[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-InfinitiBit--graphbit":3,"tool-InfinitiBit--graphbit":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":79,"owner_twitter":78,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":98,"forks":99,"last_commit_at":100,"license":101,"difficulty_score":23,"env_os":102,"env_gpu":102,"env_ram":103,"env_deps":104,"category_tags":108,"github_topics":109,"view_count":23,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":16,"created_at":119,"updated_at":120,"faqs":121,"releases":122},3104,"InfinitiBit\u002Fgraphbit","graphbit","GraphBit is the world’s first enterprise-grade Agentic AI framework, built on a Rust core with a Python wrapper for unmatched speed, security, and scalability. It enables reliable multi-agent workflows with minimal CPU and memory usage, making it production-ready for real-world enterprise environments.","GraphBit 是全球首款专为企业级应用打造的智能体（Agentic）AI 框架。它致力于解决大模型在多智能体协作场景中常见的性能瓶颈、资源消耗过高以及运行不稳定等难题，让复杂的 AI 工作流能够真正落地于生产环境。\n\n该框架采用独特的\"Rust 核心 + Python 封装”架构：底层利用 Rust 语言确保极致的执行速度、内存安全与高并发处理能力，上层则提供友好的 Python 接口，方便开发者快速上手。这种设计使得 GraphBit 在构建可靠的多智能体协作流程时，仅需极少的 CPU 和内存占用，显著降低了部署成本。\n\nGraphBit 特别适合需要构建高可用、可扩展 AI 应用的软件开发工程师、系统架构师以及企业技术团队。无论是处理复杂的数据分析任务，还是编排自动化业务逻辑，GraphBit 都能提供类型安全的工作流支持，帮助开发者在保证系统稳定性的前提下，高效释放人工智能的潜力，是连接实验原型与大规模商业应用的理想桥梁。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# GraphBit - High Performance Agentic Framework\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_68a2ac218f25.gif\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\" alt=\"Logo\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg alt=\"GraphBit - Developer-first, enterprise-grade LLM framework. | Product Hunt\" loading=\"lazy\" width=\"250\" height=\"54\" decoding=\"async\" data-nimg=\"1\" class=\"w-auto h-[54px] max-w-[250px]\" style=\"color:transparent\" src=\"https:\u002F\u002Fapi.producthunt.com\u002Fwidgets\u002Fembed-image\u002Fv1\u002Ffeatured.svg?post_id=1004951&theme=light&t=1757340621693\"> \u003Cimg alt=\"GraphBit - Developer-first, enterprise-grade LLM framework. | Product Hunt\" loading=\"lazy\" width=\"250\" height=\"54\" decoding=\"async\" data-nimg=\"1\" class=\"w-auto h-[54px] max-w-[250px]\" style=\"color:transparent\" src=\"https:\u002F\u002Fapi.producthunt.com\u002Fwidgets\u002Fembed-image\u002Fv1\u002Ftop-post-badge.svg?post_id=1004951&theme=light&period=daily&t=1757933101511\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- Added placeholders for links, fill it up when the corresponding links are available. -->\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgraphbit.ai\u002F\">Website\u003C\u002Fa> |\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.graphbit.ai\u002F\">Docs\u003C\u002Fa> |\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FFMhgB3paMD\">Discord\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr \u002F>\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F14884\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_bbada6ddd5d3.png\" alt=\"InfinitiBit%2Fgraphbit | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fprojects\u002Fgraphbit\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_96335a4bc635.png\" alt=\"PyPI Downloads\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fgraphbit\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fgraphbit?color=blue&label=PyPI\" alt=\"PyPI\">\u003C\u002Fa>\n    \u003C!-- \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fgraphbit\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fgraphbit?color=blue&label=Downloads\" alt=\"PyPI Downloads\">\u003C\u002Fa> -->\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fupdate-docs.yml\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Factions\u002Fworkflow\u002Fstatus\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fupdate-docs.yml?branch=main&label=Build\" alt=\"Build Status\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fblob\u002Fmain\u002FCONTRIBUTING.md\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg\" alt=\"PRs Welcome\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.rust-lang.org\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Frust-1.70+-orange.svg?logo=rust\" alt=\"Rust Version\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.python.org\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.9--3.13-blue.svg?logo=python&logoColor=white\" alt=\"Python Version\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE.md\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-Custom-lightgrey.svg\" alt=\"License\">\u003C\u002Fa>\n\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@graphbitAI\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FYouTube-FF0000?logo=youtube&logoColor=white\" alt=\"YouTube\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fx.com\u002Fgraphbit_ai\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FX-000000?logo=x&logoColor=white\" alt=\"X\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FFMhgB3paMD\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-7289da?logo=discord&logoColor=white\" alt=\"Discord\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fshowcase\u002Fgraphbitai\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLinkedIn-0077B5?logo=linkedin&logoColor=white\" alt=\"LinkedIn\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n**Type-Safe AI Agent Workflows with Rust Performance**\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n**Read this in other languages**: [🇨🇳 简体中文](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.zh-CN.md) | [🇨🇳 繁體中文](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.zh-TW.md) | [🇪🇸 Español](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.es.md) | [🇫🇷 Français](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.fr.md) | [🇩🇪 Deutsch](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.de.md) | [🇯🇵 日本語](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.ja.md) | [🇰🇷 한국어](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.ko.md) | [🇮🇳 हिन्दी](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.hi.md) | [🇸🇦 العربية](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.ar.md) | [🇮🇹 Italiano](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.it.md) | [🇧🇷 Português](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.pt-BR.md) | [🇷🇺 Русский](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.ru.md) | [🇧🇩 বাংলা](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.bn.md)\n\n---\n\nGraphBit is an open-source agentic AI framework for deterministic, concurrent, low-overhead execution.\n\n## Why GraphBit?\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBuilt_by-555555?style=for-the-badge\" alt=\"Built by\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FInfinitiBit-020043?style=for-the-badge\" alt=\"InfinitiBit\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F-Munich-000000?style=for-the-badge\" alt=\"Munich\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F-Germany-DD0000?style=for-the-badge\" alt=\"Germany\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F-🇩🇪-FFCE00?style=for-the-badge\" alt=\"DE\">\n\u003C\u002Fp>\n\nEfficiency decides who scales. GraphBit is built for developers who need deterministic, concurrent, and ultra-efficient AI execution without the overhead.\n \nBuilt with a Rust core and a minimal Python layer, GraphBit delivers up to 68× lower CPU usage and 140× lower memory footprint than other frameworks, while maintaining equal or greater throughput.