把不同模态，接成工作流。

文字、图像、声音、视频、三维，都是你的材料。决定它们如何转换、组合，再为每一步选择模型。结果也是材料，可以继续连接。

开源内核 · 自选模型 · 支持自行部署 · tongflow.com · 打开画布

赞助商

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Demo 示例

工作流截图	输出结果
基本 — 输入文本（添加），生成图像（转换），再融合成一张（组合）。
中级 — （添加主题 → 生成文案 → 生成语音） + （人物描述 → 生成图像） → 生成对口型视频 = 数字人口播。
高级 — 生成歌词 + 生成歌曲 + 生成人物 + 生成场景 + 生成分镜 → 生成MV

每一步的输出都留在画布上，作为下一步的材料：从生成的图接着分支，把转录文本送进下一步，或者只换掉某个节点背后的模型，其余流程原样保留。

快速开始

TongFlow 有三种用法，共用同一个开源内核：TongFlow 云版（桌面版，或在浏览器里打开 app.tongflow.com）、自行部署（从源代码或用 Docker），以及与 Agent 一起构建（tongflow npm 包或者把 TongFlow 装进 Claude Code、任何 MCP 客户端或 dsh）。

TongFlow 桌面版是一个轻量（约 10 MB）的壳应用，直接加载云端工作室 app.tongflow.com ——安装、登录，即可开始创作。云端工作室也可以直接在浏览器里打开。

Step 1 — 安装桌面版

下载对应平台的安装包，安装并打开。

• macOS（Universal — Apple Silicon 和 Intel 通用）： TongFlow-mac-universal.dmg
• Windows： TongFlow-win-x64.msi

全部版本见 Releases 页面。

macOS 用户注意： 安装包暂未经过 Apple 公证，首次打开会被 Gatekeeper 拦截（提示"TongFlow 已损坏，无法打开"）。把 app 拖入「应用程序」后，在终端执行一次以下命令即可正常打开：

xattr -cr /Applications/TongFlow.app

请直接从本页面下载安装包——通过微信等聊天工具转发的安装包可能被改名或重新打上隔离标记。

Step 2 — 登录并开始创作

用 Google 或微信登录即可开始创作——插件与执行都由云端托管。

想要完全本地、无需账号的 TongFlow？ 请使用自托管——参见从源代码启动或用 Docker 启动，然后按照自托管配置完成设置。（v0.1.13 及之前的桌面版内置了完整本地运行时，安装包仍保留在 Releases 页面。）

Modality-First：从模态出发

模态是信息的形态：文字、图像、声音、视频、三维、文档、链接。TongFlow 把它们当作工作流的基本材料。先想能做什么，再选用什么模型。搭一步流程，其实是三个分开的决定：

	问题	举例
材料	你拥有什么？	一份文档、一张照片、一段录音、一个想法。
能力	它能成为什么？	理解、生成、转换、组合，或拆成多个部分。
实现	交给谁来完成？	为这一步选择兼容的插件和模型。

• 结果，也是新的起点。 材料拥有独立节点。上传的图和生成的图，都能进入下一个兼容的操作。从已有结果继续分支，不必从头再来。
• 能力在前，模型在后。 工作流分别记录「这一步做什么」和「由哪个插件执行」。切换兼容实现时，周围的流程结构原样保留。
• 四种基本操作。 添加、转换、组合、拆分与批量。理解、生成和处理用的是同一套节点和连接规则，生成只是其中一种操作。
• 人与 Agent，共用一种结构。 画布、导出器与 Agent 工具使用同一份节点注册表。可以在画布上搭，也可以通过 tongflow 包构图；在 Claude Code、MCP 客户端或 dsh 里，Agent 生成的工作流都可以打开、编辑、再跑一遍。
• 开放生态。 ABI 只定义每个能力的输入输出契约，不关心由谁实现。任何平台都能用同样的方式发布插件；下方的官方插件几乎覆盖了功能表里的每个节点。

