rs-graph-llm
用 Rust 图编排 LLM 工作流，快且稳
rs-graph-llm 是一个用 Rust 编写的高性能框架，用于构建交互式工作流系统和多智能体应用。它把工作流抽象为有向图，节点代表计算步骤或 LLM 调用，边代表数据流转与条件分支，从而让开发者以声明式方式编排复杂流程。相比 Python 生态中常见的 LangGraph 类方案，它主打 Rust 带来的低运行时开销、内存安全和并发能力，适合对延迟、吞吐和稳定性要求高的生产环境。核心能力包括：图结构定义与执行、状态管理与传递、条件路由与循环、多智能体协作编排，以及与各类 LLM 接口的对接。项目处于早期阶段，API 可能仍在演进，但已具备可用的工作流编排骨架，适合愿意尝鲜 Rust AI 基础设施的团队评估和二次开发。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 基于 Rust 实现，运行时开销低、内存安全，适合高并发与低延迟场景
- 以有向图建模工作流，支持条件分支、循环与多智能体协作，表达能力强
- 技术栈聚焦 agents/graph/workflow，与 LangGraph 概念对齐，迁移学习成本低
不足之处
- 项目处于早期，API 与功能可能频繁变动，生产稳定性待验证
- 生态与文档相对薄弱，示例和第三方集成较少
适用场景
- 构建多智能体协作的复杂任务编排系统
- 在 Rust 服务中嵌入低延迟的 LLM 工作流引擎
- 需要高吞吐、长时运行的自动化流程与状态机
替代项目
LangGraph、Dify、Flowise
项目介绍
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