Workflows2026年4月2日·1 分钟阅读

Julep — Serverless AI Agent Workflows

Build production-ready AI agent workflows with persistent memory, parallel execution, and 100+ tool integrations. 6.6K+ stars.

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快速使用

先拿来用,再决定要不要深挖

这里应该同时让用户和 Agent 知道第一步该复制什么、安装什么、落到哪里。

pip install julep
from julep import Julep

client = Julep(api_key="YOUR_KEY")

# 创建带记忆的代理
agent = client.agents.create(
    name="研究助手",
    model="claude-sonnet-4-6",
    about="能记住对话历史的研究助手"
)

# 创建工作流任务
task = client.tasks.create(
    agent_id=agent.id,
    name="web_research",
    main=[
        {"tool": "web_search", "arguments": {"query": "_.topic"}},
        {"prompt": [{"role": "user", "content": "总结:{{results}}"}]},
    ]
)

# 执行
execution = client.executions.create(task_id=task.id, input={"topic": "AI agents 2026"})

简介

Julep 是一个开源的无服务器平台,用于构建生产级 AI 代理工作流 — 常被称为"AI 代理的 Firebase"。拥有 6,600+ GitHub stars,支持 YAML 或 Python 定义复杂多步工作流,内置持久化记忆、并行执行、自动重试和 100+ 工具集成。代理能跨会话记住上下文,失败时自动恢复。

适用于:GPT-4、Claude、Llama、Gemini 等任何 OpenAI 兼容 API。适合需要可靠性、记忆和编排能力的生产 AI 工作流团队。


核心功能

持久化记忆

代理跨会话保持上下文,记住用户偏好和历史对话。

YAML 工作流定义

用声明式 YAML 或 Python 代码定义复杂的多步流程。

并行执行

多个步骤同时运行,大幅提升工作流速度。

100+ 工具集成

内置搜索、通讯、存储、开发工具和自定义 API 集成。

自动容错

可配置重试策略、指数退避和降级方案。


🙏

来源与感谢

Created by julep-ai. Licensed under Apache-2.0.

julep — ⭐ 6,600+

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