开源大模型编排与工作流工具汇总
一、核心工具详解
| 工具名称 | 核心功能 | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Dify | - 可视化编排 LLM 流程（Chatflow/Workflow），支持条件判断、代码执行等节点 - 集成数百个开源 / 商业模型，支持私有化部署 - 文档解析、向量化存储及混合检索的 RAG 管道 |
低代码界面，提供 LLMOps 全流程管理 | 企业级生成式 AI 应用（客服、内容生成） |
| Flowise | - 拖拽式 LLM 流程设计，支持多模型串联 - 兼容 OpenAI、本地模型及 API 调用 - Docker 容器化部署，支持内网穿透 |
零编码门槛，适合原型验证 | 教育、企业内部自动化工具 |
| RAGFlow | - 复杂文档智能解析与向量化，可视化文本切片 - 基于 Graph 的 RAG 工作流编排，减少 AI 幻觉 - 适配主流模型及向量数据库 |
专注高精度知识库，支持答案溯源 | 法律、医疗等高可信度问答场景 |
| Dagster | - 基于 Python 的数据管道定义，支持类型验证与分区执行 - 自定义调用大模型接口，集成 ETL 与模型推理 - Web UI 实时监控任务状态 |
数据工程与机器学习混合工作流 | 金融风控、供应链预测等数据驱动场景 |
| Conductor & Temporal | - Conductor：分布式微服务协调引擎，支持 JSON 定义流程 - Temporal：长期运行的高可靠性工作流管理，多语言 SDK |
高容错性，支持复杂业务流程 | 金融交易、医疗数据处理、电商订单管理 |
| JWFD 开源工作流大模型设计器 | - 支持数千节点的大规模流程图生成 - 模型自动优化复杂流程逻辑 |
面向超大型工作流场景 | 工业自动化、智慧城市系统 |
二、补充工具列表
| 工具名称 | 核心能力 |
|---|---|
| FastGPT | 基于 LLM 的知识库问答系统，支持 RAG 和应用编排 |
| Bisheng（毕昇） | 开源大模型应用开发平台，支持 RAG 和模型微调 |
| QAnything | 本地化知识库问答工具，支持全格式文件解析，隐私保护 |
三、选择建议
- 快速原型开发：Dify/Flowise（可视化界面 + 社区支持）
- 复杂数据处理：Dagster（数据工程与模型推理集成）
- 高可靠性需求：Temporal/Conductor（金融、医疗领域）
- 知识库增强：RAGFlow/FastGPT（文档处理与问答精度）
四、类似 agno-agi/agno 的开源工具框架
（一）通用 AI 代理框架
- AutoGPT（GitHub）：自主 AI 代理，支持联网搜索、文件操作、长期记忆。
- LangChain（GitHub）：LLM 应用框架，支持任务链式编排与工具调用。
- Microsoft Autogen（GitHub）：多智能体协作框架，支持自定义 Agent 协同。
- SuperAGI（GitHub）：多任务并行处理，工具集成与长期记忆。
- DeepSeek-R1（GitHub）：智能体框架，支持工具调用与复杂推理。
（二）自动化与任务编排
- n8n（GitHub）：工作流自动化工具，集成数百种服务。
- Airflow（GitHub）：Apache 工作流调度平台，用于数据管道自动化。
- TaskWeaver（GitHub）：AI 驱动自动化框架，支持代码生成与动态任务规划。
（三）多模态与 NLP 工具
（四）开源大模型与微调工具
（五）多智能体与分布式系统
（六）MLOps 与模型部署
（七）选择建议
- 自主 AI 代理：AutoGPT/SuperAGI/Autogen
- 工作流自动化：n8n/Airflow
- 多智能体协作：CrewAI/ChatDev
- 本地模型微调：Ollama/LM Studio
备注：更多技术细节可查阅各项目 GitHub 仓库及官方文档。
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