延伸阅读：把不同模态，接成工作流：TongFlow 的设计起点。

已实现功能

下面每个节点都对应 ABI 里的一项能力，按四种基本操作分组。材料（文本、图像、音频、视频、三维、文档、链接）是把它们连起来的节点。

✅ = 开箱即用（已有官方插件）· ⬜ = 画布中已有节点，但暂无官方插件（规划中）。

添加

• ✅ 文本输入: 输入文字并添加文本节点。
• ✅ 添加图片: 选择本地文件并添加图片节点。
• ✅ 拍照: 用设备摄像头拍摄并添加图片节点。
• ✅ 添加草图: 在画布上绘制并添加图片节点。
• ✅ 添加音频: 选择本地音频文件并添加音频节点。
• ✅ 录音: 用麦克风录音并添加音频节点。
• ✅ 添加视频: 选择本地视频文件并添加视频节点。
• ✅ 录制视频: 用摄像头录制并添加视频节点。
• ✅ 添加文档: 选择本地文件并添加文档节点。
• ✅ 添加链接: 从链接抓取页面，添加文本、图片、音频或视频节点。
• ✅ 添加 3D 模型: 选择本地模型文件并添加 3D 模型节点。

转换

文本

• ✅ 生成 / 改写: 根据提示创建或编辑文案。

图像

• ✅ 图像生成: 从文本生成图像。
• ✅ 图像编辑: 局部重绘、编辑或按指令重画。
• ✅ 图像理解: 从图像生成描述、问答或说明。
• ✅ 图像超分: 放大以获得更清晰的细节。
• ✅ 姿态检测: 308 关键点全身骨架叠加（身体、双手、脸部）。
• ✅ 人体部位分割: 29 类人体解析叠加图。
• ✅ 表面法线: 逐像素法线图——人物特写或整幅场景均可。
• ✅ 前景抠图: 将人物或显著主体抠为透明 PNG。

视频

• ✅ 视频生成: 从文本生成视频。
• ✅ 图生视频: 将静态图像动态化。
• ✅ 首尾帧视频: 用两张关键帧插值生成片段。
• ✅ 多图生视频: 多图参考融合——若干参考图加文本生成全新视频。
• ✅ 全模态参考生视频: 图、视频、音频参考混搭（加文本），一次生成自带立体声的视频。
• ✅ 视频理解: 从视频生成摘要或描述。
• ✅ 视频超分: 输出更高分辨率的视频。
• ✅ 提取首帧 / 尾帧: 将帧提取为图片。
• ✅ 视频编辑: 根据文本指令编辑视频。
• ✅ 去字幕: 从视频中清除字幕。
• ✅ 去水印: 从视频中去除水印。

音频

• ✅ 音乐生成: 从文本生成音乐，可选参考音频引导。
• ✅ 音频生成：一段描述一次生成人声、音效和环境声，可选参考音色。
• ✅ 音频理解: 用文字描述一段音频（音乐 / 语音 / 环境音）。
• ✅ 音乐重绘: 重新生成歌曲中指定的时间段。
• ✅ 音乐翻唱: 按描述或参考曲目改编歌曲风格。
• ✅ 加轨 / 补全编曲: 在现有音乐上生成新乐轨，或补全缺失的声部。
• ✅ 音乐企划: 一句话灵感 → 歌词、风格标签、BPM、调式、时长。
• ✅ 语音合成: 文字转语音——预设风格、声音克隆（参考音频）或指令驱动。
• ✅ 语音识别: 转录音频或视频中的语音。
• ✅ 降噪: 对音频降噪处理。
• ✅ 说话人分离: 按说话人分离音频。
• ✅ 音色转换: 把一段说话或歌声换成参考音频里的音色。
• ✅ 多轨 / 人声伴奏分离: 分离人声、鼓、贝斯、吉他等 12 种乐轨。
• ✅ 开放词汇声音分离: 用一句话描述任意声音（“狗叫”），把它和其余声音拆成两轨。

