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：
节点 = 要做的事情
连线 = 做事的顺序
触发器 = 什么时候开始做
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。
不想数据上云？可以部署在自家服务器。
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）时区：选择你的本地时区
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结果数量：10
日期范围：
last 24h
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：
模型：gpt-4o-mini（便宜够用）
Prompt：把下面这段贴进去：
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：
收件人：你的邮箱
主题：「每日 AI 新闻摘要 - {{ current_date }}」
正文：
{{ openai_output }}
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
上传技术手册，AI 就能帮你写代码注释
上传财务报表，AI 就能帮你做数据分析
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：
如果新闻里有「OpenAI」，就特别标注
如果客户问题包含「退款」，就转给人工客服
如果股票涨了 10%，就买入
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
同时调用多个 AI 模型生成文案，然后选最好的
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
配置一个 AI Agent，接入公司知识库
客户提问后，AI 先在知识库里搜索答案
找到了就自动回复，找不到就转人工
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
每天自动收集行业热点
用 AI 生成多篇不同风格的初稿
人工审核修改后，自动发到各大平台
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
定时爬取竞品价格、股市行情、服务器状态
用 AI 分析异常，判断是否需要告警
自动发送告警到 Slack、邮箱、手机
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
自动整理会议纪要
自动生成周报、月报
自动分发任务、跟踪进度
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
学生上传错题，AI 生成个性化练习
根据学生表现，调整难度和进度
自动生成学习报告发给家长
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：
官方网站：https://sim.ai
Docker：https://docker.com
Ollama：https://ollama.ai
vLLM：https://docs.vllm.ai