ComfyUI LLM Party

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GitHub Python AGPL-3.0

简介

ComfyUI 中的 LLM Agent 框架，集成 MCP 服务器、语音合成、OCR、GraphRAG 等多种 AI 工具节点

核心特性

  • 为 ComfyUI 提供完整的 LLM 工作流节点集，包括 API、本地、GGUF 和 VLM 加载器
  • 集成 MCP 服务器，通过 modelcontextprotocol.json 配置连接外部工具
  • 支持多智能体流水线，包括智能体间辐射式和环形交互模式
  • 支持行业专属 RAG 能力，包括词向量 RAG 和 GraphRAG 知识库管理
  • 集成 TTS 语音合成、OCR 识别和图床节点，实现端到端多媒体工作流
  • 支持流式输出模式，实时控制台显示，并自动分离 R1 模型的推理内容和响应

适用场景

💡 构建带有角色设定和多工具调用的自定义 AI 助手
💡 使用 GraphRAG 创建行业专属知识库，用于企业文档管理
💡 通过本地 VLM 或 API 视觉模型生成 Stable Diffusion 提示词和图像
💡 连接社交应用（QQ、飞书、Discord）满足个人用户需求
💡 整合 LLM + TTS + ComfyUI 工作流用于流媒体内容创作

标签

comfyui mcp graphrag ocr tts workflow python

分类

⚡ Agent 工具 🔄 工作流

快速开始

1. 下载 Windows 便携包（包含 LLM Party + Manager 插件），或通过 ComfyUI-Manager 安装到现有 ComfyUI
2. 将工作流 JSON 文件拖入 ComfyUI：start_with_LLM_api.json（API）、start_with_Ollama.json（本地 Ollama）或 start_with_LLM_local.json（本地模型）
3. 在 API LLM 加载器节点中填写 base_url 和 api_key（API 方式）或启用 is_ollama 选项（Ollama 方式）
4. 本地模型需在本地模型加载器节点中指定模型路径或 HuggingFace 仓库 ID
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