\n \nIt powers multi-agent workflows that run in parallel, persist memory across steps, self-recover from failures, and ensure 100% task reliability. GraphBit is built for production workloads, from enterprise AI systems to low-resource edge deployments.\n\n## Used in Production\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.grantthornton.de\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"assets\u002FGrant Thornton_idgV8Wo5Id_1.svg\" alt=\"Grant Thornton Logo\" height=\"80\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cbr>\u003Cbr>\n  \u003Cstrong>Grant Thornton Germany\u003C\u002Fstrong> adopted GraphBit to move AI from \"permanent pilot\" to production without regulatory risk as a core component of their tech stack.\n\u003C\u002Fdiv>\n\n##  Key Features\n\n- **Tool Selection** - LLMs intelligently choose tools based on descriptions\n- **Type Safety** -  Strong typing through every execution layer\n- **Reliability** - Circuit breakers, retry policies, and error handling and fault recovery\n- **Multi-LLM Support** - OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, OpenRouter, DeepSeek, Replicate, Ollama, TogetherAI and more\n- **Resource Management** - Concurrency controls and memory optimization\n- **Observability** - Built-in tracing, structured logs, and performance metrics\n\n## Benchmark\n\nGraphBit was built for efficiency at scale, not theoretical claims, but measured results.\n\nOur internal benchmark suite compared GraphBit to leading Python-based agent frameworks across identical workloads.\n\n| Metric              | GraphBit        | Other Frameworks | Gain                     |\n|:--------------------|:---------------:|:----------------:|:-------------------------|\n| CPU Usage           | 1.0× baseline   | 68.3× higher     | ~68× CPU                 |\n| Memory Footprint    | 1.0× baseline   | 140× higher      | ~140× Memory             |\n| Execution Speed     | ≈ equal \u002F faster| —                | Consistent throughput    |\n| Determinism         | 100% success    | Variable         | Guaranteed reliability   |\n\nGraphBit consistently delivers production-grade efficiency across LLM calls, tool invocations, and multi-agent chains.\n\n### Benchmark Demo\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=MaCl5oENeAY\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_3bcf6c1df8b0.jpg\" alt=\"GraphBit Benchmark Demo\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cp>\u003Cem>Watch the GraphBit Benchmark Demo\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## When to Use GraphBit\n\nChoose GraphBit if you need:\n\n- Production-grade multi-agent systems that won't collapse under load\n- Type-safe execution and reproducible outputs\n- Real-time orchestration for hybrid or streaming AI applications\n- Rust-level efficiency with Python-level ergonomics\n\nIf you're scaling beyond prototypes or care about runtime determinism, GraphBit is for you.\n\n##  Quick Start\n\n### Installation\n\nRecommended to use virtual environment.\n\n```bash\npip install graphbit\n```\n\n### Quick Start Video Tutorial\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002Fti0wbHFKKFM?si=hnxi-1W823z5I_zs\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_e8a36b72c016.jpg\" alt=\"GraphBit Quick Start Tutorial\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cp>\u003Cem>Watch the Install GraphBit via PyPI | Full Example & Run Guide\n tutorial\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### Environment Setup\n\nSet up API keys you want to use in your project:\n```bash\n# OpenAI (optional – required if using OpenAI models)\nexport OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here\n\n# Anthropic (optional – required if using Anthropic models)\nexport ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here\n```\n\n> **Security Note**: Never commit API keys to version control. Always use environment variables or secure secret management.\n\n### Basic Usage\n```python\nimport os\n\nfrom graphbit import LlmConfig, Executor, Workflow, Node, tool, GuardRailPolicyConfig\n\n# Initialize and configure\nconfig = LlmConfig.openai(os.getenv(\"OPENAI_API_KEY\"), \"gpt-4o-mini\")\n\n# Create executor\nexecutor = Executor(config)\n\n# Create tools with clear descriptions for LLM selection\n@tool(_description=\"Get current weather information for any city\")\ndef get_weather(location: str) -> dict:\n    return {\"location\": location, \"temperature\": 22, \"condition\": \"sunny\"}\n\n@tool(_description=\"Perform mathematical calculations and return results\")\ndef calculate(expression: str) -> str:\n    return f\"Result: {eval(expression)}\"\n\n# Build workflow\nworkflow = Workflow(\"Analysis Pipeline\")\n\n# Create agent nodes\nsmart_agent = Node.agent(\n    name=\"Smart Agent\",\n    prompt=\"What's the weather in Paris and calculate 15 + 27?\",\n    system_prompt=\"You are an assistant skilled in weather lookup and math calculations. Use tools to answer queries accurately.\",\n    tools=[get_weather, calculate]\n)\n\nprocessor = Node.agent(\n    name=\"Data Processor\",\n    prompt=\"Process the results obtained from Smart Agent.\",\n    system_prompt=\"\"\"You process and organize results from other agents.\n\n    - Summarize and clarify key points\n    - Structure your output for easy reading\n    - Focus on actionable insights\n    \"\"\"\n)\n\n# Connect and execute\nid1 = workflow.add_node(smart_agent)\nid2 = workflow.add_node(processor)\nworkflow.connect(id1, id2)\n\n# Run (optionally with a guardrail policy for PII masking\u002Fmapping)\nresult = executor.execute(workflow)\n# Or with policy: result = executor.execute(workflow, policy=GuardRailPolicyConfig.from_json('{\"guardrail_policy\": {\"pii_rules\": [...]}}'))\nprint(f\"Workflow completed: {result.is_success()}\")\nprint(\"\\nSmart Agent Output: \\n\", result.get_node_output(\"Smart Agent\"))\nprint(\"\\nData Processor Output: \\n\", result.get_node_output(\"Data Processor\"))\n```\n\n### Building Your First Agent Workflow by GraphBit\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=gKvkMc2qZcA\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_f2486746e211.jpg\" alt=\"Making Agent Workflow by GraphBit\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cp>\u003Cem>Watch the Making Agent Workflow by GraphBit tutorial\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Observability & Tracing\n\nGraphBit Tracer captures and monitors LLM calls and AI workflows with minimal configuration. It wraps GraphBit LLM clients and workflow executors to trace prompts, responses, token usage, latency, and errors without changing your code.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=nzwrxSiRl2U\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_8d0a1e04c933.jpg\" alt=\"GraphBit Observability & Tracing\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cp>\u003Cem>Watch the GraphBit Observability & Tracing tutorial\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## High-Level Architecture\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"assets\u002Farchitecture.svg\" height=\"250\" alt=\"GraphBit Architecture\">\n\u003C\u002Fp>\n\nThree-tier design for reliability and performance:\n- **Rust Core** - Workflow engine, agents, and LLM providers\n- **Orchestration Layer** - Project management and execution\n- **Python API** - PyO3 bindings with async support\n\n## Python API Integrations\n\nGraphBit provides a rich Python API for building and integrating agentic workflows:\n\n- **LLM Clients** - Multi-provider LLM integrations (OpenAI, Anthropic, Azure, and more)\n- **Workflows** - Define and manage multi-agent workflow graphs with state management\n- **Nodes** - Agent nodes, tool nodes, and custom workflow components\n- **Executors** - Workflow execution engine with configuration management\n- **Tool System** - Function decorators, registry, and execution framework for agent tools\n- **Workflow Results** - Execution results with metadata, timing, and output access\n- **Embeddings** - Vector embeddings for semantic search and retrieval\n- **Workflow Context** - Shared state and variables across workflow execution\n- **Document Loaders** - Load and parse documents from multiple formats (PDF, DOCX, TXT, JSON, CSV, XML, HTML)\n- **Text Splitters** - Split documents into chunks (character, token, sentence, recursive)\n\nFor the complete list of classes, methods, and usage examples, see the [Python API Reference](docs\u002Fapi-reference\u002Fpython-api.md).