maestro-flow

让多个 AI 代理协作时，自动编排工作流并持续进化

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 72 🐛 待处理 7 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 575
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，本地部署使用，全部功能免费。

项目预览

maestro-flow 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队catlog22
官网地址https://catlog22.github.io/maestro-flow
GitHubhttps://github.com/catlog22/maestro-flow
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，本地部署使用，全部功能免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai-agents,claude-code,cli,codex,gemini,knowledge-graph,mcp,multi-agent,typescript,workflow-orchestration
GitHub 星标★ 575
上线时间2026-03-17 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积70.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

maestro-flow 是一个面向多智能体 AI 开发流程的意图驱动编排引擎。它解决的核心问题是：在 Claude Code、Gemini、Codex 等多个 AI 代理协作时，如何自动规划、执行和适应复杂工作流。项目提供自适应生命周期引擎，能根据任务意图动态调整执行路径；内置自强化知识图谱，持续积累项目上下文与经验，提升后续任务的智能化水平；同时提供可视化仪表盘，让开发者直观监控多代理协作状态。基于 TypeScript 构建，支持 CLI 操作和 MCP 协议，便于集成到现有开发工具链。作为早期项目，它已获得 511 星标，展现出对下一代 AI 驱动开发工作流的探索价值。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 575

使用教程

难度：入门 约 20 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Node 环境

安装与启动步骤

  1. 1全局装

    命令行编排工具，装指定版本更稳。

    npm install -g maestro-flow@0.5.82

  2. 2看有哪些命令

    先摸清能力边界。

    maestro-flow --help

  3. 3写第一个流程

    把几段命令串成有序执行。

  4. 4加失败处理

    某步失败要能停下来而不是继续跑。

  5. 5接进日常

    把重复操作固化下来。

如何确认成功

一个三步流程在某步失败时能停下并报出具体环节，修好后可从中断处继续

注意事项

  • 它是流程编排，不是项目管理工具。
  • 版本号写死更稳，滚动升级容易踩不兼容。
  • 不写失败处理就会一路错到底。
  • 复杂分支逻辑用代码写更清楚。

核心亮点

  • 意图驱动编排，自动规划多代理执行路径，减少人工干预
  • 自强化知识图谱，跨任务积累上下文，提升长期协作效率
  • 可视化仪表盘，直观监控多代理工作流状态

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态待观察
  • 知识图谱的构建和维护可能带来额外存储与计算开销

适用场景

  • 多 AI 代理协同完成复杂软件开发任务
  • 需要长期积累项目知识并复用的智能体工作流
  • 对多代理执行过程进行可视化监控与调优

替代项目

LangGraph、AutoGen、CrewAI

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