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开源AI工作流
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Agent工作流

开源AI工作流

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:statewave
⭐ 205 Stars 🍴 11 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
workflowagent-memoryai-agentsllmmemorypgvectorpython
✦ AI Skill Hub 推荐

开源AI工作流 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

开源AI工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

开源AI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 7.5 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

Open-source memory runtime for AI agents — reproducible, provenance-tagged conte,提供可靠的AI工作流解决方案。

开源AI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。

GitHub Stars
⭐ 205
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
11

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Open-source memory runtime for AI agents — reproducible, provenance-tagged conte,提供可靠的AI工作流解决方案。

开源AI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。

📌 核心特色
  • 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
🎯 主要使用场景
  • 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
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install statewave

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install statewave

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/smaramwbc/statewave
cd statewave
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import statewave; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
statewave --help

# 基本用法
statewave input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import statewave

# 示例
result = statewave.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# statewave 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "statewave"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
statewave --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export STATEWAVE_API_KEY="your-key"
export STATEWAVE_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 90/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Statewave

CI License: Apache 2.0 Python 3.11+ PyPI Docker Pulls

Statewave is the open-source memory runtime that gives AI agents reproducible, provenance-tagged context — without sampling-noise from query-time retrieval.

If Statewave is useful to you, a ⭐ on the repo helps others discover it.

v1.1.0 — actively developed. Changelog · Roadmap · Limitations

Capabilities

The runtime essentials. Full capability inventory →

  • Compiled context bundles — ranked, token-bounded, deterministic per subject and task
  • Provenance — every memory traces back to its source episodes; receipts are content-hashed
  • Pluggable compilers — heuristic (regex, fully local) or LLM (any LiteLLM provider)
  • Subject-organiseduser:, repo:, account:, or any entity prefix you choose
  • State-assembly receipts — immutable, ULID-addressable record of which memories influenced each bundle. HMAC-SHA256 signature (v0.9), embedded policy snapshot (v0.9), and POST /v1/receipts/{id}/replay for "what would today's code say with the original rules?"
  • Sensitivity labels + policy engine — declarative YAML policies (deny / redact) over per-memory tags (pii, financial, secret, …) with log_only and enforce modes. v0.9 adds advisory suggested_labels from heuristic detectors (pii.email/phone, financial.card, secret.token) with operator review + explicit promotion via the admin app
  • Multi-tenant — query-scoped data isolation via X-Tenant-ID header, per-tenant config and policies. v0.9 adds per-tenant region pinning for residency: requests for a tenant pinned to eu are 403'd at any process running in another region
  • Self-hosted on Postgres + pgvector — no vendor lock-in; runs on your infrastructure

Integration tests (requires Postgres)

PGPASSWORD=statewave createdb -h localhost -U statewave statewave_test pytest tests/integration/ -v

[🚀 Skip to Getting Started →](#documentation)

Quickstart

from statewave import StatewaveClient

with StatewaveClient("http://localhost:8100") as sw:
    sw.create_episode(subject_id="user-42", source="chat", type="message",
                      payload={"text": "Alice asked about pricing tiers"})
    sw.compile_memories("user-42")
    print(sw.get_context("user-42", task="answer pricing", max_tokens=1000).assembled_context)

That's the loop: ingest → compile → use — ranked, token-bounded context with provenance. Run the server below, or self-host with Docker / Helm. Full SDK docs: statewave-py (Python) · statewave-ts (TypeScript).

Use cases

Three runnable examples in statewave-examples:

  • Customer support agent — returning customer recognised across sessions, ranked context with token budget, provenance tracing, handoff pack on escalation. (Python · TypeScript)
  • Long-running coding agent — multi-session project memory: tech stack, preferences, architecture decisions persist between conversations. (Python · TypeScript)
  • Stateless vs memory-powered agent (live LLM) — full loop with a real LLM (any LiteLLM provider) running side by side with and without Statewave so you can A/B the difference yourself. (Python)

Plus the minimal quickstart, docs-grounded support, eval suite (56 assertions across 23 tests), a benchmark, and drop-in framework integrationsLangChain, CrewAI, and AutoGen — in the examples repo.

Configuration

All settings use the STATEWAVE_ env prefix. Copy .env.example to .env to get started.

