我们有 14 个运行在 cron 上的 Python 脚本,没人搞得懂。在 Flow-Like 中全部重建为可视化管道后,业务团队现在可以阅读逻辑,4 个月来再也没有凌晨三点的 Slack 告警。
B 轮金融科技公司的数据工程师
开源的工作流自动化、AI 智能体、数据管道、仪表板与完整应用平台。从零代码到专业代码。个人永久免费。
解决方案工程意味着你描述需求——我们处理其余一切。
你专注于业务逻辑。Flow-Like 管理其余一切。
Desktop、云端、边缘、物理隔离——一键部署到任何环境。
WASM 沙箱隔离、SBOM、零遥测、内置完整审计追踪。
每次执行均有日志。每个 AI 决策可追溯。每项成本可追踪。
节点之间的连接具有类型约束。错误在执行前捕获,而非执行后。
审批关卡、版本控制、基于角色的访问控制。开箱即用,满足企业需求。
从 Raspberry Pi 到生产集群。同一工作流,同一引擎。
Flow-Like 不会因为使用者不同而变成不同的工具——它是同一个工作流自动化引擎,只是使用方式不同。以下是真实团队的应用场景。
一天内就能实现跨 5 个系统的入职自动化
HR 提交表单。Flow-Like 在 Azure AD 中创建账户、分配 Jira 看板、邀请加入 Slack 频道并通知经理——所有操作在一个可视化工作流中完成,团队中任何人都可以阅读和修改。
Flow-Like 仍处于 Alpha 阶段。企业支持与 SLA 已可提供,但请做好早期采用者的准备,而非后期大众用户。
构建业务团队真正能看懂的 ETL 管道
从 Postgres 提取每日销售数据,清洗验证,按区域汇总,推送到实时 BI 仪表板。每个连接都经过类型检查——模式不匹配在数据管道运行前就会被捕获,而不是凌晨三点。
如果你需要与 dbt、Airflow 或 Spark 生态系统深度集成,请先查看节点库。覆盖面广(1,000+ 节点),但并非每个小众工具都已有对应节点。
构建具有护栏和完整可观测性的智能体
构建客服智能体:用户消息 → PII 脱敏 → Claude + RAG → 质量关卡 → 响应。每个提示词、Token 数量、延迟和成本都会自动记录。无需修改代码即可切换模型或添加护栏。
如果你深耕于 LangChain/LangGraph 生态系统,Flow-Like 是一种不同的范式(可视化 DAG vs. 代码优先)。功能强大,但思维模型不同。
无需提交工程工单,自己就能构建所需功能
每周一从 CRM 提取未结交易。让 AI 总结趋势和风险。将可视化报告推送到 Slack 频道。全部在拖放画布上构建,无需编码,无需等待排期。
复杂集成可能仍需工程师创建自定义节点。Flow-Like 让协作变得简单,但在边缘场景中并不能完全消除技术支持的需求。
在 Raspberry Pi 上免费构建智能家居仪表板
连接 MQTT 传感器,将功率数据转换为千瓦时,检测异常,并在移动端仪表板上展示所有内容。在 Raspberry Pi 上本地运行。无需云服务。无需订阅。无需账户。
社区仍在成长中(200+ Discord 成员)。比 Home Assistant 更通用、更少专注于智能家居——但当你需要将 IoT 与数据管道、AI 智能体或自定义 UI 结合时更加强大。
数小时交付应用,而非数个冲刺周期
构建功能请求追踪器:自定义表单 UI → AI 分类 → 经理审批关卡 → 自动创建 Jira 工单。你早上构建的内部工具,六个月后仍在生产环境中运行。
Flow-Like 的 UI 构建器在 v0.0.8 中发布。功能强大但比工作流引擎更新。对于像素级精确的自定义 UI,你可能仍需设计师在画布之外编写自定义组件。
"我们替换了三个独立工具,部署时间缩短了 80%。"
"我们的业务分析师现在可以构建过去需要一整个冲刺周期的自动化。"
"在我的 Raspberry Pi 上运行。无需云服务。无需订阅。这才是开源应有的样子。"
1,000+ 内置节点覆盖全场景。从数据管道和 ETL 到面向客户的应用——通过开发者 SDK 拥有无限扩展空间。
从任意数据源拉取的交互式仪表板——实时、嵌入式或独立运行。基于你的工作流引擎构建的现代 BI 替代方案。
"我们用一个 Flow-Like 项目替代了三个 Tableau 许可证。"
探索 →在可视化画布上构建多步骤 AI 智能体系统。每个提示词、Token、成本和决策都有完整的可观测性日志。
"完整的可观测性——我们清楚地知道智能体为什么做出每个决策。"
探索 →连接 Kafka、MQTT、ERP、CRM、REST API 等数百种服务。你的整个生态系统的集成枢纽。
"一个下午就将 ERP 连接到 Slack 再到 Jira。"
不是六个工具拼接在一起——而是一个项目、一次部署。构建一个数据管道为 AI 智能体供数,驱动仪表板,嵌入面向客户的应用中。这就是解决方案工程。
业务分析师、公民开发者、工程师和设计师——一个共享工作空间,每个人都能用自己的语言为解决方案做出贡献。
