一个本地优先的 AI 自动化桌面平台：用可视化工作流编排 Agent，用可编辑的 Python App 与 MCP 工具把模型真正接入你的本机能力。
Workrun 面向希望把 AI 从“单次对话”变成“可复用、可运行的能力”的开发者。它把工作流、Agent、Python 项目和 MCP Server 放进同一个桌面 App：在画布上组合步骤和分支，为 Agent 配置模型、指令与工具；把本地代码沉淀为可独立调试、也可由工作流或 Agent 复用的 App；在一次运行里查看状态、模型输出、工具调用与脚本日志。
项目仍处于早期开发阶段，工作流文件格式与部分接口可能调整。本文标注的“已实现”能力以当前代码为准；尚未完成的方向集中列在文末路线图中。
许多 AI 自动化任务都会同时包含四类工作：向用户收集信息、调用 AI 推理、执行确定性的本地代码，以及访问外部工具或服务。若这些步骤散落在提示词、终端命令和多个工具中，流程不易复用，也很难知道某次运行在哪一步失败。
Workrun 将它们组织到同一份工作流中：
- 人机协作：工作流启动时可显示输入表单；Python App 也可在运行中向桌面端请求表单或确认。
- AI 推理：Agent 节点携带角色、指令和模型配置，读取当前工作流状态后生成结果。
- 可编程自动化：Python App 以独立、可编辑的
uv项目存在；既能作为画布节点处理工作流状态，也能成为 Agent 的 Tool App。 - 工具连接：Agent 可选择本地 Tool App 或已连接 MCP Server 发现的工具，并可在调用前要求人工确认。
- 流程控制与可观察性：If/Else、Switch 节点根据状态字段选择路径；运行面板流式显示节点状态、模型消息、工具调用、思考过程和脚本输出。
换言之，Workrun 不是又一个聊天窗口，而是把 AI 与本地程序纳入有输入、输出、分支和执行记录的工作流运行时。
- 基于节点画布创建、连接、保存和加载工作流，支持撤销/重做与工作流基本设置。
- 已提供
Start、End、Agent、Remote Agent、Process、If/Else、Switch与Group节点；其中 Group 仅用于画布布局，不参与执行。 - 工作流可配置为任务模式或对话模式；任务模式会根据输入定义生成测试运行表单，对话模式提供消息输入。
- 运行前会校验图结构并编译为执行计划：必须且只能有一个 Start、至少一个 End，边连接与分支出口也会被验证。
- 运行时将画布 DSL 编译为 Rust 工作流图，按事件流向界面发送节点开始/结束、模型消息与错误；最终状态和执行计划会一并返回。
- 本地 Agent 节点可配置名称、职责描述、指令和模型 Profile，并使用当前工作流状态作为上下文。
- Remote Agent 节点通过 A2A（Agent-to-Agent）协议调用远程 Agent，作为工作流中的正式执行步骤。
- 设置页可管理模型提供商凭据和连接地址；当前运行时已接入 Gemini、OpenAI / OpenAI-compatible、Anthropic、DeepSeek、Groq 与 Ollama。
- API Key 以加密形式写入本地 Workrun 配置，而非交给前端持久化。
- 每个 Agent 可选择可用工具、设置单次运行的工具调用上限与超时；运行记录会保留工具输入、输出与调用过程。
Workrun 中的 App 是一个由桌面端管理、但始终可由你自由编辑的本地 Python 项目。创建后，App 会拥有自己的 pyproject.toml、锁文件、虚拟环境和入口脚本；Workrun 使用 uv 准备运行环境、同步依赖和流式返回日志。它不是把代码塞进节点配置，而是保留了完整项目的可维护性。
| 类型 | 如何复用 | 适合的场景 |
|---|---|---|
| App（工作流 App） | 单独运行，或作为 Process 节点加入任意工作流 | 数据处理、内部系统集成、确定性规则，以及需要清晰输入/输出的复杂业务逻辑。它从 stdin 接收完整工作流状态，并通过 workrun_sdk.process.result(...) 返回结构化结果。 |
| Tool App | 由 Agent 按 JSON Schema 描述的参数自主调用 | 查询、计算、文件/服务操作等需要由模型决定何时调用的能力。用 Python SDK 的 @tool 定义函数，Agent 获得经过校验的结构化结果。 |
- App 可从 Apps 页面单独运行、调试和迭代；同一个本地项目不需要为工作流集成而牺牲正常的代码组织方式。
- Python SDK 提供
