ワークフローと自動化の分野では、オープンソースのn8nやDify、さらにはZapierやMakeなどの商業化された製品にすでに馴染みがあるかもしれません。しかし、今回はGitHub AIプロジェクトシリーズの特集において、視点をGitHubのワークフローというテーマに戻し、注目すべき新たなプロジェクトを紹介します。これらのスター数が上位にランクインしているツールの中には、規模が大きくないものもありますが、その機能設計は非常に焦点を絞り、ワークフローとAIの融合に向けて継続的に改善されています。この記事では、AIと深く連携しているワークフロープロジェクトを再整理し、それぞれの機能的な特徴や使用シーンに基づいて紹介します。これを通じて、AIが加わったことにより、ワークフローツールがどのように具体的な改善を実現したのかを直感的に理解できることを願っています。
プロジェクトの目的や機能に基づき、これらのAIワークフロープロジェクトは次の3つのカテゴリに分けて紹介します：
- 事業システム型プラットフォーム：NocoBase、Appsmith、OpenProject
- 自動化ワークフローエンジン：Continue、Mastra、wshobson / agents、Activepieces、Trigger.dev
- ワークフロー基盤およびシナリオ型ツール：Temporal、Conductor、Dagger、UVDesk
💡 詳細情報：ワークフロー自動化のためのベストツール5選
💬 NocoBase ブログへようこそ。NocoBase は、あらゆる種類のシステム、業務アプリケーション、社内ツールを構築できる、拡張性に優れた AI 搭載のノーコード／ローコード開発プラットフォームです。完全なセルフホストに対応し、プラグインベースの設計で、開発者にもやさしい構成になっています。→ GitHub で NocoBase を見る
ビジネスシステム型プラットフォーム
AI、ワークフロー、ビジネスシステムを一つのシステムに統合し、実際のビジネスシーンで即座に利用できる能力を持っています。
NocoBase
NocoBaseはオープンソースで自己ホスティング可能なAIノーコード/ローコードビジネスシステムプラットフォームで、データモデル駆動型、プラグインアーキテクチャを基盤に、複雑なビジネスシステムを迅速に構築・カスタマイズすることを支援します。さらに、内蔵されたAI機能により、インテリジェントな協働が可能になります。
GitHub Stars: 20.9k
GitHub: https://github.com/nocobase/nocobase
Official Website: https://www.nocobase.com
AI機能のハイライト
- システム内で協働するAIスタッフ NocoBaseのAI能力は、AIスタッフという形で提供されます。これらのAIスタッフは、システムのデータモデル、インターフェース設定、ビジネスの文脈を理解し、ユーザーの操作やワークフローのトリガーに従って、実際のタスクを実行します。AIは単なる対話の役割に留まらず、システムの一部として、ユーザーと共に業務を進めます。
- ワークフローにおけるAIスタッフの深い統合 NocoBaseのワークフローシステムには、AIスタッフ専用のノードがあり、テキスト対話、マルチモーダル対話、構造化された出力を提供します。これらのノードを活用することで、AIは実行中のワークフローからコンテキスト情報を取得し、構造化された結果を生成することができ、場合によっては条件判断にも参加します。これにより、従来のルールベースのワークフローから、インテリジェントな処理能力を加えたワークフローに進化します。
できることは？
- インテリジェント協働型の内部ビジネスシステムの構築 NocoBaseは、CRM、承認システム、資産管理など、内部ビジネスシステムの構築に最適です。これらのシステムでは、AIスタッフがシステム内の役割を持ち、ビジネスデータの構造やページの文脈を理解した上で、情報整理やフィールド補完、コンテンツ生成などを手伝い、システム操作における繰り返し作業の負担を減らします。
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- プロセスの重要なノードでAIによる実行と判断を支援 ビジネスプロセス実行中、NocoBaseのワークフローはAIスタッフを特定のノードに組み込み、テキストの理解・検証や、構造化出力結果の生成、プロセス進行前の補助的な判断を行います。この方法は、従来のプロセス構造を維持しながら、重要なステップでAI
- 公式の知識ベースとベクトルデータベースを活用することで、AI 従業員はワークフロー実行中に既存のドキュメントや業務データを検索し、その結果を基に処理内容を生成できます。過去の資料や社内規程、業務知識を参照しながら進める必要があるフローに適しており、自動化された処理においても、より高い文脈理解と情報の統合を実現します。
Appsmith
Appsmithは、開発者とチームが内部ツール、ビジネスアプリケーション、および自動化されたプロセスインターフェースを迅速に構築するためのオープンソースローコードプラットフォームです。AI分野では、Appsmithは複数の大規模モデルサービスとAppsmith AI機能を統合し、開発者がアプリケーションロジックとワークフロー実行にAIを組み込むことを可能にし、内部プロセスのインテリジェント化を進めます。
