Flowness

让工作持久存在,智能体随需组装,构建可靠的软件工程自动化。

Flowness 是一个以工作为中心(work-centered)的智能体软件工程运行时。它解决的核心问题是:在复杂的智能体工作流中,工作本身(如任务、数据、状态)应当持久存在,而智能体、上下文和图谱则围绕工作动态组装,而非相反。该项目提供了一套 Python 实现的运行时环境,支持智能体的编排、治理与评估,强调工作的持久性与可追溯性。其核心能力包括:将工作实体与智能体执行解耦,支持灵活的工作流组装;内置智能体治理机制,确保执行过程可控;提供评估工具,用于衡量智能体性能。Flowness 适合需要构建长期运行、状态敏感的多智能体系统的开发者,尤其适用于软件工程自动化场景。

开源 free 智能体
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GitHub 星标 ★ 104
维护状态 维护中
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队Towow-ai
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-evaluation,agent-governance,agent-orchestration,agent-runtime,agent-runtimes,ai-agent-harness,ai-agents,ai-agents-framework,codex-cli,coding-agents,evidence-driven,flow-engineering,harness-engineering,human-in-the-loop,llm-evaluation,multi-agent-system,open-source,provenance,software-engineering
GitHub 星标★ 104
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-04-09 00:00:00
最近更新2026-09-17 00:00:00
维护状态维护中
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3

使用教程

核心亮点

  • 以工作为中心的设计,避免智能体状态丢失导致的任务中断,提升长时任务可靠性
  • 内置治理与评估模块,便于对多智能体协作进行监控和性能度量
  • Python 技术栈,与现有 AI 生态集成成本低,上手门槛不高

不足之处

  • 项目处于早期阶段(97 星),文档和社区生态尚不成熟
  • 实际生产环境中的稳定性和性能有待验证

适用场景

  • 构建需要持久化状态的多智能体软件工程自动化流水线
  • 对智能体执行过程进行治理和审计的企业级应用
  • 研究智能体协作模式与评估方法的实验平台

替代项目

LangGraph、AutoGen、CrewAI

项目介绍

Flowness 是智能体领域的开源项目,由 Towow-ai 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 104。

项目仍在小幅维护中,最近一次代码更新于 2026-09-17。Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是:构建需要持久化状态的多智能体软件工程自动化流水线。同类可对比的替代方案包括 LangGraph、AutoGen、CrewAI。

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