- ❌ n8n/Dify： 简单逻辑好用，但业务一复杂，连线乱得像盘丝洞，根本没法维护。
- ❌ LangChain： 灵活是灵活，但全是样板代码 (Boilerplate)，写个 Demo 都要半天。
- ❌ 不可控： Agent 跑着跑着就“幻觉”了，完全没法做企业级审计。
👇 Refly 就是为了解决这个“中间地带”而生的。
最近 AI 圈有个新概念叫“Vibe Coding”（意念编程），意思是你不必纠结代码细节，只需描述意图，AI 就能帮你搞定。但在落地实际业务时，如果你想给团队做一个稳定的自动化工具，目前的方案往往两头不讨好。
今天要推荐的 GitHub 开源项目 Refly，官方定位很直白：首个开源 Agent Skills 构建器。它不跟你谈玄乎的“智能”，它只谈“如何把 AI 逻辑变成标准的、可复用的软件资产”。
Refly 到底解决了什么问题？
简单来说，Refly 让你用自然语言生成“技能 (Skills)”，而不是脆弱的 Prompt。
它把复杂的业务逻辑封装成一个个确定性的、可复用、可审计的实体。这些“技能”就像微服务一样，可以被各种 Agent 反复调用，而不是跑一次就废的脚本。
这对企业来说意味着什么？意味着你开发的不是一次性代码，而是标准化的企业资产。重复需求不用重写，能极大减少维护工时。
它的核心竞争力在哪里？(VS 市面竞品)
相比于市面上的工作流工具，Refly 有几个直击痛点的特性，特别是第一点，真的非常吸引人：
1. 它是 Cursor 和 Claude Code 的“外挂”
这是最让我心动的功能。你在 Refly 里构建好的“技能”（比如“查询生产数据库并生成合规周报”），可以直接导出为标准工具 (MCP Tool / Function)，供 Cursor 或 Claude Code 直接调用。
这意味着，你打造的不再是一个孤立的 Bot，它能直接变成你 IDE 里随叫随到的得力助手。写代码时唤醒它，它就能按你的标准逻辑去干活。
2. “确定性”优先 (Deterministic Runtime)
很多 AI Agent 最大的问题是“不可控”——你不知道它中间哪一步会发疯。Refly 设计了一个可干预的运行时 (Intervenable Runtime)。
你可以暂停、审计、甚至在运行中途修正 Agent 的逻辑。对于需要合规审计 (Compliance Audit) 的企业级应用来说，这种“可控性”是刚需，也是它比 LangChain 更“工程化”的地方。
3. Vibe 构建模式 (Intent-Driven)
你不需要手动拖拽几百个节点。在 Refly 的 Vibe Mode 下，你只需要用自然语言描述：“创建一个抓取公开网页并提取定价策略的工具”，它会自动帮你生成对应的 DSL 代码和逻辑结构。
部署与使用建议
Refly 是开源的，但如果你要用于商业环境，有几点需要注意：
💡 经验之谈：
- 上手门槛： 虽然它比手写代码简单，但 Refly 依然是一个偏开发者向的基础设施工具。如果你完全不懂代码，上手可能会有点懵。
- 部署方式： 初次体验建议使用官方的 Docker Compose 一键拉起，先跑通自带的 Demo，感受一下“Skills”和“Workflow”的区别。
- 协议注意： 它采用 ReflyAI Open Source License（基于 Apache 2.0 但有额外限制）。如果你打算做 SaaS 二次分发，务必先读懂许可证条款。
写在最后
如果说 n8n 是给自动化爱好者的“瑞士军刀”，那 Refly 更像是给 AI 工程师准备的“标准化产线”。
它试图解决的是 Agent 落地最关键的一环：如何把非结构化的“AI 灵感”，变成结构化的、可治理的“企业资产”。
项目地址与资源
本文介绍的是开源技术架构，仅供技术研究与效率提升参考。