三维、文档与链接

• ✅ 图像 → 3D: 从单张图像生成 3D 模型。
• ✅ 视频 → 动作捕捉: 单目视频转骨骼动画（身体 + 手指 + 表情通道，GLB）。
• ✅ 文档 → 文本: 从文档中提取纯文本。
• ✅ 链接 → 文本: 将页面内容转换为文本。

组合

• ✅ 图像融合: 将多张参考图融合或编辑为一张图。
• ✅ 口型同步: 音频 + 视频 → 视频（口型同步）；也支持音频 + 图片 → 视频、音频 + 文本 → 视频等变体。
• ✅ 情感语音: 文本 + 参考音色 → 用该音色朗读，支持情感控制。
• ✅ 换角色: 视频 + 参考（场景融合 / 角色替换）。
• ✅ 动作迁移: 角色图 + 驱动视频，端到端（免姿态提取）。
• ✅ 文本合并: 将多个文本节点合并为一个。
• ✅ 拼接片段: 将多个视频首尾相接。
• ✅ 音视频合并: 合并为单个文件。

拆分与批量

• ✅ 按镜头分割: 按场景将长视频切分。
• ✅ 拆分音视频: 将视频解封装为独立的视频轨和音频轨。
• ✅ 提取音轨: 将音频单独导出为资源。
• ✅ 分割长文本: 将长段落拆分为块。
• ✅ 合并 / 整理文本块: 合并片段（可使用自动合并选项）。
• ✅ 过滤 / 丢弃片段: 按规则或手动选择丢弃不需要的片段。
• ✅ 排列与批量分组: 对文本或片段批次进行分组排列，供下游处理使用。

官方插件

官方 GPU/CPU 插件目前运行在 Modal 上——每月最多 $30 免费 GPU 算力（H100/A100 等）。MODAL_TOKEN_* 的配置见自托管配置。任何其他平台都可以用同样方式发布自己的插件。

API 插件

一线厂商（各自发布自研模型）：

• tongflow-api-gemini — Google Gemini，按节点模型选择：文本、视觉、图像（Nano Banana / Imagen 4）、Veo 视频、TTS 与转写
• tongflow-api-openai — OpenAI，按节点模型选择：gen_text、图像生成/编辑/融合（gpt-image-2）、视觉、文档 OCR、Whisper 转写与 TTS
• tongflow-api-deepseek — DeepSeek，节点上可切模型（V4.1 Flash / V4 Pro，带流式思考气泡）：gen_text 及文本工具，Flash 还能看图
• tongflow-api-bytedance — 火山方舟，按节点模型选择：豆包文本与视觉、Seedream 图像生成/编辑/融合、Seedance 文 / 图 / 音 → 视频
• tongflow-api-xai — xAI Grok，按节点模型选择：gen_text（Grok 4.x）、图像理解、Grok Imagine 文生图
• tongflow-api-runway — Runway Dev 统一 API，按节点模型选择：视频（Gen-4.5、Gen-4 Turbo、Aleph 编辑、Act-Two、Seedance、Veo）、图像（GPT Image 2、Seedream 5、Gemini image 3）与 ElevenLabs TTS
• tongflow-api-metaso — 秘塔科技托管的 MiniMax H3 视频生成：文/图生视频，768P 0.09 元/秒、2K 0.15 元/秒，走 OpenAI 兼容的 Videos 接口
• tongflow-api-qwen-audio — 阿里百炼上的千问 Qwen-Audio-3.1：TTS-Next 一次生成人声、音效和环境声（声音克隆、按描述定制音色、情感语音也走它），TTS-Flash 预设音色，ASR-Flash 语音识别（带时间戳和说话人标签）

