AI ワークフロー向けのインデントベース DSL
アプリケーションコード全体に AI ロジックを散らすのではなく、簡潔なインデントベースの言語でワークフローを定義できます。
Finyuus
Finyuus は、AIワークフローを構築・実行・管理する code-first プラットフォーム。ロジックや承認をアプリ本体から分離し、Temporal で実行できます。
AI ワークフローオーケストレーションのための code-first プラットフォーム
Finyuus は、AIワークフローを構築・実行・管理する code-first プラットフォームです。小さなインデントベースの DSL でワークフローを表現し、それをランタイムとコントロールプレーンを通じて実行することで、AI ロジックをアプリケーションコードから分離することを主眼としています。
リポジトリでは、エージェント、プロンプト、ツール、ガード、承認、ネストされたワークフローを、それらを利用するアプリケーションとは独立して定義・バージョン管理・監視・監査・運用するシステムとして Finyuus を説明しています。場当たり的なスクリプトではなく、耐久性のある実行、ガバナンス、運用制御を中心に設計されています。
この DSL は、エージェントとモデル呼び出し、ツール呼び出し、ガード、人による承認、制御フロー、子パイプライン、構造化されたファイルやテーブル操作をサポートします。プロジェクトには、ローカル開発のガイド、パイプラインファイルをテストするための CLI ランナー、Web アプリ・ワーカー・関連サービスを含む完全なローカルプラットフォームも含まれています。
主な機能
幅広いワークフロープリミティブ
エージェント、ツール、ガード、承認、変数、条件、ループ、ルート、並列ブランチ、子パイプライン、ファイル、テーブルを 1 つのワークフロー定義にまとめられます。
耐久性のあるワークフローランタイム
ワークフローを一回限りのスクリプトとして扱うのではなく、Temporal を通じて耐久性のある実行として動かせます。
バージョン管理されたコントロールプレーン
エージェント、ツール、ガード、スキーマ、パイプラインをバージョン管理し、変更をホストアプリケーションとは独立して扱えます。
ガバナンスと承認ステップ
モデル呼び出しやツール利用と同じワークフロー内に、人による承認ステップやポリシーチェックを含められます。
CLI ベースのローカルテスト
CLI を使って、Temporal、ClickHouse、MinIO、Redis、Langfuse を起動せずに .fy パイプラインファイルをローカル実行できます。
実践的な使い方
ガバナンス付きの AI 意思決定フロー
入力を検証し、エージェントを呼び出し、出力を確認し、最終結果を返す前に人の承認で停止するワークフローを定義します。
AI ロジックのアプリコードからの分離
プロンプト、ツール、ガード、ワークフローロジックをメインアプリケーションの外に置くことで、製品を作り直すことなく AI の挙動を変更できるようにします。
ローカルでのパイプライン試作
CLI を使って .fy パイプラインファイルをローカルで実行し、フルランタイムスタックを使う前にワークフロー構文、制御フロー、例をテストします。
複雑なワークフローの構成
分岐、ループ、子パイプラインの呼び出し、構造化データファイルやテーブルの操作を行う多段階ワークフローをモデル化します。
フルスタックのワークフロー開発
リポジトリのローカルプラットフォーム設定を使って、開発中にアプリ、ワーカー、Temporal UI、関連サービスを確認します。
Pros and Cons
Pros
- AI ワークフローのロジックをアプリケーションコードベースから分離できます。
- ガード、承認、分岐、ネストされたパイプラインなど、幅広いワークフロー構成要素をサポートします。
- 耐久性のある実行のために Temporal を使用します。
- フルプラットフォームを起動せずにパイプラインファイルを実行できる CLI を提供します。
- ローカル開発とアーキテクチャについて詳しく文書化されています。
Cons
- フルプラットフォームの開発には、Docker と複数のサービスを含むローカルスタックが必要です。
- リポジトリのドキュメントはワークフロー言語とローカルセットアップに関して充実していますが、料金やサードパーティ統合の詳細は限定的です。
- 単純なプロンプト実行だけで十分なチームには、このプラットフォームは必要以上に広範に感じられる可能性があります。
FAQ
Finyuus は何に使われますか？
Finyuus は、AIワークフローを構築・実行・管理する code-first プラットフォームです。インデントベースの DSL と、Temporal を通じてワークフローを実行するランタイムを組み合わせています。
Finyuus の DSL では何を定義できますか？
この DSL では、エージェントとモデル呼び出し、ネイティブ・HTTP・パイプライン対応ツール、ガード、人による承認、条件、ループ、ルート、並列ブランチ、子パイプライン、ファイル/テーブル操作をサポートしています。
ワークフローをローカルで試すことはできますか？
このリポジトリには、DSL とローカル開発環境のセットアップが記載されています。ローカルテストでは、CLI で .fy パイプラインファイルをフルプラットフォームを起動せずに実行でき、フルプラットフォームでは Docker ベースのローカルインフラに加えて Web アプリとワーカーを使用します。
Finyuus はワークフローの実行とガバナンスをどのように扱いますか？
Finyuus は Temporal でワークフローを実行し、エージェント、ツール、ガード、スキーマ、パイプラインのバージョン管理、監視、監査、運用のための केंदralized な環境を備えています。
Finyuus 自体の料金情報はありますか？
このリポジトリは GitHub 上のオープンソースです。料金ページには GitHub の無料プランと有料の Team / Enterprise プランが表示されていますが、リポジトリ自体には製品固有の料金詳細は追加されていません。
Quick Facts
- カテゴリ
- 開発者向けツール
- 主要言語
- インデントベースの DSL
- 実行エンジン
- Temporal
- リポジトリ種別
- GitHub のオープンソースリポジトリ
- ローカルテスト
- .fy パイプラインファイル用の CLI ランナー
- ソースドメイン
- github.com
Finyuusの代替品
CreateOS Sandbox
CreateOS Sandboxは、FirecrackerマイクロVM上でコードやエージェントのワークロードを実行できる分離型コンピュート環境です。SDK、CLI、MCPで制御可能。
Codex Plugins
Codex Plugins は、再利用可能なスキル、アプリ連携、MCPサーバーを Codex app や Codex CLI で使えるワークフローにまとめます。接続サービスの作業や共有チームワークフローを拡張できます。
AakarDev AI
AakarDev AIは、AIプロバイダーのアクセス管理、プロジェクト別設定、ログ、分析を1つのダッシュボードで管理できるチーム向けツールです。BYOKに対応し、OpenAI、Google Gemini、Anthropic、Groq、Mistral AI、Perplexity AIをサポートします。
Trigger.dev chat agent
Trigger.dev chat agentは、リフレッシュやクラッシュ、長時間の会話も維持できる、開発者向けの耐久性あるAIチャットバックエンドです。AI SDKのuseChatに対応し、ターンにタイムアウトがありません。
ByteAsk
ByteAskは、C/C++向けのターミナル起点AIコーディングエージェント。リポジトリを編集し、コンパイラやデバッガ、サニタイザ、テストで変更を検証してから差分を表示。無料枠あり。
Struere
Struereは、スプレッドシートのデータをダッシュボード、アラート、自動化付きの構造化された業務ソフトへ変えるAIネイティブなプラットフォーム。手作業の表計算業務を置き換えたいチーム向け。