form()、collect()、confirm()等 API；App 可通过受令牌保护的本地 IPC 请求桌面端显示 JSON Schema 表单，再继续执行。 - Tool App 可配置输入/输出契约、风险等级、权限说明与“每次询问”策略。需要确认时，桌面端会向用户展示本次调用参数再执行。
- App 是本机代码，不是沙箱：请仅运行你信任的项目，并按其实际权限范围审查代码。
除本地 Tool App 外，Workrun 还可把 MCP Server 注册为 Agent 可选择的工具来源：
- 支持本地
stdioServer 与远程 Streamable HTTP Server，可在 App 内测试连接、启停、重连并查看已发现的工具数量与连接错误。 - 远程 Server 支持无认证、Bearer Token 和 OAuth；凭据保存在本地加密配置中，前端不会收到密钥或 OAuth 凭据。
- Agent 节点从已启用 Server 发现的工具中按需选择；调用同样纳入超时、限额、审批和运行追踪。
- 基于 Tauri 2 的 React/TypeScript 桌面应用，前端画布使用 React Flow。
- 支持浅色、深色与跟随系统主题；中英文界面；日志等级和保留策略设置。
- 已集成自动检查更新、开机启动、静默启动、系统托盘、单实例和窗口状态等桌面能力（不同平台的实际可用性取决于系统支持）。
下面是当前准备录制演示的视频场景：用户填写自身健康信息，Health Agent 根据这些输入生成一份健康报告。
Start
│
├─ 在运行面板填写：年龄、性别、身高、体重、生活习惯、关注点……
│
▼
Health Agent
├─ 读取本次输入与 Agent 指令
├─ 调用已配置的模型
└─ 生成健康报告（仅作健康信息整理，不替代医疗诊断）
│
▼
End
同一流程可以自然扩展：在 Agent 前增加 Python App 做 BMI 或数据规范化；在 Agent 后按 route / approved 等状态使用 Switch 或 If/Else 分流；也可以把某一步替换为符合 A2A 协议的远程 Agent。
Workrun 采用 pnpm monorepo。桌面端负责交互、工作流执行编排和本地运行时管理；共享包承载 UI 与动态表单能力；Python SDK 则是 App 与桌面端之间的受控交互层。
flowchart TB
User[用户]
UI[Desktop UI\nReact + TypeScript + React Flow]
Tauri[Tauri Host / Rust]
Compiler[Workflow compiler\nReact Flow DSL → StateGraph]
Agent[本地 Agent\n模型 Provider]
Remote[Remote Agent\nA2A]
Process[App / Process Node\nuv-managed Python project]
ToolApp[Tool App\nPython function]
Mcp[MCP Server\nstdio / Streamable HTTP]
SDK[workrun-sdk\n表单 / 确认 / 结构化结果]
Form[JSON Schema Form\n桌面端输入对话框]
User --> UI
UI <-->|Tauri commands + event channels| Tauri
Tauri --> Compiler
Compiler --> Agent
Compiler --> Remote
Compiler --> Process
Process --> SDK
SDK <-->|local IPC| Form
Form --> UI
Agent --> ToolApp
Agent --> Mcp
| 层 | 主要位置 | 职责 |
|---|---|---|
| 桌面界面 | apps/desktop/src |
工作流画布、节点编辑器、运行面板、Apps 管理、模型与应用设置。前端只描述工作流并展示结果，不直接持有执行逻辑。 |
| 桌面主机 | apps/desktop/src-tauri/src |
Tauri commands、配置与加密、系统集成、Python 运行时、App / MCP Server 注册表，以及工作流编译与执行。 |
| 工作流运行时 | module/workflow.rs |
将 React Flow 的 nodes / edges 转成 ADK Rust StateGraph，验证图、连接条件边，并以流式事件驱动界面状态。 |
| AI 与工具执行器 | module/workflow、模型配置 |
创建本地 LLM Agent 或 A2A Remote Agent；为 Agent 装配本地 Tool App 或 MCP 工具，并处理超时和人工审批。 |