中转 / 聚合插件

一个 key 转发多家厂商模型：

• tongflow-router-openrouter — OpenRouter，按节点模型选择：gen_text（默认免费，另可选 GPT-5.5 / Claude / Gemini / Grok / DeepSeek）、视觉 / 音频理解、图像生成/编辑与转写
• tongflow-router-cometapi — CometAPI 聚合网关，按节点模型选择并实时拉取 CometAPI 模型目录：gen_text / 文本工具（GPT-5.5、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok、Qwen、Kimi）、图像 / 视频 / 音频理解、图像生成/编辑/融合（GPT Image 2、Seedream）、文 / 图 → 视频（Sora 2、Veo 3.1、Seedance、Wan、MiniMax、HappyHorse、Vidu）、视频编辑（Omni）、TTS 与 Whisper 转写
• tongflow-router-toapis — ToAPIs 聚合网关，按节点模型选择：gen_text / 文本工具（GPT-5.6、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi、MiniMax）、图像理解、图像生成/编辑/融合（GPT Image 2、Seedream 5、Gemini Image、Flux 2、Grok）、文 / 图 / 首尾帧 / 多模态参考 → 视频（Sora 2、Veo 3.1、Seedance 2、Kling、MiniMax H3、Wan、HappyHorse、Vidu）、视频编辑（HappyHorse），并实时拉取当前 key 的模型列表
• tongflow-router-apimart — APIMart 聚合网关，支持节点上按模型选择：图像生成 / 编辑（Z-Image、Seedream、Nano Banana、GPT-Image）、文 / 图 → 视频（可灵、VEO3、Sora2、Seedance）、gen_text（GPT-5、Claude、Gemini）、Whisper 转录与 TTS
• tongflow-router-replicate — Replicate，按节点模型选择覆盖全目录：文本、视觉、图像 生成/编辑/融合/放大/抠图、文 / 图 → 视频、转写、TTS / 声音克隆、音乐、图 → 3D（FLUX、Seedream、Veo、Kling、Whisper、Hunyuan3D…）
• tongflow-router-fal — fal.ai，按节点模型选择：图像（生成/编辑/融合/放大/抠图/姿态/法线/分割）、视频（文 / 图 → 视频、首尾帧、说话头、唇同步、放大）、音频（转写、TTS、声音克隆、音乐、声源分离）与 图 → 3D
• tongflow-router-infistar — 无限星河AI（Infistar）网关，按节点模型选择，下拉还会列出该 key 自己的模型清单：gen_text 与文本工具（GPT-5.6、Claude、Gemini、通义千问、DeepSeek、GLM、Kimi、豆包、MiniMax、Grok）、图像理解、图像生成/编辑/融合（GPT Image 2、Qwen-Image、Seedream、Wan）、文/图生视频（Wan 3.0、Seedance、MiniMax H3）与语音转写