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GitHub Stars: 38.7k
GitHub: https://github.com/appsmithorg/appsmith
Official Website: https://www.appsmith.com
AI機能のハイライト
- ネイティブに統合されたAIクエリとモデルとのインタラクション Appsmithは公式にサポートされるAppsmith AI機能を提供し、アプリ内でテキスト生成、分類、要約、エンティティ抽出、画像分類などを直接行うことができます。また、ファイルをアップロードしてAIモデルにコンテキストを提供することも可能で、アプリにインテリジェントなコンテンツ処理能力を追加します。
- インテリジェントアシスタントと編成可能なワークフローの構築サポート Appsmithエージェントを利用し、ユーザーはビジネスデータとバックエンドロジックに基づいたインテリジェントアシスタントを作成できます。これらのアシスタントは、ユーザーのクエリに応じてバックエンドデータを呼び出したり、プロセスを自動的に開始したりすることができ、AI駆動のワークフローを実現します。
できることは？
- インテリジェントビジネスプロセス自動化パネルの構築 企業内では、カスタマーサービスや運営チームがAppsmithを使って自動化パネルを作成できます。例えば、Appsmith WorkflowsとAI機能を組み合わせ、メール通知の自動送信、データの状態更新、バックエンドシステム間でのデータ同期を実現し、ビジネス実行の効率を高めます。
- 既存アプリにインテリジェント分析機能を強化 LLM機能をカスタマイズしたアプリに組み込むことで、長文の要約、分類、セマンティック検索などを実現できます。例えば、Appsmith内で収集したフィードバックをモデルに入力し、業務に役立つ洞察を自動生成することができます。
OpenProject
OpenProjectは、オープンソースのWebプロジェクト管理ソフトウェアで、チームがプロジェクトの計画、タスク管理、進捗追跡、及び協力的なコミュニケーションに至るまで、プロジェクト全体のライフサイクル管理をサポートします。従来のプロジェクト管理方法だけでなく、アジャイルやハイブリッド手法にも対応しており、ワークパッケージ、カンバン、ガントチャートなどのビューを使って、チームが作業を整理しやすくなります。
GitHub Stars: 13.4k
GitHub: https://github.com/opf/openproject
Official Website: https://www.openproject.org
AI機能のハイライト
- AIによるプロジェクト管理提案と分析 公式に示された機能は、大規模言語モデルを利用してプロジェクト管理に関する提案を行うことです。プロジェクトデータを理解し、ユーザーに改善点を提示することで、チームはリスクを早期に発見し、プロセスを最適化できます。この機能は現在開発・テスト中で、定型業務の自動化に加え、ワークフローの効率化を図ることが目的です。
できることは？
- 日常的なプロジェクト管理効率の向上 大規模なプロジェクトでは、OpenProjectが複雑なワークパッケージ、タスク依存関係、チームメンバーの分担を視覚化し、プロジェクトの流れを透明化します。AIによる管理提案機能を活用することで、チームはプロジェクトの進捗を直感的に把握し、潜在的なリスクを見越して計画を調整できます。
- 文書内容のインテリジェントな生成と最適化 自動状態報告、タスク要約、テキスト分析などのAI機能により、ユーザーはプロジェクト文書、会議記録、計画のまとめ作業を効率化できます。この機能により、手動編集作業は内容の質向上に注力できます。
自動化ワークフローエンジン
エージェントやプロセス実行を中心としたフレームワーク、エンジン、または開発者ツールとしての位置づけで、既存システムとの組み合わせ使用が必要です。
Continue
Continueは、開発者の日常的なワークフローにおけるインテリジェントな協働ツールを提供するオープンソースのAIプログラミングアシスタントプロジェクトです。エディタを中心とした使用シーンで、コードのコンテキスト、プロジェクト構造、過去の変更履歴を深く統合し、AIがコーディングやコード理解、複数ステップのタスク実行時に実際の開発フローと密接に連携します。
GitHub Stars: 30.5k
GitHub: https://github.com/continuedev/continue
Official Website: https://continue.dev
** AI機能のハイライト**
- コードコンテキストに基づくインテリジェントな継続的協力 Continueの主な強みは、現在のコードリポジトリを深く理解する能力です。AIはファイル構造、関数定義、呼び出し関係を読み取ることで、コードの提案や修正タスクを実行できます。この能力により、AIは実際の開発環境と一貫性を保ちつつ、コード作成や変更を行います。
