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Apache Airflow: una plataforma para crear, programar y supervisar flujos de trabajo mediante código

Un cuaderno reactivo para Python: ejecuta experimentos reproducibles, consulta con SQL, ejecuta como script, despliega como aplicación y versiona con git. Almacenado como Python puro. Todo en un editor moderno nativo de IA.

Motor de flujos de trabajo para Kubernetes

Framework de computación paralela y redes asíncronas en C++

🪓 Un motor de orquestación para tareas en segundo plano, agentes de IA y flujos de trabajo duraderos

🚀 Biblioteca de diagramas en JavaScript que utiliza SVG y HTML para el renderizado.

🦋 Butterfly, una librería de diagramas en JavaScript/React/Vue2 enfocada en el campo de diseño de flujos.

Orquestador de flujos de trabajo autoalojado para equipos cuyo trabajo principal no es la orquestación. YAML declarativo sobre tus scripts, comandos SSH, contenedores, etc.; mantiene los flujos de trabajo separados de la lógica de negocio. Un solo binario, sin base de datos, se ejecuta en recursos de hardware limitados. Alternativa a Airflow / Cron / Job Scheduler.

Maestro: El orquestador de flujos de trabajo de Netflix

Apache Hamilton ayuda a los científicos de datos e ingenieros a definir flujos de datos comprobables, modulares y autodocumentados que codifican la procedencia, el rastreo y los metadatos. Se ejecuta y escala en cualquier lugar donde lo haga Python.

Un marco de computación paralela basado en grafos de flujo, de uso común, sin dependencias de terceros, multiplataforma, incluido en awesome-cpp. ¡Bienvenido a dar estrella, bifurcar y comunicarse!

Una serie de DAGs/Workflows para ayudar a mantener la operación de Airflow.

Una biblioteca de grafos de alto rendimiento para Python implementada en Rust.

Algoritmos de diseño para la visualización de grafos acíclicos dirigidos.

Plataforma de agentes de código abierto para empresas globales y en China: conecta cualquier sistema a través de un núcleo de agente único. Autohospedado, compatible con cualquier LLM.

Taier es una plataforma de desarrollo de big data para el envío, programación, operación, mantenimiento y visualización de información de indicadores.

Biblioteca de visualización de grafos para Angular

Un servidor de inferencia escalable para modelos optimizados con OpenVINO™.

Un contenedor flexible y de alto rendimiento para modelos de aprendizaje automático (framework de despliegue de servicios PaddlePaddle)

Implementación en Go de un nodo completo del protocolo Spacemesh.

Sistema ligero de orquestación de flujos de trabajo de IA, similar a dify o n8n, desarrollado íntegramente con Vibe Coding utilizando Qoder+CLI. Incluye tecnologías como SpringAI, LangGraph4J, SSE, MinIO y un motor DAG personalizado.

Componente de React para crear diagramas interactivos

Paquete de Python para descubrimiento causal mediante el aprendizaje de la estructura gráfica de redes bayesianas. Incluye aprendizaje de estructura, aprendizaje de parámetros, inferencias y métodos de muestreo.

Generación de cine con IA en paralelo impulsada por DAG multimodelo: la aceleración paralela escala con la independencia de la escena; genera escenas de cine simultáneamente en lugar de una por una; motor de generación cinematográfica que modela la narrativa de escenas como un DAG y utiliza el algoritmo CPM para la programación paralela.

Implementación de referencia de la red Mixin-BFT-DAG.

taskflow es un framework de orquestación de tareas ligero, sencillo y flexible, basado en grafos acíclicos dirigidos (DAG), que ofrece capacidades de reutilización de componentes, orquestación síncrona/asíncrona, lógica condicional y ramificación para diversos escenarios de negocio.