flowcraft

用 DAG 编排 AI 智能体,让复杂任务像搭积木一样简单

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 18 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 216
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

flowcraft 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gorango
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agentic-workflows,ai-agent,background-jobs,dag,data-pipelines,declarative-workflows,distributed-systems,etl,llm-orchestration,orchestration,rag,state-machine,workflow-engine
GitHub 星标★ 216
上线时间2025-07-14 00:00:00
代码更新2026-07-02
仓库体积4.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

flowcraft 是一个轻量级的工作流引擎,专为智能体(Agent)和 LLM 编排设计。它用 TypeScript 编写,采用声明式 DAG(有向无环图)模型,让开发者能清晰定义任务依赖关系,从而构建可靠、可扩展的 AI 工作流。它解决了传统工作流引擎在 AI 场景下的痛点,如任务编排复杂、状态管理困难、难以与 LLM 调用无缝集成等。核心能力包括:声明式定义工作流、支持条件分支与并行执行、内置重试与超时机制、可观测性日志,以及轻量级部署(无外部依赖)。它同时适用于后台任务、数据管道(ETL)和分布式系统,能帮助团队快速将 AI 能力嵌入现有业务流程。

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 ★ 216

核心亮点

  • 轻量无依赖,声明式 DAG 定义,上手快
  • 内置重试、超时和并行执行,适配 LLM 调用的不确定性
  • 支持条件分支,灵活处理多步骤 AI 任务

不足之处

  • 项目早期(208 星),API 可能不稳定
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 构建多步骤 LLM 应用(如 RAG 流水线、Agent 任务链)
  • 后台定时任务与数据处理(ETL)
  • 需要可观测性的分布式工作流编排

替代项目

Temporal、Airflow、LangGraph

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