返回 AI 工具目录

AgentFlow

开发框架人工精选最近核验 2026年7月24日

Agentflow 是一个用 Python 编写的开源工具,用可读的 JSON 文件定义并运行由大模型驱动的工作流。它把用平实语言写成的一连串任务交给模型逐步执行,支持用变量生成随输入变化的动态结果,也支持编写自定义函数(函数调用)以超出纯文本生成。定位是填补对话式(如 ChatGPT,难以稳定跑流程)与自主式(如 AutoGPT,自由度过高不可控)之间的空档,提供让模型按步骤照做的确定性工作流。经命令行运行,依赖 OpenAI API。项目处于早期开发阶段,最近一次更新在 2023 年,适合作为轻量工作流编排的参考。

定价开源部署本地运行国内可达国内可达性待核验

解决什么问题

  • 用 JSON 文件定义可读的大模型工作流
  • 让模型按步骤确定性地执行任务
  • 用变量生成随输入变化的结果
  • 经自定义函数扩展到文本生成之外
  • 从命令行运行并传入参数

适合

  • 想用配置文件描述多步 LLM 流程的开发者
  • 需要比自主智能体更可控的执行方式
  • 愿以命令行方式集成到脚本
  • 可接受依赖 OpenAI API

不适合

  • 处于早期开发,2023 年后基本停更
  • 仅示例级实现,生产前需自行加固
  • 只对接 OpenAI,未覆盖多家模型
  • 无图形界面,面向命令行使用

如何接入

  • 克隆仓库并 pip 安装依赖
  • 用 .env 配置 OpenAI API 密钥
  • 以 python -m run --flow 运行工作流
  • 用 --variables 传入动态变量
  • 在 functions 目录编写自定义函数

已知限制

  • 项目早期且久未更新,以现状使用
  • 依赖 OpenAI,数据出域且有成本
  • 工作流可靠性受提示与模型影响
  • 缺少错误恢复与编排调度等生产能力
  • 自定义函数需自行补测试保障

接入与使用事实

部署方式
本地运行
实现语言
Python
中文界面
待确认
中文文档
待确认
定价方式
开源
许可证
待确认
国内可达性
国内可达性待核验
可达性观察
待补充
查看代码仓库

权限、依赖与维护信号

这些字段记录公开可见信号，不等同于安全审计结论。

权限信号

暂无公开信号。

依赖信号

暂无公开信号。

维护信号

暂无公开信号。

公开来源与证据

  1. 代码仓库仅作事实索引
    查看来源

访问官网