用可视化方式定义需求。标注工作流、设置审批关卡、验证逻辑——无需编码。无论你是公民开发者还是领域专家,你的知识驱动解决方案。FlowPilot AI 帮你将自然语言描述转化为实际方案。
用 15+ 种语言编写自定义节点。定义类型契约,配置基础设施,掌控执行层——使用完整的 Rust SDK。需要速度时用低代码,需要控制时用专业代码。
设计直接连接工作流自动化引擎的前端界面。从第一天起就发布连接实时数据的仪表板、表单和应用。
你周一构建的 Demo 周五就能上线。工作流引擎从第一个节点开始就强制执行正确的架构、合规性和性能。无需重写。

拖拽、连接、运行。秒级验证。

添加错误处理、测试、治理。

一键部署。同一工作流。无需翻译。
"你发布的架构就是你原型时的架构。引擎从第一个节点起就强制执行类型安全、合规性和性能。零翻译层。零重写。"
你工程化的每一个解决方案——仪表板、AI 智能体管道或完整应用——都运行在同一个经过类型检查的高性能 Rust 工作流引擎上。
类型安全的拖放构建
将节点拖到画布上,通过类型化引脚连接,可视化工作流编辑器会在运行前验证每个连接。数据类型不匹配?即时捕获——不会等到你的演示崩溃。
内置版本历史支持分支、合并和回滚。每次更改都可追踪,每个协作者都可见。业务用户使用零代码,工程师使用专业代码——在同一画布上。
一套完整的类型系统,确保你的解决方案在运行之前就是合理的。
工作流自动化的 AI 助手
用自然语言描述你的需求。FlowPilot 是内置的工作流构建 AI 助手,它将你的意图转化为类型化、连接好的工作流——然后帮助你调试、优化和文档化。
上下文感知:FlowPilot 了解你项目的节点、类型和数据源。可以让它解释一个流程、建议改进或生成新的工作流片段。
不是聊天机器人,更像一个已经读完文档的同事。
~0.6ms 执行时间,244k 事件/秒
编译型 Rust 工作流引擎,运行类型化 DAG 并使用 Protobuf 序列化。基于对象存储抽象的文件项目——本地文件系统、S3、R2、GCP 或 Azure Blob。
~0.6ms 单次执行。244k 事件/秒。你的基础设施成本降低——或者根本不需要太多基础设施。
自定义节点在 WebAssembly (WASM) 沙箱中运行,实现隔离和安全。可视化编辑器是你的入口,但没有上限。
→ 面向 CTO 和技术负责人的架构深度解析不是把有趣的部分藏在付费墙后面的"开放核心"。整个代码库开放,治理内置,一切可审查。在你的基础设施上自托管,完全的数据主权。
基于角色的权限与审批工作流。定义谁可以查看、编辑、审批和部署——跨团队管理。
每次工作流运行都有完整的执行追踪。输入、输出、决策分支、时间戳、用户上下文。
我们有 14 个运行在 cron 上的 Python 脚本,没人搞得懂。在 Flow-Like 中全部重建为可视化管道后,业务团队现在可以阅读逻辑,4 个月来再也没有凌晨三点的 Slack 告警。
B 轮金融科技公司的数据工程师
我们上线了一个具有完整可观测性的客户支持智能体——每个提示词、每个 Token、每项成本都有记录。当客户问"AI 为什么这么说"时,我们可以展示精确的决策追踪。用 LangChain 试试看。
企业 SaaS 的 AI 产品负责人
在我们的基础设施上进行物理隔离部署。零遥测。完整 SBOM。这是唯一一个不需要修改就通过了我们安全审查的开源自动化工具。
CISO,政府承包商
我们的入职流程过去需要跨 5 个系统、3 小时的手工操作。现在一键完成。IT 团队构建了它,但我可以阅读并审批变更。这才是最重要的。
运营副总裁,制造业(2,000+ 员工)
我们有 14 个运行在 cron 上的 Python 脚本,没人搞得懂。在 Flow-Like 中全部重建为可视化管道后,业务团队现在可以阅读逻辑,4 个月来再也没有凌晨三点的 Slack 告警。
B 轮金融科技公司的数据工程师
我们上线了一个具有完整可观测性的客户支持智能体——每个提示词、每个 Token、每项成本都有记录。当客户问"AI 为什么这么说"时,我们可以展示精确的决策追踪。用 LangChain 试试看。
企业 SaaS 的 AI 产品负责人
在我们的基础设施上进行物理隔离部署。零遥测。完整 SBOM。这是唯一一个不需要修改就通过了我们安全审查的开源自动化工具。
CISO,政府承包商
我们的入职流程过去需要跨 5 个系统、3 小时的手工操作。现在一键完成。IT 团队构建了它,但我可以阅读并审批变更。这才是最重要的。
运营副总裁,制造业(2,000+ 员工)
我想要一个仪表板,整合太阳能板、热泵和用电量。Flow-Like 在我的 Raspberry Pi 上运行,完全离线。一分钱没花。
独立创客,智能家居项目
我用自然语言向 FlowPilot 描述了我想要什么。它构建了工作流。我调整了两个节点。它就能用了。我不知道什么是"类型化 DAG"——而且我也不需要知道。
业务分析师,非技术人员
一个周六下午就构建了一个带 AI 分类的个人财务追踪器。同一个项目可以作为桌面应用和 Web 应用运行。没写一行后端代码。
