PySpur
可视化 Agent 工作流平台,让开发者以 10 倍速度迭代 Agent 工作流,提供图形化界面设计、调试和部署
🎯适用场景:用可视化界面快速设计和调试 Agent 工作流
📥 收录于 2026/6/11
📊 仓库数据
📈 Stars 变化 ↓6 小时 -1· 统计区间 6/17 06:02 → 6/17 12:04(6 小时)
✅ 优点
- •可视化设计工作流
- •快速迭代
- •易于调试
⚠️ 限制
- •相对较新项目
- •生态较小
🔗 相关工具
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
Flowise
github.com/FlowiseAI/Flowise
可视化 AI Agent 构建平台,52,081+ stars。拖拽式界面编排 LLM 流程,支持 LangChain 组件、向量数据库、API 集成等,无需编码即可构建 RAG 应用和 AI Agent
🎯AI 工作流编排与自动化
JeecgBoot
github.com/jeecgboot/jeecg-boot
AI 低代码平台,45,892+ stars。基于 Spring Boot + Vue 的低代码开发平台,内置 AI 辅助代码生成、表单设计、权限管理等功能,快速构建企业级应用
🎯AI 辅助编程与代码生成
Ludwig
github.com/ludwig-ai/ludwig
低代码 AI 开发框架,11.7K+ stars。Meta(原 Uber)开源的声明式机器学习平台,通过 YAML 配置即可训练自定义 LLM、神经网络和多模态模型,无需编写训练代码
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UltraRAG
github.com/OpenBMB/UltraRAG
低代码 MCP 框架,用于构建复杂创新的 RAG 管道,支持多模态,5.5K+ stars
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