GPU/CPU 插件

• tongflow-modal-ffmpeg — 转码、混流、媒体处理管线
• tongflow-modal-pyscenedetect — 镜头边界检测，用于分割片段
• tongflow-modal-z-image — Z-Image 文本生图
• tongflow-modal-ernie-image — ERNIE Image 文本生图（备选）
• tongflow-modal-krea2 — Krea 2 Turbo 文本生图（开源 12B，8 步蒸馏，最高 2K）
• tongflow-modal-moss-image — MOSS-Image（OpenMOSS）5B 文本生图：中英文密集文字渲染，提示词最长 4K token，支持用 JSON 布局按框摆放文字和物体（备选）
• tongflow-modal-flux2-klein9b — FLUX.2 Klein 9B 多参考融合与图像编辑
• tongflow-modal-qwen-image-edit — Qwen-Image 2.1：文生图、指令式图像编辑、多图融合（最多 10 张参考图）与透明背景抠图（无头 ComfyUI，int8；权重 Qwen Research License，仅限非商用）
• tongflow-modal-boogu — Boogu-Image-0.1（fp8）文本生图（密集中英文字）与单图编辑
• tongflow-modal-infinitetalk — InfiniteTalk 音频驱动口型同步（音频 + 图片 / 视频 → 数字人视频）
• tongflow-modal-longcat-avatar — LongCat-Video-Avatar 1.5（美团）音频驱动数字人：人像 + 语音 → 口型同步视频，Whisper 音频编码、8 步蒸馏，最长 60 秒（备选）
• tongflow-modal-wan-animate — Wan-Animate-2 端到端角色动画（角色图 + 驱动视频，免姿态提取）
• tongflow-modal-scail2 — SCAIL-2 可控角色动画（角色图 + 驱动视频），以及换角色
• tongflow-modal-minimax-h3 — MiniMax-H3 33B 视频生成，原生立体声（文生 / 首尾帧 / 多图 / 全模态参考）
• tongflow-modal-bernini — Bernini-R 1.3B 统一视频渲染器（文/图 → 图/视频、视频编辑、去字幕 / 去水印）
• tongflow-modal-sam3 — SAM 3 / SAM 3.1 文本引导抠像：按描述抠出图像中某概念的全部实例（透明 PNG），或在视频中全程跟踪（绿幕输出）
• tongflow-modal-triposplat — TripoSplat 单图生成 3D 高斯泼溅
• tongflow-modal-sam-3d-objects — SAM 3D Objects 单图重建前景物体 3D 高斯泼溅（自动抠前景，抗遮挡；备选）
• tongflow-modal-sam-3d-body — SAM 3D Body 单图重建全身人体 3D 网格 GLB（多人、MHR 骨骼；备选），以及视频动作捕捉（逐帧回归 MHR → 角色动画 GLB；备选）
• tongflow-modal-sapiens2 — Sapiens2（Meta）人体套件：姿态检测、人体部位分割、表面法线、人像抠图、图像 → 3D 点云，以及视频动作捕捉（几何引擎：关键点 + pointmap → MHR 角色动画 GLB）
• tongflow-modal-sensenova-vision — SenseNova-Vision（商汤）统一视觉模型：图像理解 / 看图问答、检测与 OCR 结构化文本、全场景表面法线、显著主体抠图、人体姿态叠加（备选）
• tongflow-modal-seedvr2 — SeedVR2 图像 / 视频超分辨率
• tongflow-modal-gemma4 — Gemma-4 多模态文本（图像 / 视频理解）
• tongflow-modal-qwen38 — Qwen3.8-27B 多模态文本（文本生成、图像 / 视频理解；备选）
• tongflow-modal-qwen3asr — Qwen3 语音识别
• tongflow-modal-qwen3tts — Qwen3 文字转语音
• tongflow-modal-indextts2 — IndexTTS-2.5 情感文字转语音：零样本声音克隆（备选）+ 参考音色的情感语音合成
• tongflow-modal-seed-vc — Seed-VC 零样本变声：用一小段参考音频，把说话或歌声换成那个人的音色（GPL-3.0）
• tongflow-modal-whisper — Whisper 语音识别（带时间戳，备选）
• tongflow-modal-moss-transcribe-diarize — MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B：长音频多人转写，一次出时间戳与说话人标签，并按说话人切出独立音轨（50+ 语言，最长约 90 分钟）
• tongflow-modal-ace-step — ACE-Step 1.5 音乐全家桶：文本生音乐（sft / base / turbo 可选）、重绘、翻唱、分轨提取、加轨、补全编曲、音乐企划与音乐理解
• tongflow-modal-levo — LeVo 2 / SongGeneration 文本生音乐（多语言、商用级）
• tongflow-modal-minimax-music3 — MiniMax-Music3 11B 歌曲生成：歌词 + 描述 → 带人声完整歌曲（最长约 5 分钟，32 kHz 立体声）
• tongflow-modal-yue2 — YuE2 歌曲生成：风格 + 歌词 → 可编辑乐谱 → 带人声完整歌曲（48 kHz 立体声），也能做纯音乐，另可借 SheetSage2 扒谱做翻唱（权重 CC BY-NC 4.0；个人创作者可将作品变现，公司商用需另获授权）
• tongflow-modal-sam-audio — SAM-Audio 文本提示声音分离：降噪、人声分离、按自由描述提取任意声音（“背景里的钢琴”）
• tongflow-modal-docling — Docling 文档 → 文本
• tongflow-modal-paddle — PaddleOCR 文档 → 文本
• tongflow-modal-unlimited-ocr — Unlimited OCR 2 超长文档 / 上百页 PDF → 文本
• tongflow-modal-crawl4ai — Crawl4AI URL / 链接 → 文本
• tongflow-modal-scrapling — Scrapling 隐身浏览器 URL / 链接 → 文本

