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AI Agent 工作流编排器

AI Agent 工作流编排器

AI Agent 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_af28adda/agent-workflow-orchestrator。

技能介绍

解决什么问题

很多 AI Agent 已经会生成 SQL、调用技能，但把多个步骤拼成稳定流水线仍需要手写 DAG、等待串行执行、处理分支和外部命令。Agent Workflow Orchestrator 面向这类场景：用单文件、零依赖方式编排 数据输入、过滤、Join、聚合、Python、CLI 与 Skill 节点，并支持 sequential、parallel 和 auto 执行模式。

如何工作

核心是用 JSON 风格节点定义描述 DAG。数据类节点覆盖 DataIn、Filter、Join、Aggregate、DataOut；控制类节点包括 Branch 条件路由和 Python / CLI 扩展。auto 模式会根据拓扑选择串行、并行或条件路由，减少手工判断执行方式。技能调用接入 smart-data-analyzer、duckdb-data-analysis、mysql-analytics 等 OpenClaw 技能，使分析、可视化和报表步骤可以纳入同一条工作流。安全侧默认包含 SQL 白名单、路径校验、最大执行时间、节点数、文件与内存限制，适合把不确定输入交给脚本或 SQL 的场景。

适用边界

它更适合作为轻量数据处理流水线和 Agent 任务编排器，不是替代 Airflow/DataWorks 的大规模 ETL 调度平台。需要企业级依赖管理、复杂重试、跨集群资源调度时仍应使用专业调度系统。使用 Python、CLI 或外部技能时，应审查输入路径、命令参数和 SQL 权限，避免把高敏数据放入不受控节点。

使用场景

  • 读取 CSV，过滤 active 订单，按类别聚合金额，再输出结果文件。
  • 根据上游计算结果判断是否通过阈值，分别调用不同分析技能。
  • 把 DuckDB 查询、ECharts 可视化和 Excel 输出放进同一条 DAG。
  • 用 JSON 节点定义并行处理多份数据文件，再合并输出报表。

适合人员

  • 维护 Agent 任务的工程师：希望把 SQL、脚本、技能调用串成可运行 DAG。
  • 做数据分析的工程师：需要把 CSV、DuckDB、可视化节点组成流水线。
  • 平台集成开发者：想在 OpenClaw 技能之间加入条件路由和并行执行。
  • 自动化脚本作者：需要限制执行时间、文件大小、内存和节点数。