FLUJO

拖拽编排多模型 Agent 工作流，让自动化任务自己跑起来

开源 🏷️定价信息待确认 ⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定 自动化工作流 🍴 复刻 92 🐛 待处理 50 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 672
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

FLUJO 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类自动化工作流
开发团队mario-andreschak
官网地址https://try.flujo.com.co
GitHubhttps://github.com/mario-andreschak/FLUJO
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agentic-ai,agentic-framework,agentic-workflow,ai-chat,automation,autonomous-agents,claude,claude-code,gemini,llm-agents,mcp,mcp-client,mcp-server,multi-agent,multi-agent-systems,ollama,openai,pocketflow,workflow,workflow-automation
GitHub 星标★ 672
上线时间2025-02-26 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积305.8 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-17
浏览次数2

项目介绍

FLUJO 是一个基于 TypeScript 构建的多智能体自动化工作流平台，目标是把 LLM 驱动的 Agent 编排、任务自动化和自我改进能力整合到一个可视化、可扩展的框架里。它解决的核心问题是：当前大多数 Agent 工具要么只做单轮对话，要么需要手写大量胶水代码才能串联多个模型和工具。FLUJO 提供工作流编排层，让 Claude、Gemini 等不同厂商的模型可以在同一流程中协作，并通过节点化的方式定义任务链路、条件分支和工具调用。项目还强调 Self-Improving Agents，即 Agent 能根据执行反馈调整后续行为。技术上采用 TypeScript，适合前端/全栈团队快速接入，支持 AI 聊天、自主 Agent、Claude Code 等场景，定位偏向开发者工具而非纯低代码平台。

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 2026-09-17 · 当前星标 ★ 672

使用教程

难度：进阶 约 35 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Node.js 20+
  • 模型服务密钥

安装与启动步骤

  1. 1直接运行

    本地 AI 工作台，npx 一行启动。

    npx flujo-ai@latest

  2. 2保存模型连接

    连接只配一次，之后复用，避免反复填密钥。

  3. 3搭一个可视化流程

    用自然语言步骤或可视化节点编排 agent。

  4. 4查看运行轨迹

    执行过程可回看，重点看每步输入输出。

如何确认成功

能跑通一条带工具的流程并回看记录

注意事项

  • 本地优先意味着数据不出机器，但也意味着没有云端备份。
  • 流程复杂后调试成本上升，建议拆小。

核心亮点

  • 支持 Claude、Gemini 等多厂商模型混合编排，不绑定单一 LLM 供应商
  • 工作流以节点/流程方式可视化定义，比纯代码编排更直观，降低多 Agent 协作门槛
  • TypeScript 技术栈，对前端和 Node 全栈团队友好，易于集成到现有 Web 应用

不足之处

  • 项目处于早期阶段，628 星标说明生态和第三方节点/插件还比较有限
  • 自我改进 Agent 的实际效果依赖具体模型和提示词调优，开箱即用程度待验证

适用场景

  • 用多个 LLM Agent 串联完成内容生成、审核、发布的自动化流水线
  • 把 Claude Code 等编码 Agent 接入自定义工作流，做代码审查或自动修复
  • 企业内部搭建 AI 聊天 + 任务自动化的内部工具，统一调度不同模型

替代项目

Dify、Langflow、n8n

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