DRS工作流 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。
📚 深度解析
DRS工作流 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
DRS工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
DRS工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 方式一：go install（推荐） go install github.com/OkeyAmy/DRS@latest # 方式二：从源码编译 git clone https://github.com/OkeyAmy/DRS cd DRS go build -o drs . # 方式三：下载预编译二进制 # 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件 # https://github.com/OkeyAmy/DRS/releases
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 查看帮助 drs --help # 基本运行 drs [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/OkeyAmy/DRS
# drs 配置说明 # 查看配置选项 drs --config-example > config.yml # 常见配置项 # output_dir: ./output # log_level: info # workers: 4 # 环境变量（覆盖配置文件） export DRS_CONFIG="/path/to/config.yml"
Delegation Receipt Standard (DRS)
Infrastructure-grade accountability layer for agentic AI systems.
DRS is a cryptographic delegation receipt protocol implemented in this repository as JWT receipts, RFC 8785 JCS canonicalization, Ed25519 signatures, DID-based identity, and SHA-256 hash chaining. Every time an AI agent acts on behalf of a human, DRS produces a signed, hash-chained receipt that proves — to a human, an auditor, or a regulator — who authorized the action, what was permitted, and when the authorization was granted.
Documentation → okeyamy.github.io/DRS
Plugging DRS into your product? You do not need to fork this repo. DRS ships as published core artifacts plus workspace helper packages you install or vendor according to your deployment shape:
- @okeyamy/drs-sdk — pnpm add @okeyamy/drs-sdk (issue receipts and bundles) - ghcr.io/okeyamy/drs-verify — docker pull (verifier trust engine) - drs-core — cargo add drs-core (Rust crypto / WASM core) - @drs/mcp-server — workspace Node app enforcement middleware; use from this monorepo until it is included in the release workflow
Product shape: use the SDK to issue, use middleware or a future gateway to enforce, and use the verifier service as the trust engine. drs-verify answers whether a bundle is trusted; your app middleware decides whether the protected handler may execute.
Start at the Builder guides to map your role (React Native, MCP server, A2A agent, Node backend) to the right artifact.
---
Install the SDK
pnpm add @okeyamy/drs-sdk
Quick Start
Run the verifier (zero config)
Either with the published image directly:
docker run -p 8080:8080 ghcr.io/okeyamy/drs-verify:latestOr with Docker Compose if you want .env-based configuration:
```bash git clone https://github.com/OkeyAmy/DRS cd DRS cp .env.example .env # review defaults; set DRS_ADMIN_TOKEN if needed docker compose up -d
curl http://localhost:8080/healthz
Configuration
All configuration is environment-variable driven. No hard-coded URLs, ports, or keys.
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
LISTEN_ADDR | :8080 | HTTP listen address |
SERVER_IDENTITY | — | This server's DID — enforces invocation.tool_server binding |
DID_CACHE_SIZE | 10000 | LRU DID resolver cache cap |
DID_CACHE_TTL_SECS | 3600 | DID cache TTL (1 hour) |
STATUS_LIST_BASE_URL | — | W3C Bitstring Status List endpoint |
STATUS_CACHE_TTL_SECS | 300 | Status list cache TTL (5 min) |
NONCE_STORE_BACKEND | memory | Replay backend: memory or redis |
REDIS_URL | — | Required when NONCE_STORE_BACKEND=redis |
NONCE_STORE_MAX_ENTRIES | 100000 | Replay protection store capacity |
NONCE_STORE_TTL_SECS | 3600 | Replay protection TTL (1 hour) |
DRS_ADMIN_TOKEN | — | Bearer token for POST /admin/revoke |
REVOCATION_STORE_PATH | — | Optional durable local revocation log path |
STORE_DIR | — | Filesystem store base directory (Tier 1/3) |
TSA_URL | — | RFC 3161 TSA endpoint — enables Tier 3 store |
MAX_BODY_BYTES | 1048576 | Maximum request body size (1 MiB) |
LOG_LEVEL | info | Log level: debug / info / warn / error |
LOG_FORMAT | text | Log format: text or json |
METRICS_ADDR | — | Separate Prometheus listener; empty disables metrics |
HTTP API
高质量的开源AI工作流项目
- 需要 DRS 解决具体问题的开发者与运营人员
- 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 需要 DRS 解决具体问题的开发者与运营人员
- 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +Apache-2.0 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议，可商用，需保留版权声明和 NOTICE 文件，含专利授权条款。
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❓ 常见问题 FAQ
经综合评估，DRS工作流 在Agent工作流赛道中表现稳健，质量优秀。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | DRS |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Research project showing cryptographic, per-step delegation proofs for accountab。⭐9 · Go |
| Topics | AI工作流加密 |
| GitHub | https://github.com/OkeyAmy/DRS |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Go |
收录时间：2026-06-09 · 更新时间：2026-06-09 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。