aflare
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- License — License: NOASSERTION
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Community trust — 11 GitHub stars
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- Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Pass
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让AI告别聊天,真正成为你的执行副驾。自然语言驱动,YAML确定性执行——比Bash优雅,比n8n轻量,比纯Agent靠谱。
aflare
🌍 中文 · English
让 AI 告别「聊天」,真正成为你的「执行副驾」。
自然语言驱动,YAML 确定性执行——比 Bash 优雅、比 n8n 轻量、比纯 Agent 靠谱。内置金融级 Saga 事务、多模态分析、机器人控制,深度适配昇腾 / 寒武纪 / 海光国产芯片。
What if your computer just understood what you meant?
📋 目录
- 🚀 快速开始
- 💡 为什么是 aflare?
- 📖 故事
- ✨ 核心特性
- 💰 金融场景能力
- 🏛️ 信创国产化
- 🤖 Agent 节点
- 📱 鸿蒙 & 移动端节点
- 🤖 宇树机器人集成
- 🔒 安全
- 🌐 生态
- 📚 文档
- 🛠️ CLI 命令
- 🏗️ 架构
- 🗺️ 路线图
- 🌟 优秀集成案例
- 🛒 精选技能市场
- 📖❓ 疑问解答
- 🤝 贡献指南
- 📦 代码托管
- 📄 许可证
🚀 快速开始
一行命令安装:
| macOS | Linux | Windows |
|---|---|---|
brew install alib8b8/tap/aflare |
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/alib8b8/aflare/main/install.sh | bash |
irm https://raw.githubusercontent.com/alib8b8/aflare/main/install.ps1 | iex |
🌏 中国用户 — 使用镜像加速下载:
| macOS/Linux | Windows |
|---|---|
curl -fsSL https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/alib8b8/aflare/main/install.sh | bash |
irm https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/alib8b8/aflare/main/install.ps1 | iex |
或从 GitCode Releases / GitHub Releases 下载
一句话生成工作流
用自然语言告诉 aflare 你想做什么,它会生成 YAML 工作流:
# 监控 BTC 价格,每 10 分钟检查一次
aflare create "monitor BTC price every 10 minutes and send telegram alert when > 70000"
# 监控 GitHub 仓库 Star 数,超过阈值提醒
aflare create "watch my github repo alib8b8/aflare and notify me when star > 100"
# 每天下载 arXiv AI 论文并总结
aflare create "download arxiv AI papers every day and summarize top 5"
# 监控特斯拉股价并发送 Telegram 告警
aflare create "watch TSLA stock and send telegram alert when price drops 5%"
# 监控上海天气并发邮件
aflare create "monitor Shanghai weather and email me if it will rain tomorrow"
然后运行生成的工作流:
aflare run btc-monitor.yaml
📖 完整入门指南 →
💡 为什么是 aflare?
aflare 不是 AI 助手 —— 它是一个确定性执行引擎。
AI 负责理解你的意图,YAML 负责保证执行。
| 工具 | 问题 | aflare 的方式 |
|---|---|---|
| Bash | 太难写,难维护,容易出错 | 自然语言生成,YAML 可读可改 |
| n8n | 太重了,一个自动化任务还要跑 Docker | 单二进制,终端里就能用 |
| Zapier | SaaS,数据不在自己手里,收费贵 | 本地执行,完全可控 |
| Claude Code | 偏代码,不擅长自动化工作流 | 通用工作流引擎,不只是代码 |
| AI Agent | 太不可控,输出全是幻觉 | AI 只负责翻译意图,执行由 YAML 保证 |
📖 故事
I built aflare because I was tired of writing Bash scripts.
