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置顶aflare 是一个数据不出本地的自动化工具。所有数据在你的电脑上跑完，不经过任何第三方服务器；完全免费，没有步数上限和月度配额；下载一个文件就能用，不用装 Docker、不用搭服务器；内置 20 多种 AI 模型，多模型自动路由，按成本或延迟选模型。和 Zapier、Make 比，aflare 数据不出本地且完全免费无限制；和 n8n、Airflow、Temporal 比，aflare 不用搭环境，装完就跑。项目开源（AGPL v3.0），代码在 github.com 。#黑客松进行时 #AI工作流 原llm-box 正式更名为aflare
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告别聊天，开始执行：aflare 让 AI 真正为你干活
AI 聊天机器人已经够多了——你问一句它答一句，像个永不疲倦的陪聊。但真正的生产力，来自执行。aflare 正是为此而生：一个本地优先的自动化 Agent，也是确定性工作流执行引擎。
🔒 本地优先，数据永远属于你
这是 aflare 最硬核的立场——数据不出本地。单二进制约 5MB 内存即可运行；工作流、执行历史、记忆、密钥全部落本地磁盘；API Key 走环境变量或系统 keyring 注入，config.yaml 不存明文；遥测可关闭。没有第三方黑盒，没有数据外泄风险。金融、政务、医疗等对安全苛求的行业，终于有了一个敢用的 AI 自动化方案。
🧠 两种模式，覆盖一切自动化场景
Agent 模式（aflare chat / aflare agent）：内置 ReAct 推理循环——思考、调工具、观察、优化。配备 300+ 预置技能模板，覆盖 16 个领域。更厉害的是 7 类可插拔能力：反思（自我批评修正）、人机协同（关键操作暂停确认）、效用驱动（6 维度评分优化）、自适应（跨轮次学习）、记忆（跨会话长期记忆）、规划（行动前生成计划）、工作流（优先使用模板）。Agent 不再是死板的脚本，而是会思考、会进化的智能体。
工作流模式（aflare create）：用自然语言描述需求——“每 10 分钟检查 BTC 价格，超过 70000 发 Telegram 通知”——aflare 自动通过关键词匹配生成 YAML 工作流。YAML 明确定义每一步做什么、依赖谁、失败了怎么办。不懂编程？加 --ai 参数让 LLM 帮你生成更复杂的流程。
🏗️ 企业级可靠性，不只是玩具
aflare 的 Runtime 配备了全套企业级保障：
· DAG 并行调度：拓扑排序精确控制依赖，无依赖步骤并发执行
· WAL 崩溃恢复 + Checkpoint：异常退出后 --resume 从中断处恢复
· Session 持久化：跨轮次保持上下文
· Saga 事务补偿：多步骤写入失败自动反向回滚
· 幂等性：Idempotency-Key + 跨进程锁，防重复执行
· 重试 / 限流 / 熔断：指数退避 + 令牌桶 + 熔断器状态机
所有操作可追溯、可回放、可验证。更令人印象深刻的是，aflare 使用 TLA+ 形式化验证对 DAG 调度器等关键并发逻辑进行数学证明——这在开源自动化工具中极为罕见，不是“感觉没问题”，而是“证明没问题”。
🛡️ 安全合规，层层防护
内置四级安全等级（L0-L3）按需收紧；HMAC 哈希链审计日志防篡改；AES-GCM 加密 + PBKDF2（600K 迭代）；Secret 自动脱敏（10+ 种模式：AWS/GitHub/JWT/私钥）；SSRF / Path Traversal / Command Injection 白名单防护；出站数据量异常监控 + 熔断器自动隔离。
🔌 开放生态，无限扩展
支持 MCP 协议（Server + Client）——可被 Claude、VS Code、Cursor 等任意 MCP 客户端连接。自定义节点用 Go 写任意集成；插件系统支持社区 .so；社区模板一键提交（aflare template submit）；场景包一键安装（aflare install-pack）。323 个 Skill 覆盖 16 个领域，目标 1000+。
⚡ 一分钟上手
安装简单到令人发指——macOS/Linux 一行 curl 搞定，Windows 一行 PowerShell。aflare doctor 环境自检，aflare init 交互式配置 LLM（本地 Ollama 或云厂商二选一），aflare template run 一键运行模板（无需 clone 或记路径）。国内网络自动切换镜像加速。
