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开源
工作流引擎 · Apache-2.0

Braidrun 的工作流引擎与 SDK,源码已开放

用 Apache-2.0 工作流引擎在自己的环境运行,用 13 个官方 SDK 客户端从现有应用接入 Braidrun 云平台。两条路径都在 GitHub 公开源码,也都连接同一套工作流能力。

引擎 · Apache-2.012 种语言 · 13 个客户端同一套运行时与开放 API
开源项目

braidrun-workflow:开放的工作流运行时

一个用 YAML 定义、可从命令行或 Kotlin 代码运行 AI 工作流的引擎,与云平台背后跑的是同一套运行时。

开源仓库包含完整的工作流运行引擎和命令行工具。它按 YAML 里定义的步骤依次执行 Agent、代码、工具调用与子工作流,并在生产环境用 Docker 子进程做隔离。

  • YAML 定义工作流,命令行或 Kotlin 代码都能运行
  • Agent 步骤、代码步骤、并行、条件、迭代、重试、状态机与子工作流
  • 内置编码、研究、写作、数据分析、文档、浏览器等多类 Agent 预设
  • 文件、Shell、Git、HTTP、浏览器、文档、数据库、RAG、邮件等工具组
  • 通过 Claude Code 与 OpenAI Codex 子进程委派外部编码 Agent
  • 原生子进程用于本地开发,Docker 子进程用于生产隔离
  • 通过 Koog 集成 Anthropic、OpenAI、DeepSeek、OpenRouter、Z.ai、NVIDIA 等模型
  • 可作为 MCP 服务器,把工具组暴露给其他客户端
terminalbash
# 构建命令行工具
./gradlew installDist

# 校验并运行 examples 目录里自带的示例
./build/install/braidrun-workflow/bin/braidrun-workflow run \
  examples/workflows/research-summary.yaml
research-summary.yamlyaml
name: research-summary
version: 1.0.0
description: Simple LLM-backed workflow using the researcher preset.
agents:
  researcher:
    preset: researcher
    overrides:
      max_iterations: 32
workflow:
  - step: summarize
    agent: researcher
    input: "Explain what Braidrun Workflow is and list three use cases."
官方 SDK

braidrun-sdk:用熟悉的语言接入 Braidrun

13 个类型安全客户端覆盖 12 种语言,把开放平台 API 变成你的技术栈里熟悉的方法、模型与错误类型。

SDK 用于从现有应用调用 Braidrun 云平台:发起工作流、查询执行结果、读取产物、处理人工审批并接入 Webhook。所有客户端由同一份 OpenAPI 描述生成,接口与数据模型保持一致。

  • 查询工作流并异步发起执行
  • 读取执行状态、最终结果与产物,取消运行中的执行
  • 查询、批准或拒绝人工审批,管理并触发 Webhook
  • 类型化 API 与数据模型,支持 Bearer、X-API-Key 与权限 scope
  • 每个语言目录都附带安装、配置、端点与模型文档
CLIENT INDEXAPI 版本 1.0
12种语言
13个客户端
C#DartGoJavaJavaScriptKotlinPHPPythonRubyRustSwift 5TypeScript FetchTypeScript Axios
WORKFLOWSEXECUTIONSARTIFACTSAPPROVALSWEBHOOKS
两种用法

当命令行工具,或嵌进你自己的项目

同一套解析器和执行器,既能在终端里直接跑,也能作为 Kotlin/JVM 库依赖。

命令行命令行独立运行

构建后得到一个 braidrun-workflow 命令,可以校验、试运行和执行工作流,也能不写工作流文件直接跑单个预设 Agent。适合脚本化和自动化管道。

bash
braidrun-workflow agent \
  --preset researcher \
  --prompt "总结这个仓库并列出三个使用场景"
  • run / validate / dry-run 覆盖运行与校验
  • list-presets、list-tools 查看内置能力
  • mcp-server 把工具组暴露为 MCP 服务器
LIB作为库集成

发布的版本通过 JitPack 分发,加一行依赖就能在自己的 JVM 应用里调用 WorkflowParser 与 WorkflowExecutor,用的是和命令行完全相同的实现。

build.gradle.ktskotlin
repositories {
    mavenCentral()
    maven("https://jitpack.io")
}

dependencies {
    implementation("com.github.Braidrun:braidrun-workflow:1.0.5")
}
  • WorkflowParser · WorkflowExecutor 直接可用
  • 原生子进程用于开发,Docker 子进程用于生产
  • 需要 JDK 21 及以上;Docker 隔离模式需要 Docker
如何选择

