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Agent工作流

zeitlich开源AI工作流

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:zeitlich
⭐ 11 Stars 🍴 1 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
workflowagentsaitemporaltypescript
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,zeitlich开源AI工作流 获评「推荐使用」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析
zeitlich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。

zeitlich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

zeitlich是基于Temporal的开源AI工作流,提供了一种有见地的AI代理实现,帮助开发者快速构建和部署AI应用。它以TypeScript编写,易于扩展和定制。

zeitlich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
⭐ 11
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
1
📖 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」。

zeitlich是基于Temporal的开源AI工作流,提供了一种有见地的AI代理实现,帮助开发者快速构建和部署AI应用。它以TypeScript编写,易于扩展和定制。

zeitlich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:npm 全局安装
npm install -g zeitlich

# 方式二:npx 直接运行(无需安装)
npx zeitlich --help

# 方式三:项目依赖安装
npm install zeitlich

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/bead-ai/zeitlich
cd zeitlich
npm install
npm start
📋 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
zeitlich --help

# 基本用法
zeitlich [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const zeitlich = require('zeitlich');

const result = await zeitlich.run(options);
console.log(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
# zeitlich 配置说明
# 查看配置选项
zeitlich --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 ZEITLICH_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 70/100 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。

简介

npm version npm downloads Ask DeepWiki

Features

  • Durable execution — Agent state survives process restarts and failures
  • Thread management — Redis-backed conversation storage with automatic persistence
  • Type-safe tools — Define tools with Zod schemas, get full TypeScript inference
  • Lifecycle hooks — Pre/post tool execution, session start/end
  • Subagent support — Spawn child agents as Temporal child workflows
  • Skills — First-class agentskills.io support with progressive disclosure
  • Filesystem utilities — In-memory or custom providers for file operations
  • Model flexibility — Framework-agnostic model invocation with adapters for LangChain, Vercel AI SDK, or provider-specific SDKs

Requirements

  • Node.js >= 18
  • Temporal server
  • Redis

Installation

npm install zeitlich ioredis \
  @temporalio/workflow @temporalio/common

Peer dependencies:

  • @temporalio/workflow >=1.16.0 <2.0.0 (required)
  • @temporalio/common >=1.16.0 <2.0.0 (required)
  • @temporalio/worker >=1.16.0 <2.0.0 (optional — only when running a worker)
  • @temporalio/envconfig >=1.16.0 <2.0.0 (optional — only when using envconfig)
  • ioredis >= 5.0.0
  • @langchain/core >= 1.0.0 (optional — only when using the LangChain adapter)
  • @google/genai >= 1.0.0 (optional — only when using the Google GenAI adapter)
  • @aws-sdk/client-bedrock-agentcore >= 3.900.0 (optional — only when using the Bedrock adapter)
  • @aws-sdk/client-s3 >= 3.700.0 (optional — only when using the built-in S3 cold thread tier)
Why peer deps? Zeitlich's public API surfaces @temporalio/* types (UpdateDefinition, ChildWorkflowOptions, Duration, etc.) directly. Peer deps guarantee a single resolved copy of each @temporalio/* package in the consumer's tree, eliminating brand-symbol skew between zeitlich's types and the consumer's own.

Required infrastructure:

  • Temporal server (local dev: temporal server start-dev)
  • Redis instance

Example: LangChain Adapter

import { ChatAnthropic } from "@langchain/anthropic";
import { createLangChainAdapter } from "zeitlich/adapters/thread/langchain";
import { createRunAgentActivity } from "zeitlich";

const adapter = createLangChainAdapter({
  redis,
  model: new ChatAnthropic({ model: "claude-sonnet-4-20250514" }),
});

export function createActivities(client: WorkflowClient) {
  return {
    ...adapter.createActivities("myAgentWorkflow"),
    ...createRunAgentActivity(client, adapter.invoker, "myAgentWorkflow"),
  };
}

All adapters follow the same pattern — createActivities(scope) for worker registration and invoker for model calls.

Examples

Runnable examples (worker, client, workflows) are in a separate repo: zeitlich-examples.

Quick Start

API Reference

LLM Integration

Zeitlich's core is framework-agnostic — it defines generic interfaces (ModelInvoker, ThreadOps, MessageContent) that work with any LLM SDK. You choose a thread adapter (for conversation storage and model invocation) and a sandbox adapter (for filesystem operations), then wire them together.