🚀 结语
aflare 目前已达 v0.8 版本，离线/内网首选项体验、隐私安全硬化、本地 LLM 丝滑接入均已交付。它不是一个又一个聊天玩具——它是一个让 AI 真正为你执行任务的引擎。如果你厌倦了跟 AI 聊天，想让 AI 帮你干活，aflare 值得你立刻体验。#AI工作流 #黑客松进行时 #AIHackathon #
AI 聊天机器人已经够多了——你问一句它答一句，像个永不疲倦的陪聊。但真正的生产力，来自执行。aflare 正是为此而生：一个本地优先的自动化 Agent，也是确定性工作流执行引擎。
🔒 本地优先，数据永远属于你
这是 aflare 最硬核的立场——数据不出本地。单二进制约 5MB 内存即可运行；工作流、执行历史、记忆、密钥全部落本地磁盘；API Key 走环境变量或系统 keyring 注入，config.yaml 不存明文；遥测可关闭。没有第三方黑盒，没有数据外泄风险。金融、政务、医疗等对安全苛求的行业，终于有了一个敢用的 AI 自动化方案。
🧠 两种模式，覆盖一切自动化场景
Agent 模式（aflare chat / aflare agent）：内置 ReAct 推理循环——思考、调工具、观察、优化。配备 300+ 预置技能模板，覆盖 16 个领域。更厉害的是 7 类可插拔能力：反思（自我批评修正）、人机协同（关键操作暂停确认）、效用驱动（6 维度评分优化）、自适应（跨轮次学习）、记忆（跨会话长期记忆）、规划（行动前生成计划）、工作流（优先使用模板）。Agent 不再是死板的脚本，而是会思考、会进化的智能体。
工作流模式（aflare create）：用自然语言描述需求——“每 10 分钟检查 BTC 价格，超过 70000 发 Telegram 通知”——aflare 自动通过关键词匹配生成 YAML 工作流。YAML 明确定义每一步做什么、依赖谁、失败了怎么办。不懂编程？加 --ai 参数让 LLM 帮你生成更复杂的流程。
🏗️ 企业级可靠性，不只是玩具
aflare 的 Runtime 配备了全套企业级保障：
· DAG 并行调度：拓扑排序精确控制依赖，无依赖步骤并发执行
· WAL 崩溃恢复 + Checkpoint：异常退出后 --resume 从中断处恢复
· Session 持久化：跨轮次保持上下文
· Saga 事务补偿：多步骤写入失败自动反向回滚
· 幂等性：Idempotency-Key + 跨进程锁，防重复执行
· 重试 / 限流 / 熔断：指数退避 + 令牌桶 + 熔断器状态机
所有操作可追溯、可回放、可验证。更令人印象深刻的是，aflare 使用 TLA+ 形式化验证对 DAG 调度器等关键并发逻辑进行数学证明——这在开源自动化工具中极为罕见，不是“感觉没问题”，而是“证明没问题”。
🛡️ 安全合规，层层防护
内置四级安全等级（L0-L3）按需收紧；HMAC 哈希链审计日志防篡改；AES-GCM 加密 + PBKDF2（600K 迭代）；Secret 自动脱敏（10+ 种模式：AWS/GitHub/JWT/私钥）；SSRF / Path Traversal / Command Injection 白名单防护；出站数据量异常监控 + 熔断器自动隔离。
🔌 开放生态，无限扩展
支持 MCP 协议（Server + Client）——可被 Claude、VS Code、Cursor 等任意 MCP 客户端连接。自定义节点用 Go 写任意集成；插件系统支持社区 .so；社区模板一键提交（aflare template submit）；场景包一键安装（aflare install-pack）。323 个 Skill 覆盖 16 个领域，目标 1000+。
⚡ 一分钟上手
安装简单到令人发指——macOS/Linux 一行 curl 搞定，Windows 一行 PowerShell。aflare doctor 环境自检，aflare init 交互式配置 LLM（本地 Ollama 或云厂商二选一），aflare template run 一键运行模板（无需 clone 或记路径）。国内网络自动切换镜像加速。
🚀 结语
aflare 目前已达 v0.8 版本，离线/内网首选项体验、隐私安全硬化、本地 LLM 丝滑接入均已交付。它不是一个又一个聊天玩具——它是一个让 AI 真正为你执行任务的引擎。如果你厌倦了跟 AI 聊天，想让 AI 帮你干活，aflare 值得你立刻体验。#AI工作流 #黑客松进行时 #AIHackathon #
https://github.com/alib8b8/aflare
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