AgentLoom

用 YAML 编排多智能体，安全可观测，失败能续跑。

AgentLoom 是一个面向多智能体 AI 应用的轻量级工作流编排框架，采用 Python 编写，核心设计理念是简单与灵活。它通过 YAML 配置文件定义智能体的协作流程，让开发者无需编写大量胶水代码即可快速搭建、调整和复用多智能体系统。项目重点解决了多智能体协作中的几个关键痛点：运行时安全（防止智能体执行危险操作）、可观测性（追踪每个智能体的决策与执行过程）以及任务恢复（支持断点续跑，避免因单次失败导致整个流程重来）。同时，它深度集成 MCP（模型上下文协议），便于接入外部工具和数据源，并覆盖了从代码审查到 CI/CD 自动化等多种应用场景。作为早期项目，AgentLoom 强调开箱即用，适合希望以声明式方式管理复杂 AI 工作流的开发者。