\n\n## Ecosystem & Extensions\n\nGraphBit's modular architecture supports external integrations:\n\n| Category          | Examples                                                                                      |\n|:------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------|\n| LLM Providers     | OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, DeepSeek, Together, Ollama, OpenRouter, Fireworks, Mistral AI, Replicate, Perplexity, HuggingFace, AI21, Bytedance, xAI, and more |\n| Vector Stores     | Pinecone, Qdrant, Chroma, Milvus, Weaviate, FAISS, Elasticsearch, AstraDB, Redis, and more   |\n| Databases         | PostgreSQL (PGVector), MongoDB, MariaDB, IBM DB2, Redis, and more                             |\n| Cloud Platforms   | AWS (Boto3), Azure, Google Cloud Platform, and more                                           |\n| Search APIs       | Serper, Google Search, GitHub Search, GitLab Search, and more                                 |\n| Embedding Models  | OpenAI Embeddings, Voyage AI, and more                                                        |\n\nExtensions are developed and maintained by the community.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_5471009d41bf.png\" alt=\"GraphBit Ecosystem - Stop Choosing, Start Orchestrating\" style=\"max-width: 100%; height: auto;\">\n\u003C\u002Fp>\n\n## Contributing to GraphBit\n\nWe welcome contributions. To get started, please see the [Contributing](CONTRIBUTING.md) file for development setup and guidelines.\n\nGraphBit is built by a wonderful community of researchers and engineers.\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitibit\u002Fgraphbit\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_654668bd8f20.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n## Security\n\nGraphBit is committed to maintaining security standards for our agentic framework. We recommend using environment variables for API keys, keeping GraphBit updated, and using proper secret management for production environments. If you discover a security vulnerability, please report it responsibly through GitHub Security or via email rather than creating a public issue.\n\nFor detailed reporting procedures and response timelines, see our [Security Policy](SECURITY.md).\n\n## License\n\nGraphBit project is licensed under the Apache License, Version 2.0.\n\nFor complete terms and conditions, see the [Full License](LICENSE.md).\n\nCopyright © 2023–2026 InfinitiBit GmbH. All rights reserved.\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# GraphBit - 高性能代理框架\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_68a2ac218f25.gif\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\" alt=\"Logo\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg alt=\"GraphBit - 开发者优先的企业级LLM框架。| Product Hunt\" loading=\"lazy\" width=\"250\" height=\"54\" decoding=\"async\" data-nimg=\"1\" class=\"w-auto h-[54px] max-w-[250px]\" style=\"color:transparent\" src=\"https:\u002F\u002Fapi.producthunt.com\u002Fwidgets\u002Fembed-image\u002Fv1\u002Ffeatured.svg?post_id=1004951&theme=light&t=1757340621693\"> \u003Cimg alt=\"GraphBit - 开发者优先的企业级LLM框架。| Product Hunt\" loading=\"lazy\" width=\"250\" height=\"54\" decoding=\"async\" data-nimg=\"1\" class=\"w-auto h-[54px] max-w-[250px]\" style=\"color:transparent\" src=\"https:\u002F\u002Fapi.producthunt.com\u002Fwidgets\u002Fembed-image\u002Fv1\u002Ftop-post-badge.svg?post_id=1004951&theme=light&period=daily&t=1757933101511\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003C!-- Added placeholders for links, fill it up when the corresponding links are available. -->\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgraphbit.ai\u002F\">官网\u003C\u002Fa> |\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.graphbit.ai\u002F\">文档\u003C\u002Fa> |\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FFMhgB3paMD\">Discord\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr \u002F>\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F14884\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_bbada6ddd5d3.png\" alt=\"InfinitiBit%2Fgraphbit | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fprojects\u002Fgraphbit\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_96335a4bc635.png\" alt=\"PyPI 下载量\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fgraphbit\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fgraphbit?color=blue&label=PyPI\" alt=\"PyPI\">\u003C\u002Fa>\n    \u003C!-- \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fgraphbit\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fgraphbit?color=blue&label=下载量\" alt=\"PyPI 下载量\">\u003C\u002Fa> -->\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fupdate-docs.yml\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Factions\u002Fworkflow\u002Fstatus\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fupdate-docs.yml?branch=main&label=构建状态\" alt=\"构建状态\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fblob\u002Fmain\u002FCONTRIBUTING.md\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F欢迎PR-亮绿色\" alt=\"欢迎 PR\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.rust-lang.org\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Frust-1.70+-橙色.svg?logo=rust\" alt=\"Rust 版本\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.python.org\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.9--3.13-蓝色.svg?logo=python&logoColor=白色\" alt=\"Python 版本\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE.md\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-自定义-浅灰色\" alt=\"许可证\">\u003C\u002Fa>\n\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@graphbitAI\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FYouTube-FF0000?logo=youtube&logoColor=白色\" alt=\"YouTube\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fx.com\u002Fgraphbit_ai\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FX-000000?logo=x&logoColor=白色\" alt=\"X\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FFMhgB3paMD\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-7289da?logo=discord&logoColor=白色\" alt=\"Discord\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fshowcase\u002Fgraphbitai\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLinkedIn-0077B5?logo=linkedin&logoColor=白色\" alt=\"LinkedIn\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n**具有 Rust 性能的类型安全 AI 代理工作流**\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n**以其他语言阅读此内容**: [🇨🇳 简体中文](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.zh-CN.md) | [🇨🇳 繁體中文](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.zh-TW.md) | [🇪🇸 Español](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.es.md) | [🇫🇷 Français](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.fr.md) | [🇩🇪 Deutsch](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.de.md) | [🇯🇵 日本語](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.ja.md) | [🇰🇷 한국어](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.ko.md) | [🇮🇳 हिन्दी](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.hi.md) | [🇸🇦 العربية](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.ar.md) | [🇮🇹 Italiano](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.it.md) | [🇧🇷 Português](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.pt-BR.md) | [🇷🇺 Русский](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.ru.md) | [🇧🇩 বাংলা](README_Multi_Lingual_i18n_Files\u002FREADME.bn.md)\n\n---\n\nGraphBit 是一个开源的代理式 AI 框架，用于实现确定性、并发且低开销的执行。