从源代码启动

pnpm install
pnpm plugins:install   # 克隆官方插件到 plugins/
pnpm start:prod        # 先构建一次,再启动于 http://localhost:3000

需要 Node（含 pnpm）以及 PATH 上有一个 Python 3.10+ 解释器（可用 PYTHON 指定具体的那个）。插件以本地 Python 进程运行；TongFlow 会自动为它们创建隔离的 venv，并在首次使用时安装各插件的 requirements.txt——无需手动配置 Python。

打开 http://localhost:3000，画布已就绪。服务默认只响应本机;想从别的机器访问,先设置 TONGFLOW_AUTH_TOKEN,用 -H 0.0.0.0 启动,再打开一次 http://<主机>:3000/?token=<token>。然后按照自托管配置完成设置（凭据填在 app 内的设置对话框，或用项目 .env）。

用 Docker 启动

GHCR 上已发布自托管镜像——无需配置 Node/Python/pnpm：

docker run -d -p 127.0.0.1:3000:3000 \
  -v tongflow-data:/data -v tongflow-plugins:/plugins \
  ghcr.io/tong-io/tongflow:latest

容器会在日志里打印一个登录链接(http://localhost:3000/?token=…),用 docker logs <容器> 找到后打开一次即可;token 自动生成并保存在数据卷里,也可以用 -e TONGFLOW_AUTH_TOKEN=… 自己指定。或者用 Compose（会克隆本仓库的 docker-compose.yml）：

docker compose up -d

想自己构建镜像而不是拉取：docker build -t tongflow .

数据与凭据。 所有可写内容都存放在 /data 卷（SQLite 数据库、上传文件、设置）。API key 是可选的——在 app 内的设置对话框里填写，或在启动时传入（-e OPENROUTER_API_KEY=…）；支持的 key：OPENROUTER_API_KEY、GEMINI_API_KEY、OPENAI_API_KEY、MODAL_TOKEN_ID / MODAL_TOKEN_SECRET。

插件。 镜像不自带任何插件——请从 app 内的插件管理器安装（首次安装需要访问 GitHub 的网络）。首次运行时，插件会在 /data/.tongflow/plugin-venv 下创建一个共享的 Python venv（从 PyPI 安装 SDK 以及该插件的 requirements.txt），因此首次运行较慢且需要网络。基于 Modal 的插件还需要一个 Modal token。

自托管配置（插件与凭据）

自托管的 TongFlow 默认不预装任何插件，画布已预加载一个示例工作流。三步即可跑起来：

1 — 安装插件

打开插件管理器（右上角的方块图标），按需安装。新装的插件即时可用，无需重启。

要运行预加载的示例工作流（文本 → 图像 → 融合 → 视频），需安装以下三个插件：

• tongflow-modal-z-image — 文本生图
• tongflow-modal-qwen-image-edit — 图像融合 / 混合
• tongflow-modal-minimax-h3 — 图生视频

这些插件运行在 Modal 上（每月最多 $30 免费 GPU 算力）。在设置里填入 MODAL_TOKEN_ID / MODAL_TOKEN_SECRET；可在 modal.com/settings/tokens 创建 token。任何其他平台都可以用同样方式发布自己的插件。

在插件管理器里可浏览完整目录——官方 API 插件（OpenAI / Gemini / OpenRouter）以及其他 GPU/CPU 插件。

2 — 配置凭据

打开设置（右上角齿轮图标），填入插件需要的环境变量——比如 API 插件用的 OPENAI_API_KEY，或 GPU/CPU 插件所需的凭据。

插件凭据都在「设置」里。 TongFlow 不绑定任何平台、不硬编码任何 provider：设置对话框是一个通用的环境变量 key/value 编辑器，传给插件使用。各插件需要哪些 key 由它自己的 README 说明。值保存在本地，改动即时生效、无需重启。

