flowcraft

用 DAG 编排 AI 智能体，让复杂任务像搭积木一样简单

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。

开源 free 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 209
维护状态 维护中
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队gorango
所属国家
官网地址http://flowcraft.js.org
GitHubhttps://github.com/gorango/flowcraft
定价模式free
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
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★ 209
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-07-14 00:00:00
最近更新2026-09-10 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5

使用教程

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

项目介绍

flowcraft 是自动化工作流领域的开源项目，由 gorango 开发，2025 年首次发布。

它收录于自动化工作流分类，该分类目前共有 503 个项目，GitHub 星标数为 209。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-10。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：构建多步骤LLM应用（如RAG流水线、Agent任务链）。同类可对比的替代方案包括 Temporal、Airflow、LangGraph。

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