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2 Repos

Awesome GitHub RepositoriesAgentic Workflow Pipelines

Sequential processing stages specifically for AI agents to research and plan before implementing code.

Distinct from Multi-Stage Workflow Automations: Existing multi-stage candidates focus on DevOps builds or ML inference, not the research-design-code agent loop.

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Awesome Agentic Workflow Pipelines GitHub Repositories

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  • humanlayer/humanlayerAvatar von humanlayer

    humanlayer/humanlayer

    9,381Auf GitHub ansehen↗

    Humanlayer is an LLM coding agent orchestrator and AI-driven workflow manager designed to coordinate multiple agents in researching, designing, and implementing features across complex codebases. It provides a multi-agent development workspace that groups AI sessions, versioned design artifacts, and worktrees into collaborative team tasks. The system features a bring-your-own-key LLM gateway to connect external AI model subscriptions and API keys. It utilizes remote AI agent daemons to run long-term coding sessions on cloud infrastructure, maintaining progress independently of the user's acti

    Guides agents through a sequential pipeline of research, design, and planning before allowing code implementation.

    TypeScriptagentsaiamp
    Auf GitHub ansehen↗9,381
  • katanaml/sparrowAvatar von katanaml

    katanaml/sparrow

    5,162Auf GitHub ansehen↗

    Sparrow ist eine LLM-Plattform zur Dokumentenextraktion und eine vision-basierte Inferenz-Engine, die darauf ausgelegt ist, Bilder und PDFs in validierte, strukturierte Daten umzuwandeln. Sie fungiert als agentischer Workflow-Orchestrator, der Klassifizierungs-, Extraktions- und Validierungsaufgaben in mehrstufige Pipelines verkettet. Das System zeichnet sich durch eine Backend-agnostische Inferenzschicht aus, die Modelle über lokale GPUs, Apple Silicon und Cloud-Anbieter hinweg verwaltet. Es nutzt koordinatenbasiertes Visual Grounding, um extrahierten Text präzisen Bounding-Box-Koordinaten zuzuordnen, und verwendet hinweisgesteuerte Modellsteuerung, um die Aufmerksamkeit zu lenken und Datenformate zu normalisieren. Die Plattform deckt Workflows für Dokumentenintelligenz ab, einschließlich spezialisierter bildbasierter Tabellenverarbeitung zur Wahrung der strukturellen Integrität sowie schema-basierter Validierung zur Überprüfung der Korrektheit extrahierter Felder. Zudem bietet sie ein Dashboard zur Dokumentenanalyse für das Monitoring von API-Performance, Nutzungsstatistiken und Systemzustand. Die Architektur umfasst ein Plugin-basiertes Erweiterungssystem zur Integration von Drittanbieter-Bibliotheken für Indizierung und Orchestrierung.

    Implements automated pipelines that chain LLM instructions and external tools for complex document analysis and error recovery.

    Pythonagentic-aicomputer-visiondocumentai
    Auf GitHub ansehen↗5,162
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