LiteFlow 规则引擎
轻量、快速、稳定的可编程组件式规则引擎，支持 AI Agent 编排。
证据显示：仓库未提供权限模型、用户确认机制、数据流透明性、敏感数据处理、依赖安全、外部影响、回滚或来源归属的明确说明。因此所有信任标准得分为0。
证据显示：README声称有2000多个测试用例，但未提供测试结果或执行证据，因此自洽性得分为1。依赖可用性：README提到支持多种存储和脚本语言，但未提供依赖清单或可用性保证，得分为1。失败消息：未提供错误处理或失败消息的文档，得分为0。
证据显示：README明确了目标受众（Java开发者）和场景（复杂业务编排），得分为2。能力边界：README列出了功能，但未明确限制或边界，得分为1。触发精度：规则表达式示例清晰，但未详细说明触发条件，得分为1。环境适配：README提到支持Spring Boot 2.X/3.X/4.X和JDK8-25，得分为2。
证据显示：README提供了概述、功能、场景和AI Agent介绍，信息架构良好，得分为2。安装说明：README未提供具体安装步骤，得分为1。命名稳定性：README提到版本v2.16.0，但未提供命名约定，得分为1。示例和FAQ：README提供了代码示例，但无FAQ，得分为2。已知限制：README提到AI Agent需要JDK21+，但未全面列出限制，得分为1。许可证：LICENSE文件为Apache-2.0，得分为2。版本和变更日志：README提到版本，但未提供变更日志，得分为1。维护责任：README提到社区驱动，但未明确维护者，得分为1。
证据显示：输出可用性：README描述了输出功能（如流式输出），但未提供具体输出格式，得分为1。边际价值：README强调AI Agent编排的独特价值，得分为2。成本效益：README未提供性能基准或成本分析，得分为1。
证据显示：声明可追溯性：README中的声明未提供具体证据或链接，得分为1。跨来源佐证：未提供其他来源的验证，得分为1。事实与推断分离：README中事实和推断混合，未明确区分，得分为1。
- 静态审查仅基于README和少量配置文件，未检查源代码，因此无法验证安全性和功能实现。
- README中的声明（如2000+测试用例）缺乏可验证的证据。
- AI Agent模块依赖agentscope-java和JDK21+，但未提供依赖安全分析。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
LiteFlow 是一个现代规则引擎框架，结合了编排和规则引擎的优点，用于处理复杂的组件化业务编排。DSL 规则驱动整个复杂业务，可实现平滑刷新热部署，支持嵌入多种脚本语言规则。自 v2.16.0 起，LiteFlow 将 AI Agent 封装为标准组件，可直接编排到业务规则中。拥有超过 2000 个测试用例，支持 JDK 8 至 JDK 25，Spring Boot 2.X、3.X 及 4.X。规则支持 XML、JSON、YML 三种格式，可从多种外部存储加载。
LiteFlow 通过 DSL 规则文件（XML、JSON、YML）定义流程编排，使用 THEN、WHEN、IF 等表达式实现同步/异步混合编排。引擎负责解析规则、执行组件调用、处理上下文隔离、支持组件重试、脚本语言节点（Groovy、Java、Kotlin、JavaScript、QLExpress、Python、Lua、Aviator）。AI Agent 模块（liteflow-react-agent）将 ReAct Agent 封装为组件，通过 model() 方法切换模型，支持多轮对话记忆、技能系统、流式输出。框架提供平滑热刷新机制，规则变化无需重启应用。
- 需要解耦复杂业务逻辑的 Java 开发者，通过规则文件编排业务流程。
- 在微服务或单体应用中，需要动态调整规则且不能重启服务的场景。
- 希望将 AI Agent 集成到现有业务规则的团队，利用 LiteFlow 编排 Agent 节点。
- 需要跨多种脚本语言（如 Groovy、Python、JavaScript）编写规则的开发者。
- 追求高性能、高稳定性的企业级系统，LiteFlow 已在多家公司核心系统稳定运行。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- DSL 表达式简单易学，5 分钟上手，支持复杂编排。
- 支持平滑热刷新，无需重启应用即可更新规则。
- 多种脚本语言支持，与 Java 无缝集成。
- AI Agent 作为一等公民，可直接编排，多模型接入，切换模型一行代码。
- AI Agent 模块需要 JDK 21+，对旧项目有运行时要求。
- 文档和社区主要以中文为主，英文资源有限。
- 规则引擎本身有一定学习曲线，需要理解 DSL 和组件模型。
如何安装或部署这个 Agent？
在项目的 pom.xml 中添加依赖：
<dependency>
<groupId>com.yomahub</groupId>
<artifactId>liteflow-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.17.0</version>
</dependency>对于 AI Agent 模块，需 JDK 21+，添加 liteflow-react-agent 依赖。
如何使用这个 Agent？
- 定义组件：实现
NodeComponent接口，重写process()方法。 - 编写规则文件（如
flow.xml）：<chain name="chain1"><then node="a,b,c"/></chain> - 在配置文件中指定规则路径：
liteflow.rule-source=flow.xml。 - 调用
FlowExecutor.execute("chain1", context)执行流程。 - 对于 AI Agent，声明组件并实现方法，通过
model()切换模型，然后在规则中编排。
常见问题
LiteFlow 与传统的规则引擎（如 Drools）有何区别？
AI Agent 模块如何接入不同的模型？
model() 方法一行切换，支持 OpenAI、Claude、Gemini 等，无需修改其他代码。