Conductor快速上手3步在本地跑起微服务编排引擎【免费下载链接】conductorConductor is an event driven agentic workflow engine providing durable and highly resilient execution engine for applications and AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/conductor一个订单要经过校验、扣款、扣库存、发通知四个服务。任何一个环节挂了重试逻辑散落在各处出问题时没人说得清流程卡在哪一步。Conductor把整个流程集中定义在一处它负责调度任务、记录每次状态变化、自动重试失败任务。你只需要关心每个服务自己那段业务代码流程的可靠性由引擎接管。项目速览 Conductor是一个开源的工作流编排引擎核心能力是持久化执行durable execution每执行一步都会落盘保存服务崩溃、机器重启后流程能从最后记录的状态继续跑而不是从头再来。持久化执行每一步状态都写入存储任务失败按可配置的退避策略自动重试worker挂掉后任务重新分派多语言workerPython、Java、Go、JavaScript、C#、Rust的worker都能接入通过REST或gRPC与服务通信内置系统任务HTTP调用、JSON转换、等待定时器、人工审批等常用步骤直接内置不需要写worker控制流算子Fork/Join并行、Switch分支、Do-While循环、子工作流嵌套都写在流程定义里图1Conductor架构图展示服务器、存储与各语言工作节点的集成方式跑起来 本地启动只需一个Docker镜像内含UI界面确认已安装Docker启动服务docker run -p 5000:5000 -p 8080:8080 conductoross/conductor:next浏览器打开 http://localhost:5000 进入管理界面API在 http://localhost:8080验证成功界面能正常加载、左侧能看到工作流定义和任务定义入口说明服务已就绪。图2Conductor Web管理界面用于查看工作流定义、执行记录和任务队列核心概念任务Task任务是最小执行单元对应一件具体的事比如一次HTTP调用或一段业务逻辑。每个任务有明确的状态流转计划中(SCHEDULED)、进行中(IN_PROGRESS)、已完成(COMPLETED)、失败等。图3任务状态流转示意图展示任务从计划到完成/失败的状态变化工作流Workflow工作流是任务的有序组合用JSON定义任务间的依赖关系。步骤之间通过${任务引用名.output.xxx}引用上游结果实现数据传递。系统任务 vs 普通任务系统任务由服务器直接执行如HTTP、JSON转换、定时器无需部署worker普通任务则由你语言编写的worker轮询领取并执行。新手可以先只用系统任务跑通流程后再接入自己的代码。图4在UI中定义工作流左侧是可视化流程图右侧是等价的JSON配置常见实战场景串起多个HTTP服务要做什么订单校验→支付→扣库存→发通知每步依赖上一步的输出。怎么做四个HTTP任务顺序排列用${payment.output.response.body.paymentId}这样的表达式把上一步返回的支付ID传给下一步完整示例见 microservice-orchestration.md。效果全程不需要写worker任何一步失败自动重试卡在哪一步在UI里直接可见。事件驱动触发流程要做什么Kafka里收到订单状态变更事件时自动启动后续处理流程。怎么做注册事件处理器把事件匹配到指定工作流并注入参数配方见 event-driven.md。支持Kafka、NATS、AMQP、SQS等消息队列。效果流程不再是手动调API才跑外部事件一来就自动执行且事件处理和流程状态同样可追溯。LLM选路分发要做什么用户请求进来由LLM判断该走退款流程、售后流程还是销售跟进流程。怎么做LLM_CHAT_COMPLETE任务返回一个工作流名称动态SUB_WORKFLOW按该名称启动已注册的工作流示例配置在 ai/examples/目录的36号系列。效果路由逻辑随模型能力升级执行记录依然持久化、可审计。进阶技巧并行提速用Fork/Join把互相独立的任务并行跑例如同时发邮件、短信和HTTP通知。分支数量不确定时用动态ForkFORK_JOIN_DYNAMIC任务列表可以在运行时决定。图5Fork/Join模式并行处理邮件、短信和HTTP通知后汇聚用时间线找瓶颈每次执行都有时间线视图每个任务的开始、结束时间和耗时一目了然哪个任务慢、哪里在空等看时间线比翻日志快。图6执行时间线视图显示各任务的起止时间和持续时长接下来去哪看完整文档入口docs/从快速开始选一条路径走通第一个流程场景配方库docs/devguide/cookbook/覆盖微服务编排、事件驱动、动态并行等可复制的例子AI编排示例ai/examples/30多份可直接注册的JSON配置架构原理docs/devguide/architecture/index.md了解服务器、存储、worker三者的分工结语用一条Docker命令把Conductor跑起来再照着quickstart注册第一个工作流大概半小时就能看到任务在UI里一步步执行。先把一个现有的跨服务流程搬成JSON定义是熟悉这套引擎最快的方式。【免费下载链接】conductorConductor is an event driven agentic workflow engine providing durable and highly resilient execution engine for applications and AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/conductor创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Conductor快速上手：3步在本地跑起微服务编排引擎
