Kestra 工作流编排平台
开源的事件驱动编排与调度平台，统一数据、AI 和基础设施工作流。
Babysitter
用代码定义并强制执行多智能体工作流，加入审批、质量门禁与可回放审计记录。
Maestro-Flow
意图驱动的多智能体工作流编排框架：说出目标，自动规划、调度、执行、验证，并在长周期任务中自适应修正策略。
Maze 分布式 LLM Agent 框架
把 LLM Agent 程序变成跨 GPU/CPU/IO 异构资源的分布式可观测工作流，统一调度、恢复、模型服务与产物管理。
FAROS 自动研究运行时
以蓝图驱动的自助研究运行时，将AI研究从想法、实验、论文到评审全流程自动化。
OpenRath
面向多智能体、多会话工作流的状态优先 Python 运行时。
DuraGraph
面向 AI Agent 的持久化工作流编排引擎：事件溯源、可回放、单二进制自托管。
Eko Agentic Workflow
用自然语言构建可在浏览器、文件系统与 Node.js 中执行的多步骤自动化工作流。
Jumping Agent 跳一跳式 Agent 构建平台
用跳一跳游戏的方式在移动端搭建自己的 AI Agent，把抽象工作流变成可点、可跳的空间化步骤。
FIT Framework：Java 企业级 AI 全栈开发框架
为 Java 生态打造的多语言函数引擎（FIT）、流式编排引擎（WaterFlow）及 LangChain 替代方案（FEL），原生/Spring 双模运行，支持插件热插拔与智能聚散部署。
Jido Elixir 智能体框架
面向 Elixir/OTP 的有状态工作流与协作进程框架。
LazyLLM
用低代码工作流组装、部署和迭代多智能体应用。
KaibanJS
用看板式界面编排、运行并观察 JavaScript 多智能体工作流。
AgentDock
构建具有可配置确定性的 AI Agent 框架，兼具创造力与可靠性。
Sparrow 文档智能平台
结合机器学习和视觉大语言模型，从发票、报表和表格中提取结构化数据，并编排多步骤智能体工作流。
Blades
面向 Go 的可扩展多模态智能体框架，用于组合模型、工具、记忆与工作流。
Astron Agent 智能体工作流平台
面向企业的智能体工作流编排、MCP 工具接入与 RPA 自动化平台。
BISHENG 企业级 LLM 应用开发运维平台
面向企业场景的开源 LLM 应用平台，提供工作流编排、RAG、智能体、模型管理与精细化调优等全链路能力。
Flyte 2：规模化的可靠ML编排
用纯Python可靠编排ML流水线、模型和智能体——能够规模运行。