标签 Workflow 下的文章

Service dagu 团队自托管的轻量工作流编排器
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一、项目介绍 把「智能体」真正用进生产，难点很少在单个模型够不够聪明，而在怎么让它持久、可控、能协作：记忆怎么存、多个 agent 怎么分工、任务失败了怎么回滚、要不要自托管以保证数据不出内网。这些工程问题不解决，demo 再漂亮也落不了地。 dagu 针对的就是这一层。dagu 是一个 service，官方描述是「Self-hostable workflow orchestrator for teams whose main work isn't orchestration...
CLI Ouroboros 用访谈门控让AI编码代理先想清楚
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一、项目介绍 让 AI 写代码，最贵的浪费不是写错，而是写得太快：一句"帮我做个任务管理工具"，Agent 立刻开始建目录、装依赖、写代码，等你发现需求理解偏了，几百行代码已经躺在仓库里。根因在于多数 Agent 直接开干，从不问一句"你说的范围到底包含什么"。 Ouroboros 用一种"访谈门控"的方式解决这点。它把自己的定位叫作 Agent OS：接到任务时先发起苏格拉底式访谈，澄清范围与次序，给出歧义评分，把含糊之处记进一份歧义账本，然后才进入分阶段评估与执行。工作流...
MCP N8n-MCP 让AI替你搭建n8n自动化工作流
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一、项目介绍 用 n8n 搭自动化，最费劲的是“手拖节点、连错线、参数填错”：一个 IF 节点的双输出路由、addConnection 的四参数语法，稍微疏忽就逻辑错乱。你想用 AI 把工作流搭起来并自检，却被节点细节缠住。 n8n-mcp 是一个 MCP 服务器：把 n8n 的节点查询、工作流构建与校验能力暴露给 Claude Desktop / Claude Code / Cursor / Windsurf，让 AI 替你搭工作流，并做四级校验与自动修复。
Framework kestra 用YAML编排数据与AI工作流平台
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一、项目介绍 数据和 AI 工作流一多，编排就成了噩梦：脚本散落各处、依赖顺序靠人记、失败重试全手工、跨语言调用还要自己写胶水。调度器要么太重（要专门集群），要么太轻（管不了复杂 DAG）。 Kestra 是一个开源编排控制平面，用声明式 YAML 统一编排数据、基础设施、业务流程与 AI Agent 工作流。它事件驱动、任意语言、Git 版本化，可扩展到百万级执行。对想用一份清晰定义管住复杂工作流的团队，它是把混乱收编成可观测流程的工具。
Rust windmill 用代码驱动的开源工作流自动化平台
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内部工具与自动化脚本，散落在各人电脑上、缺权限管理、难复用、出错了没人知道——这是很多团队的真实痛点。Windmill 用「代码优先」的方式解决：你写 Python/TS/Go/Bash 脚本或编排工作步，它负责调度、鉴权、UI 自动生成、可观测与多租户，把零散脚本变成可共享、可治理的内部平台。后端用 Rust，性能与并发有保障。 对开发者而言，Windmill 的吸引力在「不放弃代码」：你依然用熟悉的语言写逻辑，平台负责把脚本变成带界面、带权限、可调度、可监控的服务。它比纯...
Framework griptape 模块化Python智能体与工作流框架
项目
生成式 AI 应用做着做着就散了：Prompt 满天飞、RAG 接线乱、记忆和工具各自为政。Griptape 想要的是「模块化、可组合」——它用一套清晰的抽象（Structures、Tasks、Drivers）把 LLM、RAG、记忆、工具编排起来，既能写代码全掌控，也提供 Griptape Nodes 这种无代码桌面应用给不想写代码的人。Python 团队尤其顺手。