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Apache Airflow - Une plateforme pour créer, planifier et surveiller des flux de travail par programmation

Un notebook réactif pour Python : exécutez des expériences reproductibles, interrogez avec SQL, exécutez comme un script, déployez comme une application et versionnez avec git. Stocké en Python pur. Le tout dans un éditeur moderne et natif pour l'IA.

Moteur de workflow pour Kubernetes

Framework de calcul parallèle et de mise en réseau asynchrone en C++.

Un moteur d'orchestration pour les tâches de fond, les agents IA et les flux de travail durables.

Bibliothèque de diagrammes JavaScript utilisant SVG et HTML pour le rendu.

Butterfly, une bibliothèque de diagrammes JavaScript/React/Vue2 axée sur la mise en page de flux.

Orchestrateur de flux de travail auto-hébergé pour les équipes dont le cœur de métier n'est pas l'orchestration. YAML déclaratif pour vos scripts, commandes SSH, conteneurs, etc. ; séparez les flux de travail de la logique métier. Un seul binaire, sans base de données, fonctionne sur du matériel limité. Alternative à Airflow / Cron / Job Scheduler.

Maestro : l'orchestrateur de workflow de Netflix

Apache Hamilton aide les data scientists et les ingénieurs à définir des flux de données testables, modulaires et auto-documentés, intégrant traçabilité et métadonnées. S'exécute et passe à l'échelle partout où Python est supporté.

Un framework de calcul parallèle basé sur des graphes de flux, générique, sans dépendances tierces et multiplateforme.

Une série de DAG et de workflows pour aider à maintenir le fonctionnement d'Airflow.

Bibliothèque de graphes Python haute performance implémentée en Rust.

Algorithmes de mise en page pour la visualisation de graphes orientés acycliques.

Plateforme d'agents open-source pour les entreprises mondiales et chinoises — connectez chaque système via un noyau d'agent unique. Auto-hébergé, compatible avec tout LLM.

Taier est une plateforme de développement Big Data dédiée à la soumission, la planification, l'exploitation, la maintenance et l'affichage d'indicateurs.

Bibliothèque de visualisation de graphes pour Angular

Un serveur d'inférence scalable pour les modèles optimisés avec OpenVINO™.

Un support flexible et performant pour les modèles de machine learning (cadre de déploiement de service PaddlePaddle).

Implémentation en Go d'un nœud complet du protocole Spacemesh.

🔥 Système d'orchestration de flux de travail IA léger, similaire à dify et n8n, entièrement développé en Vibe Coding avec Qoder et CLI comme outils IA. La stack technique inclut SpringAI, LangGraph4J, SSE, MinIO, et un moteur DAG personnalisé.

Composant React pour créer des diagrammes interactifs.

Paquet Python pour la découverte causale par l'apprentissage de la structure graphique des réseaux bayésiens. Apprentissage de structure, apprentissage de paramètres, inférences, méthodes d'échantillonnage.

Génération de films IA en parallèle pilotée par DAG multi-modèles : accélération parallèle proportionnelle à l'indépendance des scènes ; génération simultanée de scènes de film ; moteur de génération cinématographique modélisant les dépendances narratives sous forme de DAG et utilisant l'algorithme CPM pour l'ordonnancement parallèle.

Taskflow est un framework d'orchestration de tâches léger, simple et flexible, basé sur des graphes orientés acycliques (DAG). Il propose des fonctionnalités telles que la réutilisation de composants, l'orchestration synchrone/asynchrone, les conditions et les branchements, permettant d'orchestrer tout type de processus métier.

Implémentation de référence du réseau Mixin-BFT-DAG.