige Hindernisse bei der Agentenentwicklung, wie z. B. das Verbinden von Datenquellen, und erfordert weniger manuelle Arbeit.
Open Source: Vollständig Open Source, gemeinschaftsgetriebene Entwicklung.
Unterstützung mehrerer Modelle: Unterstützt gängige KI-Anbieter und lokale Modelle.
Enterprise-Grade: Unterstützt Self-Hosting, kontrollierbare Datensicherheit.
Reiches Ökosystem: Integration mit einer Vielzahl von Drittanbieterdiensten.
Leistungsüberwachung: Integrierte Leistungsanalyse und Kostenverfolgung.

Projektteam

Sim Studio wurde 2025 von Emir Karabeg und Waleed Latif gegründet. Das Team besteht aus 2 Mitarbeitern und hat seinen Hauptsitz in San Francisco, Kalifornien, USA.

Emir Karabeg (Mitbegründer und CEO): Studierte Datenwissenschaft und Kognitionswissenschaft an der UC Berkeley, forschte im Bereich NLP-Maschinenübersetzung und entwickelte zuvor die KI-Lernplattform WorkNinja.
Waleed Latif (Mitbegründer und CTO): Studierte Informatik und Kognitionswissenschaft an der UC Berkeley und baute zuvor die zentrale Backend-Infrastruktur für Amazons Ring-Abteilung auf.

Open-Source-Lizenz

Das Projekt verwendet die Apache License 2.0 Open-Source-Lizenz; Beiträge der Community sind willkommen.