// AI Agent 编排平台 · Public Beta

把 AI Agent 从画布
拖到生产环境

在可视化画布上构建、编排、运行 AI Agent 与工作流。生产级并行 DAG 引擎、节点级 Trace 与成本归因、真·多租户、API 优先 —— 不是玩具，从第一天起就为上线设计。

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Free 计划含 100 次运行 / 月 · 无需信用卡

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成功

构建于可信的生产栈Go 1.26PostgreSQL 17 + pgvectorRiver QueueRedis / ValkeyOpenTelemetryDocker & Kubernetes

工作方式

从想法到线上 API，三步

这是一条真实的产品路径，不是营销拆解：画布编辑 → 运行调试 → 发布运营，全程在同一个平台完成。

01
拖拽编排
9 种节点覆盖主流场景：LLM、RAG、条件、循环、HTTP、模板、子流程。编译器做分层拓扑排序与节点级校验，画布上连出来的就是能跑的图。
02
一键运行
同层节点自动并行执行，SSE 实时流式输出逐字可见。持久化任务队列保证长运行不丢失，令牌桶限流与指数退避重试内建。
03
发布为 API
每个工作流一键暴露为 REST / SSE 端点，M2M 鉴权接入你的系统。每次调用的 token、成本、耗时自动计量，按工作区聚合。

为什么是 uuos

别人做 Demo 好看，我们做上线可靠

可视化编排工具很多，但大多数在多租户、可观测性和执行引擎上是「够用就行」。uuos 把这三件事当作地基。

生产级执行引擎

Kahn 分层拓扑编译，同层节点 goroutine 并行执行；PostgreSQL 持久化任务队列承载长运行任务，失败按策略指数退避重试。

并行 DAG 执行
持久化任务队列（River）
已输出内容不重复重试

一流可观测性

每个节点的 token、成本、耗时都可归因。OpenTelemetry + Prometheus 全链路埋点，运行历史可回放，问题定位到具体节点。

节点级成本归因
100% 节点级 Trace
OTel / Prometheus 原生

真·多租户与治理

PostgreSQL RLS 行级隔离从数据库地基做起，不是应用层过滤。组织 / 工作区 / 四级 RBAC 角色 / 审计日志，企业治理开箱即用。

数据库级租户隔离（RLS）
Owner / Admin / Editor / Viewer
审计日志

模型无关网关，API 优先

按 fast / balanced / quality 别名路由到 Anthropic、OpenAI 等提供商，候选自动故障转移。OpenAPI 3.1 契约驱动，一切能力皆是 API。

多模型别名路由
候选自动故障转移
OpenAPI 3.1 契约

API 优先

不是「也有 API」，而是一切都是 API

画布上的每个工作流都可以发布为带鉴权的 REST / SSE 端点。你在界面里能做的事，机器凭证（M2M）都能做——把 Agent 能力嵌进你自己的产品。

POST创建运行：一次调用把输入交给工作流，立即返回 run_id
SSE 实时订阅：逐节点状态、流式 delta、token 与成本，全部结构化事件
SPECOpenAPI 3.1 契约驱动，客户端类型可直接生成

# 创建一次运行
curl -X POST https://api.uuos.ai/flows/flw_9f3a/runs \
  -H "Authorization: Bearer $UUOS_TOKEN" \
  -d '{"input": {"order_id": "4832"}}'

# 订阅实时事件流 (SSE)
curl -N https://api.uuos.ai/runs/run_7c21/stream

event: node_started   {"node":"llm-a","layer":1}
event: delta          {"text":"已定位到订单…"}
event: node_completed {"tokens":1204,"cost_usd":0.0031}
event: run_completed  {"status":"succeeded"}