编写 Python，交付 Python。
专为 Python 设计的工作流编排框架。只需一个装饰器，即可从脚本实现规模化生产。
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统一的数据、机器学习和 Agent 引擎。在单个控制平面上整合您的整个技术栈。
智能体 (Agents)
将脆弱的 LLM 循环转化为具备人机协同控制的稳健系统。
数据科学与机器学习
将训练任务从本地实验扩展至成千上万个并行运行的作业。
数据工程
基于可靠的 dbt 和 SQL 流水线做出影响营收的决策。
持久化后台任务
处理电子邮件、面向用户的作业和异步任务，无需维护工作节点集群。
平台工程
在单一的自助服务控制平面上统一数百个微服务。
etl_pipeline.py
@flow(retries=3)
def process_data()
data = extract()
transform(data)
load(data)
状态--:--
等待中
状态追踪
自动重试
制品 (Artifacts)
工作流恢复
运行 1
extract()
transform(data)
load(data)
重试 1
extract()
transform(data)
load(data)
重试 2
extract()
transform(data)
load(data)
运行中
striped-pelicanget-directory
install-deps
clone-repo
build-project
0s
运行日志
正在初始化运行环境...
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客户案例
Snorkel AI 如何在 Prefect 开源版上每小时运行 1000+ 个工作流
20x
吞吐量提升
1,000+
每小时工作流运行数
万级
每日工作流执行数
在 Kubernetes 上自托管
增量迁移
消除了自定义基础设施
Apache 许可协议
2.0 版本，2004 年 1 月
许可权限
✓ 商业使用
✓ 修改
✓ 分发
✓ 专利使用
✓ 私人使用
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