2. Create the Workflow

The workflow wires together a thread adapter (for conversation storage / model calls) and a sandbox adapter (for filesystem tools). Both are pluggable — swap the proxy import to switch providers.

import { proxyActivities, workflowInfo } from "@temporalio/workflow";
import {
  createAgentStateManager,
  createSession,
  defineWorkflow,
  proxyRunAgent,
  askUserQuestionTool,
  bashTool,
  defineTool,
} from "zeitlich/workflow";
import { searchTool } from "./tools";
import type { MyActivities } from "./activities";
import type { StoredMessage } from "@langchain/core/messages";

import { proxyLangChainThreadOps } from "zeitlich/adapters/thread/langchain/workflow";
import { proxyInMemorySandboxOps } from "zeitlich/adapters/sandbox/inmemory/workflow";

const runAgentActivity = proxyRunAgent<StoredMessage>();

const {
  searchHandlerActivity,
  bashHandlerActivity,
  askUserQuestionHandlerActivity,
} = proxyActivities<MyActivities>({
  startToCloseTimeout: "30m",
  retry: {
    maximumAttempts: 6,
    initialInterval: "5s",
    maximumInterval: "15m",
    backoffCoefficient: 4,
  },
});

export const myAgentWorkflow = defineWorkflow(
  { name: "myAgentWorkflow" },
  async ({ prompt }: { prompt: string }, sessionInput) => {
    const { runId } = workflowInfo();

    const stateManager = createAgentStateManager({
      initialState: {
        systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
      },
      agentName: "my-agent",
    });

    const session = await createSession({
      agentName: "my-agent",
      maxTurns: 20,
      thread: { mode: "new", threadId: runId },
      threadOps: proxyLangChainThreadOps(),
      sandboxOps: proxyInMemorySandboxOps(),
      runAgent: runAgentActivity,
      buildContextMessage: () => [{ type: "text", text: prompt }],
      tools: {
        Search: defineTool({
          ...searchTool,
          handler: searchHandlerActivity,
        }),
        AskUserQuestion: defineTool({
          ...askUserQuestionTool,
          handler: askUserQuestionHandlerActivity,
          hooks: {
            onPostToolUse: () => {
              stateManager.waitForInput();
            },
          },
        }),
        Bash: defineTool({
          ...bashTool,
          handler: bashHandlerActivity,
        }),
      },
      ...sessionInput,
    });

    const result = await session.runSession({ stateManager });
    return result;
  }
);

Workflow Entry Point (`zeitlich/workflow`)

Safe for use in Temporal workflow files:

ExportDescription
createSessionCreates an agent session with tools, prompts, subagents, and hooks
createAgentStateManagerCreates a state manager for workflow state with query/update handlers
createToolRouterCreates a tool router (used internally by session, or for advanced use)
defineToolIdentity function for type-safe tool definition with handler and hooks
defineSubagentWorkflowDefines a subagent workflow with embedded name, description, and optional resultSchema
defineSubagentCreates a SubagentConfig from a SubagentDefinition with optional parent-specific overrides
proxyRunAgentWorkflow-safe proxy for runAgent activities with LLM-optimised defaults (heartbeat, timeouts, retries)
getShortIdGenerate a compact, workflow-deterministic identifier (base-62, 12 chars)
Tool definitionsaskUserQuestionTool, globTool, grepTool, readFileTool, writeFileTool, editTool, bashTool
Task toolstaskCreateTool, taskGetTool, taskListTool, taskUpdateTool for workflow task management
Skill utilitiesparseSkillFile, createReadSkillTool, createReadSkillHandler
defineWorkflowWraps a main workflow function, translating WorkflowInput into session-compatible fields
Lifecycle typesThreadInit, SandboxInit, SandboxShutdown, SubagentSandboxShutdown, SubagentSandboxConfig
TypesSkill, SkillMetadata, SkillProvider, SubagentDefinition, SubagentConfig, ToolDefinition, ToolWithHandler, RouterContext, SessionConfig, WorkflowConfig, WorkflowInput, etc.
🎯 aiskill88 AI 点评 B 级 2026-05-23

zeitlich是一个有潜力的开源AI工作流,提供了一种有见地的AI代理实现,帮助开发者快速构建和部署AI应用。然而,它的社区和文档还需要进一步发展。

⚡ 核心功能
👥 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
  • +MIT 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

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ
请参阅zeitlich的README文件
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:zeitlich开源AI工作流 的核心功能完整,质量良好。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 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 zeitlich开源AI工作流
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 zeitlich
原始描述 开源AI工作流:An opinionated AI agent implementation for Temporal。⭐11 · TypeScript
Topics workflowagentsaitemporaltypescript
GitHub https://github.com/bead-ai/zeitlich
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/bead-ai/zeitlich 🌐 官方网站  https://github.com/bead-ai/zeitlich

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-23 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。