每次想自动化一个简单的事情——监控价格、抓取新闻、定时发消息——都要写几十行 Bash,还要处理错误、重试、依赖。
我想要的是:告诉电脑我想做什么,它就去做。
就像 GitHub Actions 一样简单,但在我的笔记本上跑。
✨ 核心特性
| 类别 | 特性 |
|---|---|
| 🎯 自然语言 → YAML | 用一句话描述需求,自动生成可执行工作流。AI 只负责翻译,不负责决策 |
| 📦 Homebrew 式体验 | 一行命令安装,一条指令创建,模板一键复用。像装包一样装工作流 |
| ⚙️ 确定性执行 | YAML 工作流 = 确定性输出。没有幻觉,没有随机,每次结果都一样 |
| 🤖 个人 AI 超级智能 | 你的私有 AI Agent 在你的笔记本上跑。不是 SaaS,不是云端,就是你的 |
| 🔌 完全离线运行 | 配合 Ollama,所有东西都可以在本地完成。断网也能工作,数据从不离开你的设备 |
| 🔄 定时调度 | 内置 Cron 调度,每 10 分钟、每天、每周——想怎么跑就怎么跑 |
| 🧩 100+ 内置模板 | BTC 监控、GitHub Star 告警、Arxiv 论文总结、天气提醒……拿来就用 |
| 🔌 插件系统 | 像 Homebrew tap 一样扩展。aflare install btc-monitor |
| 🌐 多模型支持 | 支持 Ollama / OpenAI / DeepSeek / Qwen / Kimi / GLM / Mistral / 昇腾 Ascend,本地云端都能跑 |
| 🔒 隐私优先 | 默认本地执行,秘密自动脱敏,审计日志完整,98+ 漏洞已审计 |
| 🛡️ 企业级安全 | SSRF 防护、路径遍历防御、命令注入白名单、AES-GCM 加密 |
| ⚙️ 工程深度 | WAL 持久化引擎(崩溃恢复)、表达式字节码 IR + 向量化求值、EWMA 延迟预测 + 帕累托路由、TLA+ 形式化验证 DAG 调度器 |
💰 金融场景能力
aflare 已具备真实金融场景(只读分析 + 受控写入)的核心能力:
| 能力 | 实现 | 状态 |
|---|---|---|
| 审计日志(HMAC 哈希链) | executor 自动落盘,防篡改 | ✅ |
| LLM 响应缓存 | 性能优化(按 model+prompt+params+seed+API key hash 缓存);审计依赖 audit log + trace | ✅ |
| 幂等性(防重复扣款) | Idempotency-Key + 原子占位 + 跨进程锁 | ✅ |
| HTTP 限流/重试 | per-host 令牌桶 + 指数退避 | ✅ |
| 配额持久化+多租户 | FileQuotaStore + per-tenant 隔离 | ✅ |
| trace 脱敏 | LLM I/O 持久化前脱敏 API key/JWT/私钥 | ✅ |
| saga 事务补偿 | forward 步骤 + 反向 compensate,best-effort 补偿,{{var.error}} 上下文 |
✅ |
| LLM 成本归因 | token usage × 单价表自动估算 USD 成本,写入审计日志 cost_usd/total_tokens;AFLARE_PRICING_FILE 覆盖单价 |
✅ |
适用场景
- ✅ 只读分析:AML 审查、投研报告、组合复核、日终对账(已有模板)
- ✅ 受控写入:幂等转账(需配合服务端去重)
- ✅ 跨步骤事务:saga 转账补偿(多步骤写入失败自动反向回滚)
- ⚠️ 强一致分布式事务:2PC 暂未实现,强一致场景仍需数据库事务
示例
- AML 可疑交易审查 — 只读分析
- AML 可疑交易审查(昇腾 NPU 版) — 只读分析,LLM 推理运行于昇腾 Ascend
- 幂等转账 — 受控写入
- Saga 跨行转账 — 跨步骤事务补偿
- Saga 跨行转账(昇腾 NPU 版) — 跨步骤事务补偿 + 昇腾 LLM 欺诈检测
- 日终对账 — 只读分析
🏛️ 信创国产化
aflare 是面向信创(信息技术应用创新)生态的国产 AI 工作流引擎,从芯片指令集到操作系统、从 AI 算力到移动端,全链路适配国产技术栈。
信创适配矩阵
| 层级 | 已适配 | 说明 |
|---|---|---|
| AI 芯片 | 昇腾 Ascend 910B/310P、寒武纪 MLU 370/590、海光 DCU K100/Z100 | 通过 OpenAI 兼容推理服务接入,ascend/cambricon/hygon provider 节点 |
| CPU 架构 | x86-64、ARM64(鲲鹏 920) | CI 双架构验证,单二进制跨平台部署 |
| 操作系统 | openEuler、Kylin、UOS | Go 单二进制,无运行时依赖,直接部署 |
| 移动端 | 鸿蒙 HarmonyOS | 19 个节点:Ability 启动、原子服务、卡片、设备适配、跨应用 |
| AI 模型 | DeepSeek、Qwen 通义、GLM 智谱、Kimi 月之暗面、百灵 Ant Ling | 全部国产模型,支持本地/云端部署 |
| 代码托管 | GitCode / AtomGit | 国内镜像同步,信创社区参与 |
