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。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 108
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

项目预览

Flowness 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队Towow-ai
官网地址https://towow.net/en/flowness
GitHubhttps://github.com/Towow-ai/Flowness
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
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★ 108
上线时间2026-04-09 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积5.2 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

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。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 108

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

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