by answeryt
Build your own AI agent through gameplay.
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/answeryt/Jumping-Agent-platformGuides for using ai agents skills like Jumping-Agent-platform.
Last scanned: 5/30/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-05-30T17:00:55.863Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true
}Jumping-Agent-platform is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by answeryt. Build your own AI agent through gameplay. It has 607 GitHub stars.
Yes. Jumping-Agent-platform passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/answeryt/Jumping-Agent-platform" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
Jumping-Agent-platform is primarily written in TypeScript. It is open-source under answeryt on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh Jumping-Agent-platform against similar tools.
No comments yet. Be the first to share your thoughts!
这是一个非常有趣的项目,以跳一跳游戏式的交互与呈现,帮助零基础用户在移动端(先以平板为主)简单、快速地搭建属于自己的 Agent,把抽象的流程变成可点、可跳跃的步骤,极大降低上手门槛。
本项目把传统平面 workflow 转换为空间化、游戏化流程,通过跳一跳这个载体更动态地演示 Agent 的运行过程。
在这里,你看不到错综复杂的连线与箭头;只需按压屏幕、操控棋子一次次跳跃,就能直观地体会 Agent 工作流是如何一环接一环向前推进的。
点击上方封面图,在 GitHub 视频播放页直接观看介绍视频。
Jumping Agent 现已支持微信作为正式接入渠道。在前端完成 Agent 构建后,可通过扫码绑定微信账号,直接在微信中与你的 Agent 对话。
使用流程
相关模块
Frontend/ — 微信标签页、二维码展示与登录状态轮询。backend/orchestrator.py — 微信相关 API,以及 Weixin bridge 的自动启动。apps/weixin-main/ — 微信 iLink 连接器(扫码登录、账号存储、长轮询、文本/媒体消息)。默认服务地址:
http://localhost:6301http://localhost:8000/chathttp://localhost:8001http://localhost:8787Jumping-Agent/
├── Frontend/ # 跳一跳式 Agent 构建界面(Three.js)
│ ├── js/game/ # 游戏逻辑、流程模板、构建客户端
│ ├── css/ # 样式
│ └── res/ # 3D 模型与图标
├── agent_builder/ # Agent 骨架与模板
│ ├── flow_template/ # 流程模板(顺序、路由、并行等)
│ ├── agent_template/ # Agent 类模板
│ ├── project_template/ # 项目脚手架
│ └── config_creator/ # 配置生成
├── back_agent/ # 用于代码补全与改写的 ReAct Agent
│ ├── agent/ # ReAct 核心
│ ├── workflow/ # Agent 工作流执行
│ ├── tools/ # 本地代码工具(读/写/运行项目)
│ └── skill/ # 单/多 Agent 构建技能提示词
├── backend/ # 编排与运行时服务
│ ├── orchestrator.py # 主 API:构建、聊天、微信桥接
│ ├── workspace/ # 生成的 Agent 项目工作区
│ ├── tools/ # 后端 MCP 工具(网页、图像、会话等)
│ ├── memory/ # 会话与长期记忆
│ └── agent_manager/ # Agent ID 管理
├── apps/
│ └── weixin-main/ # 微信 iLink 连接器
│ └── src/bridge/ # 与 orchestrator 通信的桥接服务
├── tools/ # 共享 TypeScript 工具实现
└── assets/ # 产品 Logo
flowchart TB
subgraph UI["Frontend(跳一跳构建界面)"]
FE[Three.js 跳台 UI]
WXTab[微信扫码登录]
end
subgraph Orchestration["backend / orchestrator.py"]
ORCH[编排 API]
WS[workspace/]
end
subgraph Build["agent_builder + back_agent"]