信创场景示例
| 场景 | 示例 | 国产芯片 |
|---|---|---|
| 金融风控 | AML 可疑交易审查(昇腾版) | 昇腾 Ascend 910B |
| 事务补偿 | Saga 跨行转账(昇腾版) | 昇腾 Ascend 910B |
| 智能巡检 | 宇树 Go2 仓库巡逻 | 端侧 + 昇腾云端协同 |
信创差异化优势
| 对比维度 | aflare | 国内同类产品 |
|---|---|---|
| 芯片适配 | 昇腾/寒武纪/海光 三芯适配 | 多数仅支持 NVIDIA CUDA |
| 部署方式 | 单二进制,内网离线运行 | 多为 SaaS 或 Docker 部署 |
| 鸿蒙集成 | 19 个原生节点,设备全覆盖 | 无或仅基础适配 |
| 开源协议 | AGPL v3.0,代码完全开放 | 多为源码可用或部分开源 |
| 金融合规 | HMAC 审计链 + 幂等 + 脱敏 + saga 补偿 | 多数无金融场景能力 |
战略定位:以金融信创为切入点,做「国产 AI 工作流引擎」的标杆。信创市场不缺数据库、不缺 OS、不缺芯片,但缺少一个好用的 AI 自动化编排工具。
🤖 Agent 节点
用于自主推理的专业 AI Agent 节点:
| 节点 | 描述 |
|---|---|
agent |
通用 ReAct Agent,支持工具调用、思维链模式 |
planner |
将任务拆解为分步计划 |
researcher |
网络研究与信息收集 |
critic |
评审并提供建设性反馈 |
evaluator |
根据标准评估输出 |
reflector |
反思过程并提出改进建议 |
supervisor |
监管多 Agent 工作流,支持顺序/并行/层级/MoE/MindSearch/Agency 策略和 195 个领域专家、9 个协作模板 |
code_review |
自动代码评审与建议 |
human_in_loop |
暂停等待人工审批 |
code_knowledge_graph |
语义代码知识图谱:158 种语言、向量检索、实体/关系/概念提取、MCP 工具暴露、Token 高效审查、PR 分析、Inkling 代码审查 |
moe_streaming |
MoE 专家流式加载:消费级硬件运行 744B 模型,按需加载 |
cli_session |
交互式终端会话,支持上下文持久化、流式输出、自动补全 |
plugin_system |
插件扩展:从本地/git/网址/市场安装/卸载/更新,沙箱隔离 |
engineer_skills |
16 个预置技能:React/TypeScript/API/数据库/CI-CD/Docker/设计模式 |
skill_distill |
从书籍/视频/播客中蒸馏方法论为可调用技能 |
voice_output |
语音 AI 工具链:TTS + 声音克隆 + ASR 转录 + 说话人分离 + 语音分析 + 创作模式、11 种语言、5 种 ASR 引擎、Inkling 音频理解 |
doc_gen |
AI 文档生成:7 种类型(自述文件/API/函数/模块/变更日志/教程/架构) |
video_edit |
AI 视频编辑:智能剪辑/合并/特效/字幕/故事板/超分 |
memory |
Agent 记忆基础设施:三层记忆(短期/中期/长期)、16 种操作、可视化、LRU 淘汰、自动清理、Inkling 长上下文检索 |
鸿蒙 & 移动端节点
| 节点 | 描述 |
|---|---|
harmony_ability |
启动鸿蒙 Ability(页面/切片/服务/数据),带类型验证 |
harmony_atomic_service |
启动原子服务(基于卡片的轻量级应用,无需安装) |
harmony_widget |
管理桌面卡片:添加、更新、删除、查询 |
harmony_device_adapt |
检测 7 种设备类型(手机/折叠屏/平板/电视/车机/手表),生成 UI 适配方案 |
app_launch |
启动移动应用(Android/iOS/鸿蒙),支持平台自动检测 |
ui_automate |
UI 自动化:点击、滚动、输入、滑动、截图(白名单验证的操作) |
cross_app_action |
跨应用工作流:分享内容、稍后保存、比价 |
intent_router |
将用户意图路由到合适的处理器,支持领域分类 |
device_state |
查询设备状态:电量、网络、位置、应用、存储 |
agent_message |
使用 W3C DID 身份在 Agent 之间发送跨域消息 |
agent_inbox |
查询和管理 Agent 消息收件箱 |
system_event |
监听移动系统事件:通知、来电、短信、位置、电量、闹钟、屏幕状态 |
ondevice_llm |
设备端大模型推理(1B-7B 模型,INT4/INT8/FP16,llama.cpp/MLC-LLM/ONNX 后端) |
power_manager |
自适应电源管理:节能/均衡/高性能模式,电池感知与温度感知节流 |
blockchain_audit |
将工作流执行记录到区块链,实现防篡改审计追踪(以太坊/超级账本/模拟)。符合 WAIC Agent 互操作性倡议 |