业余开发者,周末项目
我将 Flow-Like 项目白标化后提供给客户。他们获得品牌化的自动化工具,我获得持续收入。OEM 许可让这一切成为可能。
自由开发者,为客户构建项目
我想要一个仪表板,整合太阳能板、热泵和用电量。Flow-Like 在我的 Raspberry Pi 上运行,完全离线。一分钱没花。
独立创客,智能家居项目
我用自然语言向 FlowPilot 描述了我想要什么。它构建了工作流。我调整了两个节点。它就能用了。我不知道什么是"类型化 DAG"——而且我也不需要知道。
业务分析师,非技术人员
一个周六下午就构建了一个带 AI 分类的个人财务追踪器。同一个项目可以作为桌面应用和 Web 应用运行。没写一行后端代码。
业余开发者,周末项目
我将 Flow-Like 项目白标化后提供给客户。他们获得品牌化的自动化工具,我获得持续收入。OEM 许可让这一切成为可能。
自由开发者,为客户构建项目
// Define a custom node in Rust — 15 lines use flow_like::prelude::*; #[derive(Node)] pub struct SentimentAnalyzer { #[input] text: String, #[output] score: f64, #[output] label: String, } impl Execute for SentimentAnalyzer { async fn run(&self, ctx: &Context) -> Result<()> { let result = ctx.analyze(&self.text).await?; self.score.set(result.score); self.label.set(result.label); Ok(()) } }
# Define a custom node in Python — 12 lines from flow_like import Node, Input, Output, Context class SentimentAnalyzer(Node): text: Input[str] score: Output[float] label: Output[str] async def run(self, ctx: Context): result = await ctx.analyze(self.text) self.score.set(result.score) self.label.set(result.label)
// Define a custom node in TypeScript — 14 lines import { Node, Input, Output, Context } from '@flow-like/sdk'; export class SentimentAnalyzer extends Node { @Input() text: string; @Output() score: number; @Output() label: string; async run(ctx: Context): Promise<void> { const result = await ctx.analyze(this.text); this.score.set(result.score); this.label.set(result.label); } }
// Define a custom node in Go — 20 lines package nodes import "github.com/tm9657/flow-like-sdk-go" type SentimentAnalyzer struct { Text flowlike.Input[string] Score flowlike.Output[float64] Label flowlike.Output[string] } func (n *SentimentAnalyzer) Run(ctx *flowlike.Context) error { result, err := ctx.Analyze(n.Text.Get()) if err != nil { return err } n.Score.Set(result.Score) n.Label.Set(result.Label) return nil }
你的笔记本电脑、客户的数据中心、边缘计算设备或任何云。离线优先,连接时同步。单一工作流定义实现多云部署。
Rust、Python、TypeScript、Go、Java、C#、Kotlin、C++ 等。你的语言,你的节点。
Supported languages and frameworks
Build once, deploy anywhere — from a single binary to a full cloud cluster.