| 本地 App 执行器 | module/process_node、module/python_runtime |
创建、登记、检查和执行 uv 管理的 Python 项目；将状态、日志和结构化结果接入工作流或 Agent。 |
| MCP 注册表 | module/mcp_server |
管理本地/远程 MCP Server 的配置、连接、认证、生命周期和工具发现。 |
| Python 交互 SDK | packages/python-sdk |
为 Python App 提供 process.result() 与 UI 请求 API，通过带令牌的本地 IPC 和桌面端通讯。 |
| 共享前端包 | packages/ui、packages/json-schema-form |
复用基础组件，以及基于 RJSF/Ajv 的 JSON Schema 表单渲染能力。 |
- 用户在画布定义节点、连线、输入字段和 Agent / App 配置，前端保存 React Flow 文档。
- 点击运行后，前端收集本次输入并调用 Tauri command；这类运行参数属于本次执行，不会回写工作流定义。
- Rust 端验证并编译文档，构建仅包含执行语义的 StateGraph。节点位置等画布布局信息不会进入运行时模型。
- 图执行各个 Agent、Remote Agent、App 与控制节点。Agent 可以调用已选的 Tool App 或 MCP 工具；状态在图中传递，If/Else 和 Switch 根据选择器字段决定后继路径。
- 执行事件通过 Tauri Channel 实时回到运行面板；App 的 stdout/stderr、Agent 的工具调用及其结果都会流式展示。结束后返回最终 state 与执行计划。
- 工作流定义、Workrun 配置、日志及 Process Node 项目均以本地文件为主。
- 模型推理请求会发送给用户所选模型服务；Remote Agent 节点会请求其配置的远程地址。因此，输入中包含敏感信息时，请审查对应模型服务和远程 Agent 的数据政策。
- Python App 与本地 stdio MCP Server 均由本机执行，应只运行你信任的代码。它们可以访问其被授予的本机权限；Workrun 不将其视为沙箱。
当前 Workrun 以本地文件为中心，便于个人在自己的设备上开发、试验和维护工作流与 App。后续计划引入服务端，用于集中保存这些可复用资产，并提供发布与分发能力。
设想中的团队市场会让成员把已经验证有效的工作流或 App 发布为可发现、可安装、可复用的能力。例如，某位同学沉淀了一个解决特定业务场景的工作流，或将复杂集成封装成 App 后，其他同学可在市场中找到它、复用它，并在自己的工作流中继续组合。版本、权限、依赖与发布流程将随该能力一并逐步设计。
这一服务端、发布与市场能力尚未实现；现阶段的工作流和 App 仍由本地桌面端管理。
apps/desktop/ Tauri 桌面应用
├── src/ React UI、画布节点、运行面板与服务层
└── src-tauri/src/ Rust commands、运行时、配置与系统集成
packages/python-sdk/ Python App SDK（本地 IPC、表单、结果协议）
packages/json-schema-form/ JSON Schema 表单主题与模板
packages/ui/ 共享 UI 组件
- Node.js 24 或更高版本
- pnpm 11
- Rust 工具链（用于 Tauri 桌面应用）
- macOS/Linux 上运行 Python App 时，网络可用以便
uv下载所需 Python / 依赖；生产包会随附uvsidecar
# 安装依赖
pnpm install
# 启动桌面应用开发环境
pnpm dev:app
# 仅启动前端界面
pnpm ui:dev
# 类型检查
pnpm typecheck
# 代码检查与格式检查
pnpm oxlint
pnpm formatPython SDK 的开发和测试说明见 packages/python-sdk/README.md。
以下方向仍在持续完善中，不应视为已经完成的承诺：
- 服务端持久化、工作流 / App 的版本管理、发布机制与团队市场复用。
- 更完整的本地导入导出与可分享模板能力。
- 更丰富的节点类型、工具连接器、运行控制（取消、重试、恢复）与调试记录。
- 更成熟的权限模型、插件机制与更完善的跨平台运行时体验。
- 将运行历史、输入输出和错误上下文沉淀为更易复现的调试体验。
欢迎围绕工作流节点、运行时与插件机制、模型 / 工具集成、桌面端体验、Python SDK、示例流程和文档参与贡献。较大的改动建议先通过 Issue 讨论设计方向。
本项目采用 LICENSE 中的许可证。