screen_understanding |
L3 级屏幕内容理解:解析 UI 元素、识别可操作项、为 Agent 手机生成交互计划 |
voice_input |
语音流水线:VAD、唤醒词检测(hey_box/hello_box/hi_box/ok_box/box_box)、支持端侧的语音转文本 |
robot_control |
为具身 AI 规划和执行机器人动作序列:人形/移动底盘/机械臂/无人机/机器狗/轮椅,带安全检查 |
unitree_robot |
宇树机器人专用控制:Go2/B2/H1/G1 等 9 款机型、14 种动作、模拟/API 双模式、自然语言驱动 |
andesgpt |
OPPO AndesGPT 集成:Tiny(端侧 1B)/ Turbo(端云协同 7B)/ Titan(云端 100B+)、PersonaX 个性化、端云协同 |
代码智能节点
| 节点 | 描述 |
|---|---|
file_watch |
监听路径文件变化(创建/修改/删除),基于轮询,上下文感知 |
🤖 宇树机器人集成
aflare 内置 unitree_robot 节点,将宇树(Unitree)系列机器人纳入 YAML 工作流编排,支持四足机器人和人形机器人的控制与状态监控。
| 节点 | 描述 |
|---|---|
unitree_robot |
控制宇树四足/人形机器人,支持 14 种动作、9 款机型、模拟/API 双模式 |
支持机型
Go2、B2、B2-W、Go1、A1、H1、H1-2、G1、G1-Humanoid
支持动作
| 类别 | 动作 |
|---|---|
| 基础运动 | stand、sit、walk、run、stop |
| 导航巡逻 | patrol、navigate |
| 姿态控制 | step_up、step_down |
| 人形交互 | wave_hand、shake_hands |
| 感知查询 | get_status、get_camera |
| 表演 | dance |
两种模式
| 模式 | 说明 |
|---|---|
| 模拟模式(simulate) | 默认模式,无需硬件,返回模拟的 IMU/GPS/关节状态/电池数据,适合开发调试和 CI 测试 |
| API 直连模式(api) | 通过 HTTP API 直接控制真实机器人硬件,支持自定义 API endpoint 和 API key 认证 |
自然语言驱动
支持中文自然语言输入,自动推断动作类型:说「巡逻仓库」→ patrol,「站起来」→ stand,「挥手」→ wave_hand(人形机型),「检查电池」→ get_status。
安全检查
内置安全校验引擎:高速运行警告、安全区域检查、人形手臂动作防碰撞提示,结果 JSON 中附带 safety_checks 字段。
示例
- Go2 仓库巡逻巡检 — 四足机器人模拟巡逻,站立→巡检→拍照→状态检查→蹲下
- H1 自然语言交互 — 人形机器人自然语言指令,自动推断挥手/握手/站立
- B2 API 直连控制 — 工业机器人 HTTP API 直连,巡逻工业园区+实时状态监控
🔒 安全
aflare 认真对待安全问题。关键防护措施:
| 防护 | 实现 |
|---|---|
| SSRF 防护 | 自定义 DialContext 在连接时验证 IP(防止 DNS 重绑定) |
| 路径遍历 | 输入验证 + 符号链接解析,所有路径限制在工作目录内 |
| 命令注入 | 白名单模式阻止 Shell 元字符;安全模式完全禁用执行 |
| 秘密管理 | AES-GCM 加密,PBKDF2(60 万次迭代),文件权限 0600 |
| 定时攻击 | 使用 subtle.ConstantTimeCompare 比较认证令牌 |
| 故障关闭认证 | 空令牌 = 请求被拒绝(503) |
| 审计日志 | 所有命令带脱敏秘密记录,权限 0600,HMAC 哈希链防篡改 |
| DID 身份 | W3C DID 格式验证、签名验证、跨域消息认证 |
| 内存安全 | 分层记忆 + LRU 淘汰、抗符号链接持久化、0600 文件权限 |
| 提示词注入 | 技能进化在注入提示词前对最佳实践/陷阱进行消毒 |
| 秘密脱敏 | 文件读取时自动检测并遮蔽 10+ 种秘密模式(AWS/GitHub/Slack/JWT/私钥);.env/凭证默认完全遮蔽 |
| 出站监控 | 滑动窗口数据量监控 + 异常告警(防止 Grok-Build 式 27800 倍数据泄漏) |
| 熔断器 | 每节点熔断器(Closed→Open→HalfOpen),故障节点自动隔离防止级联故障 |
| ANSI 注入 | TUI Markdown/Mermaid 渲染器从用户输入中剥离终端控制序列(CSI/OSC/DCS) |
| 会话限制 | CLI 会话 24 小时后自动过期(最多 500 个),MCP 会话上限 1000 个并自动清理 |
| 插件限制 | 最多 100 个插件,仅 HTTPS 网址,限制 Git 主机(GitHub/GitLab/GitCode/Gitee) |
| 资源限制 | 代码知识图谱:最多 5000 个文件/深度 5;视频编辑:过滤 Shell 元字符 |