- 複数ステップを伴うタスク実行 Continueは、単一のコード断片を生成するだけでなく、ユーザーの指示に基づいて一連の操作を実行します。問題分析、複数のファイルを修正し、結果を説明するなどの一連の流れを通じて、開発ワークフロー内でインテリジェントなタスク実行を実現します。
できることは？
- 開発ワークフローの効率化 実際の開発過程では、Continueはコード補完、リファクタリング提案、論理説明などを支援し、開発者が文書を確認したり、コンテキストを切り替える時間を削減します。これにより、コーディングの一貫性が向上します。
- 複雑な変更や問題解決の支援 複数のファイルにわたる変更や潜在的な問題解決が求められる際、Continueは全体的なコード構造に基づいて修正提案を提供し、開発者が効率的に複雑な変更を完了できるよう支援します。この機能により、AIは開発ワークフローの一部となり、孤立したツールではなくなります。
Mastra
Mastra は、インテリジェントなアプリケーションやエージェントの構築を支援するオープンソースの TypeScript フレームワークです。これにより、複雑な AI 主導のプロセスを統一的に定義し、編成するためのインフラが提供されます。多段階ワークフロー、コンテキストや記憶の管理、大規模言語モデルの統合、インテリジェントエージェントの開発を支援します。 **
GitHub Stars: 19k
GitHub: https://github.com/mastra-ai/mastra
Official Website: https://mastra.ai
AI 機能のハイライト
- 長期的なコンテキストと記憶の管理 Mastra は、インテリジェントエージェントが過去の情報を保持し、ワークフロー内でより一貫性のある多段階の実行とタスクの再利用を可能にします。この記憶機能は、長期的な AI ワークフローを実現するために不可欠です。
できることは？
- コンテキストを維持した多段階インテリジェントインタラクションの実現 コンテキストを継続的に理解する必要のあるシナリオで、Mastra はインテリジェントエージェントが多段階のタスクを実行する際に、前回の状態を追跡し続けます。例えば、情報の取得後、エージェントは既存の記憶を活用して生成や要約を行うことができます。
wshobson agents
wshobson agentsは、AIエージェントの拡張とプラグインを集めたオープンソースプロジェクトです。目的は、AIエージェントに再利用可能なツール機能とタスクコンポーネントを提供することです。このプロジェクトは、完全なプラットフォームや実行エンジンを構築するのではなく、標準化されたエージェントコンポーネントを使って、既存のAIエージェントやワークフローシステムに迅速に実行能力を拡張し、エージェントがより具体的で構造化されたタスクを実行できるように支援します。
GitHub Stars: 23.4k
GitHub: https://github.com/wshobson/agents
Official Website: https://sethhobson.com/
AI機能のハイライト
- エージェント向けのプラグイン型ツールシステム 公式リポジトリには、情報処理、外部サービスとの連携、タスク支援などを行うためのエージェント用ツールモジュールが多く提供されています。この設計により、エージェントの機能はプラグインを組み合わせることで拡張でき、底層ロジックを何度も実装する必要がありません。
できることは？
- AIワークフローに実行可能な能力モジュールを追加 既存のAIワークフローやエージェント編成システムに、wshobson agentsのツールコンポーネントを追加することで、エージェントは特定のステップで明確なタスクを実行し、全体のプロセスをさらに効率的に操作できるようになります。
- 組み合わせ可能なエージェント実行フローの構築 複数のエージェントツールを組み合わせて使用することで、開発者は構造的な実行フローを設計し、AIが複数ステップのタスクで安定した動作をするようにできます。この方法は、予測可能で制御可能なAI自動化のシーンに特に適しています。
Activepieces
Activepiecesは、チームが可視化されたワークフローを構築および実行し、異なるシステムやサービス間で自動的に接続し、協力できるようにすることを目的としたオープンソースの自動化プラットフォームです。プラットフォームの進化に伴い、ActivepiecesはAI機能を統合し、ワークフローにインテリジェントな処理とエージェント機能を提供することで、より複雑な自動化ロジックを実現しています。
GitHub Stars: 20k
GitHub: https://github.com/activepieces/activepieces
Official Website: https://www.activepieces.com
AI機能のハイライト
- 内蔵AIエージェント機能でプロセスをインテリジェント化 Activepiecesは内蔵のAIエージェント機能を提供しており、これらのインテリジェントエンティティはワークフローに組み込まれ、トリガー条件やコンテキストに応じてタスクを実行します。これにより、ワークフローは定型的なルールに従って実行されるだけでなく、AIが言語理解、判断、次のステップの決定を行い、非構造化情報にも柔軟に対応できます。
