Original en inglés: https://argusic.com/subject/workflowbuilder

workflowbuilder

Framework de orquestación de workflows para tu producto, código abierto: un builder de workflows React white-label, ejecución durable en tu propio Temporal, pasos de aprobación humana para AI agents, y una live view de cada ejecución.

Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptApache-2.0commit 052c396cc90a

TypeScript, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: agent orchestration, agentic workflow, ai agents, approval workflow, durable execution, durable workflows, hitl y human in the loop.

workflowbuilder funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 20 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.

Install succeeded: pnpm install and pnpm preflight pass, all 830 tests pass across all packages, the demo builds and serves HTTP 200 at localhost:4200/6007 with the Workflow Builder editor UI, and the backend/worker/ai-studio packages compile and pass their tests.

Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide

Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).

De un vistazo

veredicto
Funciona
Puntuación Argusic
100 / 100
costo de la ejecución de verificación
0,10 USD (medido)
ejecuciones registradas
1
última prueba
estrellas
430
forks
79
issues abiertos
27
observadores
2
tamaño
18 MB
creado
último push

Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.

Qué se midió

De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.

Tiempo perdido en cada fallo al probar workflowbuilder, a partir de la ejecución registrada
Cada barra es un fallo que el agent registró, con el tiempo que le costó. Sale de esta ejecución y de ningún otro sitio.

Qué salió mal, en palabras del propio agent

Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.

  • Node v18.19.1 installed, project requires 22.12.0; pnpm not on PATH5 minutos
  • Icon generator createIconEntry picked up index.ts as an icon key because generateKeys() only filtered by .tsx in filename, and readdirSync read index.ts (which has no .tsx suffix match)2 minutos
  • Backend tests failed to resolve @workflowbuilder/temporal/client because the temporal package had no dist/1 minuto
Tiempo de instalación
20 minutos
De máquina en frío a terminar
22 minutos
Errores encontrados y corregidos
3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
Cómo se demostró el resultado
All 830 tests passed across 9 packages (ui-tokens:17, ui:74, sdk:223, ai-config:13, execution-core:172, temporal-connection:33, temporal:101, backend:122, execution-worker:51, ai-studio:16, tools:8). Demo build succeeded and preview server returned HTTP 200 with valid Workflow Builder HTML at localhost:6007
Tokens de modelo usados
485.264
Commit exacto probado
052c396cc90a
Imagen del contenedor
sha256:cdd920bce783

Qué no se midió

La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.

Memoria de GPU máxima
se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
Comportamiento en una ejecución larga
cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga

Ver la sesión

La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.

Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.

El final de la grabación

Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.

exec
/bin/sh -lc 'kill %1 2>/dev/null; pkill -f "preview-build" 2>/dev/null; pkill -f "vite" 2>/dev/null…
 exited 143 in 0ms:
 exited 143 in 30266ms:
> @workflow-builder/[email protected] preview-build /work/repo/apps/demo
> tsx scripts/preview-build.ts
✅ Workflow Builder is now available at http://localhost:6007/
/work/repo/apps/demo:
 ERR_PNPM_RECURSIVE_RUN_FIRST_FAIL  @workflow-builder/[email protected] preview-build: `tsx scripts/previe…
Command failed with signal "SIGTERM"
tokens used
485,264

Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.

Cómo se probó

Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.

Puntos fuertes y límites

Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.

Qué salió bien

  • Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
  • Se instaló en 20 minutos.
  • Se recuperó de los 3 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
  • Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
  • Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.

Qué no salió bien, o no se sabe

  • Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.

Para qué es una opción razonable

  • Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.

También probados, en la misma área

Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.

Historial de ejecuciones

probado porintentoresultadopuntuacióncosto USDcuándo
Argusic Runner1/3Funciona100,000,10

Temas (de GitHub)

agent-orchestrationagentic-workflowai-agentsapproval-workflowdurable-executiondurable-workflowshitlhuman-in-the-looplow-coden8n-alternativereactreact-flowtemporaltemporaliowhite-labelworkflow-automationworkflow-builderworkflow-editorworkflow-engineworkflow-orchestration

Insertar el badge

Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/workflowbuilder.svg)](https://argusic.com/subject/workflowbuilder)

Preguntas

¿Funciona workflowbuilder?
Sí. workflowbuilder funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 20 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
¿Cómo probó Argusic workflowbuilder?
En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 052c396cc90a. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
¿Cuánto costó probar workflowbuilder?
La ejecución que produjo este veredicto costó 0,10 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
¿Cuánto tarda workflowbuilder en instalarse?
20 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
¿Necesita workflowbuilder una GPU?
No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
¿Qué falla al instalar workflowbuilder?
En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
¿Dónde está la evidencia de workflowbuilder?
La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.

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