| 并发安全 | 每会话随机数互斥锁、共享状态使用 RWMutex、无锁不保护的全局可变状态 |
| 自动修复 | CI 自动运行 gofmt/go vet/gosec/govulncheck,发现问题自动提交修复 |
🌐 生态
aflare 参与多个开源生态:
| 生态 | 状态 | 描述 |
|---|---|---|
| GitCode G-Star | 已申请 | 算力支持、流量曝光、鸿蒙认证 |
| 鸿蒙 & 移动端节点 | 内置 | 19 个节点:能力启动、原子服务、卡片、设备适配、跨应用、Agent 消息、意图路由、设备状态、UI 自动化、系统事件等 |
| SenseNova | 活跃 | API 集成(6 个模型)、端侧 U1-Lite 支持(8B/A3B MoE) |
| Ant Ling (百灵) | 活跃 | API 集成(4 个模型:ling-2.6-flash/ling-2.6-1t/ring-2.6-1t/ming-flash-omni-2.0)、OpenAI 兼容端点 |
| OPPO AndesGPT | 活跃 | API 集成(Tiny/Turbo/Titan 三档)、PersonaX 个性化、端云协同 |
| GitHub | 活跃 | CI/CD、CodeQL 安全扫描、自动发布 |
| 昇腾 Ascend | 已集成 | 昇腾 NPU 适配(MindIE 推理服务),ascend provider 节点,金融风控/转账模板 |
| 寒武纪 Cambricon | 已集成 | 寒武纪 MLU 适配(MLU 370/590),cambricon provider 节点,OpenAI 兼容推理 |
| 海光 Hygon | 已集成 | 海光 DCU 适配(K100/Z100),hygon provider 节点,ROCm 兼容推理 |
| 宇树 Unitree | 已集成 | 宇树机器人控制(Go2/B2/H1/G1),14 种动作,模拟/API 双模式,自然语言驱动 |
鸿蒙设备支持
| 设备类型 | 关键能力 |
|---|---|
| 手机(标准) | 触摸、相机、GPS、NFC、生物识别 |
| 手机(双折) | 折叠屏、多窗口、拖拽分屏 |
| 手机(三折) | 折叠屏、多窗口、拖拽分屏 |
| 平板 | 手写笔、多窗口、分屏 |
| 智慧屏 | 语音、手势、遥控器 |
| 车机 | 方向盘控制、HUD、语音 |
| 穿戴 | 心率、加速度计、陀螺仪 |
📚 文档
入门
核心概念
- 数据流与变量 —— 步骤间数据传递、
{{input}}、{{step.N}}、{{var.NAME}}、{{secret.GROUP.KEY}} - 分布式执行 —— 协调器/工作者架构(设计文档,尚未实现)
- 调度 —— Cron 工作流、调度管理
- MCP 集成 —— 通过模型上下文协议连接外部工具
- 插件 —— 安装和管理社区插件
进阶
- Web UI 编辑器 —— 可视化工作流构建器
- 可视化器 —— Mermaid/JSON/DOT/ASCII 图表
- 租户隔离 —— 多租户工作空间隔离
- 自定义节点 —— 用任意语言构建节点
- 故障排查 —— 错误码、常见问题、FAQ
参考
🛠️ CLI 命令
aflare create [描述] 从描述生成工作流
aflare run <文件> 运行工作流
aflare run --resume <文件> 从上次中断处恢复工作流
aflare secrets add 存储加密秘密
aflare secrets list 列出分组中的秘密
aflare schedule add 添加定时任务
aflare schedule list 列出定时任务
aflare schedule remove 移除定时任务
aflare schedule start 启动调度器
aflare ui 启动 Web UI 编辑器
aflare visualize <文件> 可视化工作流
aflare validate <文件> 验证工作流文件
aflare node install 安装外部节点
aflare plugin install 安装插件
aflare version 显示版本
aflare help 显示完整帮助
🏗️ 架构
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐
│ 提示词 │────▶│ 规划器 │────▶│ 工作流 YAML │────▶│ 执行器 │────▶│ 结果 │
└─────────┘ └─────────┘ └──────────────┘ └──────────┘ └────────┘
│
┌───────────┴───────────┐
▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ Agent 节点 │ │ 实用节点 │
│ ReAct 循环 │ │ 获取、执行等 │
└──────────────┘ └──────────────┘
关键组件:
- 生成器 —— 基于关键词的自然语言工作流生成,100+ 即用型模板
- 解析器 —— YAML 工作流验证和解析
- 执行器 —— 带依赖追踪的确定性步骤执行