AB[agent_builder 模板]
BA[back_agent 代码补全]
end
subgraph WeChat["apps/weixin-main"]
BR[Weixin bridge :8787]
end
subgraph Runtime["生成的 Agent workspace"]
AG[Agent/*.py]
PR[project_runtime.py]
end
FE -->|创建 / 构建| ORCH
WXTab -->|/weixin/login/*| ORCH
ORCH --> AB
ORCH --> BA
ORCH --> WS
ORCH -->|自动启动| BR
BR -->|/chat| ORCH
WS --> AG
WS --> PR
BR <-->|消息| UserWeChat[微信用户]
Frontend/:跳一跳式 Agent 构建界面,负责 workflow 展示、节点配置、聊天入口,以及微信扫码绑定。agent_builder/:Agent 骨架与模板,包括流程模板、Agent 模板、项目模板和配置生成逻辑。back_agent/:读取骨架代码,并结合用户在前端输入的需求,对 Agent 进行补全、改写与落地。backend/:编排服务。orchestrator.py 负责串联前端请求、动态加载 agent_builder、生成 Agent workspace、通过本地 HTTP 调用 back_agent,并提供微信接入 API。apps/weixin-main/:微信 iLink 连接器,提供扫码登录、账号持久化、消息轮询与回复/媒体发送能力。git clone https://github.com/answeryt/Jumping-Agent-platform.git
cd Jumping-Agent-platform
cd Frontend
npm install
cd ..
建议先创建虚拟环境:
python -m venv .venv
Windows:
.venv\Scripts\activate
macOS / Linux:
source .venv/bin/activate
安装 Python 依赖:
python -m pip install "fastapi" "uvicorn[standard]" "pydantic" "openai"
安装微信连接器依赖:
cd apps/weixin-main
npm install
cd ../..
back_agent/config/model_config.toml 默认读取 OPENAI_API_KEY 环境变量。你可以直接设置环境变量,也可以使用项目内置脚本写入 .env。
方式一:使用环境变量。
Windows PowerShell:
$env:OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
macOS / Linux:
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
方式二:使用项目脚本。
python backend/set_agent_api_key.py
脚本会要求你输入 API Key,并更新 back_agent/.env 以及已生成 workspace 的 .env。
需要打开 3 个终端,并都在仓库根目录下执行。
终端 A:启动 back_agent。
cd back_agent
python -m uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8000
终端 B:启动 backend / Orchestrator(默认会自动启动 Weixin bridge)。
cd backend
python -m uvicorn orchestrator:app --host 0.0.0.0 --port 8001
终端 C:启动前端。
cd Frontend
npm run server -- --host 0.0.0.0 --port 6301 --allowed-hosts all
打开浏览器访问:
http://localhost:6301
如果希望在 iPad 上访问前端,需要确保 iPad 和电脑处于同一局域网,并使用电脑的局域网 IP 访问。
Windows 查看 IP:
ipconfig
macOS / Linux 查看 IP:
ifconfig
找到当前网卡的 IPv4 地址,例如 192.168.x.x,然后在 iPad 浏览器中访问:
http://192.168.x.x:6301
当前仓库可以通过上面的源码命令运行。为了让 GitHub 用户更容易上手,推荐后续把这些步骤封装成 CLI,例如:
agent-jump setup
agent-jump config set OPENAI_API_KEY
agent-jump dev
理想情况下:
agent-jump setup 安装前端和后端依赖。agent-jump config set OPENAI_API_KEY 写入模型 API Key。agent-jump dev 同时启动 back_agent、backend(含 Weixin bridge)和 Frontend。在 CLI 正式实现前,请使用 Quick Start 中的手动启动方式。
本项目由我个人独立开发。受限于个人精力和能力,当前版本仍有不少不足,例如:Agent Workflow 目前仅提供 7 种模板、跳台编排与最终构建流程尚不够稳定等。我会持续迭代完善。
若您愿意一起把项目做得更好,欢迎提交 Issue 或 PR。或者您可以直接联系我:answeryt@qq.com。中国朋友可以通过微信联系我:answerYTAarun
也期待更多小白能用它发挥想象力,搭建属于自己的 Agent。