项目预览
项目数据
项目介绍
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 ★ 6581
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 环境（可运行普通 Python 脚本）
- 已安装 pip
- 无需 API key（快速开始走 dry_run 本地执行）
- Julep 3 目前为 release candidate，安装时需加 --pre
安装与启动步骤
-
1安装 Julep
安装基础包。因为 Julep 3 还是候选版本，必须带 --pre 参数，否则装不到；等 3.0.0 正式发布后可去掉。
pip install --pre julep -
2编写快速开始脚本
把 README 的示例代码（定义 tool、pure、Reasoner 和 @flow）保存为普通 Python 脚本，例如 triage.py。注意示例较长且部分被截断，需按 README 完整补全。
-
3运行脚本
像运行普通 Python 脚本一样执行，deploy().dry_run() 会在本地用内存工具和确定性 fake reasoner 跑通整条流程，不消耗模型调用。
python triage.py -
4查看更大示例
README 指向仓库中的 examples/episode_summary_flow.py 和 examples/cluster_labeling_flow.py，可参考其中的 @flow 写法以及 snapshot 型 MCP 读写示例
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
model | 是 | Reasoner 使用的模型标识，写在 Reasoner(name=..., model=...) 中 | anthropic:claude-haiku-4-5-20251001 |
system | 否 | Reasoner 的系统提示词，决定输出风格与格式要求 | Draft one concise support reply as JSON. |
tools | 是 | deploy(...) 时冻结的工具面，只能调用这里注册过的工具 | tools=[lookup_ticket] |
reasoners | 是 | deploy(...) 时冻结的 Reasoner 面 | reasoners=[support_reply] |
retries / timeout_s | 否 | 在 @flow 内为工具或 think 步骤设置重试次数与超时秒数 | lookup_ticket(ticket, retries=2, timeout_s=5) |
如何确认成功
脚本运行结束并打印出 dry_run 的 result.value，例如 "billing: Use the duplicate-charge runbook."，说明流程在本地跑通。
常见问题
Q：为什么直接 pip install julep 装不上？
A：Julep 3 目前是 release candidate，必须用 pip install --pre julep 才能装到；等 3.0.0 正式发布后 --pre 可去掉。
Q：跑快速开始需要 API key 吗？
A：不需要。示例用 deployment.dry_run(...) 在本地执行，工具是内存实现，Reasoner 用 fake_support_reply 这样的确定性假函数替代。
Q：流程崩溃或工具报错怎么办？
A：Julep 的 flow 是持久化数据流，可中断后恢复、安全重试，并可通过推导投影解释每一步；在 @flow 内也能直接给步骤加 retries 和 timeout_s。
Q：怎么接入 MCP 工具？
A：在 @flow 内用 mcp_tool(server, tool) 声明 MCP 引用，其 schema 和行为契约来自冻结的 MCP 快照，关键字参数直接构成输入记录。
Q：哪些语法是定义期行为而不是运行时行为？
A：@flow 只在定义时用数据句柄运行一次；注册工具、注册 pure、think、cond、switch、each、reschedule 都是往图里追加步骤，| 用于合并记录，h["key"] 用于取字段。
注意事项
- 纯核心无额外依赖，Temporal 层是可选的，入门阶段不必安装。
- README 只给出 Python 侧的 pip 安装命令，Node.js SDK 的安装方式未在节选中说明。
- 示例代码在 README 中不完整，建议以仓库 examples/ 下的完整文件为准。
- deploy(...) 会冻结工具与 Reasoner 面，模型未被显式允许调用的工具会被拒绝。
核心亮点
- 持久化执行流，任务中断后自动从断点恢复，无需重跑
- 内置记忆管理，支持长期与短期记忆，增强上下文连贯性
- 提供Python和Node.js双SDK，方便不同技术栈集成
不足之处
- 文档/社区待观察
- 项目较新，生态和第三方集成尚不成熟
适用场景
- 构建需要长时间运行且要求高可靠性的数据处理流水线
- 开发多轮对话客服系统，需持久化会话状态和记忆
- 实现带人工审批环节的自动化业务流程，如订单审核
替代项目
LangChain、AutoGen、CrewAI
上一篇：stackql
同类项目推荐
agent-lsp
开源
把语言服务器变成智能体工具箱，让 AI 更懂代码
MCP server that orchestrates language servers into agent-native workflows. 65 tools,···
agentring
开源
让 AI 智能体直接打你手机，接听就能语音对话
Let your AI agents call your phone over VoIP, and call them back. Your phone rings l···
evenfire
开源
在自己服务器上跑会动手干活的 LLM 智能体
Evenfire is an intelligence layer platform for running LLM agents that take real act···
Deep-Research-AI-Agent
开源
输入主题，自动追问、搜索、写报告，一键生成深度调研结果。
Build a powerful Deep Research AI agent like Gemini or ChatGPT. Using Next.js, Verce···
polymarket-whale-watcher
开源
盯住Polymarket大户，AI帮你挖出信息差机会
AI-powered whale trade surveillance for Polymarket — real-time monitoring of 700+ m···
Cyber-Zero
开源
不碰真实环境，离线训练网络安全智能体
Cyber-Zero: Training Cybersecurity Agents Without Runtime
DB-GPT
开源
用自然语言对话数据库，让数据分析像聊天一样简单。
open-source agentic AI data assistant for the next generation of AI + Data products.
agent-manager
开源
在终端里统一管理多个AI编程代理，实时监控、快速操作。
Terminal multiplexer for AI coding agents. Run Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini ···
PoshBot
开源
用 PowerShell 写聊天机器人，把运维操作搬进聊天框
Powershell-based bot framework