- 表达式引擎 —— 变量替换、秘密注入、文件读取
- 注册表 —— 50+ 内置节点 + 外部节点发现和加载
- 边缘路由器 —— ReAct 推理循环、三层持久化记忆、本地/云端模型路由
- 技能进化 —— 自我改进的 Agent 技能,追踪成功率并优化提示词
- 意图协议 ——
intent://和ohos://URI 协议、W3C DID 身份、跨域消息 - 子代理提示词 —— 17 个专家提示词模板、主/子代理层级(Grok Build 模式)
- 熔断器 —— 每节点 Closed/Open/HalfOpen 状态机,故障自动隔离防止级联失败
- 隐私层 —— 文件读取时秘密脱敏、出站数据量异常监控
- Checkpoint/Resume —— WAL 持久化引擎(append-only + CRC32 + 原子压缩),替代 JSON 全量重写;
--resume从中断处恢复 - 共享 HTTP 客户端 —— 统一连接池调优与 SSRF 防护,代理环境变量透传
- DAG 并行执行 —— 拓扑排序依赖调度,无依赖步骤并发执行
- saga 事务补偿 —— forward 步骤顺序执行,任一步骤失败后已完成的步骤按反向顺序执行 compensate;best-effort 补偿不阻断其他回滚,
{{var.error}}传入触发原因 - 多错误聚合 ——
ProviderMultiError聚合所有 provider 失败,支持errors.Is/As遍历 - 可观测性 —— Prometheus 指标端点、审计日志 HMAC 哈希链防篡改、日志轮转
- 表达式引擎 —— 字节码 IR(扁平 opcode + switch 分派)+
EvaluateParamsVectorized向量化批量求值,消除虚函数调用开销 - LLM 智能路由 —— EWMA 延迟预测、完整熔断器状态机(Closed→Open→HalfOpen)、帕累托成本-延迟前沿排序
- 形式化验证 —— TLA+ 规范 + Go 模型检查(500 次随机 DAG)验证 DAG 调度器的安全不变量与活性
🗺️ 路线图
| 版本 | 状态 | 特性 |
|---|---|---|
| v0.1 | ✅ 已发布 | 核心工作流引擎、10 个实用节点 |
| v0.2 | ✅ 已发布 | 大模型节点、MCP 集成、外部节点 |
| v0.3 | ✅ 已发布 | Agent 节点、Web UI、调度 |
| v0.4 | ✅ 已发布 | 代码解释器、RAG、知识图谱、智能路由器、多模态、节点市场、100+ 模板、16 个专家、思维链 |
| v0.5 | ✅ 已发布 | ReAct 引擎、分层记忆、技能自进化、鸿蒙适配(7 种设备)、跨平台协议(intent:// + ohos://)、W3C DID 身份、跨域 Agent 消息、GitCode G-Star + ohpm 生态 |
| v0.5.1 | ✅ 已发布 | 昇腾 NPU 适配(7-Agent 流水线、3 种工作流模板、CANN/MindIE 集成) |
| v0.5.2 | ✅ 已发布 | Grok Build 启发能力:代码图谱、子代理提示词层级、熔断器、秘密脱敏、文件监听、TUI Markdown/Mermaid 渲染(审计 15 个漏洞)、LLM 路由统一(3 套合并为 1) |
| v0.6.0 | ✅ 已发布 | 百灵生态集成、AI 网关(OmniRoute)、Agent 记忆基础设施、语音 AI 工具链(ASR/分离/分析)、Agent 团队化(200+ 角色 + Agency 工作流)、工程深度优化(WAL 持久化 + 字节码 IR 表达式引擎 + EWMA/帕累托路由 + TLA+ 形式化验证 DAG) |
| v0.7.0 | 当前 | 金融场景增强 + 信创深化:✅ HMAC 哈希链审计、✅ 幂等性(Idempotency-Key + 跨进程锁)、✅ HTTP 限流/重试、✅ LLM 响应缓存、✅ 配额持久化+多租户、✅ trace 脱敏(JWT/私钥)、✅ WAL 崩溃恢复、✅ saga 事务补偿、✅ LLM 成本归因、✅ 宇树机器人集成、✅ 寒武纪 MLU / 海光 DCU 三芯适配、✅ ARM64 鲲鹏 CI |
| v1.0 | 📅 2026 Q3 | 稳定 API、完整文档、LTS |
📖 完整路线图 →
🌟 优秀集成案例
使用 aflare 构建的优秀开源项目:
| 项目 | 描述 |
|---|---|
| AI 新闻助手 | 基于 aflare 工作流的 AI 新闻聚合与摘要系统 |
| 代码审查 Agent | 利用代码知识图谱节点的自动化代码审查工具 |
| 研究助手 | 结合 researcher + knowledge_graph 节点的学术研究工作流 |
如果您的项目使用了 aflare,欢迎提交 PR 添加到此处!
🛒 精选技能市场
aflare 内置 100+ 开箱即用的工作流模板,覆盖开发、运维、营销、研究等场景。一键安装,即刻使用。
安装方式
# 从技能市场一键安装
aflare create from templates/software-engineering/unit-test-generator
