runify
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- License — License: Apache-2.0
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- Active repo — Last push 0 days ago
- Community trust — 209 GitHub stars
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- network request — Outbound network request in frontend/package.json
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轻量白盒多智能体平台 —— 可视化编排工作流,多 Agent 协作,高精度知识召回,企业级权限管理,统一对话管理。支持低成本嵌入第三方系统,200MB 低资源即可运行。
Runify
轻量白盒多智能体平台
透明可控 · 可视化编排 · 高精度知识召回 · 企业级权限 · 低成本嵌入第三方 · 桌面安装开箱即用 · 200MB 即可运行
快速开始 · 为什么选择 Runify · 核心能力 · 技术栈 · 项目结构 · 生产部署 · 参与贡献
📦 下载 macOS (Apple Silicon) | 📦 下载 Windows | ☕ 下载 JAR 包
告别黑盒与魔法,一切尽在掌握。
在 Runify 中,你看到的每一步推理、每一次工具调用、每一个决策节点,都是完全透明、可编辑且可调试的。我们致力于将算法与工程的确定性,重新完整地交还给开发者。
🔍 为什么选择 Runify
| 对比维度 | Runify | Dify | MaxKB | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| 内存占用 | ≈ 200MB | 4GB+(官方建议 8GB+) | 4GB+(官方建议 4C/8GB) | 4GB+(官方 5 容器起步) |
| 启动速度 | 1~2 秒 | 分钟级(13 个容器编排) | 分钟级 | 分钟级 |
| 依赖 Docker | ❌ 不需要 | ✅ 必须 | ✅ 必须 | ✅ 必须 |
| 桌面安装包 | ✅ macOS / Windows | ❌ | ❌ | ❌ |
| 外部组件依赖 | SQLite 零配置运行 | PostgreSQL + Redis + Weaviate + Nginx + Sandbox 等 | PostgreSQL + pgvector | PostgreSQL + MongoDB + Sandbox |
| 高并发能力 | Vert.x NIO 异步架构,轻量与高吞吐兼得 | Python + Flask/Celery | Python + Django | Next.js + Node.js |
| 内置搜索引擎 | ✅ Lucene 内置 | ❌ 依赖 Weaviate/Qdrant | ❌ 依赖 pgvector | ❌ 依赖 PG 向量插件 |
| 内置工作流模板 | ✅ 智能体 + 知识库检索 | 需自行搭建 | 需自行搭建 | 需自行搭建 |
| 白盒透明度 | 全链路可查看、可编辑、可调试 | 部分可视化 | 部分可视化 | 部分可视化 |
| 企业级权限 | ✅ RBAC 细粒度权限 | ✅ | 社区版限 1 人 | 基础权限 |
| 统一对话管理 | ✅ 多 Agent 对话统筹 | 分应用管理 | 分应用管理 | 分应用管理 |
| 第三方嵌入 | API / Webhook 低成本接入 | API 接入 | iframe / API | iframe / API |
💬 以上对比基于各项目官方文档与社区部署实践。Runify 不是要替代这些优秀项目,而是为追求轻量部署、透明可控、低门槛上手的开发者和团队提供另一种选择。
🎬 项目演示
✨ 核心能力
🎯 开箱即用,小白也能无脑上手
不需要你装 Docker,不需要你会写 YAML,不需要你碰命令行。Runify 提供 macOS / Windows 桌面安装包,双击安装、打开即用,像装一个普通桌面软件一样简单。
同时内置两套预制工作流模板,安装完成即可直接使用:
- 🤖 智能体工作流模板:预配置好 AI 对话 + 工具调用 + 条件分支的标准 Agent 流程,改个提示词就能跑
- 📖 知识库检索工作流模板:预配置好文档导入 → 知识切片 → 精准检索 → AI 回答的完整 RAG 链路,导入文档即出效果
💡 从安装到第一个 Agent 跑通,最快 5 分钟。
🧩 可视化多智能体工作流
通过拖拽式画布,像搭积木一样自由组合核心节点。基于 DAG(有向无环图)执行引擎,摒弃复杂的 BPMN 规范,更符合开发者直觉。
支持的节点类型:
| 节点类型 | 说明 |
|---|---|
| AI 对话 | 多模型接入,支持思维链、工具调用 |
| 条件判断 | 根据变量 / AI 输出走不同分支 |
| 循环 | 批量处理、迭代优化 |
| 数据库查询 | 直连数据源,Agent 自主检索 |
| 笔记检索 | Agent 可检索笔记内容,精准召回 |
| 代码执行 | JavaScript / 终端,Agent 可编程 |
| 文件操作 | 读写文件、上传下载 |
| 变量赋值 | 流程状态管理 |
| 缓存读写 | 避免重复计算 |
| HTTP 请求 | 调用外部 API / Webhook |
| 审批节点 | 人机协作,关键步骤人工确认 |
📚 高精度知识召回
