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Conductor - 互联网规模的智能体工作流引擎
[](https://github.com/conductor-oss/conductor/stargazers)
[](https://github.com/conductor-oss/conductor/releases)
[](http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
[](https://join.slack.com/t/orkes-conductor/shared_invite/zt-3dpcskdyd-W895bJDm8psAV7viYG3jFA)
[](https://conductor-oss.org)
#### 编排分布式系统意味着要应对故障、重试和状态恢复。Conductor 会替你处理这一切。
Conductor 是在 [Netflix](https://netflixtechblog.com/netflix-conductor-a-microservices-orchestrator-2e8d4771bf40) 构建的开源持久化（durable）工作流引擎，用于在互联网规模上编排微服务、AI 智能体（agent）和持久化工作流。Netflix、Tesla、LinkedIn 和 J.P. Morgan 均已在生产环境中信赖并使用。由 [Orkes](https://orkes.io) 和不断壮大的 [community](https://join.slack.com/t/orkes-conductor/shared_invite/zt-3dpcskdyd-W895bJDm8psAV7viYG3jFA). 积极维护。
[](https://youtu.be/4azDdDlx27M)
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# 60 秒快速启动
**前置条件：** 必须安装 [Node.js](https://nodejs.org/) v16+ 和 Java 21+。
```shell
npm install -g @conductor-oss/conductor-cli
conductor server start
```
打开 [http://localhost:8080](http://localhost:8080) — 你的服务器已运行，并带有内置的 ui-next UI。
> **从旧版本升级？** CLI 会在 `~/.conductor-cli/` 缓存服务器 JAR。如果缓存了旧版本，请强制重新下载：
> ```shell
> conductor server start latest
> # or delete the cache manually
> rm ~/.conductor-cli/conductor-server-latest.jar && conductor server start
> ```
**运行你的第一个工作流：**
```shell
# Create a workflow that calls an API and parses the response — no workers needed
curl -s https://raw.githubusercontent.com/conductor-oss/conductor/main/docs/quickstart/workflow.json -o workflow.json
conductor workflow create workflow.json
```
> **注意：** 连续运行两次该命令会在第二次调用时返回错误——工作流已存在。这是预期行为。使用 `conductor workflow update` 修改现有工作流。
```shell
conductor workflow start -w hello_workflow --sync
```
查看 [Quickstart guide](https://docs.conductor-oss.org/quickstart/) 了解完整演练，包括编写 worker 和重放工作流。
**Conductor 的 Docker 镜像**（包含 ui-next UI）：
```shell
# UI at http://localhost:5000 | API at http://localhost:8080
docker run -p 5000:5000 -p 8080:8080 conductoross/conductor:next
```
所有 CLI 命令都有等效的 cURL/API 调用。详见 [Quickstart](https://docs.conductor-oss.org/quickstart/)。
---
# 为什么 Conductor 是开发者首选的工作流引擎
| | |
|---|---|
| **持久化执行（Durable execution）** | 每一步都会持久化。可承受崩溃、重启和网络故障，并支持可配置的重试和超时。 |
| **设计即确定性（Deterministic by design）** | 编排与业务逻辑分离——确定性是架构层面的，而非靠开发者自律。Worker 可运行任意代码；工作流图在构建上保持确定性。 |
| **AI 智能体编排** | 14+ 原生 LLM 提供商、MCP 工具调用、函数调用、人在回路（human-in-the-loop）审批，以及用于 RAG 的向量数据库。 |
| **运行时动态化** | 动态分叉、任务和子工作流在运行时解析。LLM 生成 JSON 工作流定义，Conductor 立即执行。 |
| **完全可重放** | 可从开头重启、从任意任务重新运行，或仅重试失败步骤——适用于任何工作流，任何时候都可以。 |
| **互联网规模** | 在 Netflix、Tesla、LinkedIn 和 J.P. Morgan 久经考验。可水平扩展至数十亿次工作流执行。 |
| **多语言 Worker** | 支持 Java、Python、Go、JavaScript、C#、Ruby 或 Rust 编写的 Worker。Worker 轮询、执行并上报——可在任意位置运行。 |
