workflow
Workflow 是由 Vercel 团队联合开源社区推出的开发套件,专注于让 TypeScript 开发者能够轻松构建持久、可靠且可观测的应用程序及 AI 智能体。
在异步编程场景中,任务中断导致的状态丢失或流程不可控是常见难题。Workflow 通过引入挂起(suspend)和恢复(resume)机制,完美解决了这一问题。它能让应用在运行过程中安全暂停并保存当前状态,待条件满足时继续执行,无需担心数据丢失。同时,内置的可观测性功能让开发者能清晰追踪任务执行情况,极大降低了调试复杂度。
Workflow 特别适合需要处理长耗时任务、复杂工作流或构建 AI 代理的开发者。依托于活跃的社区支持和完善的文档,Workflow 为构建高可用系统提供了坚实基础。无论是个人项目还是企业级应用,都能从中受益。欢迎前往官方文档了解如何使用,或在 GitHub 社区交流心得。
使用场景
某电商技术团队正在构建一个智能售后助手,需处理跨数据库查询、LLM 生成方案及人工审核的多步骤流程,对稳定性要求极高。
没有 workflow 时
- 异步任务常因网络波动或超时中断,导致用户会话状态丢失,严重影响用户体验。
- 手动编写重试与状态机逻辑,代码冗余严重,后续迭代维护成本居高不下。
- 缺乏统一的可观测性,排查生产环境中流程卡死或失败原因往往耗时费力。
- 多步骤间状态同步困难,容易出现数据不一致或重复执行等严重问题。
使用 workflow 后
- workflow 自动持久化执行状态,即使服务意外重启也能从断点无缝恢复进度。
- 内置的挂起与恢复机制简化了长耗时任务的编排,开发者无需手写复杂的状态机。
- 提供完整的执行链路追踪,能快速定位并修复异常节点,显著提升运维效率。
- 基于 TypeScript 的类型安全接口确保多步骤间数据流转准确,大幅减少运行时错误。
workflow 通过提供原生状态管理与可观测性,彻底解决了复杂 AI 代理开发中的可靠性难题。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明

快速开始
入门指南
工作流开发套件 (Workflow Development Kit) 让您能够轻松地为异步 JavaScript (async JavaScript) 添加持久性 (durability)、可靠性 (reliability) 和可观测性 (observability)。构建可以轻松挂起 (suspend)、恢复 (resume) 并保持状态 (state) 的应用程序和 AI 代理 (AI agents)。
访问 https://useworkflow.dev 查看完整文档。
社区
工作流开发套件 (Workflow DevKit) 社区位于 GitHub 讨论区,您可以在那里提问、提出想法,并与其他人分享您的项目。
贡献
欢迎并为工作流开发套件 (Workflow DevKit) 的贡献表示高度赞赏。请使用 GitHub 问题 (issues) 和 讨论 (discussions) 与团队及更广泛的社区进行协作。
作者列表
工作流开发套件 (Workflow DevKit) 由 Vercel 的工程师和 开源社区 共同构建。
初始核心贡献工程师包括:
- Adrian Lam (@adriandlam)
- Dillon Mulroy (@dmmulroy)
- Gal Schlezinger (@Schniz)
- JJ Kasper (@ijjk)
- Nathan Rajlich (@TooTallNate)
- Peter Wielander (@VaguelySerious)
- Pranay Prakash (@pranaygp)
工作流开发套件 (Workflow DevKit) 标志由 Cecilio Ruiz @ceciliorz 设计
安全
如果您认为在工作流开发套件 (Workflow DevKit) 中发现了安全漏洞 (security vulnerability),我们鼓励您负责任地披露此问题,而不是公开创建 Issue。
若要参与我们的开源软件漏洞赏金计划 (Open Source Software Bug Bounty program),请发送邮件至 responsible.disclosure@vercel.com。我们将把您添加到该计划中,并提供提交报告的进一步说明。
版本历史
workflow@4.2.0-beta.762026/04/02workflow@4.2.0-beta.752026/04/01workflow@4.2.0-beta.742026/03/30workflow@4.2.0-beta.732026/03/27workflow@4.2.0-beta.722026/03/24workflow@4.2.0-beta.712026/03/18workflow@4.2.0-beta.702026/03/13workflow@4.2.0-beta.69.12026/03/12workflow@4.2.0-beta.682026/03/12workflow@4.2.0-beta.672026/03/12workflow@4.2.0-beta.662026/03/06workflow@4.2.0-beta.652026/03/06workflow@4.2.0-beta.642026/03/05workflow@4.1.0-beta.632026/03/03workflow@4.1.0-beta.622026/02/27workflow@4.1.0-beta.612026/02/27workflow@4.1.0-beta.602026/02/21workflow@4.1.0-beta.592026/02/20workflow@4.1.0-beta.582026/02/19workflow@4.1.0-beta.572026/02/13常见问题
相似工具推荐
stable-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。 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。
everything-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。 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。 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
ComfyUI
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。 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。 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。
ML-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。 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。
ragflow
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。 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。 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。
OpenHands
OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台,旨在让智能体(Agent)像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点,通过自动化流程显著提升开发速度。 无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员,还是需要快速原型验证的技术团队,都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式:既可以通过命令行(CLI)或本地图形界面在个人电脑上轻松上手,体验类似 Devin 的流畅交互;也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑,甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。 其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK,这不仅构成了平台的引擎,还支持高度可组合的开发模式。此外,OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩,证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能,支持与 Slack、Jira 等工具集成,并提供细粒度的权限管理,适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。