flux-agent 0.2.0

基于 LangGraph + LLM 的通用 Agent 编排框架

Flux-Agent

基于 LangGraph + LLM 的通用 Agent 编排框架。通过 JSON 配置文件即可启动多 Agent Node 工作流，支持复杂的自动化流程编排。

核心特性

• JSON 配置驱动 - 无需编写代码，通过 JSON 配置即可定义复杂工作流
• 内置通用节点 - LLM 调用、条件分支、工具调用、HTTP 请求等开箱即用
• 可插拔扩展 - 用户可按规范开发自定义节点，注册即可使用
• 并行执行 - 原生支持 map-reduce、并行处理等模式
• 人工介入 - 支持工作流暂停、人工审核、断点恢复
• 子图嵌套 - 支持将工作流作为子图嵌入其他工作流
• 状态持久化 - 支持内存、SQLite、PostgreSQL 等多种存储后端

快速开始

安装

pip install flux-agent

最简示例

from flux_agent import WorkflowRunner

# 从 JSON 配置加载工作流
runner = WorkflowRunner("workflow.json")

# 执行
result = runner.invoke({"user_input": "你好"})
print(result)

JSON 配置示例

{
  "workflow": {
    "name": "simple-chain",
    "description": "简单的 LLM 调用链"
  },
  "nodes": [
    {
      "id": "greet",
      "type": "LLMNode",
      "config": {
        "model": "openai",
        "model_name": "gpt-4o",
        "system_prompt": "你是一个友好的助手",
        "user_prompt": "${data.user_input}",
        "output_key": "data.response"
      }
    }
  ],
  "edges": [
    {"from": "START", "to": "greet"},
    {"from": "greet", "to": "END"}
  ]
}

内置节点

节点类型	功能	说明
LLMNode	LLM 调用	支持 OpenAI、Anthropic、Gemini 等
ConditionNode	条件分支	if/else、switch 分支路由
ToolNode	工具调用	执行预定义的工具/函数
TransformNode	数据转换	set/get/filter/map 等操作
LoopNode	循环执行	for/while 循环控制
ParallelNode	并行执行	map-reduce 模式
HTTPRequestNode	HTTP 调用	REST API 调用
SubgraphNode	子图嵌套	嵌入其他工作流
HumanInputNode	人工介入	暂停等待人工输入

文档

• 使用文档 - 快速开始、API 参考、完整示例
• 配置参考 - JSON 配置完整说明
• 节点开发指南 - 自定义节点开发规范
• 外部节点开发 - 独立包开发与注册
• 开发指南 - 开发、测试、发布流程
• 技术架构 - 架构设计、核心概念

项目结构

flux-agent/
├── flux_agent/               # 包目录
│   ├── core/                 # 核心引擎
│   │   ├── state.py          # 状态模型
│   │   ├── registry.py       # 节点注册表
│   │   ├── parser.py         # 配置解析器
│   │   └── executor.py       # 执行引擎
│   │
│   ├── nodes/                # 节点模块
│   │   ├── base/             # 基类层
│   │   │   ├── node.py       # 节点基类
│   │   │   ├── config.py     # 配置模型
│   │   │   └── interfaces.py # 接口协议
│   │   ├── builtin/          # 内置节点
│   │   │   ├── control/      # condition, loop
│   │   │   ├── llm/          # LLM 调用
│   │   │   ├── transform/    # 数据转换
│   │   │   └── io/           # http, tool, parallel, subgraph, human
│   │   ├── examples/         # 示例节点
│   │   └── business/         # 业务节点
│   │
│   ├── utils/                # 工具函数
│   │   └── expression.py     # 表达式解析
│   │
│   └── tools/                # 工具模块
│
├── examples/                 # 示例脚本（不发布）
│   ├── demo_*.py
│   └── *.json
│
├── docs/                     # 文档（不发布）
│   ├── TECHNICAL.md          # 技术架构
│   ├── USAGE.md              # 使用指南
│   ├── NODE_DEVELOPMENT.md   # 节点开发
│   ├── EXTERNAL_NODES.md     # 外部节点注册
│   └── CONFIG_REFERENCE.md   # 配置参考
│
├── pyproject.toml            # 包配置
├── LICENSE                   # MIT License
├── CHANGELOG.md              # 变更日志
└── README.md

依赖

• Python >= 3.10
• langgraph >= 0.3
• langchain-core >= 0.3
• pydantic >= 2.0

License

MIT