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源码分析Dubbo服务提供者启动流程-上篇(文末附流程图)

本节将详细分析Dubbo服务提供者的启动流程，请带着如下几个疑问进行本节的阅读，因为这几个问题将是接下来几篇文章分析的重点内容。什么时候建立与注册中心的连接。

2019-12-17

kimi-code 深度掌握系列文章-Agent 类编排者（四）

在 kimi-code 的架构中，没有比 Agent 类更中心的模块了。它就是乐团的指挥，不亲自演奏任何乐器，却协调着所有的乐手——15 个以上的子系统——在正确的时机发出正确的声音。本章深入 Agent 类的内部构造，拆解它如何将一组互相依赖的服务编织成一个能完成完整对话循环的有机整体。

2026-08-06

一文解析多 Agent 编排架构模式全景

从 Token 膨胀 15× 的物理约束到 N² 冲突的数学诅咒，从 64% 基准上单 Agent 持平多 Agent 的反直觉真相到一张选型决策公式

2026-07-13

🔥 Solon Ai Flow 编排开发框架发布预告（效果预览）

Solon Ai Flow 是一个智能体编排开发框架。它是框架！不是工具，不是产品（这与市面上流行的工具和产品，有较大差别）。使用 yaml 格式编排，很像 docker-compose 的观感。

2025-05-16

🔥 Tinyflow AI 工作流编排框架 v0.0.14 发布

Tinyflow Tinyflow 是一个轻量的 AI 智能体解决方案，她不是一个 ” 产品 “，而是一个开发组件。通过集成 Tinyflow，您可以使得任何的传统应用，具备 AI 智能体的能力。特性 Tinyflow 前端基于 Web Component 开发，因此支持 React、Vue、Angular、Svelte 等任何框架，当然也包括原生的 HTML、CSS、JavaScript。后端支持 Java（不限制框架）、Python、Node.js 等语言。快速开始前端 npm install @tinyflow-ai/ui import { Tinyflow } from 'tinyflow'; const tinyflow = new Tinyflow({ element: '#tinyflow', data: JSON.parse('{}'), provider: { llm: () => [] } }); 参数含义： element：容器元素，可以是一个字符串，也可以是一个 DOM 元素。 data：工作流的数据，是一个 JSON 对象。 provider：数据提供者，目前支持 LLMs 的数据： tinyflow 提供了以下方法： tinyflow.getData()导出工作流的数据 tinyflow.getOptions()获取初始化配置的参数 Vue3 支持： npm install @tinyflow-ai/vue React 支持： npm install @tinyflow-ai/react Java 后端后端 java 主要用于执行Tinyflow 设计出来的工作流，其开源地址为：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow-java <dependency> <groupId>dev.tinyflow</groupId> <artifactId>tinyflow-java-core</artifactId> <version>1.0.0-rc.7</version> </dependency> 其他后端 Nodejs 后端（正在开发中，暂未开放）： npm install @tinyflow-ai/nodejs Python 后端（正在开发中，暂未开放）： pip install tinyflow-ai-python 源码下载 Gitee：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow Github：https://github.com/tinyflow-ai/tinyflow 进一步了解 Tinyflow，可以移步文章《嘿，我开发了个性感的 AI 框架 Tinyflow，看看？》。