For best results: Set STATEWAVE_COMPILER_TYPE=llm and STATEWAVE_EMBEDDING_PROVIDER=litellm with an STATEWAVE_LITELLM_API_KEY. Statewave uses LiteLLM as its single provider abstraction, so you can use any supported provider — OpenAI, Anthropic, Azure, Ollama, Cohere, Gemini, Bedrock, Mistral, Groq, and 100+ others — by setting STATEWAVE_LITELLM_MODEL to any LiteLLM model identifier (e.g. gpt-4o-mini, claude-3-haiku-20240307, ollama/llama3, azure/gpt-4). The heuristic compiler still works without any LLM API key.
VariableDefaultDescription
STATEWAVE_DATABASE_URLpostgresql+asyncpg://statewave:statewave@localhost:5432/statewavePostgres connection string
STATEWAVE_DEBUGfalseEnable debug logging
STATEWAVE_COMPILER_TYPEheuristicheuristic or llm
STATEWAVE_EMBEDDING_PROVIDERstubstub, litellm, or none
STATEWAVE_LITELLM_API_KEYProvider-neutral API key (e.g. OpenAI sk-..., Anthropic sk-ant-...) — passed through to the provider chosen by STATEWAVE_LITELLM_MODEL
STATEWAVE_LITELLM_MODELgpt-4o-miniChat-completion model — any [LiteLLM identifier](https://docs.litellm.ai/docs/providers) (claude-3-haiku-20240307, ollama/llama3, azure/gpt-4, etc.)
STATEWAVE_LITELLM_EMBEDDING_MODELtext-embedding-3-smallEmbedding model — any LiteLLM-supported (cohere/embed-english-v3.0, voyage/voyage-large-2, …)
STATEWAVE_LITELLM_API_BASECustom base URL (e.g. http://localhost:11434 for Ollama, or a self-hosted OpenAI-compatible gateway)
STATEWAVE_LITELLM_TIMEOUT_SECONDS60Request timeout
STATEWAVE_LITELLM_MAX_RETRIES2Retries on transient errors
STATEWAVE_EMBEDDING_DIMENSIONS1536Embedding vector dimensions
STATEWAVE_API_KEYAPI key for auth (empty = open access)
STATEWAVE_RATE_LIMIT_RPM0Requests/min/IP (0 = disabled)
STATEWAVE_RATE_LIMIT_STRATEGYdistributeddistributed (Postgres) or memory (in-process)
STATEWAVE_WEBHOOK_URLWebhook callback URL (empty = disabled)
STATEWAVE_WEBHOOK_TIMEOUT5.0Webhook HTTP timeout in seconds
STATEWAVE_WEBHOOK_EVENTSComma-separated event-type allowlist (empty = deliver every event)
STATEWAVE_RECEIPT_SIGNING_KEYSJSON {"<key_id>": "<base64>"} map of HMAC keys for receipt signing (≥32 bytes each). Never persisted to the DB; per-tenant active key id set via tenant_configs.config.receipt_signing_key_id.
STATEWAVE_AUTO_LABELING_ENABLEDfalseRun heuristic detectors at compile time and stamp advisory suggested_labels on memories (v0.9). See [docs/auto-labeling.md](docs/auto-labeling.md).
STATEWAVE_AUTO_LABELING_PROVIDERheuristicDetector provider. Only heuristic is currently supported (since v0.9); the switch is reserved for future LLM-based classifiers.
STATEWAVE_REGIONRegion this server process is running in. When set, requests for tenants pinned to a different region are refused with HTTP 403 residency.mismatch (v0.9). Empty = single-region mode, residency disabled. See [docs/residency.md](docs/residency.md).
STATEWAVE_TENANT_HEADERX-Tenant-IDHeader for multi-tenant isolation
STATEWAVE_REQUIRE_TENANTfalseReject requests without tenant header
STATEWAVE_DEFAULT_MAX_CONTEXT_TOKENS4000Default token budget for context assembly
STATEWAVE_CORS_ORIGINS["*"]Allowed CORS origins

API

MethodPathDescription
POST/v1/episodesIngest a single episode (append-only)
POST/v1/episodes/batchIngest up to 100 episodes at once
POST/v1/memories/compileCompile memories from episodes (idempotent)
GET/v1/memories/searchSearch by kind, text, or semantic similarity
POST/v1/contextAssemble ranked, token-bounded context bundle
GET/v1/timelineChronological subject timeline
GET/v1/subjectsList known subjects with episode/memory counts
DELETE/v1/subjects/{id}Permanently delete all data for a subject
POST/v1/resolutionsTrack issue resolution state per session
GET/v1/resolutionsList resolutions for a subject
POST/v1/handoffGenerate compact handoff context pack
GET/v1/subjects/{id}/healthCustomer health score with explainable factors
GET/v1/subjects/{id}/slaSLA metrics — response time, resolution time, breaches

Full reference: API v1 contract.