# 或直接从 GitHub 安装
aflare create from https://github.com/alib8b8/aflare/tree/main/templates/data-ai/prompt-engineering
热门技能
| 分类 | 技能 | 描述 | 一键安装 |
|---|---|---|---|
| 🤖 AI/ML | Prompt Engineering | LLM 提示词工程模板 | aflare create from templates/data-ai/prompt-engineering |
| 🤖 AI/ML | LLM Fine-tune | 大模型微调流水线 | aflare create from templates/data-ai/llm-finetune |
| 🤖 AI/ML | Model Evaluation | 模型评估与基准测试 | aflare create from templates/data-ai/model-evaluation |
| 💻 开发工具 | Unit Test Generator | 自动生成单元测试 | aflare create from templates/software-engineering/unit-test-generator |
| 💻 开发工具 | API Docs Generator | API 文档自动生成 | aflare create from templates/software-engineering/api-docs-generator |
| 💻 开发工具 | Code Duplicate Finder | 代码重复检测 | aflare create from templates/software-engineering/code-duplicate-finder |
| 💻 开发工具 | Dependency Checker | 依赖安全检查 | aflare create from templates/software-engineering/dependency-checker |
| 🔧 DevOps | Log Analyzer | 日志智能分析 | aflare create from templates/devops-infra/log-analyzer |
| 🔧 DevOps | Docker Cleaner | Docker 资源清理 | aflare create from templates/devops-infra/docker-cleaner |
| 🔧 DevOps | SSL Cert Checker | SSL 证书到期检查 | aflare create from templates/devops-infra/ssl-cert-checker |
| 📊 数据分析 | CSV Analyzer | CSV 数据分析 | aflare create from templates/data-ai/csv-analyzer |
| 📊 数据分析 | A/B Test Analyzer | A/B 测试分析 | aflare create from templates/data-ai/ab-test-analyzer |
| 📊 数据分析 | Financial Analyzer | 财务数据分析 | aflare create from templates/data-ai/financial-analyzer |
| 📝 内容创作 | Blog Outline Generator | 博客大纲生成 | aflare create from templates/marketing/blog-outline-generator |
| 📝 内容创作 | SEO Keyword Research | SEO 关键词研究 | aflare create from templates/marketing/seo-keyword-research |
| 🔬 研究 | Literature Review | 文献综述 | aflare create from templates/data-ai/literature-review |
| 🔬 研究 | Paper Summarizer | 论文摘要 | aflare create from templates/data-ai/paper-summarizer |
| 🔬 研究 | Competitor Analysis | 竞品分析 | aflare create from templates/data-ai/competitor-analysis |
| 📈 商业 | Business Plan | 商业计划书 | aflare create from templates/business/business-plan |
| 📈 商业 | SaaS Pricing | SaaS 定价策略 | aflare create from templates/business/saas-pricing |
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完整技能列表见 templates/ 目录,120+ 技能持续更新中。
📖❓ 疑问解答
1. aflare 与其他 Agent 框架有什么区别?
