continuum 是智能体领域的开源项目，由 shyftlabs 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,499 个项目，GitHub 星标数为 84。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。
它主要面向的使用场景是：企业级多智能体工作流自动化。同类可对比的替代方案包括 LangChain、AutoGen、CrewAI。
continuum
让企业轻松编排多个 AI 智能体，实现复杂任务自动化。
Continuum 是 ShyftLabs 推出的智能体运行时，旨在帮助企业构建、编排和部署 AI 智能体。它解决了多智能体系统中任务分配、状态管理和工具调用的复杂性问题，提供了一套完整的运行时环境。核心能力包括：支持多种主流 LLM（如 Anthropic、Llama、Kimi K2），内置人机协同（human-in-the-loop）机制，以及企业级 AI 编排能力。通过 Python 实现，易于集成到现有技术栈，适合需要复杂工作流自动化的场景。
开源
unknown
智能体
GitHub 星标
★ 84
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
unknown
项目数据
分类智能体
开发团队shyftlabs
所属国家
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-framework,agentic-ai,ai-agents,ai-orchestration,anthropic,enterprise-ai,human-in-the-loop,kimi-k2,llama,llm,llm-framework,llm-observability,llmops,mcp,multi-agent,openai,qwen,temporal
GitHub 星标★ 84
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-05-26 00:00:00
最近更新2026-09-22 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2026-08-09
浏览次数2
使用教程
核心亮点
- 支持多种主流 LLM 后端，灵活适配不同模型
- 内置人机协同机制，关键步骤可人工介入
- 面向企业级场景，强调编排与部署能力
不足之处
- 文档/社区待观察
- 早期项目，生态和稳定性尚待验证
适用场景
- 企业级多智能体工作流自动化
- 需要人机协同的 AI 决策流程
- 跨模型智能体编排与部署
替代项目
LangChain、AutoGen、CrewAI
项目介绍
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