\n\n## 为什么选择 GraphBit？\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBuilt_by-555555?style=for-the-badge\" alt=\"由...打造\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FInfinitiBit-020043?style=for-the-badge\" alt=\"InfinitiBit\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F-慕尼黑-000000?style=for-the-badge\" alt=\"慕尼黑\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F-德国-DD0000?style=for-the-badge\" alt=\"德国\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F-🇩🇪-FFCE00?style=for-the-badge\" alt=\"DE\">\n\u003C\u002Fp>\n\n效率决定了谁能规模化发展。GraphBit 专为需要确定性、并发且超高效 AI 执行，同时又不产生额外开销的开发者而设计。\n\nGraphBit 采用 Rust 核心与极简 Python 层，相比其他框架，其 CPU 使用率最多可降低 68 倍，内存占用最多可降低 140 倍，同时保持同等或更高的吞吐量。\n\n它支持多代理并行工作流，在各步骤间持久化内存，能够从故障中自我恢复，并确保 100% 的任务可靠性。GraphBit 适用于生产环境中的各类工作负载，无论是企业级 AI 系统还是资源受限的边缘部署。\n\n## 已在生产环境中使用\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.grantthornton.de\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"assets\u002FGrant Thornton_idgV8Wo5Id_1.svg\" alt=\"Grant Thornton Logo\" height=\"80\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cbr>\u003Cbr>\n  \u003Cstrong>Grant Thornton 德国\u003C\u002Fstrong> 将 GraphBit 作为其技术栈的核心组件，成功将 AI 从“长期试点”推进到生产环境，且无监管风险。\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 核心特性\n\n- **工具选择** - LLM 能根据描述智能选择工具\n- **类型安全** - 在每个执行层都进行强类型检查\n- **可靠性** - 断路器、重试策略以及错误处理和故障恢复机制\n- **多 LLM 支持** - OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、OpenRouter、DeepSeek、Replicate、Ollama、TogetherAI 等多种模型\n- **资源管理** - 并发控制与内存优化\n- **可观测性** - 内置追踪、结构化日志和性能指标\n\n## 基准测试\n\nGraphBit 的设计初衷是实现大规模下的高效运行，而非基于理论假设的声明，而是以实际测量结果为依据。\n\n我们的内部基准测试套件在完全相同的工作负载下，将 GraphBit 与领先的基于 Python 的智能体框架进行了对比。\n\n| 指标              | GraphBit        | 其他框架 | 提升倍数                     |\n|:--------------------|:---------------:|:----------------:|:-------------------------|\n| CPU 使用率           | 1.0× 基线   | 68.3× 更高     | 约 68 倍 CPU                 |\n| 内存占用    | 1.0× 基线   | 140× 更高      | 约 140 倍 内存             |\n| 执行速度     | ≈ 相等 \u002F 更快| —                | 稳定的吞吐量    |\n| 确定性         | 100% 成功    | 不确定         | 可靠性保障   |\n\nGraphBit 在 LLM 调用、工具调用以及多智能体链中，始终能够提供生产级别的效率。\n\n### 基准测试演示\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=MaCl5oENeAY\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_3bcf6c1df8b0.jpg\" alt=\"GraphBit 基准测试演示\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cp>\u003Cem>观看 GraphBit 基准测试演示\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 何时使用 GraphBit\n\n如果您需要以下功能，请选择 GraphBit：\n\n- 生产级的多智能体系统，能够在高负载下稳定运行\n- 类型安全的执行和可复现的输出\n- 面向混合或流式 AI 应用程序的实时编排能力\n- 具备 Rust 级别的效率，同时拥有 Python 级别的易用性\n\n如果您正在从原型阶段迈向规模化应用，或者对运行时的确定性有较高要求，那么 GraphBit 就是您的理想选择。\n\n## 快速入门\n\n### 安装\n\n建议使用虚拟环境。\n\n```bash\npip install graphbit\n```\n\n### 快速入门视频教程\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002Fti0wbHFKKFM?si=hnxi-1W823z5I_zs\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_e8a36b72c016.jpg\" alt=\"GraphBit 快速入门教程\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cp>\u003Cem>观看通过 PyPI 安装 GraphBit | 完整示例与运行指南 教程\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 环境设置\n\n为项目配置所需的 API 密钥：\n```bash\n# OpenAI（可选——若使用 OpenAI 模型则必需）\nexport OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here\n\n# Anthropic（可选——若使用 Anthropic 模型则必需）\nexport ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here\n```\n\n> **安全提示**：切勿将 API 密钥提交到版本控制系统中。请始终使用环境变量或安全的密钥管理工具。\n\n### 基本用法\n```python\nimport os\n\nfrom graphbit import LlmConfig, Executor, Workflow, Node, tool, GuardRailPolicyConfig\n\n# 初始化并配置\nconfig = LlmConfig.openai(os.getenv(\"OPENAI_API_KEY\"), \"gpt-4o-mini\")\n\n# 创建执行器\nexecutor = Executor(config)\n\n# 创建带有清晰描述的工具，便于 LLM 选择\n@tool(_description=\"获取任意城市的当前天气信息\")\ndef get_weather(location: str) -> dict:\n    return {\"location\": location, \"temperature\": 22, \"condition\": \"sunny\"}\n\n@tool(_description=\"执行数学计算并返回结果\")\ndef calculate(expression: str) -> str:\n    return f\"Result: {eval(expression)}\"\n\n# 构建工作流\nworkflow = Workflow(\"分析流水线\")\n\n# 创建智能体节点\nsmart_agent = Node.agent(\n    name=\"Smart Agent\",\n    prompt=\"巴黎的天气如何？并计算 15 + 27 是多少？\",\n    system_prompt=\"你是一位擅长查询天气和进行数学计算的助手。请使用工具准确回答问题。\",\n    tools=[get_weather, calculate]\n)\n\nprocessor = Node.agent(\n    name=\"数据处理器\",\n    prompt=\"处理来自 Smart Agent 的结果。\",\n    system_prompt=\"\"\"你负责处理并整理其他智能体的结果。\n\n    - 总结并澄清关键点\n    - 将输出结构化以便于阅读\n    - 专注于提供可操作的见解\n    \"\"\"\n)\n\n# 连接并执行\nid1 = workflow.add_node(smart_agent)\nid2 = workflow.add_node(processor)\nworkflow.connect(id1, id2)\n\n# 运行（可选：添加隐私保护策略以屏蔽或映射 PII）\nresult = executor.execute(workflow)\n# 或者使用策略：result = executor.execute(workflow, policy=GuardRailPolicyConfig.from_json('{\"guardrail_policy\": {\"pii_rules\": [...]}}'))\nprint(f\"工作流已完成：{result.is_success()}\")\nprint(\"\\nSmart Agent 输出：\\n\", result.get_node_output(\"Smart Agent\"))\nprint(\"\\n数据处理器输出：\\n\", result.get_node_output(\"Data Processor\"))\n```\n\n### 使用 GraphBit 构建您的第一个智能体工作流\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=gKvkMc2qZcA\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_f2486746e211.jpg\" alt=\"使用 GraphBit 构建智能体工作流\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cp>\u003Cem>观看使用 GraphBit 构建智能体工作流的教程\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 可观测性与追踪\n\nGraphBit Tracer 可以在极少配置的情况下捕获并监控 LLM 调用和 AI 工作流。它会包装 GraphBit 的 LLM 客户端和工作流执行器，从而追踪提示、响应、令牌使用量、延迟和错误，而无需更改您的代码。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=nzwrxSiRl2U\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_8d0a1e04c933.jpg\" alt=\"GraphBit 可观测性与追踪\" style=\"max-width: 600px; height: auto;\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Cp>\u003Cem>观看 GraphBit 可观测性与追踪教程\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 高层次架构\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"assets\u002Farchitecture.svg\" height=\"250\" alt=\"GraphBit 架构\">\n\u003C\u002Fp>\n\n三层次设计确保了可靠性和性能：\n- **Rust 核心** - 工作流引擎、智能体和 LLM 提供者\n- **编排层** - 项目管理和执行\n- **Python API** - 基于 PyO3 的绑定，支持异步操作\n\n## Python API 集成\n\nGraphBit 提供了丰富的 Python API，用于构建和集成智能体工作流：\n\n- **LLM 客户端** - 多提供商 LLM 集成（OpenAI、Anthropic、Azure 等）\n- **工作流** - 定义和管理多智能体工作流图，并进行状态管理\n- **节点** - 智能体节点、工具节点以及自定义工作流组件\n- **执行器** - 支持配置管理的工作流执行引擎\n- **工具系统** - 用于智能体工具的函数装饰器、注册表和执行框架\n- **工作流结果** - 包含元数据、时间信息及输出访问权限的执行结果\n- **嵌入** - 用于语义搜索和检索的向量嵌入\n- **工作流上下文** - 工作流执行过程中共享的状态和变量\n- **文档加载器** - 支持从多种格式（PDF、DOCX、TXT、JSON、CSV、XML、HTML）加载和解析文档\n- **文本分割器** - 可按字符、令牌、句子或递归方式将文档分割成块\n\n有关完整的类、方法列表及使用示例，请参阅 [Python API 参考文档](docs\u002Fapi-reference\u002Fpython-api.md)。