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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 950
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使用教程
环境要求
- Python 3.10+
- make
- LLM API Key
安装与启动步骤
-
1一步装环境
make install 会创建 .venv 并装齐全部依赖，不用手敲 pip。
make install -
2跑质量检查
格式化、lint 与类型检查一起跑，提交前建议过一遍。
make check -
3跑单元测试
验证方法定义解析与执行链路是否正常。
make test -
4写一个 AI 方法
用声明式方法文件描述输入、步骤与输出，之后可包成 MCP、WebApp 或 HTTP API 三种形态运行。
如何确认成功
make test 全绿；写好方法文件后能按文档以 MCP 或 API 方式调用成功。
注意事项
- 三种运行形态共用同一份方法定义，改逻辑不用改接入层。
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
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