| **自托管，无厂商锁定** | Apache 2.0。5 种持久化后端、6 种消息代理。可在任何能运行 Docker 或 JVM 的环境中运行。 |
# 交付智能体，而非框架代码
Conductor 的 worker 就是普通代码——任意语言、任意库、任意 I/O。没有确定性约束，没有 SDK 仪式。编排层是声明式且机器可读的，因此 LLM 可以原生生成和组合工作流。如果智能体在第 12 次迭代时崩溃，它会从第 12 次迭代恢复。
**Conductor 中的自主思考-行动（think-act）智能体：** 通过 MCP 发现工具，用 LLM 推理，调用所选工具，重复直至完成。
```json
{
"name": "autonomous_agent",
"description": "Agent that loops until the task is complete",
"version": 1,
"tasks": [
{
"name": "discover_tools",
"taskReferenceName": "discover",
"type": "LIST_MCP_TOOLS",
"inputParameters": {
"mcpServer": "${workflow.input.mcpServerUrl}"
}
},
{
"name": "agent_loop",
"taskReferenceName": "loop",
"type": "DO_WHILE",
"loopCondition": "if ($.loop['think'].output.result.done == true) { false; } else { true; }",
"loopOver": [
{
"name": "think",
"taskReferenceName": "think",
"type": "LLM_CHAT_COMPLETE",
"inputParameters": {
"llmProvider": "openai",
"model": "gpt-4o-mini",
"messages": [
{
"role": "system",
"message": "You are an autonomous agent. Available tools: ${discover.output.tools}. Previous results: ${loop.output.results}. Respond with JSON: {\"action\": \"tool_name\", \"arguments\": {}, \"done\": false} or {\"answer\": \"final answer\", \"done\": true}."
},
{ "role": "user", "message": "${workflow.input.task}" }
]
}
},
{
"name": "act",
"taskReferenceName": "act",
"type": "SWITCH",
"expression": "$.think.output.result.done ? 'done' : 'call_tool'",
"decisionCases": {
"call_tool": [
{
"name": "execute_tool",
"taskReferenceName": "tool_call",
"type": "CALL_MCP_TOOL",
"inputParameters": {
"mcpServer": "${workflow.input.mcpServerUrl}",
"method": "${think.output.result.action}",
"arguments": "${think.output.result.arguments}"
}
}
]
}
}
]
}
]
}
```
每一步都持久化保存——无框架、无 SDK 锁定。代码优先（code-first）引擎要求你的代码具有确定性，以便框架可以重放。Conductor 让引擎具有确定性——因此你的代码不必如此。
查看 [Build Your First AI Agent](https://docs.conductor-oss.org/devguide/ai/first-ai-agent.html) 指南了解完整演练。
---
## 面向 AI 编程助手的 Conductor Skills
**[Conductor Skills](https://github.com/conductor-oss/conductor-skills)** 让 AI 编程助手（Claude Code、Gemini CLI 等）可直接从你的终端创建、管理和部署 Conductor 工作流。
### Claude
```shell
# Install Skills for Claude Code
/plugin marketplace add conductor-oss/conductor-skills
/plugin install conductor@conductor-skills
```
### 为所有检测到的 agent 安装
一条命令即可自动检测系统上所有受支持的 agent，并在可能的情况下进行全局安装。可随时重新运行——仅会为新检测到的 agent 安装。
**macOS / Linux**
```bash
curl -sSL https://conductor-oss.github.io/conductor-skills/install.sh | bash -s -- --all
```
**Windows (PowerShell) / (cmd)**
```powershell
# powershell
irm https://conductor-oss.github.io/conductor-skills/install.ps1 -OutFile install.ps1; .\install.ps1 -All
# cmd
powershell -c "irm https://conductor-oss.github.io/conductor-skills/install.ps1 -OutFile install.ps1; .\install.ps1 -All"