💡 詳しくはこちら：Zapier の代替となる 7 つのオープンソースワークフローツール
できることは？
- インテリジェントな意思決定を持つ自動化ワークフローの構築 日常的なビジネス自動化の状況で、Activepiecesは従来のトリガーとアクション設計をサポートするだけでなく、AIエージェントをプロセスに統合できます。トリガーイベントやステップロジックを定義することで、ユーザーはエージェントにデータの分析、テキスト意図の理解、意思決定をさせ、人工的な介入を最小限に抑えることができます。このようなプロセスは、カスタマーサポートの自動化やメールのインテリジェントな処理に最適です。
- 複数のシステム間での自動化プロセス能力の拡張 Activepiecesのエコシステムには、さまざまな事前構築された統合コンポーネントがあり、これを使用することで、カレンダーや文書サービス、メッセージプラットフォームとAI機能を組み合わせて、ビジネス自動化プロセスが規則的なタスクを実行するだけでなく、AI分析やコンテンツ生成能力を組み込んだプロセスも実現できます。これにより、効率が向上し、繰り返しの作業が減少します。
Trigger.dev
Trigger.devは、AIワークフローおよびバックエンドタスクの作成と実行のためのオープンソースプラットフォームで、開発者が標準的な非同期コードを使用して信頼性が高く、スケーラブルで持続的なワークフローを構築できるようにすることを目的としています。これは、従来のワークフロータスクに加え、AIに関連する機能も提供しており、長時間実行されるAIタスク、複雑なタスクキュー、およびインテリジェントエージェントが安定して動作することを可能にします。
GitHub Stars: 13.1k
GitHub: https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev
Official Website: https://trigger.dev
AI機能のハイライト
- 持続的で生産レベルのAIワークフロー構築をサポート Trigger.devはAIワークフローおよびAIエージェントを構築するためのプラットフォームとして公式に位置づけられており、開発者は標準的な非同期コードを使用してタスクを定義できます。また、タイムアウトなしの実行、キュー管理、自動再試行、タスクの監視などをサポートしており、これらにより長時間実行されるAIタスクを実行可能にし、AIエージェントの構築にも基盤を提供します。
できることは？
- 長時間実行されるAIタスクの実行 画像生成、動画処理、セマンティック分析など、長時間処理を必要とするAIシナリオにおいて、Trigger.devはバックエンドでこれらのタスクを実行できるよう支援し、タイムアウトによる失敗を防ぎます。タスク管理、キュー制御、自動再試行メカニズムにより、これらの複雑なAI操作がより信頼性高く完了することができます。
工作流基础设施 & 场景型工具
プロセスの安定した実行や特定のビジネスシナリオをサポートし、主に基盤技術や単一シナリオの補完役割を担います。
Temporal
Temporalは、オープンソースの分散型ワークフローオーケストレーションプラットフォームで、主に持続的で信頼性の高いビジネスプロセスコードを実行するために使用されます。開発者はSDK内で親しみのあるプログラミング言語を使用してワークフローのロジックを定義でき、プロセスはサービス間、ノード間で安定して実行され、失敗と回復が自動的に処理されます。
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GitHub: https://github.com/temporalio/temporal
Official Website: https://temporal.io
AI機能のハイライト
- AIエージェントのための持続的な実行基盤を提供 Temporalは、ワークフローの実行状態をイベント履歴として記録します。ノードの故障やサービスの中断があっても、プロセスは確認済みの状態から再開できます。この実行モデルは長時間実行されるAIエージェントシナリオに非常に適しており、複数回のモデル呼び出しやツール操作の過程で、タスクの進行状況やコンテキストが継続的に保存され、複雑なAI駆動型プロセスを支えます。
できることは？
- 複雑で長時間実行されるAIワークフローの支援 モデルを複数回呼び出し、複数のステップを実行するインテリジェントなプロセスでは、Temporalはタスクの順序や実行状態を管理するために使用されます。例えばAIエージェントシナリオでは、モデル推論やツール呼び出しを異なるアクティビティステップに分け、ワークフローが一元的にスケジュールと復旧を行い、異常が発生してもプロセスを継続できます。
- AIワークフローの基盤としての実行基盤 信頼性が高く、スケーラブルな自動化プロセスを構築する際、例えば複数ステップのデータ分析プロセスやモデルのトレーニング・評価パイプラインでは、Temporalの状態持続化と再試行メカニズムが各ステップの継続的な実行を確保するために使用されます。これらの特性に基づき、TemporalはAIサービス呼び出しを含む複雑なプロセスロジックを支える生産級のバックエンドワークフローシステムでよく利用されます。
Conductor