2025-04-14

🔥 Tinyflow AI 工作流编排框架 v0.0.9 发布

Tinyflow Tinyflow 是一个轻量的 AI 智能体解决方案，她不是一个 ” 产品 “，而是一个开发组件。通过集成 Tinyflow，您可以使得任何的传统应用，具备 AI 智能体的能力。特性 Tinyflow 前端基于 Web Component 开发，因此支持 React、Vue、Angular、Svelte 等任何框架，当然也包括原生的 HTML、CSS、JavaScript。后端支持 Java（不限制框架）、Python、Node.js 等语言。快速开始前端 npm install @tinyflow-ai/ui import { Tinyflow } from 'tinyflow'; const tinyflow = new Tinyflow({ element: '#tinyflow', data: JSON.parse('{}'), provider: { llm: () => [] } }); 参数含义： element：容器元素，可以是一个字符串，也可以是一个 DOM 元素。 data：工作流的数据，是一个 JSON 对象。 provider：数据提供者，目前支持 LLMs 的数据： tinyflow 提供了以下方法： tinyflow.getData()导出工作流的数据 tinyflow.getOptions()获取初始化配置的参数 Vue3 支持： npm install @tinyflow-ai/vue React 支持： npm install @tinyflow-ai/react Java 后端后端 java 主要用于执行Tinyflow 设计出来的工作流，其开源地址为：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow-java <dependency> <groupId>dev.tinyflow</groupId> <artifactId>tinyflow-java-core</artifactId> <version>1.0.0-rc.3</version> </dependency> 其他后端 Nodejs 后端（正在开发中，暂未开放）： npm install @tinyflow-ai/nodejs Python 后端（正在开发中，暂未开放）： pip install tinyflow-ai-python v0.0.9 更新记录新增自定义 Node 的功能新增通过 changeset 自动发布 NPM 包的能力源码下载 Gitee：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow Github：https://github.com/tinyflow-ai/tinyflow 进一步了解 Tinyflow，可以移步文章《嘿，我开发了个性感的 AI 框架 Tinyflow，看看？》。

2025-03-26

🔥 Tinyflow AI 工作流编排框架 v0.0.5 发布

Tinyflow Tinyflow 是一个轻量的 AI 智能体解决方案，她不是一个 ” 产品 “，而是一个开发组件。通过集成 Tinyflow，您可以使得任何的传统应用，具备 AI 智能体的能力。特性 Tinyflow 前端基于 Web Component 开发，因此支持 React、Vue、Angular、Svelte 等任何框架，当然也包括原生的 HTML、CSS、JavaScript。后端支持 Java（不限制框架）、Python、Node.js 等语言。快速开始前端 npm install @tinyflow-ai/ui import { Tinyflow } from 'tinyflow'; const tinyflow = new Tinyflow({ element: '#tinyflow', data: JSON.parse('{}'), provider: { llms: () => [] } }); 参数含义： element：容器元素，可以是一个字符串，也可以是一个 DOM 元素。 data：工作流的数据，是一个 JSON 对象。 provider：数据提供者，目前支持 LLMs 的数据： tinyflow 提供了以下方法： tinyflow.getData()导出工作流的数据 tinyflow.getOptions()获取初始化配置的参数 Vue3 支持： npm install @tinyflow-ai/vue React 支持： npm install @tinyflow-ai/react Java 后端后端 java 主要用于执行 Tinyflow 设计出来的工作流，其开源地址为：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow-java <dependency> <groupId>dev.tinyflow</groupId> <artifactId>tinyflow-java</artifactId> <version>0.0.2</version> </dependency> 其他后端 Nodejs 后端（正在开发中，暂未开放）： npm install @tinyflow-ai/nodejs Python 后端（正在开发中，暂未开放）： pip install tinyflow-ai-python v0.0.5 更新记录新增 @tinyflow-ai/svelte包，方便 svelte 框架开发新增 UMD 编译，方便通过 cdn 直接导入 Tinyflow 的 js 和 css 新增知识库节点新增搜索引擎节点新增 Loop 循环节点新增添加 json 导出的相关示例完善官方网站 https://tinyflow.cn 站点上线源码下载 Gitee：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow Github：https://github.com/tinyflow-ai/tinyflow 进一步了解 Tinyflow，可以移步文章《嘿，我开发了个性感的 AI 框架 Tinyflow，看看？》。