```
---
# SDKs
| 语言 | 仓库 | 安装 |
|----------|------------|---------|
| ☕ Java | [conductor-oss/java-sdk](https://github.com/conductor-oss/java-sdk) | [Maven Central](https://mvnrepository.com/artifact/org.conductoross/conductor-client) |
| 🐍 Python | [conductor-oss/python-sdk](https://github.com/conductor-oss/python-sdk) | `pip install conductor-python` |
| 🟨 JavaScript | [conductor-oss/javascript-sdk](https://github.com/conductor-oss/javascript-sdk) | `npm install @io-orkes/conductor-javascript` |
| 🐹 Go | [conductor-oss/go-sdk](https://github.com/conductor-oss/go-sdk) | `go get github.com/conductor-sdk/conductor-go` |
| 🟣 C# | [conductor-oss/csharp-sdk](https://github.com/conductor-oss/csharp-sdk) | `dotnet add package conductor-csharp` |
| 💎 Ruby | [conductor-oss/ruby-sdk](https://github.com/conductor-oss/ruby-sdk) | *(incubating)* |
| 🦀 Rust | [conductor-oss/rust-sdk](https://github.com/conductor-oss/rust-sdk) | *(incubating)* |
---
# 文档与社区
- **[文档](https://conductor-oss.org)** — 架构、指南、API 参考和 cookbook 示例。
- **[Slack](https://join.slack.com/t/orkes-conductor/shared_invite/zt-3dpcskdyd-W895bJDm8psAV7viYG3jFA)** — 社区讨论与支持。
- **[社区论坛](https://community.orkes.io/)** — 提问并分享模式。
---
后端配置
| 后端 | 配置 |
|---------|---------------|
| Redis + ES7（默认） | [config-redis.properties](docker/server/config/config-redis.properties) |
| Redis + ES8 | [config-redis-es8.properties](docker/server/config/config-redis-es8.properties) |
| Redis + OpenSearch | [config-redis-os.properties](docker/server/config/config-redis-os.properties) |
| Postgres | [config-postgres.properties](docker/server/config/config-postgres.properties) |
| Postgres + ES7 | [config-postgres-es7.properties](docker/server/config/config-postgres-es7.properties) |
| MySQL + ES7 | [config-mysql.properties](docker/server/config/config-mysql.properties) |
---
# 从源码构建
要求与说明
**要求：** Docker Desktop、Java (JDK) 21+、Node.js 18+ 以及 pnpm（用于 UI）
```shell
git clone https://github.com/conductor-oss/conductor
cd conductor
./gradlew build
# (optional) Build UI (ui-next) and embed it in the server
# ./build_ui_next.sh
# Start local server
cd server
../gradlew bootRun
```
**以开发模式运行 UI（在 http://localhost:1234):** 热重载**
需要在 `http://localhost:8080` 上运行 Conductor 服务器。如果尚未启用，请先启用 `corepack`：
```shell
corepack enable
```
然后启动开发服务器：
```shell
cd ui-next
pnpm install
pnpm dev
```
打开 [http://localhost:1234](http://localhost:1234) — 文件变更时 UI 会自动重载。
详见[完整构建指南](docs/devguide/running/source.md)。
---
# FAQ
这与 Netflix Conductor 相同吗？
是的。Conductor OSS 是原版 [Netflix Conductor](https://github.com/Netflix/conductor) 仓库的延续，Netflix 将该项目贡献给开源基金会之后由社区继续维护。
Conductor 是开源的吗？
是的。Conductor 是完全开源的工作流引擎，采用 Apache 2.0 许可证。你可以在自己的基础设施上自托管，支持 5 种持久化后端和 6 种消息代理（message broker）。
