What is Lacquer?
Lacquer 是一款开源 AI 工作流引擎，专为希望利用开发者原生工具链自动化复杂、可重复任务的工程师而设计。它允许您采用与应用于应用程序代码相同的 GitOps 原则，构建可靠的、AI驱动的内部工具。您可以将其视为 GitHub Actions，但 Lacquer 专为在您的基础设施中编排 AI 智能体而构建。
主要特性
Lacquer 为构建、测试和部署生产级 AI 自动化提供了必要的功能。
↔️ 原生 GitOps 设计： 您的工作流通过简洁的声明式 YAML 文件定义。这意味着您可以像处理其他代码一样提交、版本化并进行同行评审，从而为您的内部工具带来可预测性和可审计性。
💻 本地优先，零依赖开发： Lacquer 是一个轻量级的 Go 单一二进制文件，不带任何外部依赖。您可以在您的笔记本电脑上构建并测试整个工作流，无需云账户，也无需应对复杂的 Python 环境，确保流畅无阻的开发周期。
🤖 高级多智能体编排： 在单个工作流中定义并组合多个 AI 智能体。您可以为每个智能体分配不同的模型（例如，Anthropic's Claude 用于分析，OpenAI's models 用于生成）、系统提示和工具，让您能够为任务的每一步选择最合适的工具。
⚙️ 强大而熟悉的控制流： 凭借对 GitHub Actions 用户而言即刻上手的 DSL（领域特定语言），您可以构建真正动态的工作流。可以根据前一步骤的输出实现条件执行，或者创建循环直到满足特定条件。
应用场景
自动化 Kubernetes Pod 诊断： 当 Pod 出现故障时，您可以触发一个 Lacquer 工作流，自动获取最新日志，筛选错误，并将其传递给一个预设为 Kubernetes 专家的 AI 智能体。该智能体分析日志以识别根本原因，检查错误模式，并返回一系列具体的修复步骤，显著缩短您的平均解决时间 (MTTR)。
智能服务健康监控与修复： 创建一个按计划运行的工作流，检查服务的关键健康指标。如果工作流检测到错误率超过预设阈值（例如 5%），它可以有条件地触发一系列自动化操作，例如扩展部署、执行滚动重启，然后在重启后重新验证服务健康状况。
为何选择 Lacquer？
对于工程团队而言，构建 AI 自动化常常意味着要与那些不符合开发者工作流程的无代码平台妥协。Lacquer 则秉持着截然不同的理念。
代码至上，告别界面操作： 告别无法版本控制的拖放式界面。使用 Lacquer，您的整个自动化流程将是透明、可审计的，并存储在您的 Git 仓库中。
掌控与可扩展性： 不同于“黑盒”系统，Lacquer 是开源的，并且专为扩展性而构建。您可以使用任何语言创建自己的定制工具，为您的 AI 智能体赋予新能力，确保系统能够适应您的独特需求。
更快开发，随处部署： 能够本地运行和测试一切，消除了部署障碍。一旦准备就绪，这个自包含的二进制文件可以轻松部署到 Kubernetes、无服务器环境或标准虚拟机。
几分钟内即可上手
Lacquer 旨在立即为您创造价值。您可以在一分钟内完成安装并运行您的第一个 AI 驱动的工作流。查阅文档并在 GitHub 上查看项目，了解 Lacquer 如何简化您的内部工程运营。
More information on Lacquer
Launched
2025-06
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Lacquer was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-08-25.
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