What is Lacquer?
Lacquer 是一個開源的 AI 工作流程引擎，專為希望利用開發者原生工具鏈，自動化複雜且可重複任務的工程師所設計。它讓您能以應用程式碼所使用的相同 GitOps 原則，建構可靠的、AI 驅動的內部工具。您可以將它想像成是 GitHub Actions，但專為在您自己的基礎設施中編排 AI 代理而打造。
主要功能
Lacquer 提供了建構、測試和部署生產級 AI 自動化所需的關鍵功能。
↔️ 原生 GitOps 設計： 您的工作流程透過簡潔、宣告式的 YAML 檔案定義。這表示您可以像管理任何程式碼一樣，對您的自動化作業進行提交、版本控制和同儕審查，從而為您的內部工具帶來可預測性和可稽核性。
💻 本地優先、零依賴開發： Lacquer 是一個單一、輕量級的 Go 二進位檔案，不帶任何外部依賴項。您可以在筆記型電腦上建構和測試完整的工作流程，無需雲端帳戶，也無需處理複雜的 Python 環境，確保開發週期順暢無阻。
🤖 進階多代理協同編排： 您可以在單一工作流程中定義並結合多個 AI 代理。您可以為每個代理指派不同的模型（例如：使用 Anthropic 的 Claude 進行分析，OpenAI 的模型進行生成）、系統提示和工具，讓您能為工作的每個步驟選用最合適的工具。
⚙️ 強大且熟悉的控制流程： 憑藉著對任何曾使用 GitHub Actions 的人而言都倍感熟悉的 DSL (領域專屬語言)，您可以建構真正動態的工作流程。根據先前步驟的輸出實施條件執行，或建立循環直到滿足特定條件為止。
使用案例
自動化 Kubernetes Pod 診斷： 當 Pod 故障時，您可以觸發一個 Lacquer 工作流程，它會自動抓取最新日誌，篩選錯誤，並將其傳遞給一個預先配置為 Kubernetes 專家的 AI 代理。該代理會分析日誌以識別根本原因，檢查錯誤模式，並返回一系列具體的修復步驟，顯著縮短您的平均解決時間 (MTTR)。
智慧型服務健康監控與修復： 建立一個按計畫執行的工作流程，以檢查服務的關鍵健康指標。如果工作流程偵測到錯誤率超過定義的閾值（例如 5%），它會條件性地觸發一系列自動化動作，例如擴展部署、執行滾動式重啟，然後在重啟後重新驗證服務健康狀況。
為何選擇 Lacquer？
對於工程團隊而言，建構 AI 自動化通常意味著要對不符合開發者工作流程的無程式碼平台做出妥協。而 Lacquer 則建立在一種截然不同的理念之上。
您使用程式碼工作，而非使用者介面： 告別無法進行版本控制的拖放式介面。有了 Lacquer，您的整個自動化作業將是透明、可稽核的，並存放在您的 Git 儲存庫中。
您獲得控制權與可擴展性： 與「黑箱」系統不同，Lacquer 是開源的，並專為擴展而設計。您可以使用任何語言建立自己的客製化工具，賦予您的 AI 代理新的能力，確保系統能適應您的獨特需求。
您開發更快，部署無處不在： 能夠在本地端運行和測試所有功能，消除了部署的摩擦。一旦準備就緒，這個自給自足的二進位檔案可以輕易部署到 Kubernetes、無伺服器環境或標準虛擬機器。
幾分鐘內開始使用
Lacquer 旨在立即提供價值。從安裝到運行您的第一個 AI 驅動工作流程，您可以在一分鐘內完成。探索文件並在 GitHub 上查看該專案，了解 Lacquer 如何精簡您的內部工程營運。
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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