Conductorは、オープンソースのマイクロサービスワークフローオーケストレーションエンジンで、元々Netflixによってオープンソース化され、分散型システム内で複雑なビジネスプロセスの調整および管理を行うために使用されます。プロセスを実行可能なワークフローとして定義することで、タスクやサービス呼び出しを統一的にスケジュールし、高い同時実行性と高い複雑性を持つシナリオにおいて、プロセスの制御性と復元性を維持します。
GitHub Stars: 31.7k
GitHub: https://github.com/conductor-oss/conductor
Official Website: https://conductor-oss.org/
AI機能のハイライト
- AIワークフローの安定したオーケストレーションおよび制御層として 公式ドキュメントでは、Conductorは特定のドメインツールではなく、汎用的なワークフローオーケストレーションエンジンとして位置づけられています。AIシナリオにおいては、モデル呼び出し、推論サービス、データ処理などのステップが通常独立したタスクとしてカプセル化され、Conductorはその順序調整、状態管理、失敗の再試行・補償ロジックを担当します。これにより、AI駆動型プロセスの信頼性の高い実行が保証されます。
できることは？
- AIサービスと業務システム間のミドルレイヤーとしての使用 Conductorは業務システムとバックエンドサービスを接続するためによく使用されます。AI機能を導入した場合、Conductorはミドルコーディネーションレイヤーとして機能し、AI推論ステップを元のビジネスプロセスに組み込むことができ、業務システムの大規模な再構築を避けつつ、AI機能が既存の自動化システムに段階的に統合されます。
Dagger
Daggerは、最初に継続的インテグレーションおよび継続的デリバリーのシナリオ向けに設計されたオープンソースのワークフローエンジンで、その基本的なコンセプトはワークフローを組み合わせ可能なコードモジュールとして定義することです。使用シナリオの拡張により、Daggerはデータ処理やAI関連タスクを扱うツールとしても利用され、エンジニアリング用ワークフローおよびAIパイプラインの重要な基盤ツールとなっています。
GitHub Stars: 15.2k
GitHub: https://github.com/dagger/dagger
Official Website: https://dagger.io
AI機能のハイライト
- コード形式で複数ステップのAIワークフローをオーケストレーション Daggerは、複雑なプロセスを複数の組み合わせ可能なタスクモジュールに分割することを可能にします。AI呼び出しを含むプロセスでは、データ準備、モデル実行、結果処理などのステップを明確に編成することで、AIワークフローをより明確に、メンテナンス可能で拡張性の高いものにします。
できることは？
- AIタスクの自動化基盤ツールとして 広義の自動化シナリオにおいて、Daggerは基盤となる実行ツールとして、他のシステムと連携し、AI推論やデータ処理タスクを既存のエンジニアリングプロセスに組み込み、徐々に自動化と知能化を実現することができます。
UVDesk
UVDeskは、オープンソースのカスタマーサポートおよびチケット管理システムで、主にチームがカスタマーサービスセンターとサポートプロセスを構築するために使用されます。製品の進化に伴い、UVDeskはカスタマーサポートシナリオにAI関連機能を導入し、チケット処理の効率と品質を向上させることを目指しています。これにより、サポートプロセスは自動化の基盤にインテリジェンスを追加する特徴を持つようになります。
GitHub Stars: 17k
GitHub: https://github.com/uvdesk
Official Website: https://www.uvdesk.com
AI機能のハイライト
- ルールベースおよびインテリジェントな提案によるプロセス最適化 UVDeskのコアは依然としてルール駆動型のチケットプロセスですが、AI機能は補完的な役割として存在し、チケットの作成や処理の段階でインテリジェントな提案を提供します。このアプローチは、元々のワークフロー構造を変更することなく、重要なポイントで処理品質を向上させることができます。
できることは？
- インテリジェントなカスタマーサポートワークフローの構築 カスタマーサポートシナリオにおいて、UVDeskはチケットの割り当て、ステータス遷移、通知メカニズムを使ってサポートプロセスを整理し、AIによる自動応答やコンテンツ提案機能を導入します。これにより、繰り返しの手動操作を減らし、全体的な応答効率を向上させることができます。
- 高頻度の繰り返し問題を処理する自動化プロセス 一般的な問題や標準的な問い合わせに関して、UVDeskは自動化ルールとAIコンテンツ生成機能を組み合わせ、チケットがシステムに入った後、迅速に初期応答を提供します。これにより、ユーザーの待機時間を短縮することができます。
非常にありがとうございます、この内容が役立つ場合は、AI自動化とワークフロー実践を探索している他のチームにシェアしていただけると幸いです。
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