2025-03-10

🔥 Tinyflow AI 工作流编排框架 v0.0.4 发布

Tinyflow Tinyflow 是一个轻量的 AI 智能体解决方案，她不是一个 ” 产品 “，而是一个开发组件。通过集成 Tinyflow，您可以使得任何的传统应用，具备 AI 智能体的能力。特性 Tinyflow 前端基于 Web Component 开发，因此支持 React、Vue、Angular、Svelte 等任何框架，当然也包括原生的 HTML、CSS、JavaScript。后端支持 Java（不限制框架）、Python、Node.js 等语言。快速开始前端 npm install @tinyflow-ai/ui import { Tinyflow } from 'tinyflow'; const tinyflow = new Tinyflow({ element: '#tinyflow', data: JSON.parse('{}'), provider: { llms: () => [] } }); 参数含义： element：容器元素，可以是一个字符串，也可以是一个 DOM 元素。 data：工作流的数据，是一个 JSON 对象。 provider：数据提供者，目前支持 LLMs 的数据： tinyflow 提供了以下方法： tinyflow.getData()导出工作流的数据 tinyflow.getOptions()获取初始化配置的参数 Vue3 支持： npm install @tinyflow-ai/vue React 支持： npm install @tinyflow-ai/react Java 后端后端 java 主要用于执行 Tinyflow 设计出来的工作流，其开源地址为：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow-java <dependency> <groupId>dev.tinyflow</groupId> <artifactId>tinyflow-java</artifactId> <version>0.0.1</version> </dependency> 其他后端 Nodejs 后端（正在开发中，暂未开放）： npm install @tinyflow-ai/nodejs Python 后端（正在开发中，暂未开放）： pip install tinyflow-ai-python v0.0.4 更新记录新增 @tinyflow-ai/react 包，方便用于在 React 下进行开发新增 @tinyflow-ai/vue 包，方便用于在 vue 3 下进行开发新增 HttpNode 节点，支持用于 Http 请求数据的场景新增 tinyflow.destroy() 和setData() 方法源码下载 Gitee：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow Github：https://github.com/tinyflow-ai/tinyflow 进一步了解 Tinyflow，可以移步文章《嘿，我开发了个性感的 AI 框架 Tinyflow，看看？》。

2025-02-28

🔥 Tinyflow AI 工作流编排框架 v0.0.3 发布

Tinyflow Tinyflow 是一个轻量的 AI 智能体解决方案，她不是一个 ” 产品 “，而是一个开发组件。通过集成 Tinyflow，您可以使得任何的传统应用，具备 AI 智能体的能力。特性 Tinyflow 前端基于 Web Component 开发，因此支持 React、Vue、Angular、Svelte 等任何框架，当然也包括原生的 HTML、CSS、JavaScript。后端支持 Java（不限制框架）、Python、Node.js 等语言。快速开始前端 npm install @tinyflow-ai/ui import { Tinyflow } from 'tinyflow'; const tinyflow = new Tinyflow({ element: '#tinyflow', data: JSON.parse('{}'), provider: { llms: () => [] } }); 参数含义： element：容器元素，可以是一个字符串，也可以是一个 DOM 元素。 data：工作流的数据，是一个 JSON 对象。 provider：数据提供者，目前支持 LLMs 的数据： tinyflow 提供了以下方法： tinyflow.getData()导出工作流的数据 tinyflow.getOptions()获取初始化配置的参数 Java 后端后端 java 主要用于执行 Tinyflow 设计出来的工作流，其开源地址为：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow-java <dependency> <groupId>dev.tinyflow</groupId> <artifactId>tinyflow-java</artifactId> <version>0.0.1</version> </dependency> 其他后端 Nodejs 后端（正在开发中，暂未开放）： npm install @tinyflow-ai/nodejs Python 后端（正在开发中，暂未开放）： pip install tinyflow-ai-python 源码下载 Gitee：https://gitee.com/tinyflow-ai/tinyflow Github：https://github.com/tinyflow-ai/tinyflow 进一步了解 Tinyflow，可以移步文章《嘿，我开发了个性感的 AI 框架 Tinyflow，看看？》。

2025-02-26

CNCF 首个云原生多云容器编排项目 Karmada 正式晋级孵化

文分享自华为云社区《CNCF首个云原生多云容器编排项目Karmada正式晋级孵化】》，作者：云容器大未来。

2023-12-14

实例解读华为云数字工厂平台的逻辑模型编排器

摘要：本期结合一个“生产执行管理”案例场景涉及的相关业务活动流程，系统地介绍了华为云数字工厂平台的逻辑模型编排器的使用方法。

2023-05-24

Karmada 多云容器编排引擎支持多调度组，助力成本优化

本文分享自华为云社区《Karmada 多云容器编排引擎支持多调度组，助力成本优化！》

2023-04-21

可视化服务编排在金融APP中的实践

3.1 核心功能可视化服务编排系统的核心功能都是对BFF日常需求及研发流程的抽象，从接口的调用方式、出入参的处理、接口异常情况的处理、服务的调试测试、服务的上线流程等几个维度完成系统整体功能的设计。

