agentflow

多智能体编排企业API,熔断路由保稳定

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 120 🐛 待处理 6 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 126
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 Apache 2.0 开源免费

项目预览

agentflow 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venkatapgummadi
定价模式🏷️完全免费
价格说明Apache 2.0 开源免费
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NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,ai-agents-framework,api-orchestration,circuit-breaker,circuit-breaker-pattern,dag,enterprise-integration,langchain-alternative,llm-agents,microservices,mulesoft,multi-agent,multi-agent-systems,nlp,python
GitHub 星标★ 126
上线时间2026-04-11 00:00:00
代码更新2026-09-20
仓库体积348 KB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-15
浏览次数1

项目介绍

agentflow 是一个面向企业 API 编排的多智能体框架,核心思路是把多个后端 API 调用组织成 DAG 工作流,由智能体协作完成意图理解与执行。它解决的是企业内部系统集成中接口分散、调用链脆弱、故障难隔离的问题:通过自适应熔断器在运行时根据错误率和延迟动态调整阈值,避免单点故障拖垮整条链路;通过 SLA 驱动的路由把请求分发给满足时延和成功率要求的服务实例;意图解析采用 LLM 与规则混合的方式,既保留大模型对自然语言的泛化能力,又用规则兜底保证关键路径稳定。框架用 Python 实现,Apache 2.0 许可,适合需要把 LLM 能力接入既有企业 API 体系的团队。

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 2026-09-15 · 当前星标 ★ 126

核心亮点

  • 自适应熔断器根据实时错误率和延迟动态调整阈值,比固定阈值更适应流量波动
  • SLA 驱动路由可按时延和成功率选择服务实例,适合多副本部署场景
  • LLM+规则混合意图解析,关键路径有规则兜底,降低大模型不确定性风险

不足之处

  • 项目处于早期,星标仅 102,生产环境验证案例和社区生态有限
  • 文档与示例覆盖度待观察,企业级接入的配置和运维指南可能不完整

适用场景

  • 企业内部多个微服务 API 需要按业务逻辑串并联调用,并保证部分链路故障不影响整体
  • 客服/运营系统用自然语言触发后端多个系统操作,需要意图解析加稳定执行
  • 对 SLA 敏感的多副本服务路由,需要按实时健康度分发请求

替代项目

LangGraph、Dify、Flowise

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