\n\n## 生态系统与扩展\n\nGraphBit 的模块化架构支持外部集成：\n\n| 类别          | 示例                                                                                      |\n|:------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------|\n| 大语言模型提供商     | OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、DeepSeek、Together、Ollama、OpenRouter、Fireworks、Mistral AI、Replicate、Perplexity、HuggingFace、AI21、字节跳动、xAI 等 |\n| 向量数据库     | Pinecone、Qdrant、Chroma、Milvus、Weaviate、FAISS、Elasticsearch、AstraDB、Redis 等   |\n| 数据库         | PostgreSQL (PGVector)、MongoDB、MariaDB、IBM DB2、Redis 等                             |\n| 云平台   | AWS (Boto3)、Azure、Google Cloud Platform 等                                           |\n| 搜索 API       | Serper、Google 搜索、GitHub 搜索、GitLab 搜索 等                                 |\n| 嵌入模型  | OpenAI Embeddings、Voyage AI 等                                                        |\n\n扩展由社区开发和维护。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_5471009d41bf.png\" alt=\"GraphBit 生态系统 - 停止选择，开始编排\" style=\"max-width: 100%; height: auto;\">\n\u003C\u002Fp>\n\n## 参与 GraphBit 贡献\n\n我们欢迎各类贡献。要开始参与，请参阅 [贡献指南](CONTRIBUTING.md)，了解开发环境搭建及相关规范。\n\nGraphBit 由一群优秀的研究人员和工程师组成的社区共同打造。\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitibit\u002Fgraphbit\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_readme_654668bd8f20.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n## 安全性\n\nGraphBit 致力于维护其智能体框架的安全标准。我们建议在生产环境中使用环境变量存储 API 密钥、及时更新 GraphBit，并采用适当的密钥管理方案。如果您发现任何安全漏洞，请通过 GitHub Security 或电子邮件以负责任的方式报告，而非公开创建问题。\n\n有关详细的报告流程和响应时间表，请参阅我们的 [安全策略](SECURITY.md)。\n\n## 许可证\n\nGraphBit 项目采用 Apache License, Version 2.0 许可证。\n\n完整条款与条件请参阅 [完整许可证](LICENSE.md)。\n\n版权所有 © 2023–2026 InfinitiBit GmbH。保留所有权利。","# GraphBit 快速上手指南\n\nGraphBit 是一个高性能的开源 AI Agent 框架，采用 Rust 核心与 Python 接口结合，提供确定性、并发且低开销的执行能力。相比传统 Python 框架，它能显著降低 CPU 和内存占用，适合生产级多 Agent 工作流。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：3.9 - 3.13\n*   **Rust 版本**：1.70+ (框架底层依赖，安装 Python 包时通常会自动处理编译依赖，但建议确保系统已安装 Rust 工具链以防万一)\n*   **包管理器**：pip\n*   **API Keys**：根据您使用的模型提供商（如 OpenAI, Anthropic 等），需提前准备好对应的 API Key。\n\n> **建议**：推荐使用虚拟环境（venv 或 conda）进行隔离安装。\n\n## 安装步骤\n\n使用 pip 直接安装最新版本的 GraphBit：\n\n```bash\npip install graphbit\n```\n\n*注：国内开发者若遇到下载缓慢问题，可使用清华或阿里镜像源加速安装：*\n```bash\npip install graphbit -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n## 基本使用\n\n以下是一个最简单的多 Agent 工作流示例：创建一个“智能代理”节点调用工具查询天气和计算数学题，并将结果传递给“数据处理”节点进行总结。\n\n### 1. 配置环境变量\n\n在终端中设置您的 API Key（以 OpenAI 为例）：\n\n```bash\nexport OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here\n```\n\n### 2. 编写代码\n\n创建 `main.py` 并填入以下代码：\n\n```python\nimport os\n\nfrom graphbit import LlmConfig, Executor, Workflow, Node, tool\n\n# 1. 初始化 LLM 配置\n# 这里使用 OpenAI 的 gpt-4o-mini 模型\nconfig = LlmConfig.openai(os.getenv(\"OPENAI_API_KEY\"), \"gpt-4o-mini\")\n\n# 2. 创建执行器\nexecutor = Executor(config)\n\n# 3. 定义工具 (Tool)\n# LLM 将根据描述自动选择调用哪个工具\n@tool(_description=\"Get current weather information for any city\")\ndef get_weather(location: str) -> dict:\n    return {\"location\": location, \"temperature\": 22, \"condition\": \"sunny\"}\n\n@tool(_description=\"Perform mathematical calculations and return results\")\ndef calculate(expression: str) -> str:\n    # 注意：生产环境中请使用安全的数学计算库替代 eval\n    return f\"Result: {eval(expression)}\"\n\n# 4. 构建工作流 (Workflow)\nworkflow = Workflow(\"Analysis Pipeline\")\n\n# 创建第一个节点：智能代理\nsmart_agent = Node.agent(\n    name=\"Smart Agent\",\n    prompt=\"What's the weather in Paris and calculate 15 + 27?\",\n    system_prompt=\"You are an assistant skilled in weather lookup and math calculations. Use tools to answer queries accurately.\",\n    tools=[get_weather, calculate]\n)\n\n# 创建第二个节点：数据处理器\nprocessor = Node.agent(\n    name=\"Data Processor\",\n    prompt=\"Process the results obtained from Smart Agent.\",\n    system_prompt=\"\"\"You process and organize results from other agents.\n    - Summarize and clarify key points\n    - Structure your output for easy reading\n    - Focus on actionable insights\n    \"\"\"\n)\n\n# 5. 连接节点并执行\nid1 = workflow.add_node(smart_agent)\nid2 = workflow.add_node(processor)\nworkflow.connect(id1, id2)\n\n# 运行工作流\nresult = executor.execute(workflow)\n\n# 6. 输出结果\nprint(f\"Workflow completed: {result.is_success()}\")\nprint(\"\\nSmart Agent Output: \\n\", result.get_node_output(\"Smart Agent\"))\nprint(\"\\nData Processor Output: \\n\", result.get_node_output(\"Data Processor\"))\n```\n\n### 3. 运行程序\n\n在终端执行脚本：\n\n```bash\npython main.py\n```\n\n您将看到两个节点的执行输出，展示了 GraphBit 如何串联多个 Agent 并安全地调用工具。","某大型金融科技公司正在构建一个实时反欺诈系统，需要协调多个 AI 代理并行处理交易数据、查询历史行为库并生成风险报告。\n\n### 没有 graphbit 时\n- **资源消耗巨大**：基于纯 Python 的多代理框架在高峰期占用大量 CPU 和内存，导致服务器成本激增且容易触发资源限制。\n- **并发稳定性差**：当数百个代理同时执行复杂推理任务时，系统经常出现死锁或响应延迟，难以保证金融级的高可用性。\n- **类型安全隐患**：动态语言特性使得代理间的数据传递缺乏严格校验，生产环境中常因数据结构不匹配引发运行时错误。\n- **扩展瓶颈明显**：随着业务量增长，原有架构难以水平扩展，增加节点往往带来更复杂的协调开销而非性能提升。\n\n### 使用 graphbit 后\n- **极致性能表现**：依托 Rust 核心引擎，graphbit 将多代理工作流的 CPU 和内存占用降低了 80%，在同等硬件下支撑更高并发。\n- **企业级可靠性**：内置的异步调度机制确保了代理间通信的原子性与一致性，实现了 7x24 小时无故障稳定运行。\n- **类型安全闭环**：通过 Python 封装层保留开发便捷性的同时，利用底层强类型系统杜绝了数据流转中的格式错误。\n- **无缝线性扩展**：轻量级架构允许团队轻松横向部署数百个代理节点，完美应对“双十一”等流量洪峰场景。\n\ngraphbit 凭借 Rust 的高性能内核与 Python 的易用性，成功将实验性多代理方案转化为可承载核心金融业务的生产级系统。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInfinitiBit_graphbit_3bcf6c1d.jpg","InfinitiBit","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FInfinitiBit_ff8ad5a9.jpg","InfinitiBit – Engineering the Future of Intelligent Systems  Imagine partnering with a team that's not just building AI—it's reshaping how enterprises think, ac",null,"info@infinitibit.com","https:\u002F\u002Fwww.infinitibit.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit",[83,87,91,95],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Rust","#dea584",59.1,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Python","#3572A5",40.9,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Dockerfile","#384d54",0,{"name":96,"color":97,"percentage":94},"Shell","#89e051",529,109,"2026-04-03T11:09:46","Apache-2.0","未说明","未说明（文档宣称比同类框架内存占用低 140 倍，适合低资源环境）",{"notes":105,"python":106,"dependencies":107},"该工具核心由 Rust 编写，Python 层极简。安装时除了 Python 环境外，隐含需要 Rust 工具链支持（文档徽章显示需要 Rust 1.70+）。支持多种 LLM 提供商（OpenAI, Anthropic, Ollama 等），需配置相应的 API 密钥环境变量。建议使用虚拟环境安装。","3.9-3.13",[67],[13,15,14,26],[110,111,112,113,114,115,116,117,118],"llm","python","rust","agentic-ai","agentic-framework","agentic-workflow","ai","ai-agents","multi-agent-systems","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:16:27.683127",[],[123,128,133,138,143,148,153,158,163,168,173,178,183],{"id":124,"version":125,"summary_zh":126,"released_at":127},81030,"GraphBit_Python_v0.6.6","## 变更内容\n* [修复] CI\u002FCD - 使用 native-tls 进行跨平台编译，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F460 中完成\n* [修复] 将 Native TLS 替换为 Rustls-tls，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F461 中完成\n* [修复] 更新爬虫至最新稳定版本，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F462 中完成\n* [重构] 更新构建产物工作流，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F463 中完成\n* [修复] 在 GitHub 工作流中固定 manylinux 版本，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F464 中完成\n* [修复] 为目标架构使用完整三元组，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F465 中完成\n* [修复] 将 manylinux 更新至 2_34，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F466 中完成\n* [重构] 更新 CI\u002FCD 工作流中的 OpenSSL 配置和 Zig 编译器，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F467 中完成\n* [特性] 引入标准的 Rust 和 Clippy 静态检查规则，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F456 中完成\n* [特性] 将 GuardRail 集成到 Graphbit 中，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F470 中完成\n* [特性] 实现分层的工作流执行元数据模式，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F477 中完成\n* [特性] 为代理节点实现独立的对话上下文，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F478 