a-agmon/rs-graph-llm

解決的問題

graph-flow 是專為 AI 代理設計的狀態保持型圖工作流框架。它允許開發者建構複雜、互動性高且可恢復的工作流程，其中 AI 代理可執行任務、做出決策，並暫停等待人工輸入，同時在程序重啟後仍能維持狀態。

工作原理

此框架使用圖形基礎的執行引擎，節點定義為 Task 特性。每個任務讀取和寫入共享且執行緒安全的 Context，該上下文會被序列化並持久化至會話中。執行流程由任務回傳的 NextAction 控制，決定圖是否應進入下一個節點、跳轉至特定任務、等待使用者輸入，或結束工作流程。

它與 Rig LLM 庫原生整合，用於聊天歷史與代理執行時，並支援記憶體與 PostgreSQL 兩種儲存後端以實現會話持久化。

適用對象

需要複雜路由、狀態管理以及人機協作互動的 AI 代理與代理工作流程的 Rust 開發者。

特色亮點

• 狀態保持與可恢復：使用持久化儲存，可在重啟後暫停與恢復會話。
• 靈活執行：支援逐步（互動式）與一次執行（連續）執行模式。
• 條件路由：可根據 Context 中的資料在執行時動態分支工作流程。
• 人機協作：內建 WaitForInput 操作，可暫停工作流程直至外部輸入提供。
• 並行執行：FanOutTask 支援並行執行多個子任務並聚合結果。
• 類型安全：利用 Rust 的類型系統實現高效能與安全性。