本文内容适用于 NocoBase 2.1.0-beta.24 及以上版本。
这是一次围绕 AI 能力的重要升级。这个版本能够让你把 AI Agent 接入 NocoBase。从 CLI 接入、AI 搭建，到 AI 员工能力增强，AI 开发插件等，覆盖了环境接入、系统搭建和业务协作的完整流程。同时我们也继续补齐了 V2 页面与核心能力的适配。
新特性
NocoBase CLI 正式成为 AI Agent 接入入口
在这个版本中，NocoBase CLI（nb）是 AI Agent 连接 NocoBase 的核心入口。
CLI 用于在本地工作区初始化、连接和管理 NocoBase 应用，覆盖两类场景：
- 连接已有的 NocoBase 应用，保存为 CLI env
- 通过 Docker、npm 或 Git 安装新的 NocoBase 应用，再保存为 CLI env
不管你是要把 AI 接入现有系统，还是从零开始创建一个新应用，都可以通过 CLI 完成初始化和后续管理。
对团队来说，CLI 提供了一个 AI Agent 能理解和操作的标准入口——环境初始化、连接配置、运行管理都走同一套流程。
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AI 搭建：用对话代替手动配置
AI 搭建是这个版本的核心体验之一。你可以直接用自然语言描述业务需求，AI 会协助完成数据建模、页面配置、权限设置和工作流编排。
比起传统的低代码搭建方式，AI 搭建有几个显著优势：
- 降低了上手门槛，不需要先熟悉所有配置概念就能上手
- 从需求描述到原型落地的路径更短
- 数据、界面和流程配置可以由 AI 连续完成
比如“帮我设计一个 CRM 数据模型”、“帮我创建一个客户管理页面”、“帮我编排一个订单创建后自动扣减库存的工作流”。这些 AI 都可以在 NocoBase 的能力范围内协助完成。
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NocoBase Skills 覆盖搭建全流程
为了让 AI 真正理解 NocoBase 的配置体系，我们在这个版本提供了一组可安装到 AI Agent 中的领域知识包——NocoBase Skills。
Skills 是围绕 NocoBase 关键能力域组织的标准化知识与操作封装，帮 AI 更准确地理解对象模型、配置结构和执行边界。
目前我们提供了 8 个 Skills，覆盖搭建全流程：
- 环境管理 — 环境检查、安装部署、升级和故障诊断
- 数据建模 — 创建和管理数据表、字段、关联关系
- 界面配置 — 创建和编辑页面、区块、弹窗、交互联动
- 工作流管理 — 创建、编辑、启用和诊断工作流
- 权限配置 — 管理角色、权限策略、用户绑定和风险评估
- 解决方案 — 从 YAML 批量搭建整套业务系统(还在测试中，稳定性有限)
- 插件管理 — 查看、启用和停用插件
- 发布管理 — 跨环境发布、备份恢复和迁移
有了 Skills，AI 可以更准确地理解 NocoBase 的配置体系，并在搭建和管理系统时提供更智能的辅助。
注意： NocoBase Skills 目前还在持续完善中。同时你安装 NocoBase CLI 并初始化的时候会自动安装 NocoBase Skills，通常来说你不用单独安装。
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AI 开发插件
这个版本补齐了 AI 插件开发所需的基础能力，让 AI 不仅能参与应用搭建，也能参与自定义插件开发。
主要体现在三个方面：
- 统一使用
rsbuild/rspack构建，收敛了插件开发和前端构建体系 - 提供面向 AI 开发的
client-v2能力和/v2/路由体系，为新一代客户端插件开发做准备 - 提供 AI 插件开发相关 Skill，让 AI 能更好地理解插件结构、代码组织和实现方式
围绕 client-v2 的准备工作包括：
@nocobase/app提供client-v2的入口- 内核提供
@nocobase/client-v2包，包含基础组件、工具函数和类型定义 - 各插件提供
/src/client-v2目录 - 路由新增
/v2/ - 内核逐步迁移到 V2
- 插件逐步迁移到 V2
统一的构建链路降低了前端插件开发和调试成本，client-v2 的逐步落地也为 AI 生成和维护插件代码提供了更稳定的目标结构。
实际效果是：你可以直接用自然语言描述一个插件需求，AI 协助生成前后端代码、数据表、API、权限配置和国际化内容。
注意：AI 开发插件的能力仅针对 client-v2 新版本插件。我们后续会提供 client-v1 插件到 client-v2 插件相关的迁移文档和 Skills，帮助你把现有插件迁移到新的体系中来。
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AI 员工能力增强
AI 搭建解决的是“怎么用 AI 搭系统”，AI 员工解决的是“怎么让 AI 进系统里帮助你解决具体业务问题”。
AI 员工在之前的版本里已经存在。不过在这个版本中，AI 员工相关能力得到了增强，AI 内核也做了补齐：
- 支持接入 MCP
- 新增 AI 员工 Altas, 承担团队领导角色，可以根据用户意图调用其他的 AI 员工完成任务
- 提供 AI 员工节点
- 提供基于 LLM 的联网搜索工具
- 新增聚合查询工具、生成报告工具，支持生成业务分析报告
这些改进让 AI 员工在业务系统中的可扩展性、可编排性和执行能力都上了一个台阶。AI 员工可以理解当前业务上下文、调用技能执行具体任务、参与自动化流程、结合外部信息完成分析和输出。
如果你的团队需要在业务系统中引入智能协作、自动分析和任务执行能力，这也是这次更新里最值得关注的方向之一。
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2.0 适配与新功能
AI 之外，这个版本也在持续将一些重要功能模块升级到 2.0，同时继续推出面向实际业务场景的新功能。
新功能
2.0 适配