pipelex

用声明式 DSL 把 AI 流程拼成可复用积木

Pipelex 是一门声明式语言与配套开发工具，用来把 AI 工作流拆成可复用、可组合的积木块。它解决的是当前 AI 应用开发里流程逻辑与模型调用深度耦合、难以复用和调试的问题：开发者用类似配置的 DSL 描述每一步的输入输出、模型选择和分支条件，再由运行时负责编排执行。核心能力包括声明式定义多步管道、把子流程封装成可组合单元、在 agent 与普通脚本之间共享同一套编排逻辑，以及面向人类的可读语法，让非资深工程师也能看懂和修改流程。项目用 Python 实现，定位是面向 agent 和普通开发者的 devtool，适合把提示词、工具调用、条件分支串成稳定流水线，而不是散落在代码里的胶水逻辑。目前星标约 850，属于早期但方向清晰的工作流编排工具。

开源 unknown 自动化工作流

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GitHub 星标 ★ 852

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类自动化工作流

开发团队Pipelex

所属国家

官网地址https://pipelex.com

GitHubhttps://github.com/Pipelex/pipelex

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型agents,ai,automation,dsl,language,llm,orchestration,pipeline,workflows

GitHub 星标★ 852

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-05-26 00:00:00

最近更新2026-09-16 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-16

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使用教程

核心亮点

DSL 声明式描述流程，逻辑与代码解耦，改流程不用重写 Python
支持把子管道封装成可组合单元，跨项目复用同一套编排
同一套语言同时服务 agent 和普通脚本，降低团队协作门槛

不足之处

项目处于早期，生态与第三方集成数量有限
DSL 需要额外学习成本，简单场景可能不如直接写代码直观

适用场景

把多步 LLM 调用、条件分支和工具调用串成可维护的自动化管道
团队内非资深开发者用可读 DSL 修改和调试 AI 流程
把重复出现的子流程封装成组件，在多个 AI 应用间复用

替代项目

LangChain、Prefect、Dify

项目介绍

pipelex 是一个自动化工作流领域的开源项目，官方简介：Declarative language for composable Al workflows. Devtool for agents and mere humans.。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 852 星标。

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