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Apache Airflow – Eine Plattform zum programmgesteuerten Autorisieren, Planen und Überwachen von Workflows

Ein reaktives Notebook für Python – führen Sie reproduzierbare Experimente aus, fragen Sie mit SQL ab, führen Sie es als Skript aus, stellen Sie es als App bereit und versionieren Sie es mit Git. Gespeichert als reines Python. Alles in einem modernen, KI-nativen Editor.

Workflow-Engine für Kubernetes

C++ Framework für paralleles Computing und asynchrone Netzwerke

🪓 Eine Orchestrierungs-Engine für Hintergrundaufgaben, KI-Agenten und langlebige Workflows

🚀 JavaScript-Diagrammbibliothek, die SVG und HTML für das Rendering verwendet.

🦋 Butterfly, eine JavaScript/React/Vue2 Diagramm-Bibliothek, die sich auf den Bereich Fluss-Layouts konzentriert.

Selbst gehosteter Workflow-Orchestrator für Teams, deren Hauptarbeit nicht aus Orchestrierung besteht. Deklaratives YAML für Skripte, SSH-Befehle, Container usw.; trennt Workflows von der Geschäftslogik. Eine Binärdatei, keine Datenbank, läuft auf ressourcenbeschränkter Hardware. Alternative zu Airflow / Cron / Job-Scheduler.

Maestro: Der Workflow-Orchestrator von Netflix

Apache Hamilton hilft Data Scientists und Engineers dabei, testbare, modulare und selbstdokumentierende Datenflüsse zu definieren, die Abstammung (Lineage/Tracing) und Metadaten kodieren. Läuft und skaliert überall dort, wo Python läuft.

Ein universelles, abhängigkeitsfreies, plattformübergreifendes, in awesome-cpp aufgenommenes, auf Datenflussgraphen basierendes paralleles Berechnungsframework für C++ und Python.

Eine Reihe von DAGs/Workflows zur Unterstützung des Betriebs von Airflow

Eine in Rust implementierte Python-Graphenbibliothek mit hoher Leistung.

Layout-Algorithmen zur Visualisierung gerichteter azyklischer Graphen

Open-Source-Agentenplattform für globale × chinesische Unternehmen – verbindet jedes System über einen einzigen Agentenkern. Selbstgehostet, für jedes LLM.

Taier ist eine Big-Data-Entwicklungsplattform für Übermittlung, Planung, Betrieb, Wartung und Anzeige von Indikatoreninformationen

Graphen-Visualisierungsbibliothek für Angular

Skalierbarer Inferenz-Server für mit OpenVINO™ optimierte Modelle.

Ein flexibler, leistungsstarker Carrier für Machine-Learning-Modelle (Paddle-Inferenzbereitstellungsframework)

Go-Implementierung eines Spacemesh-Protokoll-Full-Nodes. 💾⏰💪

🔥 Leichtgewichtiges AI-Workflow-Orchestrierungssystem, ähnlich wie dify und n8n, durchgehend mit Vibe Coding entwickelt, AI-Tools sind Qoder+CLI. Der verwendete Technologie-Stack umfasst SpringAI, LangGraph4J, SSE, MinIO, benutzerdefinierte DAG-Engine usw.

React-Komponente zum Erstellen interaktiver Diagramme.

Python-Paket zur kausalen Entdeckung durch Lernen der grafischen Struktur von Bayes-Netzwerken. Struktur-Lernen, Parameter-Lernen, Inferenz und Sampling-Methoden.

Multi-Modell DAG-gesteuerte parallele KI-Filmgenerierung – parallele Beschleunigung skaliert mit Szenenunabhängigkeit; Filmsequenzen werden simultan statt nacheinander generiert; eine Film-Generierungs-Engine, die Szenen-Narrativ-Abhängigkeiten als DAG modelliert und die parallele Planung mittels CPM-Algorithmus steuert.

Taskflow ist ein leichtgewichtiges, einfach zu bedienendes und flexibel erweiterbares Framework zur allgemeinen Aufgabenorchestrierung, das auf gerichteten azyklischen Graphen (DAG) basiert. Es bietet Funktionen wie Komponentenwiederverwendung, synchrone/asynchrone Orchestrierung, bedingte Logik und Verzweigungen, um beliebige Geschäftsprozesse in verschiedenen Szenarien abzubilden.

Referenzimplementierung des Mixin-BFT-DAG-Netzwerks.