有哪些开源的工作流与多代理自动化AI agent?(2026)
有。截至 2026 年 8 月 5 日,KanonAgent 库内做「工作流与多代理自动化」的 297 个 AI agent 中,有 73 个判定为开源(判定要求原文引文,读不出即留空);本页按真实热度收录其中 12 个。
共有12个同时满足开源与工作流多代理自动化的真实agent。开源意味着可自建、自改代码，无订阅锁，适合需要长期可控的团队。
更新 2026-08-05 · 12 个产品 · 数据来自 KanonAgent
1. lobehub63 upvotes
LobeHub以团队形式调度多个AI代理，实现7×24小时自动化工作流，完全开源可自部署。
2. adk-python21.0k upvotes
adk-python提供Python代码方式构建、测试和部署复杂代理，Google开源工具链支持自主自动化流程。
3. Upsonic7.9k upvotes
Upsonic用Python全栈框架快速搭建自主执行任务的AI代理，专注工作流自动化开源实现。
4. agents-cli2.3k upvotes
agents-cli通过Google CLI在云上构建测试部署AI代理，命令行驱动多代理自动化运维。
5. langflow117 upvotes
langflow用可视化界面构建测试部署AI代理与工作流，适合工程化落地开源方案。
6. OpenHarness40 upvotes
OpenHarness内置个人代理Ohmo，编排多个AI代理完成自主工作流，纯开源harness。
7. n8n-mcp30 upvotes
n8n-mcp让AI助手自动生成并部署n8n工作流，实现端到端多代理自动化，免费开源tier可用。
8. sim20 upvotes
sim作为中央智能层构建部署编排AI代理，支持多任务自动化流程管理开源工具。
9. gascity7 upvotes
gascity提供多代理编程工作流编排SDK，将多个代理组合成可复用自动化开发流程。
10. huginn4 upvotes
huginn创建监控并代为执行的代理，实现‘代理待命’式智能自动化管理开源方案。
Preloop开源控制平面提供AI代理可见性、治理与成本优化，保障多代理工作流安全运行。
12. claude-mem89.7k upvotes
claude-mem平台规模化构建编排部署AI代理，支持多步任务自动化系统开源落地。
怎么选
优先看GitHub活跃度与文档完整度，adk-python和langflow社区更成熟。注意部分agent虽开源但云部署仍需额外资源，隐性成本在运维与模型调用。常见坑是多代理状态同步与错误恢复机制不完善，选前必须跑通示例工作流。
这批 agent 的事实面
以下数字由代码从库里算出,分母是本页的 12 个产品;判定字段读不出就留空,不推测(判定方法论)。
自主度L3 × 1 · L2 × 7 (8/12 有判定)
计费完全免费 × 1 · 订阅制 × 1 (2/12 有判定)
前置条件开源 × 12 · 可自托管 × 7
常见集成Slack × 4 · MCP(模型上下文协议) × 4 · Discord × 2
收录时间2026-07-08 — 2026-08-05
本页排名来自库内真实热度,不接受付费收录;判定字段一律要求原文引文,读不出就留空。完整判据、阈值与已知局限见判定方法论。
常见问题
这些agent都支持中文工作流吗？
多数支持通过提示词或自定义节点实现中文，具体需查看对应仓库示例。
开源版和商业版功能差距大吗？
开源版已覆盖核心调度与编排，商业版多为托管与优先支持，个人或小团队开源足够。
部署时最容易踩什么坑？
依赖版本冲突与API密钥管理，建议用Docker或官方helm chart一键部署。