开源版给你引擎,云平台给你整套工作台

两边共用同一个运行时。下面逐行说明:哪些能力开源版自带,哪些是云平台在其之上补齐的。

能力开源版braidrun-workflow云平台braidrun.com
工作流运行引擎(YAML)
自行部署运行
同一套引擎,托管运行
命令行与库集成
CLI 加 Kotlin/JVM 库
通过官方 SDK 或 REST API 接入
可视化编辑器(画布 ⇄ YAML)
无界面,改 YAML
画布与 YAML 双向同步
对话式 AI 助手搭流程
不提供
对话生成与修改工作流
断点调试与失败重跑
自行排查
断点改值续跑,已完成步骤不重复计费
服务重启自动续跑
自行实现
校验定义哈希后自动恢复
运行历史与监控
自建日志
执行历史、成本核算与告警
模板与模块
仓库自带少量示例
240+ 模板、120+ 模块与市场
人工审批门控
运行时支持,需自建通知
应用内 / 邮件 / API 通知
定时 / Webhook / API 触发
自行调度
内建触发与链式调度
团队协作与权限
不提供
团队、角色与共享
沙箱与密钥管理
Docker 隔离,自行管理
托管沙箱加密钥加密
技术支持
社区,无官方支持
专业技术支持
私有化部署
本身即自托管
企业版支持私有化
原生支持可以做,但需自行搭建不在开源范围内
为什么用云平台

如果你想少管环境、多做流程

开源版把引擎交给你自己跑;云平台把界面、协作、托管和支持一并补齐,让流程更快上线、更好维护。

01开箱即用的云端不用装 JDK、配 Docker、管模型密钥,注册即用;运行环境、扩容与升级都由我们负责。
02完整的可视化控制画布与 YAML 双向同步,断点调试、失败重跑、运行历史与成本核算都在同一个界面里。
03更多模板与模块240+ 现成模板与 120+ 功能模块,加上可安装的市场生态,帮你少写大量样板。
04团队协作多人共享工作流与执行历史,按角色分配权限,关键操作走人工审批再执行。
05专业技术支持开源项目不提供技术支持;云平台有专人响应,企业版还可约定服务等级与私有化。
06安全与合规托管沙箱执行、密钥加密、GDPR 合规,企业版支持私有化部署与审计日志。
诚实建议

这些情况,用开源版就够了

我们不觉得每个人都该上云。下面三种场景,开源版本身就是最合适的选择。

把引擎嵌进自己的应用你是开发者,想在自己的 JVM 应用里调用工作流运行时。库暴露的解析器与执行器和命令行完全一致,直接依赖 JitPack 制品即可。直接用开源库 ↗
只在命令行或 CI 里跑你不需要界面、历史和协作,只想在终端或流水线里执行工作流。一条 braidrun-workflow run 就够,天然适合脚本化。用命令行 ↗
要完全掌控运行环境你希望自己管 JDK、Docker 与模型密钥,数据不出本地,也不需要官方支持。开源版本身就是自托管的。自行部署 ↗
常见问题

关于引擎、SDK 与云平台

开源版和云平台是同一套引擎吗?

是。云平台构建在同一个开源运行时之上,额外提供可视化编辑、协作、运行历史、监控与托管运行。你在开源版里跑通的 YAML,几乎可以原样搬到云平台。

braidrun-workflow 用什么许可证?可以商用吗?

采用 Apache-2.0 许可,允许商用与二次开发,保留许可证与版权声明即可。详见仓库中的 LICENSE 文件。

SDK 与开源工作流引擎有什么区别?

SDK 用于从你的应用调用 Braidrun 云平台 API,适合多语言系统集成;braidrun-workflow 是可以在本地或自有服务器运行的工作流引擎与命令行工具。

SDK 可以直接从各语言包管理器安装吗?

SDK 当前统一从 GitHub 源码仓库提供,各语言包管理器的发布状态可能不同。请选择客户端后,以对应目录 README 的安装说明为准。

开源版提供技术支持吗?

开源项目不提供官方技术支持,依靠社区与文档。如果你需要专人响应和服务等级承诺,请使用云平台或企业版。

我可以先用开源版,之后再迁移到云平台吗?

可以。很多团队先用命令行验证流程,再把工作流搬到云平台,获得可视化界面、协作与托管能力。工作流用标准 YAML 定义,迁移成本很低。

用了云平台会被锁定吗?

核心引擎是开源的,工作流用标准 YAML 定义。你随时可以导出工作流,在开源版里自行运行,不存在被锁定的问题。

从开源开始,需要时再上云
克隆开源运行时自己跑,用官方 SDK 接入已有应用,或直接注册云平台开始可视化编排。