workflow
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n8n-io/n8nAIエージェント時代のワークフロー自動化基盤n8n — n8nはビジュアル操作とコードを組み合わせて自動化ワークフローやAIエージェントを構築できるfair-codeプラットフォームです。OpenAIやAnthropicなど複数のAIモデルにベンダーロックインなしで対応し、1500以上の連携先と9000超のテンプレートで既存システムとAIをつなげます。Zapierなどとの違いは自己ホスト可能な点とコード拡張性です。
langgenius/difyノーコードでAgentic workflowを組めるLLM開発基盤 — Difyは、RAGパイプラインやAgenticワークフローをノーコード/ローコードで構築できるLLMアプリ開発プラットフォームです。多様なAIモデルやツールを1つのワークスペースで統合管理でき、クラウド・VPC・セルフホストいずれでもプロトタイプから本番運用までスタックを作り直さずに移行できます。MCPやClaude、DeepSeekにも対応し、チーム開発に適しています。
debpalash/VoiceStudio完全ローカルで動くElevenLabs代替の音声スタジオ — VoiceStudioはクラウド不要・完全ローカルで動くElevenLabsの代替ツールです。646言語対応の音声クローン、音声デザイン、動画の吹き替え、ディクテーション、文字起こし、オーディオブック生成までを一括で扱えます。CUDAやMLXにも対応し、ローカルAPI/MCPでエージェント連携も可能な点が特徴です。
apache/airflowPythonでDAGを書いて動かすワークフロー基盤 Airflow — Apache Airflowは、ワークフローをPythonコードとして記述・スケジューリング・監視できるプラットフォームです。ETLやMLOps、データ統合など幅広い用途で使われ、多数のプロバイダーと連携できる成熟したOSSプロジェクトです。
activepieces/activepiecesAI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents
Skyvern-AI/skyvernAutomate browser based workflows with AI
datawhalechina/easy-vibeゼロからVibe Codingを学ぶ実践教材 — プログラミング未経験者でもAIと対話しながらプロダクトを作れるようになる「Vibe Coding」の入門教材です。完全なロードマップとインタラクティブなデモで、GPTやGemini、Next.jsなどを使った実践を段階的に学べます。10言語対応で世界中の学習者に支持されています。
argoproj/argo-workflowsKubernetesネイティブなワークフローエンジン、PythonユーザーにはHera SDKも — Argo WorkflowsはKubernetes上で各ステップをコンテナ化し、DAGとして複数ステップのジョブを実行するCNCF卒業プロジェクトです。機械学習パイプラインやデータ処理、CI/CD、インフラ自動化に広く使われており、Hera Python SDKによりPythonユーザーにも扱いやすくなっています。
automatisch/automatischThe open source Zapier alternative. Build workflow automation without spending time and money.
westpoint-io/mimikクリックするだけで手順書が完成するブラウザ拡張 — Mimikはブラウザ操作を記録し、注釈付きスクリーンショット付きの手順ガイドを自動生成する拡張機能です。アカウント登録もクラウド送信も不要で、すべてローカルで完結するプライバシー重視設計が特徴。音声ナレーションやAI説明生成、リプレイ・多形式エクスポートにも対応し、社内マニュアルやチュートリアル作成を効率化したい人に最適です。
guregodevo/memdoor単一バイナリで動くエージェントCLI、トークン削減と耐久ワークフローを両立 — MemdoorはGo製のCLIで、DockerやPython不要でローカルまたはSSH経由でコーディング・自動化エージェントを実行できます。複数ステップのジョブをリポジトリ内のファイルとして保存し、チェックや承認ゲート、再開に対応。判定モデルでトークン消費を抑え、公開ベンチマークでは複数エージェントのワークフローが単発呼び出しより高い精度を示しています。