goal-flow

用图编排智能体，一键迁移 Dify 工作流为代码

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 基础设施 🍴 复刻 4 🐛 待处理 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 136
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

goal-flow 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队wanmol
GitHubhttps://github.com/wanmol/goal-flow
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,agentic,agentic-ai,agentic-engineering,agentic-framework,agentic-workflow,ai,ai-agent,deepagent,dify,dify2langgraph,harness,human-in-the-loop,langchain,langgraph,llm,llmops-platform,mulit-agent,python
GitHub 星标★ 136
上线时间2026-08-06 00:00:00
代码更新2026-08-13
仓库体积795 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

goal-flow 是一个基于 LangGraph 的生产级智能体编排框架，核心思路是用图（Graph）来编排智能体的工作流和循环。它解决了当前智能体开发中工作流与自主循环难以融合的问题，允许开发者将 Dify 的 DSL 配置直接转译为可运行的 Python 代码，从而摆脱平台锁定。同时支持 Dify 和 OpenAI 两种协议切换，方便对接不同后端。框架强调生产级特性，适合构建复杂、可控的智能体应用。

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 ★ 136

核心亮点

  • 将 Dify DSL 转译为可运行代码，摆脱平台锁定
  • 同时支持 Dify 和 OpenAI 协议，灵活切换后端
  • 基于 LangGraph，融合工作流与智能体循环，适合复杂场景

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态待观察
  • 依赖 LangGraph，学习曲线较陡

适用场景

  • 将 Dify 原型快速迁移到自研代码环境
  • 构建需要灵活工作流编排的复杂智能体应用
  • 在多种协议间切换以适配不同模型服务

替代项目

LangGraph、Dify、AutoGen

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