Pick what you need — every package is independent

npm install @statewavedev/connectors-github npm install @statewavedev/connectors-jira # preview npm install @statewavedev/connectors-database # preview — postgres/mysql/mariadb/mssql npm install @statewavedev/connectors-markdown npm install @statewavedev/connectors-slack npm install @statewavedev/connectors-n8n npm install @statewavedev/connectors-zapier npm install @statewavedev/mcp-server


A convenience meta-package `@statewavedev/connectors` re-exports the official connectors for the rare case where you want them all at once. **It is not required** for normal usage.

Quick examples (dry-run-first — nothing is ingested without your say-so):
bash statewave-connectors sync github \ --repo smaramwbc/statewave \ --subject repo:smaramwbc/statewave \ --dry-run

statewave-connectors sync markdown \ --path ./docs \ --subject repo:smaramwbc/statewave \ --dry-run

statewave-connectors mcp start ```

Where to go next:

No connector code lives in this repo. Connectors talk to Statewave through the same public HTTP API documented above. If you don't need any of them, you don't install any of them.

FAQ

How is this different from Mem0 / Zep? Mem0 is lean and fast but loses on multi-hop reasoning in our bench. Zep extracts a graph but in our LoCoMo run its retrieval surface returned the same thread summary regardless of the query. Statewave compiles the context once per subject change, with provenance. See statewave-bench for row-level data and a 20-minute reproducibility command against your own keys.

Does it work with my model provider? Yes — Statewave uses LiteLLM so any of 100+ providers work (OpenAI, Anthropic, Azure, Bedrock, Ollama, Groq, Cohere, Gemini, Mistral, …). Set STATEWAVE_LITELLM_MODEL to any LiteLLM identifier.

What's the license — can I use this commercially? Yes. Statewave (server + SDKs) is Apache-2.0 — a permissive license with an explicit patent grant. Use it freely in proprietary, hosted, or commercial products with no source-disclosure obligations. See LICENSING.md.

Can I self-host? Yes — that's the default. Docker Compose, Helm chart, or bare-metal. See Deployment guide.

Why does it cost more tokens per answer than Mem0? Compiled context bundles are denser than Mem0's fact-store retrieval — that's what buys the higher multi-hop accuracy. If your queries are mostly single-hop and you're cost-sensitive, Mem0 may be the right call. The bench tells you when each system wins.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-14
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

Statewave 是一个用于构建智能应用的开源框架,提供了一个强大的上下文管理系统,能够帮助开发者构建高效的智能应用。

⚡ 功能介绍

Statewave 提供了多种功能,包括编译上下文包、追踪记忆、可插拔编译器等,能够帮助开发者构建高效的智能应用。

📋 环境依赖

Statewave 需要 Postgres 数据库来运行集成测试,环境依赖包括 Python 3.11+ 和 Postgres。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

可以通过 pip 安装 Statewave,或者从源码编译安装,具体步骤请参见文档。

🚀 使用教程

使用 Statewave 可以通过创建 episode、编译记忆和获取上下文等步骤来构建智能应用,具体使用方法请参见文档。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

Statewave 的配置使用 STATEWAVE_ 环境前缀,需要设置编译器类型和 LiteLLM API 键等参数,具体配置方法请参见文档。

🔌 API 说明

Statewave 提供了多个 API endpoint,包括 ingest episode、compile memories 和 get context 等,具体 API 文档请参见文档。

🔄 工作流/模块

Statewave 可以通过多个独立的包来构建智能应用,包括连接器、数据库连接器和 markdown 连接器等,具体工作流和模块说明请参见文档。

❓ FAQ 摘要

Statewave 与其他智能应用框架相比,具有更强大的上下文管理能力和多跳推理能力,具体 FAQ 请参见文档。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-14

该项目提供了一个开源的AI工作流解决方案,支持可靠的AI工作流管理,适用于各种AI应用场景,但需要进一步优化和完善

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:statewave 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 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

✅ 优点
  • +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
⚠️ 不足
  • 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
⚠️ 使用须知

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。

📄 License 说明

✅ 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

statewave 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Open-source memory runtime for AI agents — reproducible, provenance-tagged conte。⭐205 · Python 主要应用场景包括:AI工作流管理,提供可靠的AI工作流解决方案,适用于各种AI应用场景。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,开源AI工作流 在Agent工作流赛道中表现稳健,质量良好。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。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 开源AI工作流
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🌐 原始信息
原始名称 statewave
原始描述 开源AI工作流:Open-source memory runtime for AI agents — reproducible, provenance-tagged conte。⭐205 · Python
Topics workflowagent-memoryai-agentsllmmemorypgvectorpython
GitHub https://github.com/smaramwbc/statewave
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/smaramwbc/statewave 🌐 官方网站  https://statewave.ai

收录时间:2026-06-14 · 更新时间:2026-06-16 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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