LiteFlow是一个非常强大的现代化的规则引擎框架,融合了编排特性和规则引擎的所有特性。它可用于复杂的组件化业务的编排领域,独有的DSL规则驱动整个复杂业务,并可实现平滑刷新热部署,支持多种脚本语言规则的嵌入。帮助系统变得更加丝滑且灵活。
LiteFlow于2020年正式开源,直到现在已经是国内开源规则引擎中不可忽视的存在,而且最关键的是,LiteFlow还是一个持续高速迭代的开源项目。
从 v2.16.0 起,LiteFlow 更是把 AI Agent 变成了可以被直接编排进规则的"一等公民",让 AI 与你现有的业务节点平起平坐、自由编排。
LiteFlow是一个由社区驱动的项目,我们非常重视社区建设,拥有一个庞大的使用者社区,在使用中碰到任何问题或者建议都可以在社区中反应。
你在官网中可以找到加入社区的方式!
LiteFlow是一款编排式的规则引擎,最擅长去解耦你的系统,如果你的系统业务复杂,并且代码臃肿不堪,那LiteFlow框架会是一个非常好的解决方案。
LiteFlow利用规则表达式为驱动引擎,去驱动你定义的组件。你有想过类似以下的多线程流程编排该如何写吗?
这一切利用LiteFlow轻而易举!框架的表达式语言学习门槛很低,但是却可以完成超高复杂度的编排。
LiteFlow拥有极其详细易懂的文档体系,能帮助你解决在使用框架的时候95%以上的问题。
目前为止,LiteFlow拥有2000多个测试用例,并且不断在增加中。完备的文档+覆盖全面的测试用例保障了LiteFlow框架的稳定性!
LiteFlow期待你的了解!
从 v2.16.0 起,LiteFlow 拥有了自己的 AI Agent 模块 liteflow-react-agent。
它做的不是简单的"大模型组件",而是把一个完整的 ReAct(Reasoning + Acting)Agent 封装成标准的 LiteFlow 组件——一个组件,就是一个 Agent。你只需声明一个组件、实现几个简单的方法,对接大模型、多轮会话记忆、Skills 技能体系这些能力,模块都替你包揽好了。
而一旦 Agent 变成了 LiteFlow 组件,它就自动继承了 LiteFlow 的全套编排能力。你原来怎么写规则,现在还怎么写,只不过其中某个节点,是一个会思考的 AI:
// 串行编排,AI 节点自然地夹在业务节点中间
THEN(prepare, deepseekAgent, recordReply);
// 让两个不同的大模型并行分析同一个问题
WHEN(deepseekAgent, qwenAgent);
// 根据条件路由到不同的 Agent
IF(isMath, mathAgent, deepseekAgent);
// 多 Agent 协同:并行分析 + 汇总决策
THEN(prepare, WHEN(analyzerAgent, riskAgent), summaryAgent, notify);
这里的 THEN、WHEN、IF、SWITCH、FOR 没有一个是为 AI 新造的,全是 LiteFlow 用了多年的编排算子。你会编排 LiteFlow,你就会编排 AI。
该模块对接了主流大模型平台:OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、通义千问(DashScope)、Kimi、GLM 等,并提供多轮会话记忆、Skills 技能体系、工作空间文件工具、流式输出等能力,换模型基本就是换一行 model() 的事。
提示:AI Agent 模块基于 agentscope-java,运行时需要 JDK 21+。完整使用方式请查阅官方文档。
LF CLUB是由LiteFlow作者创办的高级付费社区
LF CLUB能帮助到所有LiteFlow框架的使用者,以及想使用LiteFlow的潜在开发者。
LF CLUB提供以下服务:
1.持续连载的LF解析精华系列。从头开始解析LF,只要跟着星球解析系列走,使用者一定能完全掌握LF。
2.提供答疑服务,会员可以无限制提问,当天必定得到详细的回复和指导建议。
3.第一时间分享LF目前的进度,以及下一个版本的重点。
LF CLUB里能解决你在使用LiteFlow框架时碰到的所有问题,并有系列课程能帮助你深刻理解LiteFlow框架,不同于微信社区,LF CLUB的问题优先级程度是最高的,且答疑非常详细。
独家内容帮助深刻理解,不用在其他平台去搜索问题的答案。作者亲授,相当于随时拥有专家在身边,不用再去求助其他人。
加入LF CLUB,请扫描以下二维码,或者直接点击图片也可以直达:
驰骋工作流引擎
FastBee物联网平台
速众 AI 低代码开发平台
Easysearch
微信公众号
社区群需要邀请入群。关注公众号后点击个人微信加我,我可以拉你入群

开源不易,支持就请赞助LiteFlow,请我喝一杯咖啡吧

$ claude mcp add liteflow \
-- python -m otcore.mcp_server <graph>