2022-08-10

小而美的规则编排引擎！

一 LiteFlow v2.6.14今天正式发布！之前有很多人说组件的定义能不能不要那么耦合化，Java的单继承机制让组件无法再继承另外的类了。希望我这里做下调整。在2.6.14这个版本中LiteFlow支持了声明式组件，也是这个版本的最主要的特性。声明式组件让使用者在定义组件时有了一种新的选择。同时这个对我来说，也是为以后全面迈向声明式打下了一个基础。更加方便，更加解耦，更加轻量同时更加强大是LiteFlow这个框架一直追求的。如果你是第一次知道这个项目，可以去官网或相关的主页进行了解：项目官网: https://liteflow.yomahub.com gitee托管仓库： https://gitee.com/dromara/liteFlow github托管仓库： https://github.com/dromara/liteflow 二这个版本做了很长时间。声明式内部主要使用动态代理来实现。起初使用cglib，但是后来发现了cglib的一堆坑，查官方文档花了不少时间。后来果断抛弃了cglib，转而投向了byteBuddy。用了之后才发现byteBuddy果真是动态代理的一大神器，从功能上来说，比cglib强了不少，后续打算专门出篇文章来讲下byteBuddy这个字节码处理框架。新特性介绍以及文档：https://liteflow.yomahub.com/docs/user-detail-guide/user-detail-guide-declare-component 新的版本测试用例已经增加到了384个，更多的测试用例，是大家放心使用LiteFlow的基础。每发布一个版本，我也会进行大量测试用例的撰写，用以保证质量。如果遇到小的问题，可以到群里进行反馈，我会第一时间进行修复。三本次更新列表如下：特性 #I54VBS 从设计上改善NodeComponent，支持声明式组件 https://gitee.com/dromara/liteFlow/issues/I54VBS 增强 #I57IEJ requestId更换算法，看上去更加整洁 https://gitee.com/dromara/liteFlow/issues/I57IEJ 修复 #I576ZY 修复processor异常后 ICmpAroundAspect里面的aferProcess不能正常执行的问题 https://gitee.com/dromara/liteFlow/issues/I576ZY 四如果你对这个项目感兴趣或是使用中遇到问题，可以加社区群进行反馈，社区群非常活跃，有不少开源和业界大佬，也能进行一些技术课题上的讨论，希望对技术感兴趣的你能加入社区。加群方式为：https://liteflow.yomahub.com/blog/group-chat 开源不易，为了开源项目的更好推广，如果你的项目中用了LiteFlow框架并且还觉得不错的话，希望可以在以下地址登记你的公司，登记的公司都会更新到文档中的用户一栏中。 https://gitee.com/dromara/liteFlow/issues/I3CM7N 当然你也可以选择请我喝杯咖啡:P，这会是对我以及我努力成果的最大肯定！ https://liteflow.yomahub.com/blog/donation

2022-05-16

博云计划向 Volcano 社区捐赠作业流编排引擎 JobFlow

JobFlow诞生的背景 Volcano虽然提供了优秀的基于作业的任务编排功能，但缺乏作业间的编排能力。业界在需要作业编排时，通常的解决方式有以下几种：人工手动提交多个作业。

2021-12-03

W5 SOAR —— 安全编排与自动化响应平台

W5是一款基于Python开发的安全编排与自动化响应平台，为了企业安全做出了精心的打造，无需编写代码即可实现自动化响应流程，可节约企业80%的成本。

2021-03-31

Node接入层可视化逻辑编排，还可以这样做？

和复杂流程编排是不是简单线性编排就够了？

2020-05-13

Node-RED 1.0 发布，可视化物联网编排工具

Node-RED 是 IBM 新兴技术服务团队构建的可视化物联网编排工具，可基于浏览器的流程编辑器连接设备、服务器和 API 应用。

2019-10-02

运维编排服务系列-----自动启动意外停止的ECS实例

操作指南首先登录到运维编排控制台。单击自定义模版，单击创建模版。单击 YAML。将编写好的YAML格式模版内容粘贴到编辑框内，或者您也可直接在编辑框中编写该模版。单击校验模版。

2019-09-11

运维编排场景系列----分批到机器上运行命令

解决方案任务分解:1.通过tagKey-tagValue来查找需要操作的实例2.设置执行的批次3.循环批次内的实例执行云助手命令4.执行所有批次一、打开控制台，找到运维编排二、创建模版根据以上的任务步骤来看可以把此任务创建成以下模版

2019-08-22

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。