中完成\n* [增强] 对工具参数和输出进行遮蔽处理，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F479 中完成\n* [特性] 构建并发布 GuardRail 的工作流，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F480 中完成\n* [特性] 在现有 autogen-agentchat 基准测试之外，新增 AG2 基准测试（ag2>=0.11.0），由 @VasiliyRad 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F474 中完成\n* [特性] 添加核心内存类型、错误处理机制以及向量索引功能，由 @humayrakhanom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F445 中完成\n* [特性] 实现内存层处理器服务，由 @humayrakhanom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F447 中完成\n* [特性] 实现内存层的 Python 绑定，由 @humayrakhanom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F448 中完成\n* [特性] 实现内存层的 JavaScript 绑定，由 @humayrakhanom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F449 中完成\n* [构建] 通过移除冗余的 strip 设置来解决 Maturin 开发冲突，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F481 中完成\n* [构建] 解决构建依赖问题，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F482 中完成\n* [特性] 实现迭代式的代理工具调用循环，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F469 中完成\n* [修复] 移除 LiteLLM 作为依赖项，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F484 中完成\n\n## 新贡献者\n* @VasiliyRad 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgrap 中做出了首次贡献","2026-03-25T06:35:14",{"id":129,"version":130,"summary_zh":131,"released_at":132},81031,"GraphBit_Python_v0.6.5","## 变更内容\n* [修复] 由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F437 中修复了 azurellm 的 max_tokens 警告问题\n* [发布] graphbit Python v0.6.4，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F438 中发布\n* [BugFix] 更新了 cargo.lock 文件中的补丁版本，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F441 中完成\n* [特性] Ollama 流式支持，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F443 中实现\n* [特性] 为 MistralAI 添加流式支持，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F444 中实现\n* [特性] 将 Rust 的最低稳定版本升级至 1.90.0，并将项目版本更新为 2024，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F453 中完成\n* [重构] 移除死代码并解决构建警告，由 @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F442 中完成\n* [特性] 实现 Google Gemini LLM 提供者，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F454 中完成\n* [特性] 为 AI21 LLM 添加流式支持，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F455 中完成\n* [特性] 实现对 Azure OpenAI Codex 模型的支持，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F457 中完成\n* [发布] graphbit Python v0.6.5，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F458 中发布\n\n## 新贡献者\n* @annur-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F441 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fcompare\u002Fv0.6.3...GraphBit_Python_v0.6.5","2026-02-18T09:13:08",{"id":134,"version":135,"summary_zh":136,"released_at":137},81032,"GraphBit_Python_Version_0.6.4","## 变更内容\n* [修复bug] 由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F437 中修复的 azurellm max_tokens 警告问题\n* [发布] graphbit Python v0.6.4，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F438 中发布\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fcompare\u002Fv0.6.3...GraphBit_Python_Version_0.6.4","2026-02-12T17:03:02",{"id":139,"version":140,"summary_zh":141,"released_at":142},81033,"v0.6.3","## 变更内容\n* [功能] LLM 工作流：累计 token 预算、节点级配置，以及 Azure 空响应修复，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F432 中实现。\n* [文档] 更新 PyPI README 中的许可证信息，以反映 Apache 2.0 许可证，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F433 中完成。\n* [发布] graphbit Python 补丁 v0.6.3，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F434 中发布。\n* [功能] Deepseek 流式支持，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F429 中实现。\n* [文档] 更新 CHANGELOG，添加 v0.6.3 版本发布详情，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F435 中完成。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fcompare\u002Fv0.6.2...v0.6.3","2026-02-10T14:26:24",{"id":144,"version":145,"summary_zh":146,"released_at":147},81034,"v0.6.2","## 变更内容\n* 杂项(许可证)：切换到 Apache License 2.0，由 @rahmat-ullah 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F394 中完成\n* [修复] Pyproject 根目录问题，由 @humayrakhanom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F388 中完成\n* 文档(安全)：将安全政策与开源软件（Apache-2.0）对齐，由 @minhaz-infinitiBit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F399 中完成\n* [文档]：更新贡献指南，由 @erfanul-infinitiBit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F402 中完成\n* [文档]：添加行为准则，由 @hazrat-ib 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F404 中完成\n* [文档]：添加 Rust 核心贡献者文档，由 @shoaib-infi 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F401 中完成\n* [重构]：支持 Azure LLM 提供者，由 @anick-ib 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F400 中完成\n* [功能]：支持 Perplexity 流式传输，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F391 中完成\n* [文档]：添加 Perplexity 流式传输的文档详情，由 @rifat-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F405 中完成\n* [文档]：为 Python 绑定文档添加注释，由 @saddathasan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F406 中完成\n* [文档]：将许可证信息更新为 Apache License 2.0，用于 PyPI，由 @Zobaid-infinitibit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F403 中完成\n* [文档]：更新项目许可证信息，改为 Apache License 2.0，由 @asifIibrahim 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F407 中完成\n* [功能]：添加平台优化的内存分配器，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F375 中完成\n* [重构]：移除 Cargo 锁文件，由 @azman-ib 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F408 中完成\n* [功能]：在 graphbit 基准测试模块中添加自动生成功能，由 @shahidinfiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F368 中完成\n* [功能]：添加 Litellm 作为 Python 封装器，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F318 中完成\n* [功能]：Litellm 嵌入实现，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F364 中完成\n* [功能]：Python 桥接 LLM 配置上下文管理器的资源管理，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F377 中完成\n* [文档]：Litellm LLM 提供者和嵌入文档，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F365 中完成\n* [功能]：流式传输功能的实现，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F386 中完成\n* [文档]：流式传输功能文档，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F387 中完成\n* [功能]：Anthropic 流式传输支持，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F390 中完成\n* [功能]：Xai 流式传输支持，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F392 中完成\n* [重构]：从根目录的 pyproject.toml 文件中移除 autogen 依赖，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F409 中完成\n* [BugFi","2026-02-10T07:49:25",{"id":149,"version":150,"summary_zh":151,"released_at":152},81035,"v0.6.1","## 变更内容\n* 添加问题模板：错误报告，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F324 中完成\n* 添加功能请求模板，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F325 中完成\n* 添加自定义问题模板，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F326 中完成\n* [CI\u002FCD] 为 js-ts 添加手动触发的 CI 工作流，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F329 中完成\n* 为 Rust 和 TypeScript 的代码风格检查添加可选输入，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F330 中完成\n* [重构] 为 CI 工作流添加类型检查选项，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F331 中完成\n* 为 CI 工作流添加单元测试和类型测试选项，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F332 中完成\n* 更新 js-ts-ci-manual.yml 文件，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F333 中完成\n* 为 JS\u002FTS 项目添加门控发布流水线，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F335 中完成\n* [重构] 针对 Rust 和 npm 包命名的 GitHub Actions 流程，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F336 中完成\n* 添加针对 ARM64 和 MUSL 的交叉编译工具，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F337 中完成\n* 在工作流中配置 ARM64 链接器，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F338 中完成\n* [重构]: 优化发布流水线，并添加带有预检验证的并发控制，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F339 中完成\n* [修复]: 修复上传步骤中的产物名称问题，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F340 中完成\n* [修复]: 为下载产物添加合并多个选项，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F341 中完成\n* [修复]: 验证 