llm-workflow-engine

用命令行编排 LLM 工作流，让复杂 AI 任务自动化跑起来

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署对话助手 🍴 复刻 461 🐛 待处理 3 👀 关注 40

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 3715

维护状态较活跃

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

llm-workflow-engine 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手

开发团队llm-workflow-engine

GitHubhttps://github.com/llm-workflow-engine/llm-workflow-engine

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Python

技术栈/模型chatbot,chatgpt,gpt-3,gpt3,gpt4,llm,openai,python

GitHub 星标★ 3715

上线时间2022-12-03 00:00:00

代码更新2026-11-02

仓库体积3.7 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

llm-workflow-engine 是一个面向 LLM 的 CLI 和工作流管理核心包，旨在解决开发者在使用大型语言模型时面临的交互效率低、流程难以自动化的问题。它提供强大的命令行界面，让用户能快速与 GPT-3、GPT-4 等模型对话，并支持将多步骤任务编排成可复用工作流。核心能力包括：灵活的提示词模板管理、上下文持久化、多模型切换、以及通过 YAML 或代码定义复杂工作流。项目采用 Python 构建，适合集成到现有开发工具链中，帮助团队将 LLM 能力嵌入到自动化脚本、CI/CD 管道或内部工具中。其设计强调可扩展性，允许自定义插件和回调，满足从简单问答到批量处理的各种场景。

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 ★ 3715

技术标签

chatbot chatgpt gpt-3 gpt3 gpt4

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（该项目为 Python 构建的 CLI 工具）
可联网访问官方文档站点 llm-workflow-engine.readthedocs.io
OpenAI 账号及 API Key（README 提及 GPT-3/GPT-4 使用说明）
能运行 git 命令（如需从源码获取项目）

安装与启动步骤

1阅读官方文档

README 未直接给出安装命令，第一步先打开官方文档首页，了解项目定位与整体使用方式。
2查看安装说明

打开文档的 installation 页面，按其中给出的平台命令安装；本教程不代替官方安装步骤。
3观看介绍视频

README 提供了入门视频链接，先看视频可快速理解 CLI 与工作流的交互方式。
4获取项目源码

如需从源码查看或本地使用，克隆仓库；仓库地址取自项目 GitHub 主页。
```
git clone https://github.com/llm-workflow-engine/llm-workflow-engine.git
```
5排障与求助

遇到安装或运行问题，先查 troubleshooting 文档，仍无法解决再看 SUPPORT.md 获取支持。