QuickAgentFlow 是一个面向生产落地的 Agent 工作流平台,提供从流程编排、运行触发到执行观测的端到端闭环能力,目标形态接近 n8n / Dify 风格。
- 面向团队内部和业务场景的可视化 Agent 编排平台
- 强调真实可用链路:UI 操作 -> API 调用 -> DB 持久化 -> 执行结果可观测
- 支持低门槛上手与后续可扩展的节点生态
后端采用 FastAPI + SQLModel + Pydantic,按 API -> Service -> Repository -> Model 分层组织,并将工作流执行引擎独立在 engine 模块中。
- API 层:提供
workflows、runs、node-types、templates、knowledge、mcp等稳定接口 - Service 层:编排业务流程,处理运行状态、日志写入、SSE 流式事件组装
- Repository 层:专注 ORM 持久化和查询,不混入复杂业务决策
- 执行引擎:支持流式运行、单步调试、断点续跑,执行前统一图校验
- 可观测性:同时记录
run_logs(节点级)与run_trace(细粒度 phase 级)数据
QuickAgentSilva 的 Agent 不是单点问答,而是被建模为“可编排、可追踪、可恢复”的工作流执行单元。
- Agent 编排模型:Agent 以节点形式进入工作流图,与 LLM、Tool、HTTP、RAG 等节点统一调度
- Agent 运行状态:每次触发都生成独立 run,完整记录
created -> running -> success/failed生命周期 - Agent 流式交互:通过
/api/workflows/{id}/chat/stream让前端实时接收节点事件与最终输出 - Agent 可恢复执行:通过
/api/workflows/{id}/resume/stream从指定节点续跑,支持调试与人工干预场景 - Agent 可观测调试:节点日志(输入/输出/耗时)+ 结构化 trace(phase/meta)双轨数据,便于定位工具调用或检索链路问题
详细说明请见:后端架构详解
- 可视化工作流编辑器(节点拖拽、连线、缩放平移、多选删除)
- 运行触发能力(表单运行 + 聊天流式运行)
- 执行历史与日志回放(历史筛选、节点日志、trace 轨迹)
- 模板能力闭环(保存模板、模板列表、应用模板创建新流程)
- 知识库管理与检索预览(分块管理、检索调参、效果验证)
完整清单请见:功能清单与页面截图位
- 后端分层清晰:接口、业务、存储职责分离,迭代和维护成本可控
- 执行反馈实时:SSE 流式输出节点事件,便于运行中调试与体验优化
- 观测数据完整:日志与结构化 trace 双轨记录,定位问题更快
- 前后端契约稳定:节点目录与工具目录由后端动态下发,避免前端硬编码
- 扩展友好:节点类型、工具接入、执行策略均可增量扩展
- Agent 工程化落地:支持运行态管理、断点续跑和历史回放,不停留在演示级对话
以下步骤用于本地快速启动(开发模式),默认后端端口 8001、前端端口 5174。
cd backend
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload后端健康检查地址:http://localhost:8001/health
cd frontend
npm install
npm run dev -- --host 0.0.0.0 --port 5174前端访问地址:http://localhost:5174
- 打开前端后进入工作流页面,创建一个新工作流并保存
- 在编辑器中通过“运行”或“聊天触发”发起一次执行
- 在历史或日志面板确认有 run 记录、节点日志和最终状态
- 后端:建议使用
gunicorn + uvicorn workers或容器化部署 - 前端:执行
npm run build后由 Nginx/静态资源服务托管 - 数据库:开发默认 SQLite,生产建议切换为托管数据库并配套迁移流程