3 — 运行示例工作流

逐个节点执行预加载的示例，也可以切换到执行模式，点击运行按钮即可一键执行。

装进你自己的 agent

TongFlow 也可以跑在你自己的 agent 里——不用装桌面 app，也不用自己起服务。

分工是这么设计的：agent 负责搭项目、把计划、设定和提示词写成普通文件；TongFlow 负责生成，而每一个生成出来的东西都来自一个存好的 .tongflow.json 工作流，就放在它的产物旁边——所以你随时可以在画布上打开它、改一改、再跑一遍。这里没有「生成一张图」这种工具，也没有项目模板。

Claude Code

/plugin marketplace add tong-io/tongflow
/plugin install tongflow@tongflow

装好后直接说你想做什么。插件把 TongFlow 的工具和工作方法交给 Claude。说一句「打开 studio」，Claude 会给你一个本地网页：项目的文件树、预览、画布、运行记录，还有填插件密钥的地方。要花钱的运行，Claude 每次都会先问你。

任何支持 MCP 的客户端

{ "mcpServers": { "tongflow": { "command": "npx", "args": ["-y", "tongflow-studio", "mcp"] } } }

同一套工具、同一个 Studio 网页，凡是支持 MCP 的 agent 都能接。

DeepSeek Harness（dsh）

npx @deepseek-ai/dsh@next plugin --profile web add dsh-tongflow
npx @deepseek-ai/dsh@next web

然后开一个会话，第一条消息以 @tongflow 开头。这个会话就变成 Studio——聊天、项目的文件树、预览 / 编辑器 / 画布，加一个运行记录抽屉——agent 也就拿到了 TongFlow 的那套工具。其他会话还是原来的 dsh，不受影响。

三种方式首次使用时都会自己建 Python venv 并克隆官方插件，画布上的节点和插件目录跟线上版一样全。环境要求和配置项见 packages/tongflow-studio/README.md（Claude Code、MCP）和 packages/dsh-tongflow/README.md（dsh）。

自定义插件

画布上每一个能跑的节点都是一项能力，背后是一份契约——ABI（packages/tongflow/abi/tongflow.abi.json），它定义「有哪些能力」以及「每个能力的输入输出长什么样」，而与「由谁实现」无关。插件负责实现：一个小小的 Python 包，挑 ABI 里一个或多个槽，借助 tongflow Python SDK，用 ABI 生成的类型给出怎么做的那部分。换掉节点背后的插件，周围的工作流不用动。

完整的开发流程——ABI、@node_slot 装饰器、SDK、目录结构以及如何发布，请见 docs/plugins.md。

社区

加入 Discord 或扫描下方微信群二维码。

商务合作

商务合作请联系 [email protected]。

• 开源模型 owner：我可以集成你的模型，让用户流畅体验。
• 企业用户：我可以协助在本地 GPU 上部署、构建定制节点和插件等。
• 平台 / 路由：我可以接入你的 API。
• VCs：欢迎探讨围绕 TongFlow 云版（托管工作台）的合作。

开源

如果你喜欢这个项目，在 GitHub 上 Star 一下非常有帮助，感谢！

授权协议

TongFlow 采用 双授权(dual-licensing) 模式:

• AGPL-3.0 —— 对个人、研究、开源项目,以及愿意遵守 AGPL(含第 13 条 网络/源码公开义务)的使用者免费。
• 商业授权 —— 面向希望在闭源 / SaaS 产品中使用 TongFlow 且不愿公开源码,或需要保证条款与平台技术支持的组织。 价格面议,联系 [email protected]。

以上授权覆盖整个仓库,包括 sdk/ 目录(发布到 PyPI 的 tongflow 包)。 贡献代码受 CLA 约束。