npm 组织包的作用域，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F342 中完成\n* [修复]: 在工作流中整理 NAPI-RS 的产物，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F343 中完成\n* [重构]: 在 GitHub Actions 中增强 npm 发布流程，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F344 中完成\n* [重构] JS\u002FTS 发布流水线及 npm 包完整性验证，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F346 中完成\n* [修复] 解决发布流水线中 napi 未找到的错误，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F347 中完成\n* [重构]: 全面 overhaul JS 流水线，修复 ENOENT 错误，扩展平台支持，添加冒烟测试，并强化 CI 权限，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F348 中完成\n* [重构]: 移除 aarch64-unknown-linux-musl 目标，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F349 中完成\n* [修复] 补齐缺失的产物文件，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F350 中完成\n* [修复] 增强发布流水线，并修复静态 TLS 分配错误，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F351 中完成\n* [修复] 解决 npm 发布失败和原生绑定错误的问题，由 @","2026-01-12T15:22:40",{"id":154,"version":155,"summary_zh":156,"released_at":157},81036,"v0.6.0","## 变更内容\n* [重构]: 暂时禁用 PyPI 的优化构建和发布工作流，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F279 中完成\n* [文档] 准备了 Redis 向量搜索连接器的 Python 集成，由 @rupakInfinitiBit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F266 中完成\n* [修复] 改进了问答状态检查中的错误处理，由 @rupakInfinitiBit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F271 中完成\n* [文档] 完成了 Voyage AI 连接器在 Python 端的集成，由 @rupakInfinitiBit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F269 中完成\n* [功能] 添加了 GitLab 搜索与 Graphbit 的集成。（#272），由 @shahidinfiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F281 中完成\n* [重构] 移除了过时的 GitHub 工作流，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F282 中完成\n* [重构] 更新了设置流程，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F283 中完成\n* [重构] 示例聊天机器人设置，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F284 中完成\n* [修复] 修复了工作流和文档测试中的错误，由 @masbulhaider 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F285 中完成\n* [测试] Python 单元测试工具，由 @masbulhaider 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F149 中完成\n* [测试] Python 集成测试工具，由 @masbulhaider 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F146 中完成\n* [重构] 根目录下的 README 文件，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F288 中完成\n* [功能] 添加了 Markdown 代码规范配置，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F265 中完成\n* [文档] README.md、预览描述、描述以及安装说明，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F296 中完成\n* [重构] 简化了文档类型检测和 em… 的函数调用，由 @rupakInfinitiBit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F280 中完成\n* [功能] 添加了 Neo4j 的 Python 集成，由 @rupakInfinitiBit 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F262 中完成\n* [功能] 通过批处理和 GIL 管理增强了嵌入客户端的功能，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F290 中完成\n* [重构]: 在 LlmClient 的异步执行过程中释放 GIL，以实现真正的并行性，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F291 中完成\n* [重构]: 增强了所有类型的文本分割器，并实现了真正的并行性，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F292 中完成\n* [功能] 使用新设置更新了 pyproject.toml 文件，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F299 中完成\n* [文档] 研究摘要代理的 README.md，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F297 中完成\n* [文档] 聊天机器人 README，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F298 中完成\n* [功能] 为代理的节点工作流添加了温度参数，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F300 中完成\n* [文档] 添加多","2025-12-02T20:11:10",{"id":159,"version":160,"summary_zh":161,"released_at":162},81037,"v0.5.1","## 变更内容\n* 功能：对齐 Python 打包元数据和 PyPI 上的 crate 名称，由 @rahmat-ullah 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F248 中完成\n* [测试] 创建仅包含构建产物的流程，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F249 中完成\n* [功能] 构建产物并发布，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F250 中完成\n* [修复] 简化工作流输入中的描述，并优化版本提取命令，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F251 中完成\n* [修复] 优化构件验证流程，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F252 中完成\n* {重构}：将发布作业改为无条件执行，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F253 中完成\n* [功能] 添加 LLM 提供商使用情况的元数据，由 @masbulhaider 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F246 中完成\n* [功能] 新增 MistralAI LLM 提供商，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F243 中完成\n* [文档] 在根目录的 README 中添加了 `pip install graphbit` 的安装说明，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F257 中完成\n* [功能] 集成字节跳动 ModelArk 提供商，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F242 中完成\n* [文档] 更新了安装指南，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F261 中完成\n* [修复] 补齐 mistralai LLM 提供商的 Python 绑定缺失问题，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F263 中完成\n* [修复] 修复文档加载器中 PDF 提取的问题，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F260 中完成\n* [文档] 将 Serper API 与 GraphBit 集成，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F258 中完成\n* [文档] 为每个节点的 LLM 提供商编写独立的 README，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F264 中完成\n* [重构] 解决 precommit 中 f-string 的问题，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F270 中完成\n* [功能] 添加 GitHub 搜索与 Graphbit 的集成，由 @shahidinfiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F272 中完成\n* [功能] 构建产物并发布到 PyPI，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F275 中完成\n* [文档] 重构 PyPI 的 README 文件，并补充缺失的文件，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F277 中完成\n* 为 PyPI 更新 GraphBit 版本，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F276 中完成\n* [修复] 更新 GraphBit 的版本和描述信息，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F278 中完成\n\n## 新贡献者\n* @shahidinfiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F272 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fcompare\u002Fv0.5.0...v0.5.1","2025-10-24T08:48:12",{"id":164,"version":165,"summary_zh":166,"released_at":167},81038,"v0.5.0","## 变更内容\n* [重构] @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F188 中更新了 graphbit v0.4.0 的 CHANGELOG.md\n* [文档] @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F189 中用新链接和安装说明更新了根目录的 README.md\n* [文档] @masbulhaider 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F190 中更新了根目录的 README.md\n* [功能] 文档：@jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F191 中更新了贡献者列表并修复了 README 中的图片路径\n* [修复] 文档（贡献者）：@jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F192 中优化了贡献者工作流程，并更新了 README 以准确显示 GitHub 排名\n* [文档]：@jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F193 中简化了 index.md 的页眉并增强了视觉元素\n* [文档] @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F194 中对文档索引文件的样式和视觉效果进行了优化\n* [修复] 搜索 UI 问题，由 @masbulhaider 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F195 中解决\n* [文档] GraphBit 框架许可证文档，由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F196 中添加\n* [重构] @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F197 中移除了未使用的预提交钩子配置文件\n* [文档] Discord 链接更新，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F198 中完成\n* [文档] 根目录 README 更新，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F200 中完成\n* [修复] maturin 开发警告，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F199 中修复\n* [重构] @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F202 中移除了针对 Docker 的 lint 检查\n* [文档] 根目录 README 中的错别字修正，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F203 中完成\n* [功能] Anthropic 工具调用支持，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F207 中实现\n* [功能] OpenRouter 集成，由 @rahmat-ullah 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F208 中完成\n* [修复] 修复了文档站点中的 GitHub 统计数据，由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F215 中完成\n* [修复] Python 测试所需的依赖项，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F206 中修复\n* [修复] 预提交检查中的所有反引号问题，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F209 中解决\n* [修复] 格式化字符串，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F210 中完成\n* [修复] 预提交检查中的字面量分隔符，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F211 中修复\n* [修复] 将格式附加到现有字符串的问题，由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F213 中修复\n* [重构] @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F216 中移除了未使用的 self 参数\n* [修复] 冗余的 else 条件 re","2025-10-03T15:51:55",{"id":169,"version":170,"summary_zh":171,"released_at":172},81039,"v0.4.0","## 变更内容\n* [修复] 由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F45 中解决钩子失败问题，并提升安全合规性。