Flow-Like hits Beta. Custom WASM nodes in 15+ languages, RPA automation, agents with memory, user-scoped databases, and the iOS app.
Read →Most 'mobile workflow automation' means checking a dashboard. Flow-Like runs the actual engine on your device — offline-capable, Rust-powered, no cloud required.
Read →It's here! Our first major release of the year, refining self-hosting capabilities, adding a UI-Builder, Web-App access, and BI features.
Read →The self-hosting release. Kubernetes & Docker-Compose setups with observability, multi-cloud blob storage, backend-agnostic desktop apps, and substantial UX, DX, and core improvements.
Read →From "wouldn't it be nice" to "holy cow, it works" in one rotation of the earth.
Read →Our biggest update yet. Introducing FlowPilot, a dedicated Agent Builder, Real-Time Collaboration, and a massive library of new nodes for Microsoft Office, Google Workspace, GitHub, and more.
Read →无垃圾邮件——只有发布信息、深度解析和偶尔的工作流技巧。随时退订。
是的。个人用户免费,本地执行无限制——无需账户、无执行限制、完全离线可用。团队用户可通过 SaaS 或自托管使用 Pro 版本。企业用户享有按用例固定定价、无限用户、无限执行。
不需要。可视化拖放工作流构建器让你通过在画布上连接节点来构建完整解决方案。业务用户使用零代码,工程师需要扩展时可使用专业代码。编码可选但从不强制。
可以。Flow-Like 采用离线优先设计。桌面 Studio 无需任何网络连接即可工作。自托管部署可完全物理隔离运行。连接时同步,或者永远不连接也行。
可以。Flow-Like 是一个可视化 AI 智能体构建器,内置 RAG、向量搜索、PII 检测、模型无关的 LLM 节点和完整的可观测性。在画布上构建带护栏的多步骤智能体系统。
OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini 以及通过 llama.cpp 使用的本地模型——全部作为拖放画布节点。自带 API 密钥或完全本地运行。设计上模型无关。
可以。专为本地部署、物理隔离、私有云或混合部署设计。在你的基础设施上自托管——你的数据永远不需要离开。
每次 LLM 调用都会记录输入、输出、Token 数量、成本和时间。在工作流层面强制执行审批关卡、速率限制和模型白名单。每次 AI 智能体执行都有完整的审计追踪。
每次工作流执行都会生成完整追踪:输入、输出、决策分支、时间戳和用户上下文。支持以标准格式导出供合规团队使用。SOC 2 对齐、TISAX 控制、持续 Prowler 评估。
两者都是开源工作流自动化工具。Flow-Like 有三个不同之处:基于 Rust 的引擎(~0.6ms vs. Node.js 执行速度)、在运行前验证连接的完整类型系统、以及在一个项目中不仅能构建自动化,还能构建 BI 仪表板、AI 智能体、数据管道和完整应用的能力。n8n 在事件驱动自动化方面表现出色;Flow-Like 是面向构建更复杂系统的团队的解决方案工程平台。
Zapier 和 Make 是纯云端的 SaaS 自动化工具。Flow-Like 是开源的、可自托管的,并且支持离线运行。它还超越了自动化范畴:你可以在同一画布上构建 BI 仪表板、AI 智能体、数据管道和完整应用。如果你需要一个免费、可自托管且更强大的替代方案,Flow-Like 值得评估。
可以。我们的入门服务包含对 RPA 机器人、Python 脚本和编排工具的迁移支持。我们将审计、文档化并转换你最有价值的工作流。
下载 Studio 开始构建——本地运行、离线可用、无需账户。或直接打开 Web 应用。面向个人的免费工作流自动化,永久免费。