fieldflow 是智能体领域的开源项目，由 guillaumegay13 开发，2025 年首次发布。
它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,499 个项目，GitHub 星标数为 111。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-05-20。官网存在但，需访问官网查看具体收费模式。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：构建复杂多步骤的AI客服流程。同类可对比的替代方案包括 LangGraph、CrewAI、AutoGen。
fieldflow
把多步工具调用编排成流水线，省 token 又省心
FieldFlow 是一个面向智能体（AI Agent）的轻量级工具流编排框架，基于 Python 构建，专注于解决多步骤任务中工具调用混乱、上下文管理复杂的问题。它通过声明式的方式定义工具流，支持将多个 LLM 调用、API 请求和 MCP 服务串联成可复用的流水线，并内置 token 用量跟踪与优化机制。核心能力包括：灵活的节点编排（支持条件分支、并行执行）、自动上下文传递（减少 token 重复消耗）、以及与 MCP 生态的无缝集成。项目处于早期阶段，代码简洁，适合开发者快速上手定制，但生态和文档尚不完善。
开源
unknown
智能体
GitHub 星标
★ 111
维护状态
维护中
是否开源
是
定价模式
unknown
项目数据
分类智能体
开发团队guillaumegay13
所属国家
定价模式unknown
价格说明官网存在但定价信息待确认，需访问官网查看具体收费模式。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai,ai-agent,ai-agents,ai-tools,api,llm,mcp,mcp-server,token
GitHub 星标★ 111
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-09-15 00:00:00
最近更新2026-05-20 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3
使用教程
核心亮点
- 声明式工具流编排，代码直观易维护
- 内置 token 跟踪，帮助优化调用成本
- 原生支持 MCP 服务，扩展生态方便
不足之处
- 文档/社区待观察
- 早期项目，API 可能频繁变动
适用场景
- 构建复杂多步骤的 AI 客服流程
- 串联多个内部 API 与 LLM 的自动化任务
- 需要精细控制 token 消耗的 Agent 应用
替代项目
LangGraph、CrewAI、AutoGen
项目介绍
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