Conductor
Conductor 是一个事件驱动的 AI 工作流引擎,提供持久化和高弹性的执行引擎,适用于应用程序和 AI Agent 的编排。支持微服务编排、分布式系统、工作流自动化等功能。31K+ stars。
🎯适用场景:AI Agent 工作流编排、微服务流程管理、异步任务调度
📥 收录于 2026/6/3
📊 仓库数据
📈 Stars 变化 ↓9 小时 -1· 统计区间 7/17 20:11 → 7/18 05:19(9 小时)
✅ 优点
- •事件驱动架构弹性高
- •支持复杂的微服务编排
- •持久化执行支持容错
- •Java 和 JavaScript 全栈支持
⚠️ 限制
- •Java 技术栈对部分开发者有门槛
- •部署运维需要一定基础设施
- •相比 n8n 等工具学习曲线更陡
🔗 相关工具
Prefect
github.com/PrefectHQ/prefect
Prefect 是一个 Python 工作流编排框架,用于构建高弹性的数据管道。支持数据工程、MLOps、可观测性等功能,可管理从数据提取到部署的全流程。22K+ stars。
🎯数据管道编排、MLOps 流程管理、AI 训练和部署工作流
Temporal
github.com/temporalio/temporal
Temporal 是一个开源的微服务编排引擎,提供可靠的分布式工作流执行能力。支持容错、重试、状态持久化等特性,被广泛应用于 AI Agent 工作流编排、数据处理管道和跨服务协调场景。21K+ stars。
🎯AI Agent 多步骤工作流编排、分布式任务调度、数据管道协调
n8n
github.com/n8n-io/n8n
公平代码工作流自动化平台,原生 AI 能力。结合可视化构建与自定义代码,支持自托管和云端部署,400+ 集成。GitHub 本周增长 1,406 stars,总计 185K stars,是最受欢迎的开源工作流自动化平台之一
🎯AI 工作流编排与自动化
JavaGuide
github.com/Snailclimb/JavaGuide
Java 全栈知识体系,155,084+ stars。涵盖 Java 基础、JVM、并发编程、Spring、MySQL、Redis、计算机基础等核心知识点,并新增 AI Agent 开发实践。是中国最受欢迎的 Java 学习指南,也是理解 AI Agent 如何集成到企业系统的绝佳参考。
🎯AI 技术学习与实践教程
Langflow
github.com/langflow-ai/langflow
可视化 AI 工作流构建工具,拖拽式界面编排 LLM 管道,支持 LangChain 组件,147K+ stars。适合快速原型和教学演示,降低 AI 开发门槛
🎯AI 工作流编排与自动化
Dify
github.com/langgenius/dify
生产级 AI 应用开发平台,提供可视化工作流编排、RAG 引擎、Agent 编排、模型接入等一站式能力,支持 SaaS 和自部署,适合企业快速构建 AI 应用
🎯AI 工作流编排与自动化