aflare 专注于确定性工作流与 AI Agent 的结合:工作流确保执行可靠和可复现,Agent 节点提供智能推理能力。我们不依赖单一模型提供商,支持 22+ 模型、5 种路由策略,核心采用 Go 编写,零依赖、启动快、内存占用低。
工程深度层面:表达式引擎采用字节码 IR + 向量化批量求值;持久化用 append-only WAL(CRC32 + 原子压缩)替代 JSON 全量重写;LLM 路由集成 EWMA 延迟预测 + 完整熔断器状态机 + 帕累托排序;DAG 调度器通过 TLA+ 形式化规范 + Go 模型检查验证安全不变量与活性。
2. 支持哪些大模型?
目前支持 22+ 模型,涵盖国内外主流提供商:
- 国内:SenseNova(商汤)、Ant Ling(蚂蚁百灵)、AndesGPT(OPPO)、DeepSeek、Qwen(阿里通义)
- 国外:OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Inkling(Thinking Machines)
- 端侧:llama.cpp、ONNX Runtime、SenseNova U1(INT4/INT8)
3. 可以在企业环境中使用吗?
完全可以。aflare 采用 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0,提供:
- 分级防护配置(L0-L3),支持从开发环境到生产环境的安全梯度
- 秘密脱敏 + 出站数据监控,防止数据泄漏
- 审计日志,所有操作可追溯
- 节点级熔断器,保障系统稳定性
4. 如何扩展自定义节点?
aflare 支持三种扩展方式:
- 插件系统:从本地/git/网址/市场安装插件,沙箱隔离
- MCP 协议:通过 Model Context Protocol 连接外部工具
- 自定义节点:用任意语言实现标准接口,参考自定义节点指南
5. 项目的长期规划是什么?
短期(v0.6-v0.9):完善 Agent 团队协作、多模态能力、性能优化
长期(v1.0+):稳定 API、LTS 版本、企业级支持、更多硬件适配(昇腾/寒武纪/海光)
详见路线图 →
6. aflare 能用在真实金融场景吗?
已具备核心金融能力(审计/幂等/限流/脱敏/缓存/saga 事务补偿),适用于只读分析、受控写入和跨步骤事务场景。
saga 已支持多步骤写入失败自动反向补偿;2PC 暂未实现,强一致场景仍需数据库事务。
详见 金融场景能力 章节。
📦 代码托管
aflare 在多个平台同步,欢迎在您常用的平台关注和贡献:
| 平台 | 链接 |
|---|---|
| GitHub | https://github.com/alib8b8/aflare |
| GitCode / AtomGit | https://gitcode.com/aflare/aflare |
🤝 贡献指南
欢迎社区贡献!
新手任务
刚接触项目?从这里开始:
- 🐛 标有 "good first issue" 的 Bug 修复
- 📝 文档改进
- ✅ 为低覆盖率包添加测试
- 🔧 新实用节点(参见自定义节点指南)
- 🌐 添加或改进翻译(国际化)
如何贡献
- Fork 仓库
- 创建分支:
git checkout -b feature/your-feature - 修改并添加测试
- 运行测试:
go test ./... - 提交 Pull Request
评审流程
- CI 必须通过(构建、测试、Lint、安全扫描)
- 至少一位 CODEOWNER 批准
- 代码遵循 Go 规范(
gofmt、go vet) - 新功能包含测试和文档
📖 完整贡献指南 →
📄 许可证
GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 —— 详见 LICENSE。
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