集成现代化富文本编辑器,构建你的私有知识库。Agent 不再"瞎猜",而是基于你的真实数据给出精准回答。
- 多要素渲染:支持 Markdown、代码块高亮、数学公式及图表多媒体混排
- 无感自动保存:实时暂存每一行输入,断网断电也不丢失
- 精准检索:内置 Lucene 高精度检索引擎,无需额外搜索集群
🏢 企业级权限与对话管理
不止是一个开发者工具,Runify 为团队和企业场景做好了准备:
- RBAC 权限控制:细粒度的用户角色与权限管理,满足企业合规需求
- 统一对话管理:多 Agent 对话统筹调度,对话记录可追溯、可审计
- 多数据源接入:支持 PostgreSQL、MySQL、Redis,一键连接业务数据库
🔌 低成本嵌入第三方
Runify 天然为集成而生。通过 API 与 Webhook 即可快速嵌入现有业务系统,无需大规模改造,降低企业 AI 落地门槛。
📱 多端适配 & 桌面级安装体验
- 桌面端(Electron):提供 macOS / Windows 安装包,双击安装,无需命令行、不依赖 Docker,真正的桌面级应用体验
- Web 响应式:Tailwind CSS 原子化样式,手机端也能流畅处理 Agent 审批
🛠 技术栈
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 后端 | Java 25 · Vert.x · Dagger · Flyway |
| 前端 | Vue 3 · TypeScript · Vite · PrimeVue · Tailwind CSS |
| 工作流 | 自研 DAG 引擎 · LogicFlow 画布 |
| 搜索 | Lucene(内置) / Elasticsearch(可选) |
| 桌面 | Electron(macOS / Windows) |
⚡ 轻量级 ≠ 低性能
很多轻量框架在并发面前不堪一击,Runify 不是。底层基于 Vert.x 异步非阻塞(NIO)架构,仅 200MB 内存即可运行,同时用 Event Loop 驱动 I/O,而非传统的一请求一线程模型:
- 异步全链路:从 HTTP 接入、工作流调度到数据库查询,全程非阻塞,不会因单个慢请求拖垮整体
- 高吞吐低延迟:少量线程即可处理大量并发连接,内存和 CPU 占用远低于同等负载下的传统方案
- 生产级稳定:最小化外部依赖,核心组件高度内聚,减少级联故障风险,适合长时间无人值守运行
- 弹性扩展:单实例性能不够时,可水平部署多个 JAR 实例,配合 Nginx 实现负载均衡
🚀 快速开始
方式一:桌面安装(推荐,最简单)
| 平台 | 下载 | 大小 |
|---|---|---|
| macOS (Apple Silicon) | 📦 Runify-1.0.0-arm64.dmg | 412 MB |
| Windows | 📦 Runify Setup 1.0.0.exe | 371 MB |
| 跨平台 JAR | ☕ runify.jar | 119 MB |
安装完成后打开 Runify,内置的工作流模板即刻可用,无需任何额外配置。不依赖 Docker。
方式二:源码开发
环境要求
- JDK 25+
- Node.js 20+
- Maven 3.8+
开发模式
# 启动后端
mvn clean package -DskipTests
java -jar backend/target/backend.jar
# 启动前端(另一个终端)
cd frontend
npm install
npm run dev
构建部署
# JAR 包
./installer/build-jar.sh
java -jar release/runify.jar
# 桌面应用
./installer/installer.sh [mac|win]
macOS 安装说明
首次打开 macOS 安装包时,系统可能提示"无法验证开发者",执行以下命令即可:
xattr -cr /Applications/Runify.app
默认账号:
用户名: admin
密码: Runify@1
📂 项目结构
runify/
├── backend/
│ └── src/main/java/com/run/
│ ├── workflow/ # 工作流引擎(Agent 核心)
│ │ ├── nodes/ # 节点实现
│ │ └── entity/ # 流程定义
│ ├── ai/ # AI 模型接入
│ ├── route/ # API 路由
│ ├── handler/ # 业务处理
│ ├── dao/ # 数据访问
│ └── datasources/ # 多数据源适配
├── frontend/
│ └── src/
│ ├── workflow/ # 工作流可视化编辑器
│ ├── views/ # 页面
│ ├── editor/ # 富文本编辑器
│ └── locales/ # 国际化
├── installer/
│ ├── electron/ # 桌面端
│ ├── build-jar.sh
│ └── installer.sh
└── pom.xml
技术交流
🤝 参与贡献
我们欢迎所有形式的参与,不只是代码贡献:
- Discussions — 分享想法、提出建议、讨论功能需求
- Issues — 提交 Bug 报告、功能请求
- Pull Requests — 代码贡献
无论你是开发者、设计师、产品经理还是普通用户,你的意见都对我们很重要。
📄 License
所有贡献者需签署 CLA。
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