Conductor快速上手3步在本地跑起微服务编排引擎【免费下载链接】conductorConductor is an event driven agentic workflow engine providing durable and highly resilient execution engine for applications and AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/conductor一个订单要经过校验、扣款、扣库存、发通知四个服务。任何一个环节挂了重试逻辑散落在各处出问题时没人说得清流程卡在哪一步。Conductor把整个流程集中定义在一处它负责调度任务、记录每次状态变化、自动重试失败任务。你只需要关心每个服务自己那段业务代码流程的可靠性由引擎接管。项目速览 Conductor是一个开源的工作流编排引擎核心能力是持久化执行durable execution每执行一步都会落盘保存服务崩溃、机器重启后流程能从最后记录的状态继续跑而不是从头再来。持久化执行每一步状态都写入存储任务失败按可配置的退避策略自动重试worker挂掉后任务重新分派多语言workerPython、Java、Go、JavaScript、C#、Rust的worker都能接入通过REST或gRPC与服务通信内置系统任务HTTP调用、JSON转换、等待定时器、人工审批等常用步骤直接内置不需要写worker控制流算子Fork/Join并行、Switch分支、Do-While循环、子工作流嵌套都写在流程定义里图1Conductor架构图展示服务器、存储与各语言工作节点的集成方式跑起来 本地启动只需一个Docker镜像内含UI界面确认已安装Docker启动服务docker run -p 5000:5000 -p 8080:8080 conductoross/conductor:next浏览器打开 http://localhost:5000 进入管理界面API在 http://localhost:8080验证成功界面能正常加载、左侧能看到工作流定义和任务定义入口说明服务已就绪。图2Conductor Web管理界面用于查看工作流定义、执行记录和任务队列核心概念任务Task任务是最小执行单元对应一件具体的事比如一次HTTP调用或一段业务逻辑。每个任务有明确的状态流转计划中(SCHEDULED)、进行中(IN_PROGRESS)、已完成(COMPLETED)、失败等。图3任务状态流转示意图展示任务从计划到完成/失败的状态变化工作流Workflow工作流是任务的有序组合用JSON定义任务间的依赖关系。步骤之间通过${任务引用名.output.xxx}引用上游结果实现数据传递。系统任务 vs 普通任务系统任务由服务器直接执行如HTTP、JSON转换、定时器无需部署worker普通任务则由你语言编写的worker轮询领取并执行。新手可以先只用系统任务跑通流程后再接入自己的代码。图4在UI中定义工作流左侧是可视化流程图右侧是等价的JSON配置常见实战场景串起多个HTTP服务要做什么订单校验→支付→扣库存→发通知每步依赖上一步的输出。怎么做四个HTTP任务顺序排列用${payment.output.response.body.paymentId}这样的表达式把上一步返回的支付ID传给下一步完整示例见 microservice-orchestration.md。效果全程不需要写worker任何一步失败自动重试卡在哪一步在UI里直接可见。事件驱动触发流程要做什么Kafka里收到订单状态变更事件时自动启动后续处理流程。怎么做注册事件处理器把事件匹配到指定工作流并注入参数配方见 event-driven.md。支持Kafka、NATS、AMQP、SQS等消息队列。效果流程不再是手动调API才跑外部事件一来就自动执行且事件处理和流程状态同样可追溯。LLM选路分发要做什么用户请求进来由LLM判断该走退款流程、售后流程还是销售跟进流程。怎么做LLM_CHAT_COMPLETE任务返回一个工作流名称动态SUB_WORKFLOW按该名称启动已注册的工作流示例配置在 ai/examples/目录的36号系列。效果路由逻辑随模型能力升级执行记录依然持久化、可审计。进阶技巧并行提速用Fork/Join把互相独立的任务并行跑例如同时发邮件、短信和HTTP通知。分支数量不确定时用动态ForkFORK_JOIN_DYNAMIC任务列表可以在运行时决定。图5Fork/Join模式并行处理邮件、短信和HTTP通知后汇聚用时间线找瓶颈每次执行都有时间线视图每个任务的开始、结束时间和耗时一目了然哪个任务慢、哪里在空等看时间线比翻日志快。图6执行时间线视图显示各任务的起止时间和持续时长接下来去哪看完整文档入口docs/从快速开始选一条路径走通第一个流程场景配方库docs/devguide/cookbook/覆盖微服务编排、事件驱动、动态并行等可复制的例子AI编排示例ai/examples/30多份可直接注册的JSON配置架构原理docs/devguide/architecture/index.md了解服务器、存储、worker三者的分工结语用一条Docker命令把Conductor跑起来再照着quickstart注册第一个工作流大概半小时就能看到任务在UI里一步步执行。先把一个现有的跨服务流程搬成JSON定义是熟悉这套引擎最快的方式。【免费下载链接】conductorConductor is an event driven agentic workflow engine providing durable and highly resilient execution engine for applications and AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/conductor创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考