该项目是否在积极维护？
是的。[Orkes](https://orkes.io) 是主要维护方，并在所有主流云服务商上提供 Conductor 的企业级 SaaS 平台。
Conductor 能否扩展以应对我的工作负载？
可以。Conductor 诞生于 Netflix，在互联网规模下经过实战检验。它可跨多个服务器实例水平扩展，处理数十亿次工作流执行。
Conductor 是否支持持久化执行（durable execution）？
是的。Conductor 开创了持久化执行模式，确保工作流和持久化 agent 在基础设施故障或崩溃时仍能可靠完成。每一步都会持久化并可恢复。
工作流完成或失败后，我可以重放吗？
可以。Conductor 会无限期保留完整执行历史。你可以从头重新开始、从特定任务重新运行，或仅重试失败步骤——通过 API 或 UI 均可。
Conductor 能否编排 AI agent 和 LLM？
是的。Conductor 原生集成 14+ 家 LLM 提供商（Anthropic、OpenAI、Gemini、Bedrock 等），支持 MCP 工具调用、函数调用（function calling）、人在回路（human-in-the-loop）审批，以及用于 RAG 的向量数据库集成。
为什么 Conductor 将编排与代码分离？
将编排逻辑与业务逻辑耦合，会迫使开发者在工作流定义中手动维持确定性约束——不能直接 I/O、不能使用系统时间、不能引入随机性。Conductor 通过让编排层在结构上保持确定性，消除了整类此类 bug。Worker 是普通代码，零框架约束——可用任意语言编写，使用任意库，调用任意 API。
用代码编写工作流不是比 JSON 更强大吗？
这取决于你对「强大」的定义。在代码优先（code-first）引擎中，工作流定义与业务逻辑运行在同一运行时中——这意味着引擎必须重放你的代码才能恢复状态。这会迫使业务逻辑满足确定性约束：不能直接 I/O、不能使用系统时间、不能使用线程、不能引入随机性。Conductor 将这些关注点分离。编排图是声明式的（JSON），因此在结构上就是确定性的。你的 Worker 是普通代码，零约束——可使用任意语言、任意库，调用任意 API。你在真正需要的地方（业务逻辑）获得代码的全部能力，而在不需要的地方（编排）避免框架负担。
JSON 工作流能否处理分支、循环和错误处理等复杂逻辑？
可以。Conductor 支持 `SWITCH`（条件分支）、`DO_WHILE`（可配置迭代清理的循环）、`FORK_JOIN`（动态扇出的并行执行）、`SUB_WORKFLOW`（组合），以及运行时解析的 `DYNAMIC` 任务。这些能力可组合——你可以在 fork 内的分支中嵌套循环。对于错误处理，每个任务都支持可配置的重试、超时，以及可选/补偿任务。声明式模型不会限制复杂度——它让复杂度可见且可调试。
Conductor 如何处理工作流版本控制？
工作流定义按编号进行版本管理。正在运行的执行会继续使用启动时的版本——部署新版本永远不会破坏进行中的工作流。不存在重放兼容性问题，因为 Conductor 不会重放你的代码。编排图是唯一真相来源，每次执行都固定在其定义版本上。更新编排逻辑时无需重新部署 worker，也无需担心破坏正在运行的工作流。
开发者体验如何——IDE 支持、类型检查、调试？
Conductor 提供内置可视化 UI，用于设计、运行和调试工作流。每次执行都可完全观测：你可以检查每个任务的输入、输出、时序和重试历史。为实现类型安全（type safety），Conductor 会根据 JSON Schema 验证工作流输入和任务 I/O。Worker 是你所选语言中的普通代码——你的业务逻辑可获得完整的 IDE 支持、类型检查和调试能力。编排层在 UI 中可见，而非隐藏在框架内部。
Conductor 能处理长时间运行的工作流（数天、数周、数月）吗？
可以。Conductor 专为长时间运行的工作流而设计。执行状态会完整持久化——工作流可以暂停数月，等待人工审批、外部信号或定时器，并在中断处精确恢复。不存在会丢失的内存状态。这正是让 AI agent 循环具备持久性的机制：如果第 12 次迭代等待人工审核三周，第 13 次迭代会从中断处继续。
不把编排写在代码里，会不会失去灵活性？
你会获得更大的灵活性。由于工作流是 JSON 格式，LLM 可以在运行时生成和修改它们——无需编译/部署周期。动态分叉（dynamic forks）可让你扇出（fan out）到运行时确定的可变数量的并行任务。动态子工作流（dynamic sub-workflows）允许一个工作流按名称组合其他工作流。由于 worker 与编排解耦，你可以独立更新工作流图或替换 worker 实现。代码优先（code-first）引擎将两者耦合在一起，因此更改编排意味着重新部署和重新版本化你的代码。
Conductor 与其他工作流引擎相比如何？
Conductor 是开源工作流引擎，原生支持 14+ 提供商的 LLM 任务类型，内置 MCP 集成、持久化执行、完整可重放性，以及 7 种语言的 SDK。与代码优先引擎不同，Conductor 将编排与业务逻辑分离——确定性是架构层面的保证，而非开发者的约束。你的 worker 是普通代码，零框架规则。编排层是声明式的，因此可被 LLM 观测、版本化和组合。已在 Netflix、Tesla、LinkedIn 和 J.P. Morgan 经实战检验。
Orkes Conductor 与 Conductor OSS 兼容吗？
100% 兼容。Orkes Conductor 构建于 Conductor OSS 之上，具备完整的 API 和工作流兼容性。
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# 贡献
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## 贡献者
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# 路线图
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# 许可证
Conductor 采用 [Apache 2.0 License](LICENSE) 许可证。