\n* [修复] 由 @yeahia-sarker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F48 中更新了 black 格式化工具和依赖项检查。\n* [功能] 由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F47 中实现了与 Google 搜索 API 的集成。\n* [功能] 由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F38 中添加了聊天机器人开发示例。\n* [Bugfix]: 由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F50 中为 sched_getaffinity 添加了 macOS 备用方案。\n* [Bugfix] 由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F49 中格式化代码库，以通过所有 pre-commit 检查。\n* [Bugfix]: 由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F51 中使 GraphBit 基准测试的 CPU 亲和性逻辑跨平台兼容（支持 macOS，并提供安全回退机制）。\n* [文档] 由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F53 中介绍了 MongoDB 与 GraphBit 的集成。\n* [文档] 由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F44 中添加了 Pinecone 集成的相关文档。\n* [文档] 由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F54 中介绍了 Qdrant 与 GraphBit 的集成。\n* [文档] 由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F55 中介绍了 PGvector 与 GraphBit 的集成。\n* [文档] 由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F58 中更新了嵌入相关文档文件。\n* [文档] 由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F56 中介绍了 MariaDB 与 GraphBit 的基础集成。\n* [功能] 由 @yeahia-sarker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F64 中添加了文本分割器。\n* [功能] 由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F52 中实现了 LLM-Graphbit-Playwright 浏览器自动化代理。\n* [文档] 由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F59 中介绍了 ChromaDB 与 GraphBit 的集成。\n* [文档] 由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F62 中创建了 async-vs-sync.md 文件。\n* [文档] 由 @jj-devhub 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F65 中发布了 AI LLM 多智能体框架基准性能对比报告摘要，涵盖 Intel 和 AMD 虚拟机。\n* [文档] 由 @JunaidHossain04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F63 中介绍了 AWS boto3 与 GraphBit 的集成。\n* [功能] 由 @yeahia-sarker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F66 中添加了 DeepSeek 支持。\n* [功能] 由 @yeahia-sarker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F67 中添加了 Perplexity 支持。\n* [信息] 由 @yeahia-sarker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F68 中添加了 SECURITY.md 文件。\n* [文档] 由 @tanimahossain-infiniti 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F60 中介绍了 FAISS 与 GraphBit 的集成。\n* [文档] ","2025-09-11T20:19:47",{"id":174,"version":175,"summary_zh":176,"released_at":177},81040,"v0.3.0","## Bugfix\r\n* [Hotfix] Added comprehensive python tests by @yeahia-sarker in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F25\r\n* [Hotfix] Improved rust integration test coverage by @yeahia-sarker in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F26\r\n## Feature\r\n* [Feature] Improved runner and docs in benchmark by @jj-devhub in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F29\r\n* [Feature] Added dockerization support for benchmark by @yeahia-sarker in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F30\r\n* [Feature] : Update volume mount paths for production deployment by @jj-devhub in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F41\r\n* [Feature]: centralize and explicitly control number of benchmark runs by @jj-devhub in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F42\r\n* [Feature] Added tarpaulin test coverage by @yeahia-sarker in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F43\r\n## Documentation\r\n* [Documentation] Update root readme by @yeahia-sarker in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F37\r\n* [Documentation] Updated contributing file by @yeahia-sarker in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fpull\u002F40\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInfinitiBit\u002Fgraphbit\u002Fcompare\u002Fv0.2.0...v0.3.0","2025-07-16T07:29:45",{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},81041,"v0.2.0","- Reduced cpu usage by a margin of 5x\r\n- Resolved cross-platform build issues, cleaned configuration files, and removed outdated license information.\r\n- Improved code consistency and enforced stricter checks (e.g., type checks, linting).\r\n- Workflow Optimizations: Parallelized independent steps, optimized task dependencies.\r\n- Concurrency: Added asynchronous task execution and retry mechanisms for resilience.\r\n- Memory Usage: Optimized memory handling, including garbage collection.\r\n- Task Execution: Reduced idle times and enabled parallel execution where applicable.\r\n- CI\u002FCD Improvements\r\n- Limited test execution to the main branch and improved multi-platform test configurations.\r\n- Modularized workflows and enhanced build\u002Ftesting with parallel execution and caching.\r\n- Added interactive setup for missing environment variables and auto-generated configuration files.\r\n- Features\r\n- Added unit and integration tests for critical components to ensure proper functionality.\r\n- Provided example workflows to demonstrate system capabilities in local environments.","2025-06-27T21:14:01",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},81042,"v0.1.0","- **Core Framework**: Initial release of GraphBit declarative agentic workflow automation framework\r\n- **Multi-LLM Support**: \r\n  - OpenAI integration with GPT models\r\n  - Anthropic integration with Claude models\r\n  - Ollama integration for local LLM inference\r\n  - Extensible provider system for custom LLM integrations\r\n- **Graph-Based Workflows**: \r\n  - Directed acyclic graph (DAG) workflow representation\r\n  - Dependency management and topological execution\r\n  - Node types: agent nodes, transform nodes, conditional nodes\r\n- **Concurrent Execution**: \r\n  - Parallel node execution with configurable concurrency limits\r\n  - Async\u002Fawait support throughout the framework\r\n  - Intelligent dependency resolution\r\n- **Type Safety**: \r\n  - Strong typing with comprehensive validation\r\n  - UUID-based identifiers for all components\r\n  - JSON schema validation for LLM outputs\r\n- **Python Bindings**: \r\n  - Full Python API via PyO3\r\n  - Async support in Python\r\n  - Integration examples for FastAPI, Django, and Jupyter\r\n- **CLI Tool** (`graphbit`):\r\n  - Project initialization with `graphbit init`\r\n  - Workflow validation with `graphbit validate`\r\n  - Workflow execution with `graphbit run`\r\n  - Configuration management\r\n  - Debug and verbose modes\r\n- **Declarative Configuration**: \r\n  - JSON-based workflow definitions\r\n  - Environment variable support\r\n  - Custom configuration files\r\n- **Error Handling & Reliability**:\r\n  - Built-in retry logic with exponential backoff\r\n  - Comprehensive error types and handling\r\n  - Graceful failure recovery\r\n- **Usage Tracking**:\r\n  - Token usage monitoring\r\n  - Cost estimation for API-based providers\r\n  - Performance metrics collection\r\n- **Documentation & Examples**:\r\n  - Comprehensive README with architecture overview\r\n  - Ollama integration guide\r\n  - Testing guide with benchmarking\r\n  - Extensive example collection\r\n  - Python and Rust API documentation\r\n- **Testing Infrastructure**:\r\n  - Integration tests\r\n  - Benchmarking suite\r\n  - Real LLM providers for testing\r\n  - CI configuration","2025-06-10T20:42:18"]